DeepSeek登顶下载榜，它为何如此厉害？

DeepSeek的突出表现

登顶下载排行榜

DeepSeek应用在1月27日取得了显著成绩。它在苹果美国地区应用商店免费App下载排行榜登顶，超越了ChatGPT。在中国区应用商店免费榜也成为第一。这表明DeepSeek在用户中的受欢迎程度非常高，吸引了众多用户下载使用。它的迅速崛起引起了广泛关注，无论是在国内还是国际市场上，都展示出强大的竞争力。

业界的喜爱与赞美

DeepSeek得到业界的喜爱与赞美集中在三个方面。首先在技术上，DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款模型分别能比肩OpenAI4o和o1模型的能力。这两款模型的成本低，仅为OpenAI相应模型的十分之一左右。这两款模型开源，让更多AI团队能够基于其开发AI原生应用。

DeepSeek降低模型成本的因素

MLA架构的作用

DeepSeek自研的MLA架构对模型训练成本下降起到关键作用。MLA主要通过改造注意力算子压缩KVCache大小。在同样容量下能存储更多的KVCache，并且与DeepSeek-V3模型中FFN层的改造相配合，实现非常大的稀疏MoE层，这是成本低的关键原因。KVCache在模型运算中充当内存库角色，存储token键值对，提高计算效率。

解决MoE模型性能难题

DeepSeek解决了“非常大同时非常稀疏的MoE模型”使用的性能难题。目前MoE模型提升大模型专业认知能力有效，但模型越稀疏可能结果越不准确。DeepSeek比较厉害的是训练MoE的能力，是公开MoE模型训练中第一个能训练成功这么大MoE的企业。

DeepSeek在MoE模型上的创新技术

专家加载均衡技术

为保证大规模MoE专家模型的均衡运行，DeepSeed使用了先进的专家加载均衡技术。这种技术不需要辅助损失函数，能保证每个token下，少量专家网络参数被真正激活时，不同的专家网络能以更均衡的频率被激活，防止专家网络激活扎堆。

限制GPU通信开销

DeepSeek充分利用专家网络被稀疏激活的设计，限制每个token被发送往GPU集群节点的数量。这样做使得GPU之间通信开销稳定在较低的水位。这一技术创新有助于提高模型运行效率，也是DeepSeek在技术上的优势之一。

DeepSeek之所以厉害，是因为它在技术、成本、开源等多方面有着独特的优势，这些优势使得它在AI领域崭露头角，并且有望在未来发挥更重要的作用。

相关问答

DeepSeek在哪些国家的应用商店取得了好成绩？

DeepSeek在苹果美国地区和中国区的应用商店取得了好成绩，分别登顶免费App下载排行榜。

DeepSeek的两款模型与OpenAI模型相比有何优势？

DeepSeek的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款模型能力分别能比肩OpenAI4o和o1模型，且成本仅为其十分之一左右。

DeepSeek的模型开源有什么意义？

DeepSeek的模型开源让更多AI团队能基于最先进且成本最低的模型开发AI原生应用，有助于推动AI领域的发展。

MLA架构是如何降低DeepSeek模型成本的？

MLA架构通过改造注意力算子压缩KVCache大小，与FFN层改造配合实现大的稀疏MoE层，从而降低模型训练成本。

DeepSeek在MoE模型训练方面有什么独特之处？

DeepSeek是公开MoE模型训练中第一个能训练成功这么大MoE的企业，并且有专家加载均衡技术等创新。

DeepSeek如何控制GPU之间的通信开销？

DeepSeek利用专家网络稀疏激活设计，限制token送往GPU集群节点数量，从而稳定GPU之间通信开销在较低水位。