DeepSeek在训练技术和架构创新方面有诸多亮点。
一、基于基座模型的大规模强化学习技术
DeepSeekV1的基座模型，通过大规模强化学习技术开展训练。这种方式能够得到一个纯粹通过特定流程训练的模型，这是其训练流程中的一个重要亮点。大规模强化学习有助于模型不断优化自身的表现，从预训练、提示工程、监督微调等多方面让模型具有初始的类人推理行为，像问题理解、任务分解、验证修正错误等能力都能得到提升。
二、创新的模型架构设计
DeepSeek团队比较敢于创新，设计了每一层有26个路由专家、1个共享专家的架构。这一架构与之前的研究有所不同，之前的研究中如AuxiliaryLoss的算法会使梯度发生扰动，影响模型收敛，而DeepSeek的这种架构创新避免了类似问题，为模型的稳定训练和良好性能表现奠定了基础。
三、开源强化学习与工具链开放
DeepSeek开放RL训练工具链，这一开源核心框架能够吸引开发者积极参与生态建设。通过汇聚各方的智慧和资源，形成强大的技术合力，推动整个AI生态在DeepSeek的基础上不断发展，这也是其在技术创新方面的一大亮点。
四、成本效益优势
DeepSeek的一个显著优势在于其能够以低成本开发出高性能的AI模型。例如DeepSeekV3的训练成本仅为557万美元，远低于行业平均水平，堪称开源模型中的“性价比之王”。这种在成本控制上的优秀表现，使得DeepSeek在市场竞争中具有独特的优势。