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# DeepSeek开源代码情况大揭秘：洞察AI发展新动向

在人工智能蓬勃发展的当下，DeepSeek系列模型凭借其在自然语言处理、多模态及代码生成等多领域的卓越表现，吸引着众多开发者与科研人员的目光。作为由中国公司深度求索（DeepSeek Inc.）开发的模型体系，其开源进展备受关注，本文将深入剖析截至2025年3月28日DeepSeek的开源代码状况。

从开源模式的专业定义来看，Open Source Initiative（OSI）针对AI提出了开源AI系统、开源AI模型和开源AI权重三种概念。开源AI系统需提供训练数据、代码和权重，其中代码和权重遵循开源协议，训练数据公开出处即可；开源模型仅需提供推理代码和权重并遵循协议；开源AI权重仅需提供推理权重并遵循协议。

DeepSeek目前属于开源AI模型 + 技术文档的半开源模式，其github仓库协议为MIT协议，这意味着开发者不仅能够自由商用，还可以进行二次开发，极大地促进了技术的传播与创新。例如，在模型论文方面，DeepSeek公开了涵盖通用大模型、代码生成、数学推理、多模态等多领域的论文，为研究人员深入理解模型原理和应用场景提供了理论基础。

在技术架构层面，DeepSeek大模型采用了Transformer架构与Mixture - of - Experts（MoE）架构。Transformer架构以自注意力机制取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，显著提升了模型处理长文本和复杂语言任务时的计算效率。MoE架构作为另一项关键技术，进一步优化了模型性能。这些技术细节的公开，为开发者基于DeepSeek进行二次开发和优化提供了有力支持。

值得一提的是，虽然DeepSeek自身采用半开源模式，但在开源社区中已引发了相关复现热潮。如Hugging Face的首席执行官宣布开源复现DeepSeek - R1模型的所有内容，包括训练数据和脚本等，该项目在GitHub上获得了17.2k的星标，并且尝试了跨领域迁移，验证推理能力的通用性。香港科技大学的simpleRL - reason项目，使用7B参数的Qwen2.5 - Math模型和少量数学样本，验证了R1方法的有效性。

此外，基于Spring Boot的企业级DeepSeek知识库与智能对话方案也已重磅开源。该项目不仅能助力企业构建高效知识管理体系，实现智能对话、知识库管理、用户管理等功能，还提供了源代码地址，方便企业进行私有化部署和功能扩展。

综上所述，DeepSeek虽未完全开源代码，但以半开源的独特模式为AI领域注入活力，配合开源社区的积极响应，有望推动AI技术迈向新高度。相信随着时间推移，DeepSeek在开源领域将有更多精彩表现，持续为全球AI发展贡献力量。