高效推理
DeepSeek的推理速度非常快，反馈时长控制在5秒至35秒之间。这一高效的推理能力得益于其采用的混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA），这些技术不仅提高了计算效率，还显著提升了模型的推理能力。
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开源生态
DeepSeek采取了全栈开源的策略，这不仅促进了全球开发者社区的参与和创新，还使得企业能够以更低的成本接入和使用先进的AI技术。开源策略使得DeepSeek能够快速获得全球开发者的支持和贡献，进一步推动了技术的迭代和发展。
中文优化
DeepSeek针对中文语境进行了深度优化，能够更加自然地处理中文文本。这一优势使得DeepSeek在中国市场具有更强的竞争力，能够更好地满足国内用户的需。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3是DeepSeek在2024年推出的一款自研MoE模型，拥有671B参数和37B激活参数。它在多项评测中表现优异，超越了许多其他开源模型，并在性能上接近顶尖的闭源模型。DeepSeek-V3采用FP8训练，并开源了原生FP8权重。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1是DeepSeek在2025年1月推出的一款开源推理模型。它在性能上超越了OpenAI的o1模型，登顶中美应用商店下载榜。DeepSeek-R1采用强化学习框架和蒸馏技术，显著提升了复杂问题推理能力。
低成本训练
DeepSeek在训练成本上的优势极为显著。其训练成本相较于其他同类模型大幅降低。这一成本优势得益于其创新的训练架构和高效的算法设计，使得DeepSeek能够在保持高性能的同时，大幅降低资源消耗。