这篇文档系统介绍了国产大模型 DeepSeek 的技术原理、产品矩阵及行业应用，核心内容可归纳为以下四部分：
一、技术突破
文档详细解析了 DeepSeek 的全栈创新路径：在模型架构层面，通过多头潜在注意力（MLA）降低显存占用 93%，混合专家（MoE）架构实现 6710 亿参数规模，多 Token 预测（MTP）提升训练效率；系统层面自研 HAI-LLM 框架，结合 DualPipe 流水线并行和 FP8 混合精度，在 2048 张 H800 集群上实现 85% 算力利用率；硬件层面绕过 CUDA 直接调用 PTX 指令，深度优化降配版 H800 性能。
二、产品矩阵
梳理了 DeepSeek 家族产品线，包括通用对话模型 V3、推理模型 R1、代码模型 Coder、多模态模型 VL2 等，特别强调 R1 通过冷启动数据 + GRPO 强化学习框架，在 6600 亿参数规模下实现推理能力对标 GPT-4，训练成本仅 600 万美元。
三、行业应用
列举了医疗、金融、制造等领域的落地案例：健澜科技基于 R1 的临床决策系统使危重患者风险评估效率提升 42%；江苏银行通过 V2 模型将合同审核效率提升 300%；联想在质检场景实现缺陷识别准确率 99%。
四、生态布局
披露了 DeepSeek 的部署方式（API / 私有化 / 云托管）及接入生态，包括微信、网易有道等头部企业，展示其开源策略（MIT 许可）和低成本路径对行业的普惠价值。
附：下载链接
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