DeepSeek 致力于打造高效、开放、可靠的大语言模型。从数学推理到代码生成，从长文本理解到多模态感知，我们以极致的工程效率推动 AI 普惠化。
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不同于常规的参数堆叠，DeepSeek 以架构创新驱动效率革命，让每一分算力都产生真实价值。
基于强化学习的推理路径优化，在数学证明、逻辑推演与复杂决策任务中展现出类人的思维链深度。
MoE 混合专家架构配合 MLA 多头潜在注意力，大幅降低推理显存占用，以极低成本达到顶尖表现。
支持 128K 令牌的上下文窗口，能够一次性处理数百页文档，在长文本摘要与跨文档检索中表现卓越。
模型权重以宽松许可开放，开发者可自由部署、微调与商业化，降低 AI 应用门槛。
DeepSeek-Coder 系列覆盖 338 种编程语言，在代码补全、跨文件重构与自动化测试生成等任务上达到工业级可用水平。
官方 Harness 桌面客户端支持 Windows 与 Mac，内置完整运行环境。多智能体协作、插件扩展与本地数据互通。
DeepSeek（深度求索）是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司旗下的大语言模型与人工智能研究品牌，由幻方量化创始人梁文锋于 2023 年 5 月创立。公司总部位于中国浙江省杭州市，以“开放权重”与“极致性价比”闻名于全球 AI 社区。
DeepSeek 脱胎于中国知名量化对冲基金幻方量化的 AI 研究部门。与多数依赖外部融资的 AI 初创公司不同，DeepSeek 由幻方量化的研发预算提供资金支持，这使得团队能够专注于长周期的基础研究而非短期变现压力。
公司自成立之初便确立了开放权重（Open-Weight）的技术路线，在允许商用的宽松许可下公开发布模型参数。这一策略显著降低了全球开发者与研究者的使用门槛，也使 DeepSeek 迅速成为开源 AI 领域的重要力量。
DeepSeek 的技术演进以极高的工程效率著称。2024 年 12 月发布的 DeepSeek-V3 采用 6710 亿参数的 MoE 架构，但每个令牌仅激活 370 亿参数。该模型在仅 2048 块英伟达 H800 GPU 的集群上训练约 55 天，总训练成本约 557.6 万美元，却达到了与 GPT-4o 相当的评测表现。
💡 这一成本效率在 AI 行业引发了广泛讨论，促使业界重新审视“更多算力等于更好模型”的固有范式。
2025 年 1 月发布的 DeepSeek-R1 进一步展示了纯强化学习路径的推理能力。该模型在数学、代码与自然语言推理任务上达到或超越 OpenAI o1 正式版的水平，并同样以开源权重形式发布。
截至 2026 年，DeepSeek 的产品矩阵已覆盖多个维度：
DeepSeek 的开源策略与成本优势对全球 AI 竞争格局产生了实质性影响。其模型发布曾引发美国科技股短期波动，被媒体视为“中国 AI 力量崛起”的标志性事件。
与此同时，DeepSeek 在 2026 年第五届全球数字贸易博览会上与通义千问等国产大模型一同亮相，展示了中国 AI 生态的多元化发展。
尽管技术成就有目共睹，DeepSeek 也面临来自各方的审视。部分西方分析人士对其训练数据的来源与合规性提出质疑；另一方面，开源社区则对其“开放但有限”的许可条款存在不同解读。
无论如何，DeepSeek 已经以其独特的技术路径和商业模式，在全球 AI 版图中占据了一个不可忽视的位置。
Windows 与 macOS 双端支持，内置完整运行环境，开箱即用。