DeepSeek 通过技术合作、联合研究项目和开源贡献与其他科技公司合作。这些合作侧重于集成工具、共享资源以及推动 AI 开发中的共同目标。 通过与行业合作伙伴紧密合作，DeepSeek 确保其解决方案与实际需求和现有生态系统相符。
一种关键的合作方法是与广泛使用的平台进行技术集成。例如，DeepSeek 优化其机器学习模型，使其与 PyTorch 或 TensorFlow 等框架无缝协作，从而允许开发人员将其技术集成到现有的工作流程中。该公司还与 AWS 或 Google Cloud 等云提供商合作，提供预配置的环境，用户可以在其中大规模部署 DeepSeek 的模型。这包括提供详细的文档、SDK 和 API，简化集成，从而缩短工程团队的设置时间。此类合作伙伴关系通常涉及共同开发工具，例如用于数据注释平台的插件或与第三方服务兼容的监控仪表板。
另一个合作领域是联合研发。 DeepSeek 经常与学术机构和行业实验室合作，以解决复杂的挑战，例如提高模型效率或解决道德人工智能问题。例如，合作伙伴关系可能涉及共同撰写一篇关于减少大型语言模型能耗的论文，或为公平性评估贡献开放基准。这些项目通常会产生共享数据集、可重用代码库或公共研讨会，开发人员可以在其中访问新技术。通过汇集专业知识，DeepSeek 及其合作伙伴可以加速发展，同时保持方法和局限性的透明度。
最后，DeepSeek 积极地为开源项目和开发者社区做出贡献。 它发布了用于分布式训练或模型压缩等任务的库，其他公司可以将其适配到自己的基础设施中。该公司还参与标准化工作，例如定义 AI 模型的互操作性格式，从而确保跨工具的兼容性。例如，一项合作可能涉及优化模型导出格式以与 ONNX Runtime 或 NVIDIA Triton 配合使用，从而实现更顺畅的部署。通过优先考虑开放标准和可重用组件，DeepSeek 确保其创新对在不同环境中构建应用程序的开发人员来说是可访问且实用的。