deepseek各个版本及论文

以下是 DeepSeek 系列模型的主要版本及其相关论文列表，每条记录均附上论文地址：

1. DeepSeek LLM
   发布时间：2024 年 1 月 5 日

论文标题：DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism

主要内容：

基于 Transformer 架构，采用分组查询注意力（GQA）优化推理成本。

支持多步学习率调度器，提升训练效率。

在预训练和对齐（监督微调与 DPO）方面进行了创新。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.0295420

2. DeepSeekMoE
   发布时间：2024 年 1 月 11 日

论文标题：DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models

主要内容：

提出细粒度专家分割（Fine-Grained Expert Segmentation）和共享专家隔离（Shared Expert Isolation）策略。

通过更灵活的专家组合提升模型性能，同时保持计算成本不变。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.060662

3. DeepSeek-V2
   发布时间：2024 年 5 月

论文标题：DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

主要内容：

引入多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）和 DeepSeekMoE 架构。

在推理效率和训练成本上进行了优化，为后续版本奠定了基础。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.044343

4. DeepSeek-V3
   发布时间：2024 年 12 月 27 日

论文标题：DeepSeek-V3 Technical Report

主要内容：

总参数量为 671B，每个 token 激活 37B 参数。

采用无辅助损失的负载均衡策略和多令牌预测（Multi-Token Prediction, MTP）训练目标。

支持 FP8 混合精度训练，显著降低训练成本。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.1943714

5. DeepSeek-R1
   发布时间：2025 年 1 月

论文标题：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

主要内容：

基于 DeepSeek-V3-Base，通过强化学习（RL）提升推理能力。

引入冷启动数据和多阶段训练流程，优化模型的可读性和性能。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2501.129481

6. DeepSeek-R1 蒸馏模型
   发布时间：2025 年 1 月

论文标题：Distilling Reasoning Capabilities from DeepSeek-R1 to Smaller Models

主要内容：

将 DeepSeek-R1 的推理能力蒸馏到更小的模型（如 Qwen 和 Llama 系列）。

蒸馏后的模型在多个基准测试中表现优异，显著超越同类开源模型。

论文地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf5

总结
DeepSeek 系列模型从最初的 LLM 版本到最新的 V3 和 R1 版本，逐步在架构设计、训练效率和推理能力上实现了突破。如果您需要更详细的内容，可以参考相关论文或访问 DeepSeek 的 GitHub 页面获取模型检查点和技术细节。