DeepSeek 开源模型矩阵深度拆解:不追“全能“,用架构差异重新定义能力边界摘要:多数厂商在追逐"一个模型通吃一切",DeepSeek 走了一条相反的路:用架构选择而非参数规模来切分任务空间。R1 用纯强化学习"逼"出推理能力,V3 用 5.5% 的激活比例实现接近稠密大模型的性价比,Prover 在 Lean 4 里生成机器可验证的证明,Engram 则在 MoE 之外开辟了"记忆稀疏"的第二条轴。本文系统拆解 DeepSeek 开源模型矩阵的六条产品线,讲清每一条线在解决什么问题、用什么架构解决、以及为什么这种"分工式开源"比"一个巨无霸"更有战略纵深。