深度求索（DeepSeek），成立于2023年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型，如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek-Coder代码大模型，并在2024年1月率先开源国内首个MoE大模型（DeepSeek-MoE），各大模型在公开评测榜单及真实样本外的泛化效果均有超越同级别模型的出色表现。和 DeepSeek AI 对话，轻松接入 API。

基本信息：由杭州和北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司及其关联公司开发。核心产品DeepSeek Chat基于深度神经网络算法，经大规模自监督和针对性优化训练，可通过官网注册使用，界面类似ChatGPT 。在基准测试中表现出色，特定领域专长突出，上下文长度支持128K，但处理敏感话题或时事存在局限。

低成本原因：采用混合专家模型架构、低精度训练、多头潜在注意力机制、优化训练流程、算法创新等方式，以约600万美元成本训练出600B参数大模型，降低计算和存储需求，减少训练成本。

主要功能：具备自然语言处理、问答、智能对话、代码生成、多语言编程支持、信息推荐、内容写作、智能客服、联网搜索、深度思考等能力，并提供API和Web服务。

技术创新：包含混合专家架构、多头潜在注意力、无辅助损失负载平衡策略、多tokens预测训练目标、高效训练框架、多token预测技术、多阶段训练方式、“顿悟时刻”等技术，提升性能、效率，降低成本。

发布历史：2023年11月起陆续发布DeepSeek Coder、DeepSeek LLM及聊天版本等多个模型，各版本在参数规模、性能、适用任务等方面不断优化升级。

应用场景：涵盖自然语言处理、智能对话、代码生成辅助、问答系统、内容创作、智能客服、多模态交互、数学推理、信息推荐、量化投资等领域。

主要竞争对手：国际上有OpenAI、Google、Meta、Anthropic、Perplexity AI等，国内包括字节跳动、百度等公司，在性能和成本效率方面竞争激烈。