官宣：DeepSeek V3和R1模型完结海光DCU适配并正式上线

  DeepSeek V3和R1模型根据Transformer架构，采用了Multi-Head Latent Attention（MLA）和DeepSeek MoE两大核心技能。MLA经过削减KV缓存显着降低了内存占用，提升了推理功率；DeepSeek MoE则经过辅佐丢失（auxiliary loss）完结了专家负载的智能平衡，逐步优化了模型功能。

  此外，DeepSeek还引入了多令牌猜测、FP8混合精度练习等立异技能，显着提升了模型的练习功率和推理功能。DeepSeek R1还引入了强化学习技能，逐步增强了模型的考虑才能和决议计划功率，使其在杂乱使命处理中表现出色，十分适合于需求高智能决议计划的场景。

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