华为小艺

自带Deepseek-R1，免费直接使用，超高速，满血，再也不怕服务器繁忙啦！

腾讯元宝

腾讯元宝已接入满血版DeepSeek R1推理模型，免费无限制，还支持联网

百度AI搜索

百度AI搜索已支持R1满血版, 还支持联网，免费无限制使用网页版

架构创新

DeepSeek的架构创新是其在大模型领域站稳脚跟的关键因素之一。它延续并优化了v2/3架构，在此基础上大胆引入了MLA（多头潜在注意力）和MoE（专家混合模型）这两项前沿技术。MLA技术通过减少对KV矩阵的重复计算，大大降低了显存的消耗，提高了模型的运行效率。MoE技术则将模型分解为多个专家模型和一个门控网络，每个专家模型只专注于处理一部分数据分布，从而减少了知识冗余，提高了参数利用效率。这两项技术的融合，使得DeepSeek在处理复杂任务时更加高效和精准。

推理算法革新

DeepSeek在推理环节做出了大胆且明智的选择——舍弃传统的SFT（有监督微调），全面采用RL（强化学习），并对RL算法进行了创新性的改进。在实际效果上，DeepSeek的这一举措取得了巨大成功。在AIME2024数学基准测试和MATH-500基准测试中，DeepSeek-R1的得分高于OpenAI o1。这一成绩的取得，充分彰显了DeepSeek推理算法的优越性，也证明了其在推理技术革新道路上的正确性。

算力优化

DeepSeek团队在算力优化方面展现出了卓越的技术实力，他们通过微调PTX，在算子层面提高了算力使用效率。这一行为不仅提升了自身在模型训练和推理时的效率，更打破了CUDA标准库长期以来的壁垒，为非英伟达算力芯片软件的发展提供了宝贵的机遇。