序
新年本应该祝福满屏的朋友圈，忽然间被 Deepseek 刷屏，这款被《黑神话：悟空》的制作人冯骥的评述："DeepSeek可能是国运级别的科技成果。至今已在160多个国家的应用商店屠榜。
DeepSeek的最新模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1确实属于MoE（混合专家）架构，并在开源世界产生了较大的影响力。特别是2025年1月开源的DeepSeek-R1，其模型性能可挑战OpenAI闭源的o1模型。
DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的技术和架构分析
- DeepSeek-V3：该模型采用了MoE架构，拥有6710亿参数，训练成本仅为558万美元，推理成本1~2元/百万tokens。V3通过算法创新和工程优化大幅提升模型效率，从而降低成本，提高性价比。其重要架构改进包括多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoe，这些创新使得V3在长上下文推理中表现出色。
- DeepSeek-R1：R1模型在V3的基础上进一步优化，采用了纯强化学习技术路线，能够在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。R1的训练成本为560万美元，但其推理能力与OpenAI o1相当，且在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色。
"国运级创新"的讨论
- 技术创新：DeepSeek的V3和R1模型确实在技术和架构上实现了多项创新，如MLA、DeepSeekMoe、多Token预测（MTP）等，这些创新显著提高了模型的效率和性能，降低了训练和推理成本。
- 误传与质疑：尽管DeepSeek的技术成就值得肯定，但也存在一些误传和质疑。例如，有外界人士认为DeepSeek可能在训练过程中使用了OpenAI的模型数据，尽管DeepSeek团队否认了这一点。此外，DeepSeek的高调宣传和"打破CUDA垄断"等说法也被一些媒体和专家视为过度炒作。
DeepSeek的V3和R1模型在技术和架构上的创新是显而易见的，这些创新不仅提高了模型的性能和效率，也对AI行业的未来发展产生了积极影响。然而，关于"国运级创新"的说法可能过于夸大，DeepSeek的成功更多地是技术创新和商业模式创新的结合，而非单一的技术突破。
腾讯云TI平台
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DeepSeek 系列模型
DeepSeek系列模型是一组全新的大型语言模型，旨在提供高效、灵活且强大的自然语言处理能力。该系列模型通过创新的架构设计和优化算法，支持多种任务和应用场景，包括文本生成、对话系统、信息检索等。
系列模型清单
推理资源要求：DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1 需要多机分布式部署，2节点H20*8卡资源，其他蒸馏模型所需资源详见 大模型推理所需资源指南
**模型体验（**DeepSeek-R1）
新建在线服务
创建在线的DeepSeek-R1服务
这里我们需要充值2个小时的费用，相当于上网吧的上网费，腾讯云好用不贵，很是优惠。
在上面的**算力规格**中，要选择正确的配置信息。否则将会出现以下的错误提示。
R1每小时的费用仅需11.17元.
创建中
就绪中
运行中，当我们看到这个状态的时候，说明我们已经可以使用自己的 Deepseek 了。
调用API
调用API（应用程序编程接口）是指在一个软件系统中，通过特定的协议和接口，向另一个软件系统请求服务或数据的过程。API是一组预定义的规则和工具，用于构建和交互软件应用程序，它定义了不同软件实体之间如何相互通信，使得开发者可以轻松地利用已有的功能和服务，从而提高开发效率
在线体验
关闭服务
在使用DeepSeek的过程中，需要注意的是，该服务会根据实际使用情况产生相应的费用。因此，当您不再需要使用DeepSeek时，务必要记得及时停止相关服务。这一步骤非常重要，可以有效避免因疏忽而产生不必要的费用支出。通过合理管理服务的启停，您不仅能优化使用体验，还能更好地控制成本，确保资源的有效利用。
停止中
已停止
最后，现在就开始 DeepSeek-R1 的 部署**，开启你的 AI 探索之旅吧，祝您问道成功~**