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DeepSeek的成功可能会促使OpenAI和其他美国供应商降价以保持现有的领先地位。如果更高效的模型能够以少得多的支出参与竞争，那么人们就会质疑Meta和微软等公司的巨额支出——它们分别承诺了今年至少650亿美元的资本支出、主要是在AI基础设施上。

DeepSeekV3和R1都利用了混合专家（MoE）架构，该架构仅激活其6710亿个参数中的一个子集。可以把它想象成部署数百名专业的微观专家，在需要他们的技能时介入。这种设计确保了计算效率，同时保持了高模型质量。

DeepSeek采用纯强化学习（RL）方法进一步使其与众不同。这些模型通过连续的反馈回路自主学习和改进，实现自我校正和适应性。这种机制显著提高了他们解决问题的能力，特别是对于需要深入推理和逻辑分析的任务。吃瓜黑料

除了MoE，多头潜在注意力（MLA）提高了模型同时处理多个数据流的能力。通过将焦点分布在几个“注意力头”上，他们可以更好地识别上下文关系并处理细微的输入，即使在处理单个请求中的数万个Token时也是如此。