DeepSeek 对人工智能未来的愿景侧重于构建可访问、高效且适用于实际使用的系统。 目标是创建开发人员可以集成到应用程序中的工具，而无需专门的基础架构或机器学习方面的深厚专业知识。 这意味着专注于降低计算成本、提高模型透明度以及为特定任务启用自定义。 DeepSeek 优先解决实际问题，而不是追逐抽象的基准，例如优化模型以在消费级硬件上有效运行，或简化为特定领域数据微调模型的过程。
该愿景的一个关键部分涉及普及人工智能开发。 例如，DeepSeek 发布了开源库，使开发人员可以压缩大型语言模型，以便在笔记本电脑或边缘服务器等设备上高效运行，从而避免依赖云 API。 他们还构建了简化数据预处理和模型部署的工具，例如用于 TensorFlow 或 PyTorch 等流行框架的插件，这些插件可以自动调整 CPU 或 GPU 的性能。 这些努力旨在降低开发人员在预算有限或在延迟和成本至关重要的行业（例如小规模物联网部署或本地化数据分析管道）中工作的门槛。
最后，DeepSeek 强调符合伦理和透明的人工智能系统。 这包括开发用于审计模型行为、跟踪数据沿袭和减轻偏差的工具。 例如，他们的团队分享了用于可视化特定训练数据点如何影响模型输出的方法，帮助开发人员调试问题或遵守法规。 通过促进社区协作（通过开放数据集、可重复的训练工作流程和清晰的文档），DeepSeek 旨在将重点从炒作驱动的项目转移到可测试的增量改进。 长期愿景不是创造“通用智能”，而是使 AI 成为软件中可靠、易于理解的组件——开发人员可以自信地修改、扩展和维护的组件。