DeepSeek 核心技术大解密——详细版

引言：之前写了一篇《DeepSeek 核心技术大解密》，当时因为时间关系没有进一步串解各技术创新亮点。最近再细致研读论文并在原来的基础上做了细化，特别是结合每个版本迭代中的 diff 技术变更进行剖析并添加上自己的理解。希望与AI 技术爱好者一起共同进步。

DeepSeek核心技术大揭秘，尽可能通俗易懂大白话方式、以多视角剖析不同版本技术亮点以及发展历程，同时结合官方不同版本以及之前总结的前版本进行汇总剖析，最近再细致研读论文并在原来的基础上做了细化，特别是结合每个版本迭代中的 diff 技术变更进行剖析并添加上自己的理解，探索DeepSeek V1~R1 卓越之处~

注意，在多次研读官方技术论文发现：

1. MoE 实际是从 Basic版本 --> V2版本 --> V3版本，逐步迭代并不是一上来就干全了，是反复权衡；
2. MoE 在V2 是有丢低效Token策略；但在V3上因为更有效的负载均衡策略 从“丢低效Token策略” ---> "无Token丢弃"；
3. 训练框架上除了DualPipe外，还有很多创新 如“高效并行策略、跨节点通信优化、内存管理”；
4. DeepSeek众多创新背后有非常大吸收国外、国内比较前沿的技术论文，迭代跟进快、落地迅速；