DeepSeek的核心技术围绕其大模型的研发与优化展开，结合了模型架构创新、训练方法改进、硬件协同设计等多方面突破。以下是其核心技术的详细解析：

一、核心模型架构

1、混合专家(MoE)架构

细粒度专家划分：将传统MoE中的专家拆分为更小的子专家(如DeepSeek-V3将专家分为1+256个)，降低单个专家参数量，提升组合灵活性。

共享专家与路由专家分离：引入共享专家(所有数据必经)和路由专家(根据输入动态选择)，平衡共性与差异性处理，增强模型泛化能力。

动态负载均衡：通过可学习偏置项调整路由倾向，缓解专家负载不均衡问题，无需额外损失函数。

2、多头潜在注意力(MLA)

对注意力键值(KV)进行低秩压缩，减少推理时的内存占用，并通过旋转位置编码(RoPE)保留长上下文的位置信息，显著降低显存消耗。

3、多词元预测(MTP)

训练时预测多个未来词元，提升模型对长序列的捕捉能力，同时通过共享主干网络避免增加训练成本。

二、训练与推理优化

1、FP8混合精度训练

结合细粒度量化(FP8)与低精度优化器状态，将模型内存占用减半，降低存储与通信开销，同时保持训练精度。

2、强化学习与蒸馏技术

GRPO算法：基于群体相对策略优化，优化强化学习效率，减少计算资源消耗。

RLHF蒸馏：通过强化学习对齐人类反馈，并将大模型能力蒸馏至小型模型，降低部署成本。

3、推理速度优化

双微批处理与重叠计算：通过流水线并行(PP)和专家并行(EP)策略，实现计算与通信的重叠，提升吞吐量。

多Token预测框架：单次推理可输出多个词元，减少延迟并提升响应速度。

三、硬件协同设计

1、硬件感知并行策略

摒弃传统张量并行(TP)，采用流水线并行(PP)和专家并行(EP)，通过开源库DeepEP提升并行效率。

2、网络拓扑优化

两层多层胖树(MPFT)网络拓扑，通过8个独立平面实现故障隔离与负载均衡，降低互连成本。

3、低精度技术突破

LogFMT对数空间量化：在相同比特下实现更高精度，结合硬件原生支持压缩，减少通信带宽需求。

四、核心优势与应用场景

1、高效性与低成本

DeepSeek-V3训练成本仅为同类模型的1/16(如Llama 3.1)，推理成本为GPT-4o的1/104。

支持单卡部署千亿参数模型，推理速度提升3倍+5。

2、多任务兼容性

原生支持智能体(Agent)架构，可工具调用与复杂推理，适用于代码生成、数据分析、多模态交互等场景。

3、开源生态

开放DeepEP、Flash MLA等代码库，推动硬件与模型协同创新。

综上所述，DeepSeek的核心技术通过“算法-硬件-数据”协同优化，实现了高性能、低成本的大规模模型训练与推理，推动了AI技术的普及与应用。