DeepSeek V3和DeepSeek R1是两款各具特色的模型。V3拥有6710亿参数，采用混合专家架构，每个token激活370亿参数，基于Transformer架构并应用多头隐式注意力技术，将Key-Value缓存压缩至传统Transformer的1/4，在128K上下文场景下推理延迟降低42%，还采用多令牌预测机制，单次预测未来4个token，使代码补全任务吞吐量提升3.8倍。而R1采用纯强化学习训练范式，基于200个思维链样例启动初始策略网络，在PPO算法框架内引入组内对比奖励机制，提升训练稳定性65%，并构建包含1.2亿条跨领域推理链的自动标注系统，随着学习不断扩充优化知识库。