DeepSeek-R1-0528 延续了2024年12月发布的DeepSeek V3 Base模型作为基础架构，不过在后续训练阶段加大了算力投入，这一举措让模型的思维深度和推理能力得到了显著增强。

越来越多的中小企业将能够利用 DeepSeek 的技术，开发出具有创新性的 AI 应用，推动 AI 技术在各个行业的落地生根。同时，DeepSeek 的出现也将加剧 AI 行业的竞争，促使其他企业加大研发投入，不断提升技术水平，从而推动整个行业的技术进步。在激烈的竞争环境下，企业将不断探索新的技术和应用场景，推动 AI 技术向更高水平发展。

DeepSeek 在短短一年多的时间里，凭借其持续的技术创新和市场拓展，迅速在全球 AI 领域崭露头角，成为了备受瞩目的明星企业。它的发展历程，是一部充满激情与创新的奋斗史，为全球 AI 产业的发展注入了新的活力和动力。

DeepSeek 的出现，不仅对美国科技股和全球 AI 市场产生了深远的影响，也打破了原有的市场格局，推动了全球 AI 技术的创新和发展。

DeepSeek R1模型在旧版基础上，针对议论文、小说、散文等不同文体进行了针对性优化。

在旧版DeepSeek -R1基础上，更新后的R1模型针对议论文、小说、散文等文体做了进一步优化。优化后的模型不仅能生成篇幅更长、结构内容更完整的长篇作品，还能呈现出更贴近人类偏好的写作风格，大幅提升了文本创作的质量与适配性。

DeepSeek-V3-0324 与旧版 DeepSeek-V3 共享同一基础模型架构，仅对后训练方法进行了优化升级。在私有化部署场景下，用户只需更新 checkpoint 文件及涉及 tool calls 功能调整的 tokenizer_config.json 配置文件即可完成部署。该模型参数规模约 660B，开源版本支持 128K 长上下文处理能力，而网页端、App 及 API 接口则统一提供

DeepSeek 同样采用了多层 Transformer 块层层堆叠的方式搭建模型架构。每一层 Transformer 块都集成了多头注意力子层和前馈神经网络子层，这种层次化、模块化的设计，使得模型能够像剥洋葱一样，由浅入深地逐步提取输入文本的高级语义特征

DeepSeek 系列模型具备更强的语言理解、逻辑推理及多轮对话能力，不仅保障了数据安全性与响应效率，更可针对金融场景需求进行定向优化，将显著提升金融数据分析的深度与广度，全面赋能公司各项业务。以电商为例，公司互金部门已组建代号为 “deepfund” 的 AI 团队，利用 AI 大模型全面提升基金电商的运营效率和用户体验，推动电商销售业务的智能化发展 。

在自然语言处理任务中，如果训练数据中存在大量错别字、语法错误或语义模糊的文本，模型在学习过程中就可能学到错误的语言模式，从而导致生成的文本质量下降，无法准确理解用户的意图。此外，数据的多样性也至关重要。如果训练数据过于单一，模型可能无法学习到各种语言表达和语义理解，从而在处理复杂任务时表现不佳。