DeepSeek 通过推进开源 AI 模型开发、提高训练和部署效率以及促进研究和产业合作，从而影响了 AI 行业。 作为开源社区的贡献者，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-MoE 等模型，这些模型为开发人员提供了可访问的、高性能的专有系统替代方案。 这些模型针对推理和代码生成等任务进行了优化，它们的架构优先考虑计算效率，从而降低了训练和推理的成本。 通过公开共享技术细节和模型权重，DeepSeek 使开发人员能够进行实验、迭代和构建应用程序，而无需依赖封闭的 API 或昂贵的基础设施。
一项关键的技术贡献是 DeepSeek 专注于优化特定用例的模型架构。 例如，DeepSeek-Coder 是一系列代码生成模型，支持高达 16k tokens 的上下文窗口，使其适用于实际的代码完成和重构任务。 该团队还引入了诸如 DeepSeek-MoE 架构之类的创新，该架构使用专家混合设计来降低计算开销，同时保持性能。 这种方法使较小的组织能够经济高效地训练和部署模型。 此外，DeepSeek 在微调技术方面的工作，例如数据质量过滤和奖励建模，已经证明了如何将大型模型调整到利基领域（如医疗保健或金融领域），而无需大量数据集。
DeepSeek 对协作的重视也影响了该行业。 通过开源数据集、基准和训练框架，他们降低了开发人员的进入门槛。 例如，他们面向 LLM 的数学数据集包括数百万个问题-解决方案对，从而可以更好地训练推理任务。 与学术机构和行业团体的合作进一步加速了 AI 安全和多模态等领域的研究。 对于开发人员来说，这个生态系统提供了构建定制解决方案的工具，无论是通过用于快速原型设计的预训练模型，还是用于可扩展部署的 API。 通过平衡开放访问和实际优化，DeepSeek 帮助实现了 AI 开发的民主化，同时解决了成本和性能等实际限制。