DeepSeek 通过发布公开可用的模型、工具和数据集，为开源 AI 项目做出了贡献，使开发者能够构建和实验 AI 技术。一个关键示例是他们开源了基础语言模型，如 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-MoE，这些模型设计用于文本生成、摘要和代码理解等任务。这些模型在宽松的许可下（例如 Apache 2.0）提供，允许开发者修改并将它们集成到商业或非商业项目中。通过提供预训练权重和推理代码，DeepSeek 降低了那些缺乏从头开始训练大型模型资源的团队的门槛。例如，开发者可以在特定领域的数据上对 DeepSeek-R1 进行微调，以创建自定义聊天机器人或自动化文档任务，而无需从零开始。
除了模型，DeepSeek 还发布了简化 AI 开发工作流程的工具。一个示例是 DeepSeek-R1-Data，这是一个数据集搜索引擎，可以帮助开发者高效地找到高质量的训练数据。这个工具通过简化数据发现和预处理，解决了 AI 开发中的常见痛点。DeepSeek 还为 Hugging Face Transformers 等开源框架做出了贡献，确保与流行的库兼容。他们积极与学术机构和行业伙伴合作，改进分布式训练流水线等工具，这些工具优化了在集群上训练大型模型的资源利用率。这些贡献减少了重复的工程工作，让开发者能够专注于模型设计和应用逻辑，而不是基础设施。
社区参与是 DeepSeek 增值的另一个领域。他们举办研讨会和黑客马拉松，以收集反馈并促进围绕其开源项目的协作。例如，他们的年度 DeepSeek Open Challenge 邀请开发者使用他们的模型构建应用程序，获奖项目将获得资助和技术支持。他们的工具文档详细且包含实际示例，例如在 Kubernetes 集群上部署模型或将其与云服务集成。通过维护活跃的论坛和 GitHub 仓库，DeepSeek 确保及时更新和错误修复，为开发者创建了一个可靠的生态系统。这种方法不仅加速了 AI 的普及，还鼓励知识共享，帮助社区共同推进开源 AI 能力。