DeepSeek最大的贡献主要体现在以下几个方面：

1、技术创新

架构创新：推出自研的MLA架构和DeepSeek MOE架构，降低了模型成本。DeepSeek-V3及DeepSeek-R1两款模型分别实现比肩OpenAI 4o和o1模型的能力，且成本仅为对方的十分之一左右。这种高效的架构设计使得DeepSeek在性能上具备竞争力，能够为用户提供更优质、更经济的人工智能服务。

解决性能难题：成功解决了“非常大同时非常稀疏的MoE模型”的性能难题。MoE模型(混合专家模型)在处理大规模数据和复杂任务时具有优势，但此前存在训练难度大等问题。DeepSeek通过对算法和工程方面的创新，实现了671B参数量下仅需激活37B参数的高效运算，突破了这一限制，为MoE模型的应用和发展提供了新的可能性。

2、推动行业发展

打破垄断：打破了美国在AI领域的技术垄断，其技术创新能力与美国的领先企业相比毫不逊色甚至有所超越，为全球AI技术的发展注入了新的活力。这促使其他科技巨头加大研发投入，加速技术创新，推动了整个行业的竞争与发展。

开源生态建设：搭建了完善的开源平台，提供多种模型供学术研究和工业应用使用。这不仅促进了社区的积极参与，也为企业开发应用提供了强有力的支持。通过提供推理加速框架，使得企业可以更加高效地利用其模型，开发出各种实用的应用程序，降低了企业的开发成本，加快了智能化进程，有效推动了多个行业的变革。

3、社会影响

促进知识传播与学习：凭借其强大的语言理解和生成能力，以及中英文双语能力，DeepSeek可以帮助用户学习外语、诊断姻缘甚至进行玄学算命等(部分功能受限)，在一定程度上满足了用户的多样化需求，促进了知识和文化的传播。

激发人才流动与合作：庞大的日活用户和几次封禁DeepSeek的失败，让AI人才有了逆流之势。据了解，在关于DeepSeek的制裁令发布后72小时内，DeepSeek硅谷研究院收到327份来自美国头部科技公司的求职申请，包括17名Meta首席工程师。这表明DeepSeek吸引了全球范围内的优秀人才，促进了人才的流动与合作。

综上所述，DeepSeek的最大贡献在于其在技术创新、推动行业发展以及产生社会影响等多个方面。这些贡献不仅提升了DeepSeek自身的竞争力和影响力，也为全球AI技术的发展和应用开辟了新的道路。