DeepSeek最重要的三篇论文解读
中国人工智能初创企业DeepSeek（深度求索）正在以惊人的速度改写全球科技竞争格局。其最新推出的推理模型R1不仅性能卓越，与国际领先的OpenAI o1模型平分秋色，更以不到600万美元的训练成本震惊行业，这一数字仅为Meta大模型训练成本的十分之一。这一技术突破不仅在产业界掀起波澜，甚至引发了政治层面的关注。2025年初，美国总统特朗普在一场集会上直言不讳地表示，DeepSeek的崛起为美国产业界敲响了警钟，成为美国科技优势地位面临挑战的最新注脚。
DeepSeek的成功并非偶然。过去一年中，该公司连续发布了多篇具有划时代意义的学术论文，奠定了其技术领先地位。在DeepSeek的众多论文中，以下几篇被认为是最重要的，主要因为它们在技术创新和实际应用中有着重大突破：
硅谷科技评论（SVTR）结合内部访谈和专家反馈，对这三篇文章进行解读。联系凯瑞（pKcapital2023），获取三篇论文原文。
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一、DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型的推理能力
《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》是一篇开创性的论文，专注于通过纯强化学习方法（而非传统的监督学习）来提升大型语言模型的推理能力。研究展示了模型在训练过程中通过强化学习表现出的“顿悟”现象，并显著提升了模型在数学和逻辑推理任务中的性能。以下是论文的详细解读：
近年来，大型语言模型（LLM）的推理能力成为人工智能研究的重要方向。然而，当前的许多方法依赖监督微调（SFT），这需要大量标注数据。论文提出了 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两种新型模型，通过大规模强化学习（RL）方法提升推理能力，旨在减少对监督数据的依赖，探索纯强化学习对推理能力的优化潜力。
二、DeepSeek-V3：高效的混合专家模型
《DeepSeek-V3: A Strong Mixture-of-Experts Language Model》 是一项关于混合专家（MoE）模型的研究，旨在通过激活少量专家网络实现高效计算，平衡模型性能和算力成本。该模型在多个复杂任务中表现出卓越的能力，同时显著降低了运行成本，为大模型的实际应用提供了新的思路。以下是论文解读：
随着大语言模型（LLM）的发展，DeepSeek-AI 团队提出了 DeepSeek-V3，一个拥有 6710 亿参数的混合专家（MoE）模型，每个 token 激活 370 亿参数。DeepSeek-V3 通过高效推理和经济成本的训练方法，旨在推动开源模型能力的极限，同时在性能上与闭源模型（如 GPT-4o 和 Claude-3.5）竞争。
DeepSeek-V3 是目前最强的开源基础模型之一，特别是在代码、数学和长上下文任务上表现突出。未来计划包括：
三、DeepSeek-LLM：以长期主义扩展开源语言模型
2024年1月，DeepSeek大语言模型团队在《以长期主义扩展开源语言模型》 （LLM Scaling Open-Source Language Models with Longtermism）论文中提出从长期主义角度推动开源语言模型的发展，重点研究了大语言模型的规模效应。他们基于研究成果开发了DeepSeek Chat，并在此基础上不断升级迭代。以下是这篇论文解读：
近年来，大型语言模型（LLM）通过自监督预训练和指令微调，逐步成为实现通用人工智能（AGI）的核心工具。然而，LLM 的规模化训练存在挑战，尤其是在计算资源和数据分配策略上的权衡问题。DeepSeek LLM 的研究旨在通过深入分析模型规模化规律，推动开源大模型的长期发展。该项目探索了模型规模和数据分配的最优策略，并开发了性能超越 LLaMA-2 70B 的开源模型，尤其在代码、数学和推理领域表现卓越。
论文总结了 DeepSeek LLM 在开源大模型规模化领域的突破，包括：