DeepSeek的底层模型是什么？

DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）开发的一系列大语言模型（LLM），广泛应用于代码生成、文本理解与创作等场景。其底层模型基于 Transformer 架构，并在多个方面进行了优化与创新。

模型架构

DeepSeek 系列模型主要采用标准的 Decoder-only Transformer 结构，类似于 GPT 系列。该架构擅长处理自回归任务，如文本生成和代码补全。

训练数据与规模

DeepSeek 模型使用了海量的中英文语料进行预训练，涵盖网页、书籍、开源代码库等多种来源。根据官方披露，DeepSeek-1 拥有约 20B（200亿）参数，而后续版本如 DeepSeek-Coder 则针对编程任务进行了专项优化。

特色功能

DeepSeek 在以下方面表现突出：

• 强大的代码理解与生成能力（尤其 DeepSeek-Coder 系列）
• 支持长上下文（最高达 128K tokens）
• 本地部署友好，提供开源权重

与其他模型对比

相比 Llama、Qwen、ChatGLM 等开源模型，DeepSeek 在代码任务上具有显著优势，同时在通用中文理解方面也具备较强竞争力。

总的来说，DeepSeek 的底层模型是一个高度优化的 Transformer 解码器架构，结合大规模高质量训练数据和领域适配策略，使其在多个垂直场景中表现出色。