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DeepSeek V3架构图；Deepseek 团队核心成员揭秘 —— 清北应届生撑起一片天；DeepSeek 推出移动版APP

程序猿 · 公众号 · 程序员 · 2025-01-17 10:54

正文

0、DeepSeek V3 架构图

1、OpenAI 科学家赞DeepSeek-v3：算法非常强，算力用到极致

OpenAI创始团队成员、高级研究科学家Andrej Karpathy很罕见地，分享了一个来自中国的开源大模型——DeepSeek-v3。Karpathy表示，DeepSeek仅用了280万小时的GPU算力，就训练出了比Llama-3405B（使用3080万小时GPU）更强的前沿模型，整体成本节省了11倍左右，将算力发挥到了极致。这为小模型和受算力限制的组织打开了全新世界——即便在算力有限的情况下，使用高质量数据、更好的算法同样能训练出高性能大模型。

DeepSeek在MMLU、DROP、Codeforces、AIME等多个主流基准测试中，性能大幅度超过了GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2.5-72B等著名开闭源模型，成为目前最强开源大模型之一。DeepSeek 的团队是一群前量化分析师，他们的训练效率非常疯狂。

DeepSeek v3 的架构主要包括多头潜在注意力（MLA）和混合专家（MoE）两大块，其中 MLA 是 v3 的核心创新之一，主要用于减少推理过程中的内存占用。v3 的 MoE 引入了一套先进的动态调整机制，专门用于优化专家负载。Deep Seek 除了开源最新模型之外，他们还提供了免费的在线服务。（AIGC开放社区）

2、Deepseek 团队核心成员揭秘 —— 清北应届生撑起一片天

随着 DeepSeek-v3 在 AI 圈异军突起，这家低调的公司再次成为焦点。据量子位调查，DeepSeek 的核心技术力量离不开一群极具天赋的高校学子。

其中，清华、北大的在读生和应届生占据重要位置。

邵智宏：清华交互式人工智能课题组博士生，师从黄民烈教授。曾在微软研究院工作，参与了 DeepSeek-Prover、DeepSeek-Coder-v2 等多个重要项目。
朱琪豪：北大计算机学院 2024 届博士，在校期间就发表了 16 篇 CCF-A 类论文，两次获得 ACM SIGSOFT 杰出论文奖，主导开发了 DeepSeek-Coder-V1。
代达劢：北大计算机学院 2024 年博士毕业生，师从穗志方教授。发表 20 余篇顶会论文，获 EMNLP 2023 最佳长论文奖。

3、DeepSeek 推出移动版 APP

DeepSeek 推出了官方移动版 APP，提供深度思考和联网搜索功能，可以生成内部思维链，逐步分析问题并得出结论。此外，该 APP 还提供图片、文件等多模态输入模式。