DeepSeek关键差异性技术有哪些？

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1，专家混合架构（Mixture of Experts, MoE）‌：这是DeepSeek技术体系的核心亮点。MoE将复杂问题分解为多个子任务，由不同的“专家”网络处理。这些专家是针对特定领域或任务训练的小型神经网络，如语法、事实常识或创造性文本生成。MoE仅激活与当前任务相关的专家，这种选择性激活大幅降低了计算成本，同时提升了效率‌。

‌2，强化学习与奖励工程‌：DeepSeek在模型训练中广泛应用强化学习，通过试错机制和环境反馈优化模型的决策能力。此外，DeepSeek开发了一种基于规则的奖励系统，用于引导模型学习，提升了训练效率和逻辑推理能力‌。

‌3，常识蒸馏与模型压缩‌：DeepSeek采用常识蒸馏技术，将大型模型的能力压缩到更小规模的模型中。这种技术使得DeepSeek能够在硬件资源受限的情况下保持竞争力，部分模型参数仅为15亿，但仍能实行复杂任务‌。

‌4，开源策略‌：DeepSeek选择将其技术开源，包括代码和模型。这种策略不仅降低了用户进入门槛，还吸引了全球开发者社区的广泛参与，加速了技术迭代和生态系统建设‌1。

5‌，高效硬件利用‌：尽管受到美国芯片出口限制，DeepSeek通过优化算法和架构设计，充分利用现有硬件（如Nvidia A100芯片），大幅降低了训练成本‌。