DeepSeek 的训练成本通常低于许多其他 AI 公司，原因在于他们专注于算法效率和基础设施优化。虽然具体数字很少公开披露，但该公司强调通过模型架构改进和更好的资源管理等技术来减少计算浪费。例如，DeepSeek 开源了 DeepSeek-R1 等模型，这些模型与竞争对手的同类能力模型相比，参数更少但性能具有竞争力。这表明他们优先考虑质量而非纯粹的规模，这直接通过减少每次训练运行所需的计算资源来影响训练成本。
降低成本的一个关键因素是 DeepSeek 采用了混合训练策略。他们并非完全依赖于蛮力扩展，而是将知识蒸馏（即小模型从大模型中学习）等技术与有针对性的数据整理相结合。例如，他们的对话模型是在高质量对话数据集而非原始互联网规模数据上进行微调的，这减少了预处理和训练时间。这与 Meta 的 Llama 2 或 OpenAI 的 GPT-4 等方法形成对比，这些模型使用海量数据集，需要大量的清理和更长的训练时间。虽然这些大型模型实现了更广泛的能力，但它们会产生显著更高的云计算成本——估算表明 GPT-4 的训练成本超过 1 亿美元，而 DeepSeek 更具针对性的方法可能只需其中的一小部分。
基础设施选择也发挥着作用。DeepSeek 采用了针对特定硬件配置（包括 NVIDIA GPU 和国产 AI 加速器）优化的定制分布式训练框架。他们的工程团队分享了技术文档，展示了动态批大小和混合精度训练等优化，实现了 92% 以上的 GPU 利用率，而标准实现的典型利用率为 70-85%。虽然 Anthropic 或 Cohere 等公司也使用类似的技术，但 DeepSeek 的垂直整合——从数据管道到硬件层面的优化——带来了乘数效应的成本节约。然而，这也伴随着权衡：与通用型模型相比，其模型可能在特定领域专业知识方面有所局限，并且此类优化所需的初始工程投资并非所有组织都能承担。