以下是DeepSeek技术发展历程的综述，按关键里程碑分阶段呈现：

一、初创与定位（2023年）

• 目标定位：聚焦通用人工智能（AGI）研发，以开源、高效、强推理为核心方向。
• 技术特点：早期模型强调参数量与计算效率的平衡，提出分层稀疏化训练架构。

二、核心模型迭代

1. DeepSeek-V1（2023年11月）

• 突破点：首个开源基座模型（7B/13B/67B参数）
• 关键技术：
  • 采用分组查询注意力（GQA） 降低显存占用
  • 训练数据量达$$2 \times 10^{12}$$ tokens
• 性能：在MMLU基准测试中，67B版本接近GPT-3.5水平

2. DeepSeek-Coder（2024年1月）

• 定位：专攻代码生成与理解
• 创新架构：
  • 支持$$128K$$上下文窗口
  • 引入填充式因果注意力（FCA）提升长代码理解能力
• 里程碑成果：

  # 示例：支持多语言代码补全
  def quicksort(arr):
      if len(arr) <= 1: 
          return arr
      pivot = arr[len(arr)//2]
      left = [x for x in arr if x < pivot]
      middle = [x for x in arr if x == pivot]
      right = [x for x in arr if x > pivot]
      return quicksort(left) + middle + quicksort(right)
  

3. DeepSeek-V2（2024年4月）

• 技术革命：
  • 提出MLA架构（Multi-Head Latent Attention）
  • 公式优化：
    $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 引入隐变量实现计算复杂度$$O(n\log n)$$
• 效率突破：推理成本降至GPT-4的1/8

三、多模态拓展（2024年）

• DeepSeek-VL：视觉-语言融合模型
  • 支持图像理解与跨模态推理
  • 开源1B参数版本验证架构可行性

四、当前阶段（2024年中至今）

• DeepSeek-R系列：
  • 强化数学与逻辑推理能力
  • 支持$$128K$$上下文精准处理
  • 在GSM8K数学基准达到$$92.5%$$准确率
• 开源生态：
  • 模型权重、训练框架全面开放
  • 工具链支持微调与部署优化

技术演进趋势分析

注：发展历程体现三阶段跃迁：

1. 基础语言模型能力建立
2. 垂直领域（代码/数学）深度优化
3. 多模态与推理能力融合

当前技术路线持续聚焦高效推理与认知深度，为AGI实现提供新范式。