DeepSeek

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报告列表

• 01- — DeepSeek LLM — 长期主义 Scaling Law 开源模型
• 01- — DeepSeekMoE — 细粒度专家分割 + 共享专家隔离
• 02- — DeepSeekMath — 数学预训练数据工程与 GRPO 强化学习
• 03- — DeepSeek-Coder — 仓库级代码预训练的工程范式
• 03- — DeepSeek-VL — 混合视觉编码与语言保持训练策略
• 05- — DeepSeek-V2 — MLA 架构首次提出，KV Cache 压缩 93.3%
• 05- — DeepSeek-Prover — 大规模合成数据驱动的定理证明
• 06- — DeepSeek-Coder-V2 — 开源 MoE 代码模型首次逼近 GPT-4 Turbo
• 08- — DeepSeek-Prover-V1.5 — MCTS + RL 驱动的定理证明引擎
• 08- — Fire-Flyer AI-HPC — 软硬件协同设计，PCIe A100 集群逼近 DGX 性能
• 10- — Janus — 解耦视觉编码实现统一理解与生成
• 11- — JanusFlow — 自回归与 Rectified Flow 的统一融合
• 12- — DeepSeek-VL2 — MoE VLM 与动态平铺视觉编码
• 12- — DeepSeek-V3 — 无辅助损失负载均衡 + MTP + FP8 训练
• 01- — DeepSeek-R1 — 纯 RL 推理训练，GRPO 首次实践
• 01- — Janus-Pro — 数据和模型规模驱动的统一多模态升级
• 04- — DeepSeek-GRM — 自我原则批评微调与推理时扩展
• 04- — DeepSeek-Prover-V2 — 子目标分解强化学习的形式推理突破
• 10- — DeepSeek-OCR — 光学 2D 映射的长上下文压缩
• 11- — DeepSeekMath-V2 — 自验证推理：用验证器指导定理证明
• 12- — DeepSeek-V3.2 — 稀疏注意力 + 可扩展 RL，开源模型逼近 GPT-5
• 04- — DeepSeek V4 Preview — 放弃 MLA，拥抱混合注意力
• 07- — DeepSeek V4 完整技术报告 — 放弃 MLA，CSA+HCA 混合注意力开创百万级长上下文效率新范式