本文介绍了华为开发者空间的自主编程助手，结合VSCode和Cline插件，利用DeepSeek Tokens，帮助开发者实现智能编程。用户可免费领取云主机和Tokens，安装VSCode和Cline插件，体验自主编程，如生成贪吃蛇游戏，适合企业、个人开发者和学生。

DeepSeek是一个国产大模型，采用FP8混合精度训练和MoE架构，显著降低了算力需求，但在医疗影像等任务中存在精度问题。其半开放式开源策略吸引了开发者，但对英伟达架构的依赖可能导致技术脆弱。整体而言，DeepSeek体现了中国AI的创新与挑战。

斯坦福大学评测显示，DeepSeek R1在35个基准测试中表现最佳，胜率达到66%，涵盖22个经过临床医生验证的医疗任务，显示出不同模型的显著表现差异。

DeepSeek在规模化部署时成本较低，但本地运行成本较高，因为其推理服务需要在吞吐量与延迟之间进行权衡。GPU在处理大矩阵乘法时效率高，批处理可以提升吞吐量，但会增加延迟。混合专家模型需要高批量以避免低效，导致个人设备运行困难。

Mamba核心作者Tri Dao提出了两种新注意力机制GTA和GLA，旨在优化推理，解码速度和吞吐量提升2倍，同时减少内存使用，保持模型性能，解决长上下文推理中的内存和计算瓶颈问题。

DeepSeek是一家中国初创公司，凭借在人工智能领域的突破迅速崛起，挑战西方主导的AI产品。创始人梁文峰低调专注，鼓励团队创新。尽管面临美国出口管制，中国AI技术依然快速发展，DeepSeek的成功促使人们重新评估中国的AI实力。

本文介绍了多种API接口服务，包括天气预警、自然语言处理、IP归属地查询、实人认证和快递物流查询，提供高效精准的数据处理能力，适用于多种应用场景。

浙大校友复刻DeepSeek的长思维链推理，提出新训练方法Intuitor，通过优化模型自信度实现复杂推理，无需外部奖励信号。实验表明，该模型在数学和代码任务中表现优异，提升了推理能力和生成结构化答案的能力。

DeepSeek发布了新版R1-0528，其性能接近OpenAI o3，推理和编程能力更强。新版在写作和思考时间上显著提升，支持复杂任务，开源优势明显，受到网友热议。

DeepSeek于2025年2月24日至28日举办“开源周”，发布Fire-Flyer文件系统（3FS），该系统优化了SSD和RDMA网络，支持AI训练与推理，提供高达6.6 TiB/s的读取吞吐量，简化数据管理，提升数据访问效率，适用于大规模集群。