混合专家(MoE)模型是一种在深度学习中提升计算效率的架构。以 DeepSeek 为例,其最新模型 V3 与 R1 采用了这种架构。
在 DeepSeek 的 V3 模型中,引入了多头潜注意力(MLA),将 KV 缓存压缩至新低,从而提升了计算性能。R1 模型则通过强化学习激活推理能力,首次验证无需监督微调即可实现推理。
DeepSeek 的 2360 亿参数的 DeepSeek-V2 是 60 位专家混合开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色,具有 236B 参数,21B 在生成过程中被激活,在 MT-Bench 上表现优异,中文能力强且性价比高。
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《[陈巍:DeepSeek是否有国运级的创新?从V3到R1的架构创新与误传的万字长文分析(上)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743)》DeepSeek最新模型V3与R1采用混合专家(MoE)架构,显著提升计算效率,挑战OpenAI的闭源模型。V3引入多头潜注意力(MLA),将KV缓存压缩至新低,提升计算性能。R1则通过强化学习激活推理能力,首次验证无需监督微调即可实现推理。DeepSeek正以“国运级的创新”打破算力壁垒,开启大模型新时代。《[AI「视觉图灵」时代来了!字节OmniHuman,一张图配上音频,就能直接生成视频](https://mp.weixin.qq.com/s/0OYlkcxoFvx6Z9IN-aq90w)》字节跳动推出的新技术OmniHuman,利用单张图片和音频生成生动的视频,突破了传统技术的局限。它通过多模态混合训练,解决了高质量数据稀缺的问题,实现了对任意尺寸图像的支持,生成自然的人物运动。《[甲子光年:2025 DeepSeek开启AI算法变革元年](https://waytoagi.feishu.cn/record/S5Jtrlw9neyXMccQ6CAcZsxHnXu)》DeepSeek的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了算力至上的传统认知。同时,AI基础大模型的参数量迎来拐点,2025年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到AI终端运行提供了可能。此外,报告强调2025年是算法变革的元年,DeepSeek的推理模型开启了算法变革,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。