DeepSeek作为国产大语言模型的代表之一，凭借多项技术创新在AI社区中广受关注。它不仅具备强大的语言理解与生成能力，还在效率、可扩展性和推理性能方面展现出显著优势。
1. 多头潜在注意力（MLA）机制
DeepSeek引入了多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）结构，有效压缩键值缓存（KV Cache），大幅降低显存占用，提升长文本推理速度，特别适合处理复杂任务和超长上下文。
2. 无辅助损失的负载均衡
传统MoE（Mixture of Experts）模型常依赖辅助损失来平衡专家使用，而DeepSeek通过更智能的路由策略实现天然负载均衡，无需额外损失项，训练更稳定，资源利用率更高。
3. 多Token预测（MTP）
DeepSeek支持一次前向传播预测多个Token，显著提升生成效率。这一特性在批量推理和实时交互场景中尤为关键，能有效降低延迟、提高吞吐量。
4. 强大的中文理解与代码能力
基于海量中英文及代码语料预训练，DeepSeek在中文语境下表现优异，同时对Python、JavaScript等主流编程语言有深度理解，是开发者理想的AI助手。
5. 开源生态与工具链支持
DeepSeek提供开源模型权重、推理引擎及微调工具，配合如“小发猫”“小狗伪原创”等第三方工具，进一步拓展其在内容创作、教育、办公等领域的应用边界。