2025年DeepSeek完全实用手册V1.0——从技术原理到使用技巧

DeepSeek完全实用手册1.0版—从 技 术 原 理 到 使 用 技 巧—2025 年 2 月出品机构：至顶科技执行机构：至顶AI实验室研究支持：至顶智库团队成员：路飞 邓震东 刘文轩 张建 高书葆课题顾问：高飞 孙硕媒体支持：至顶网 科技行者 码客人生 Solidot组织机构/ 课题组业务联系扫描二维码说明来意目录一、 DeepSeek是谁二、 DeepSeek技术路线解析三、 DeepSeek调用与部署四、 如何使用DeepSeek结语 趋势判断公司简介1.DeepSeek简介DeepSeek全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，简称深度求索，成立于2023年7月，是幻方量化旗下的AI公司，专注于实现通用人工智能（AGI）,具有深厚的软硬件协同设计底蕴。模型简介DeepSeek共研发开源十余款模型，目前最受关注的有V3对话模型和R1推理模型，分别于2024年12月26日和2025年1月20日先后发布。从反映关注度的微信指数上可以看出，两次模型发布都造成了后续DeepSeek关注度的飙升，12月28日DeepSeek指数达到约6000万，1月31日达9.8亿。V3：是采用混合专家架构（MoE）的高性能对话模型，支持多任务处理并在代码生成、数学推理等场景表现优异。R1：是基于强化学习训练的推理模型，专注于代码生成和复杂数学问题解决，推理能力通过蒸馏技术可迁移至小型模型。来源：微信指数-DeepSeekR1推理模型简介1.DeepSeek简介推理模型是在基座模型基础上再经过推理数据训练得到的模型，回答问题时会先通过思维链（ CoT ）逐步思考，再输出结果。DeepSeek R1模型属于一种推理模型。来源：至顶智库结合公开资料整理绘制基座模型GPT 4oClaude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 flashDeepSeek V3推理模型o1、o3Claude 3.7 SonnetGemini 2.0 flash thinkingDeepSeek R1Qwen 2.5GLM-4-PlusMoonshot v1…QwQ-MaxGLM-ZeroKimi k1.5…性能比肩OpenAI o1模型2.DeepSeek为什么这么火OpenAI的o1模型性能曾在推理模型领域难逢敌手。来源：DeepSeek R1 技术报告DeepSeek-R1模型，在AI模型基准能力的各大榜单中，得分与OpenAI o1模型不相上下。过去两年中，中国AI模型在业内曾被认为落后于美国模型半年到一年。DeepSeek R1模型的出现终结了中国AI落后的观点。作为国产模型，DeepSeek对中文支持更好。低训练成本、低推理成本2.DeepSeek为什么这么火从模型训练看，DeepSeek-V3 在2048 块H800 GPU 训练3.7天，换算成单块GPU共278.8万小时，以H800每小时2美元成本计算，最后一轮训练硬件成本仅约558 万美元；Meta同规格的Llama 3.1模型约花费9240万美元，相比高出16倍。从模型推理看，以官方API接入价格为例，对话模型DeepSeek V3价格约为OpenAI GPT-4o价格的十分之一；推理模型DeepSeek R1价格约为OpenAI o1价格的二十分之一。DeepSeek V3GPT-4oDeepSeek R1o1百万token输入价格（命中缓存）0.5元9.1元1元54.4元百万token输入价格（未命中缓存）2元18.1元4元108.7元输出价格8元72.5元16元434.8元来源：DeepSeek、OpenAI官网，至顶AI实验室整理开源2.DeepSeek为什么这么火开源和闭源的区别•开源模型是将模型技术细节和模型权重免费公开，供全球研究人员研究模型技术和技术人员部署使用。比如DeepSeek系列模型、Llama系列模型。•闭源模型则是部分公开或不公开技术细节，模型大小和模型权重保密。 比如OpenAI和百度等。开源的优劣与闭源模型的策略相比，将模型开源的策略可以获得更多开发者关注使用和共同开发，利于构建影响力和实现普惠。但难以获得商业利润。闭源的优劣将最先进的技术保密，有利于持续保有市场竞争力，实现商业化获利。但吸引开发者较少，且不利于社会整体技术进步。大模型开源级别2.DeepSeek为什么这么火在各家AI模型厂商宣布开源时，开源的程度并不相同。开放源代码促进会（OSI）于2024年10月发布开源AI定义1.0（OSAID 1.0）。OSAID 1.0从模型权重、训练数据、代码、商业使用权、社区协议、符合开源定义等多维度评价开源程度。OpenAIMetaDeepSeekOSI（OSAID 1.0）模型权重公开不公开公开（有限制）完全公开必须公开训练数据透明不透明部分透明部分透明尽可能透明代码开源闭源开源（有限制）完全开源必须开源商业使用仅通过API 收费禁止允许允许社区协议不支持有限支持完全支持完全支持符合开源定义不符合部分符合完全符合完全符合来源：微信公众号@何所思，至顶AI实验室绘制业界认可2.DeepSeek为什么这么火aOpenAI创始人Sam Altman：DeepSeek R1是一个令人印象深刻的模型，尤其是能够以这样的价格提供卓越性能。我们（OpenAI）显然会推出更好的模型，同时，有一个新的竞争对手加入确实让人感到振奋！微软CEO Satya Nadella：DeepSeek的新模型非常令人印象深刻，他们不仅有效地实现了一个开源模型，实现了推理时间计算，而且计算效率极高。AI投资机构a16z 创始人 Marc Andreessen：DeepSeek R1是他所见过的最令人惊叹、最令人印象深刻的突破之一，是给世界的一份深刻礼物。Eureka Labs 创始人 Andrej Karpathy：DeepSeek R1与 OpenAI 的模型在性能上旗鼓相当。Perplexity 创始人 Aravind Srinivas ：DeepSeek 是人工智能和开源的重大进步。人工智能模型和使用这些模型的产品需要最大限度地寻求真相。输出越虚假，使用这些模型或其输出（直接作为用户）和间接（用于提炼）就越危险。NVIDIA 资深研究经理 Jim Fan：DeepSeek不仅开源了一系列模型，更难能可贵的是公开了所有训练细节。目录一、 DeepSeek是谁二、 DeepSeek技术路线解析三、 DeepSeek调用与部署四、 如何使用DeepSeek结语 趋势判断aR1系列模型训练流程二、DeepSeek技术路线解析aR1模型以V3模型作为基座模型训练，因此R1模型继承了V3模型大部分架构特征。aR1模型的训练过程包括，首先用V3模型训练出一个具有强推理能力的R1 zero模型，R1 zero经过冷启动生成推理数据，随后利用推理数据和SFT数据进行强化学习和SFT等训练过程，最终得到R1模型。aR1蒸馏模型由Qwen和Llama的共6种不同尺寸的小模型，通过推理数据和非推理数据的组合通过SFT训练而来。基座模型V3冷启动SFTGRPOCoT奖励基座小模型蒸馏模型R1模型CoT提示R1 zero模型V3 SFT数据非推理数据推理数据组合