DeepSeek 通过专注于特定用例、培养以开发者为中心的工具以及优先考虑性能效率来应对人工智能市场的竞争。该公司没有试图与大型竞争对手提供的所有功能竞争，而是找出特定行业或工作流程中的空白，以便其模型能够带来显著改进。例如，DeepSeek 针对代码生成和金融分析等领域开发了定制解决方案，这些领域中通用 AI 工具往往难以保证准确性或领域特定上下文。通过针对这些细分市场优化模型，DeepSeek 提供了通用平台难以轻易复制的切实价值，从而在市场中占据了有利地位。
一个关键策略是通过轻量级集成和清晰的文档让其技术易于开发者使用。DeepSeek 提供模块化 API，允许团队将 AI 功能接入现有系统，而无需大幅改造基础设施。公司提供详细的基准测试数据，比较推理速度、内存使用和准确性等因素与替代方案的差异，这有助于开发者做出明智决策。例如，DeepSeek 的代码补全工具包括一个优化的本地部署选项，用于低延迟 IDE 集成，解决了在资源受限环境中工作的工程师的痛点。与需要复杂云设置的竞争对手相比，这种实用方法降低了采用难度。
DeepSeek 还通过与用户保持紧密的反馈循环来参与竞争。工程团队积极与开源社区和企业客户互动，优先解决现实问题的改进。当用户反映难以对专有数据集进行模型微调时，DeepSeek 发布了一个简化的参数高效微调框架，适用于较小的 GPU 集群。这种响应能力增强了开发者的忠诚度，他们更看重能适应自身需求的工具，而不是推行一刀切的解决方案。通过平衡专业化、可用性和社区驱动的开发，DeepSeek 在不全面挑战行业巨头的情况下，成功开辟了可持续的市场份额。