過去兩年，大模型技術在全球範圍內迎來快速演進，而 DeepSeek 的出現直接改變了行業的技術路徑、成本結構以及開源生態的認知方式。回顧其從 2024 年初到 2025 年的迭代可以看到，模型性能、推理能力和工程效率均實現了跨越式提升。從 DeepSeek-LLM 的起步，到 V2 的大規模 MoE 架構，再到 V3 與 R1 在性能和推理上的突破，DeepSeek 成為推動開源大模型進入高性能、低成本時代的重要力量。

2025 年以來，DeepSeek 模型持續迭代。V3-0324、R1-0528、V3.1、V3.2-Exp 等版本的更新覆蓋推理、代碼能力、多語言能力、Agent 架構以及稀疏注意力等方向，反映出其在工程體系和算法路線上的持續探索。同時，OCR、Coder、Janus-Pro 以及 AI Infra 工具的開源，也不斷拓展整個生態的技術邊界。

DeepSeek 的影響不僅體現在技術層面。由於在高性能與低成本之間重塑了行業曲線，其開源模式、MIT 許可證、以及對國產算力的適配能力，使其在全球技術討論中成為重要參照。R1 推理模型論文登上 Nature 封面，更標誌着開源大模型研究在透明度和同行評審層面的關鍵突破。

隨着多家國內外雲廠商、硬件公司、數據庫與操作系統平台宣佈支持 DeepSeek，行業逐漸形成一個從底層基礎設施到應用側的完整生態框架。PPT 中以四層結構總結了這一生態：AI Infra、雲服務、企業軟件以及甲方應用。硬件、操作系統、數據庫、虛擬化與推理引擎的適配，使 DeepSeek 成為軟硬件協同創新的“事實參考”；雲服務與企業軟件的接入，推動其在更廣闊的業務場景中落地；而在應用層，搜索、對話助手、電商、即時通訊等場景也已開始規模化使用相關技術。

整體來看，DeepSeek 生態已從技術突破階段進入規模化部署階段。其特點在於：高性能、低成本、開源可商用；覆蓋全球主要廠商；並在國產算力、AI 普惠和國際合作等方向產生持續影響。

對於關注大模型工程實現、AI 基礎設施演進以及生態建設的讀者而言，PPT 提供了一幅完整的技術與產業圖景，也呈現了當前大模型生態進入“規模化、開放化、全棧化”階段的關鍵截面。

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