DeepSeek Code Launching with ACM Gold Medalist Leadership

•DeepSeek由量化對沖基金幻方量化創辦人梁文鋒於2023年7月創立，總部位於浙江杭州。
•DeepSeek採行開源策略，其核心模型可免費下載、修改及商用，此舉獲得Meta首席AI科學家楊立昆的讚揚。
•公司近期完成一輪融資，據報導規模高達人民幣500億元（約73.5億美元），創辦人梁文鋒個人出資約40%以維持控制權，並可能由中國國家集成電路產業投資基金領投。
•DeepSeek正積極組建「Harness」團隊，在北京開發一款桌面端編程智能體產品，旨在直接與Anthropic的Claude Code競爭。
•DeepSeek的模型，包括最新的DeepSeek V4，採用了混合專家模型（MoE）、多頭潛注意力（MLA）、流形約束超連接（mHC）及Engram條件記憶架構等創新技術，以提升效率、降低成本並處理百萬級Token的長上下文。

📊 競品分析▸ Show

特性/模型	DeepSeek Code/V4	Anthropic Claude Code	OpenAI GPT系列 (如GPT-4o, Codex)
主要功能	代碼生成、項目級代碼補全、代碼填充、原生多模態（V4）、編程智能體（Harness團隊開發中）	專用編程智能體、代碼生成	通用大型語言模型，具備強大代碼生成能力 (Codex為專用代碼模型)，多模態 (GPT-4o)
上下文長度	DeepSeek Coder: 16K tokens；DeepSeek-Coder V2: 128K tokens；DeepSeek V4: 高達1M tokens	長上下文處理能力，但具體數值未詳述，DeepSeek-TUI因長上下文受歡迎	GPT-4o: 128K tokens
開源狀態	DeepSeek Coder: 開源且免費供研究和商業使用；DeepSeek V4: 預覽版已開源	閉源	閉源
定價	DeepSeek V4 Flash: 每1M tokens 0.14美元；DeepSeek模型普遍以低成本著稱	據稱價格較高，DeepSeek-TUI的吸引力之一是成本較低	API定價，通常高於DeepSeek的開源產品
基準測試表現	DeepSeek-Coder-Base-33B在HumanEval Python、多語言、MBPP、DS-1000上優於CodeLlama-34B；DeepSeek-Coder-Instruct-33B在HumanEval上優於GPT-3.5-turbo；DeepSeek V4在內部基準測試中聲稱超越Claude和GPT系列，尤其在長代碼提示和SWE-bench Verified上表現突出	DeepSeek V4旨在超越Claude	DeepSeek V4旨在超越GPT系列
技術亮點	MoE、MLA、mHC、Engram條件記憶架構	專有模型架構	Transformer架構，多模態能力 (GPT-4o)

模型架構: DeepSeek模型採用混合專家模型（MoE）和多頭潛注意力（MLA）技術，以提高效率和性能。
DeepSeek V4創新: 引入流形約束超連接（mHC）和Engram條件記憶架構。mHC旨在改善深度網絡中的邏輯推理能力和穩定性，消除長上下文生成中的「邏輯幻覺」。Engram則將靜態記憶卸載到可擴展的查找系統，大幅降低GPU顯存佔用，推理成本最高可降90%。
訓練數據: DeepSeek Coder模型在2萬億個tokens上從頭開始訓練，其中包含87%的代碼和13%的自然語言（中英文），涵蓋80多種編程語言。DeepSeek-Coder V2在此基礎上額外預訓練了6萬億個tokens。
上下文窗口: DeepSeek Coder支持16K的上下文窗口。DeepSeek-Coder V2擴展至128K tokens。DeepSeek V4則支持高達1M tokens的上下文長度，能夠處理超長文檔和複雜的項目級代碼。
多模態能力: DeepSeek V4是一款原生多模態大型語言模型，支持文本、圖像、音頻和視頻等多種輸入形式。

DeepSeek將加速AI編程工具的普及與競爭。

其開源策略、成本效益高的模型以及對標Claude Code的專用編程智能體開發，將降低開發者使用AI編程工具的門檻，並激化市場競爭。

中國AI產業將在基礎模型和應用層面實現更高程度的自主可控。

DeepSeek與國產芯片廠商的優先合作策略，以及國家級資本的投入，旨在構建「中國芯片+中國模型」的軟硬件協同生態。

AI模型訓練和推理的成本效益將成為行業關鍵競爭力。

DeepSeek通過MoE、MLA、mHC和Engram等創新架構顯著降低了模型訓練和推理成本，挑戰了傳統上對龐大算力資源的依賴。

2013

崔添翼從浙江大學計算機學院畢業，並加入Jane Street Capital香港分公司擔任Assistant Quantitative Researcher。

2023-07-17

杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司（DeepSeek）成立。

2023-11-02

DeepSeek發布首個代碼模型DeepSeek Coder。

2024-12-26

DeepSeek發布DeepSeek-V3模型，引入MoE等技術。

2026-04-24

DeepSeek-V4預覽版正式上線並開源，具備百萬級上下文和多模態能力。

2026-05-20

DeepSeek宣布在北京組建「Harness」團隊，開發對標Claude Code的編程智能體產品。

DeepSeek Code 即將發布，由 ACM 金牌大神崔添翼領軍