术语表
| 核心模型 | ||
| 术语 | 说明 | 特点 |
| DeepSeek-V3 | 多任务通用对话模型 | 响应快、覆盖面广，适合日常问答、文案生成、多语言翻译等任务 |
| DeepSeek-R1 | 深度推理模型（671B 参数） | 专注复杂逻辑问题，如数学推导、代码生成、工程决策；支持“深度思考”模式 |
| R1-Zero | 纯强化学习训练版本 | 语言表达弱于 R1，逻辑能力较强但一致性稍差 |
| MoE 架构（Mixture of Experts） | 模型设计框架 | 总参数 6710 亿，单次调用仅激活 370 亿参数，实现高性能低计算成本 |
| 技术原理 | ||
| 术语 | 说明 | 应用场景 |
| 知识蒸馏（Distillation） | 将大模型能力压缩至小模型的技术 | 降低部署成本（如 70B 模型蒸馏自 R1） |
| Tokens | 文本处理基本单位（1 Token ≈ 0.75 个汉字） | 影响模型输入输出长度上限（DeepSeek 默认支持 64K Tokens） |
| 深度思考（DeepThinking） | R1 的自主推理模式 | 用户仅需提供目标而非步骤，模型自动拆解逻辑链（如工程方案设计） |
| 参数规模（14B/32B/70B/671B） | 模型参数量级（B = 亿） | 参数越多能力越强，但硬件要求越高（例：671B 需 1300GB 显存） |
| 部署与使用 | ||
| 术语 | 说明 | 注意事项 |
| 本地部署 | 模型安装到自有设备（PC/NAS/车载系统） | 仅推荐 7B/8B 轻量版（显存 4-8GB）；671B 需专业级硬件 |
| 提示词设计（Prompt） | 用户输入指令的优化方法 | V3 适用：结构化指令（步骤+示例）；R1 适用：目标描述（背景+需求） |
| 开源策略 | 代码与模型架构公开（部分版本） | 支持二次开发，区别于 OpenAI 闭源模式 |
文档最后更新时间：2025-06-04 18:33:47
← 企业知识库搭建