DeepSeek 通过实施实践，使模型行为对开发者透明化，从而优先考虑 AI 可解释性。该公司专注于提供模型如何生成输出的清晰洞见，使技术团队能够诊断问题、提高性能并满足合规要求。这种方法的核心是使用可解释的架构、标准化的文档以及无需深入了解模型内部即可揭示决策路径的工具。例如，DeepSeek 可能会在 Transformer 模型中部署注意力可视化技术，或在梯度提升树中使用特征重要性评分来显示哪些输入对预测影响最大。
为了实现可解释性，DeepSeek 将分析工具直接集成到开发工作流程中。开发者可以通过与 PyTorch 或 TensorFlow 等常见框架兼容的 API 或库访问模型无关的解释器，例如 LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（Shapley 可加性解释）。这些工具生成实例级解释，例如突出显示文本输入中触发分类决策的特定词语。该公司还强制执行文档标准，要求团队记录训练数据源、超参数和评估指标，从而创建审计追踪。例如，欺诈检测模型可能包含一份报告，详细说明交易金额、位置和用户历史如何共同影响风险评分。
DeepSeek 鼓励通过开发者和领域专家的协作进行前瞻性的可解释性测试。团队可能会运行“健全性检查”场景，将受控输入馈送给模型，以验证输出是否与预期推理一致。在客户服务聊天机器人中，这可能涉及测试模型如何处理模糊查询，并验证回退机制是否适当激活。该公司还支持模块化系统设计，允许开发者隔离和检查预处理步骤或后处理规则等组件。通过将技术工具与严格的流程相结合，DeepSeek 旨在平衡性能与回答关键问题的能力：在开发者能够采取行动的术语中，“模型为什么做出这个决定？”