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DeepSeek开源项目核心技术全解析

时间:2026-05-29 20:46
要说最近AI圈里谁最火,DeepSeek绝对算一个。他们家那些开源项目,已经成了很多人学习和研究的重要参考。今天就把这些项目从头到尾理一遍,方便大家按需取用。 官方开源 先看官方直接放出来的项目,这些都是核心资产。 项目名称 项目链接 简介 DeepSeek-R1 https: github co

要说最近AI圈里谁最火,DeepSeek绝对算一个。他们家那些开源项目,已经成了很多人学习和研究的重要参考。今天就把这些项目从头到尾理一遍,方便大家按需取用。

DeepSeek 开源项目

官方开源

先看官方直接放出来的项目,这些都是核心资产。

项目名称 项目链接 简介
DeepSeek-R1 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 DeepSeek的旗舰语言模型,提供高质量的响应,支持多种自然语言处理任务。
DeepSeek-V3 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3 DeepSeek的第三个版本,采用创新的混合专家架构(MoE),支持多模态搜索。
DeepSeek-V2 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2 一款强大、经济高效的专家混合语言模型。
DeepSeek-Coder-V2 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2 采用混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,突破闭源模型在代码智能中的壁垒。
DeepSeek-Coder https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder 用于辅助代码编写的AI工具,支持多种编程语言。
DeepSeek-LLM https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-LLM 提供准确可靠答案的综合语言模型。
Janus https://github.com/deepseek-ai/Janus 统一的多模态理解与生成模型。
DreamCraft3D https://github.com/deepseek-ai/DreamCraft3D 基于引导扩散先验的分层3D生成模型的官方实现。
DeepSeek-Math https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math 通过增强模型的数学理解和推理能力,突破了传统语言模型在数学领域的限制,能够处理更复杂的数学推理任务,如符号计算、定理证明等。
DeepSeek-MoE https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-MoE 创新的混合专家架构模型,支持高效推理。
DeepSeek-VL2 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2 用于先进多模态理解的专家混合视觉-语言模型。
DeepSeek-VL https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL 通过深度学习技术增强视觉和语言的融合,解决复杂的视觉-语言任务。

其他有关 DeepSeek 开源项目

社区的力量也是不可忽视的。下面这些项目虽然不是官方出品,但同样很有价值。

项目名称 项目链接 简介
DeepSeek-API-Integration https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration 整理了DeepSeek API的集成应用,支持多种平台和语言。
GPT4Free https://github.com/xtekky/gpt4free 提供免费访问DeepSeek V3 & R1等模型的接口。
CherryStudio https://github.com/CherryHQ/cherry-studio 支持包括DeepSeek-R1在内的多款LLM的桌面客户端。
TinyZero https://github.com/Jiayi-Pan/TinyZero 伯克利团队复现DeepSeek R1-Zero的项目。
simpleRL-reason https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason 港科大团队复现DeepSeek R1-Zero和R1的项目。
DeepSeek-Free https://github.com/deepseek-free/deepseek-free 提供DeepSeek部署教程和免费API接口。
Unlock-DeepSeek https://github.com/datawhalechina/unlock-deepseek 面向AI研究爱好者的DeepSeek系列工作解读和复现。
来源:https://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2675967
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