DeepSeek 通过积极参与技术框架、最佳实践和基准的开发，致力于推动 AI 标准化工作，以确保 AI 系统的跨系统一致性、互操作性和安全性。作为一个技术组织，DeepSeek 与行业组织、学术机构和监管机构合作，共同制定标准，解决 AI 开发、部署和评估中的关键挑战。他们专注于创建可供开发者直接实现的实用指南，而非抽象理论，从而确保标准始终植根于实际的工程需求。
DeepSeek 参与的一个关键领域是为 AI 模型定义性能和安全基准。例如，他们为开源评估框架做出了贡献，这些框架衡量模型的鲁棒性、公平性和效率。这些框架有助于标准化开发者评估 AI 系统的方式，从而能够比较不同模型并确保符合新兴法规。DeepSeek 还参与行业工作组，例如 IEEE 或 ISO/IEC JTC 1/SC 42 下的那些工作组，在其中协助起草道德 AI 开发、数据治理和模型透明度的规范。通过向这些委员会提供技术意见，DeepSeek 确保标准反映 AI 研究的最新进展，同时对工程团队而言仍具有可行性。
此外，DeepSeek 通过与拟议标准一致的开源工具和数据集来推动标准化。例如，他们发布了用于模型量化和部署优化的库，这些库符合 AI 硬件的互操作性标准。这些工具通过提供标准化技术的即用型实现来简化开发者的合规性。DeepSeek 还发布了数据集，其中包含清晰的数据来源和偏差缓解文档，为在新兴 AI 指南下如何管理训练数据树立了榜样。通过将实践工具与协作政策工作相结合，DeepSeek 弥合了理论标准与实际实施之间的差距，帮助开发者构建既创新又符合全球规范的 AI 系统。