DeepSeek完整开放1.5B-70B参数模型，为不同需求的开发者提供了丰富的选择，同时将核心的思维链训练技术开源，帮助开发者更好地理解和优化模型。：DeepSeek注重数据的质量和针对性，通过多源数据融合的方式，整合高质量的专业数据和领域特定数据，减少对大规模通用数据的依赖，降低了计算量，同时提高了模型在特定领域的表现。：DeepSeek运用创新的知识蒸馏方法和无辅助损失的负载均衡策略，首次在

DeepSeek完整开放1.5B-70B参数模型，为不同需求的开发者提供了丰富的选择，同时将核心的思维链训练技术开源，帮助开发者更好地理解和优化模型。：DeepSeek注重数据的质量和针对性，通过多源数据融合的方式，整合高质量的专业数据和领域特定数据，减少对大规模通用数据的依赖，降低了计算量，同时提高了模型在特定领域的表现。：DeepSeek运用创新的知识蒸馏方法和无辅助损失的负载均衡策略，首次在