今天分享的是：DeepSeek完全实用手册1.0版：从技术原理到使用技巧-至顶科技

报告共计：117页

《DeepSeek完全实用手册1.0版》核心内容总结

本手册系统阐述了DeepSeek系列模型的技术原理、应用场景及使用方法，展现了其在人工智能领域的创新突破与行业价值。作为幻方量化旗下专注通用人工智能（AGI）的企业，DeepSeek通过软硬件协同设计，已开发出V3对话模型和R1推理模型两大核心产品，分别于2024年12月和2025年1月发布，引发市场高度关注，微信指数峰值达9.8亿（1-31）。

在技术路线上，DeepSeek通过四大创新实现了性能与成本的双重突破：其一，采用混合专家架构（MoE），每个词元仅激活8个路由专家，显著降低计算资源消耗（1-105）；其二，开发多头潜在注意力（MLA）技术，通过低秩压缩减少键值缓存，提升长文本处理效率（1-112）；其三，引入多词元预测（MTP）训练，在不增加资源消耗的前提下增强模型生成能力（1-119）；其四，运用FP8混合精度训练框架，结合细粒度量化策略，优化硬件性能释放（1-126）。这些技术使V3模型训练成本仅为Meta同类模型的1/16，推理成本仅为GPT-4o的十分之一（1-57, 1-58）。

在模型应用方面，DeepSeek提供云端调用与本地部署两种模式。云端调用支持API直连与第三方平台接入，适用于快速集成场景；本地部署则分满血版（671B参数）与蒸馏版（1.5B-70B参数），适配从消费级显卡到企业级服务器的多样化硬件需求（1-175, 1-228）。通过与华为、浪潮等厂商合作推出的一体机解决方案，进一步降低了企业级部署门槛（1-249）。

手册强调提示工程是释放模型潜力的关键，提出GRWC原则（目标、提醒、格式、上下文）构建高效交互逻辑（1-295）。独立使用场景涵盖代码生成、文案创作等17类功能，组合使用则通过与XMind、飞书等工具协同，实现办公增效、创意设计等多场景赋能（1-287, 1-462）。特别在推理模型应用中，通过思维链（CoT）技术逐步推导复杂问题，提升输出可解释性（1-37）。

结语指出，开源生态与推理模型将成为未来趋势。DeepSeek通过完全开源策略（模型权重、代码、训练数据全公开）推动技术普惠，其R1模型在数学推理、代码生成等领域性能已达国际领先水平，与OpenAI o1模型得分相当（1-49, 1-75）。随着AI算力平台普及，推理模型因其深度思考能力，有望在金融、医疗等复杂领域发挥核心作用（1-831）。

本手册为开发者与企业提供了全面的技术指南，既展现了中国AI模型在技术突破上的里程碑意义，也为行业应用创新提供了实践路径。

以下为报告节选内容