deepspeak发展史

公司成立与早期发展

成立时间：DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2023年7月17日正式成立，其母公司为量化资管巨头幻方量化，创始人梁文峰在量化投资和AI领域经验丰富。

初期目标：专注于开发先进的大语言模型(LLM)及相关技术，致力于通过数据蒸馏技术提升模型性能。

关键技术突破与模型发布

2023年：开源起步，奠定基础

11月2日：发布开源代码大模型DeepSeek Coder，支持多语言代码生成与调试，在HumanEval等基准测试中超越同类开源模型CodeLlama。

11月29日：推出首个通用语言模型DeepSeek LLM(670亿参数)，涵盖基础模型与对话模型，同步开放在线体验平台。

2024年：架构创新，性能跃升

5月7日：发布采用Mixture-of-Experts(MoE)架构的DeepSeek-V2模型，总参数量2360亿，激活参数210亿。在性能接近GPT-4 Turbo的同时，训练成本降低42.5%，KV缓存减少93.3%，生成吞吐量提升5.76倍。

12月26日：推出DeepSeek-V3.总参数量达6710亿，激活参数约370亿。引入多词元预测(MTP)等技术，推理速度提升至60 TPS(每秒生成token数)，在知识类任务、代码生成、数学能力等领域表现接近Claude-3.5-Sonnet等顶级闭源模型。

2025年：推理突破，生态扩展

1月20日：正式发布开源推理模型DeepSeek-R1.性能超越OpenAI o1模型。该模型通过强化学习与蒸馏技术增强复杂推理能力，训练成本仅为同类模型的1/20.发布后迅速登顶中美应用商店下载榜。

1月27日：发布多模态框架Janus-Pro和JanusFlow，统一多模态理解与生成能力。

2月：开启“开源周”，连续开源FlashMLA(GPU加速引擎)、DeepEP(MoE通信库)、DeepGEMM(矩阵计算库)等核心工具，显著提升训练与推理效率。

2月21日：App累计下载量超1.1亿次，周活跃用户近9700万，市场影响力急剧扩大。

技术架构创新

DeepSeek在技术架构上实现了多项突破：

MoE架构：通过稀疏激活机制，大幅降低计算成本，提升参数效率。

Multi-head Latent Attention(MLA)：采用低秩压缩技术，减少推理时的缓存占用和计算量。

强化学习应用：在DeepSeek-R1等模型中使用强化学习优化推理过程，增强逻辑性和可解释性。

市场影响与产业合作

行业震动：DeepSeek-R1的低成本高效能模型，冲击了以英伟达为主导的算力生态，引发市场对AI算力需求预期的重新评估。

产业融合：DeepSeek与AMD、国家超算互联网平台、三大运营商、比亚迪、华为、小米等企业合作，推动AI技术在云服务、汽车、终端等领域的落地。

开源战略：坚持开源策略，降低技术门槛，促进开发者生态繁荣，加速AI技术普及。

中文优化与特色

DeepSeek特别注重中文语境优化，通过大量中文语料训练，显著提升了在中文理解、表达及网络流行语处理上的表现，使其更贴合本土用户习惯。

总结

DeepSeek自2023年成立以来，通过持续的技术创新、高效的开源策略和广泛的产业合作，在短时间内实现了从代码模型到通用模型、再到推理模型的快速迭代，成为全球AI领域的重要竞争者。其发展史体现了中国在AI算法效率与工程化落地方面的领先地位。