DeepSeek 参与了多个研究合作项目，专注于推进 AI 技术，主要与学术机构、行业领导者和开源社区合作。这些合作旨在解决机器学习、自然语言处理和 AI 系统优化方面的实际挑战。通过与不同的团体合作，DeepSeek 将理论研究与实际应用相结合，开发出有益于开发人员和技术专业人员的工具和方法。
一个值得注意的合作领域是与大学的学术研究。例如，DeepSeek 曾与清华大学和北京大学等机构合作，开展与高效模型训练和推理优化相关的项目。在一项联合研究中，研究人员探索了减少基于 Transformer 的模型计算开销的技术，并在发表的论文中详细介绍了推理期间动态 Token 剪枝的方法。这项工作为旨在在资源受限的硬件上部署大型语言模型的开发人员提供了实用的见解。此外，DeepSeek 还向研究小样本学习的学术团队贡献了数据集和基准，从而为社区实现了可重复的实验和标准化的评估指标。
DeepSeek 还与行业领导者合作，以解决应用的 AI 问题。与一家大型云提供商的合作侧重于改进大规模模型的分布式训练框架。这项共同努力促成了梯度同步和容错机制的优化，这些优化被集成到一个开源框架中，开发人员使用该框架在 GPU 集群中训练模型。与一家电子商务公司的另一个项目涉及开发实时推荐系统，以平衡延迟和准确性。该团队共同设计了一种混合架构，将传统的协同过滤与神经检索模型相结合，并在会议上分享的技术案例研究中记录了这一点。这些合作通常涉及共享基础设施、代码和专业知识，以解决特定的工程挑战。
除了正式的合作伙伴关系之外，DeepSeek 还积极为开源项目和社区驱动的计划做出贡献。例如，该公司以开源许可证发布了其对话式 AI 模型的轻量级版本，允许开发人员针对代码生成或客户支持等小众应用对其进行微调。DeepSeek 工程师还参加 NeurIPS 和 ICML 等会议的研讨会，在会上他们会介绍优化模型部署的教程或讨论 AI 系统设计中的伦理考量。这些努力不仅促进了知识交流，还为开发人员提供了可访问的工具和最佳实践，以便在其项目中实施 AI 解决方案。