DeepSeek reprezintă cel mai important fenomen open-weights din inteligența artificială recentă, demonstrând că modele de vârf la nivelul OpenAI o1 pot fi obținute cu costuri de antrenare fracționare și arhitecturi extrem de eficiente.
Prin inovații inginerești remarcabile precum Multi-Head Latent Attention (MLA) pentru reducerea masivă a memoriei KV Cache, arhitectura DeepSeekMoE (671 miliarde de parametri totali cu doar 37 de miliarde activi per token) și algoritmul de învățare prin întărire GRPO (Group Relative Policy Optimization), familia DeepSeek a rescris regulile economice ale industriei de AI.
Această secțiune oferă o documentație completă pentru înțelegerea arhitecturii DeepSeek-R1 și V3, rularea modelelor pe stații locale (de la versiuni distilate de 7B până la cuantizări avansate de 671B) și integrarea API-ului în sisteme enterprise de producție.