图灵新书发布:《图解DeepSeek技术》带你从根上搞懂国产大模型

《图解DeepSeek技术》:全彩图解,深度剖析DeepSeek大模型推理与架构,助你轻松掌握核心技术。

原文标题:全彩图解,从根上搞懂 DeepSeek 技术

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

本文隆重介绍了《图解DeepSeek技术》一书,该书由全球知名技术解读专家Jay & Maarten撰写,并由李博杰等资深译者翻译。本书旨在系统解答“大模型到底是怎么推理的?”以及“DeepSeek到底牛在哪里?”这两个核心问题,为读者提供深度且易懂的分析。全书共104页,却囊括了多达118幅全彩插图,通过独特的视觉化叙事,极大地降低了理解复杂大模型原理的门槛。内容涵盖测试时计算、DeepSeek的推理底座——MoE架构,以及其R1模型基于GRPO的强化学习训练全过程。作为《图解大模型》的姊妹篇,本书是图灵社特别邀请原作者针对DeepSeek技术原创的英文内容,并率先推出中文版,可谓全球独一份的深度解读。本书特别适合希望深入理解大模型工作机制的开发者,以及被艰涩原理劝退、但渴望追赶AI热潮的普通读者。

怜星夜思:

1、文章里提到DeepSeek的推理底座是MoE(混合专家),那么在实际应用中,MoE模型相比传统的密集型模型,除了推理速度快、成本低之外,你觉得它还有哪些不为人知的优势或潜在的局限性呢?
2、《图解DeepSeek技术》这本书主打全彩图解,强调“看图学”。你认为这种视觉化的学习方式,对于理解大型复杂技术(比如大模型)有多大帮助?有没有可能在某些情况下,过度依赖图解反而会让人忽视一些关键的细节或者底层的原理?
3、文章提到《图解DeepSeek技术》会解答“DeepSeek到底牛在哪里?”。抛开文章中提到的MoE架构和强化学习,你觉得DeepSeek作为国产大模型的代表,还有哪些方面是它特别“牛”或者值得我们关注的?

原文内容

100多幅高清彩图,系统了解DeepSeek背后的技术。

在有生之年,大概你都没办法忘记 2025 年春节期间 DeepSeek 横空出世的场面了。DeepSeek 是当前最值得关注的大模型体系之一,也是国产开源大模型的技术标杆。如今你可能每时每刻都在使用 DeepSeek 或同类产品,但对于:

“大模型到底是怎么推理的?”

“DeepSeek 到底牛在哪里?”

诸如此类拷问灵魂的问题,你还有点没摸透。

你可能读过几篇文章,但还远未形成系统的认知,想过专门拿个时间来研究一番,但啃英文论文实在有点让人发怵——我知道面临这个问题的肯定不是一两位朋友——如果能有一本书专门解读一下上述两个问题,这本书绝对值得每一位读者好好阅读。话说,我们确实为了回答这两个问题专门做了一本书,这就是《图解DeepSeek技术》。

新书一上市,这本书为大家争取到了超级福利,29.9 免邮,限时抢!

看到「送朋友」这个按钮了吗(直接能看到,或者点进去)?简直是送礼神器,送 Ta 一本全彩高清、美惨了的《图解DeepSeek技术》大概是最极客风的礼物了吧!

——回到正题

这本书的作者大家都很熟悉,就是大名鼎鼎的 Jay & Maarten(袋鼠书《图解大模型》作者、技术解读名家、大模型专家)—— 能请到两位大佬来做这本书,不瞒大家说,真的是让编辑老师兴奋地整夜都睡不着觉啊。

原计划,这本书很快就能出版,没想到内容打磨了个来回,就到了2025年的下半场。好书不怕晚,今天,非常隆重地为大家推荐这本最新上市的白鳍豚书《图解DeepSeek技术》——也是咱们的袋鼠书《图解大模型》的姊妹篇——传承《图解大模型》的精神,继续扛着图解的大旗,为大家提供更通俗易懂、更形象生动的大模型核心技术解读。

我们还是先简单看看两位作者以及译者吧,可能有部分朋友还没来得及认识他们。

作者 Jay & Maarten 

译者李博杰 & 孟佳颖

Jay & Maarten 这俩名字你可能知道,也可能不知道,但他们解读大模型技术的系列文章风靡全世界的互联网圈子,恐怕技术社区无人不知、无人不晓,比如全网热度最高的“The Illustrated Transformer”,据说是让无数网友真正搞懂了 Transformer 的内部机制。《图解大模型》(袋鼠书,英文版HandsonLLM)是两位的代表作,很多读者都开始读了吧?在解读大模型原理方面,袋鼠书绝对是屈指可数的好书。如果你还没了解过袋鼠书,请查看

两位不止是写作高手,还妥妥的是实战高手——Jay 在枫叶国大模型独角兽公司 Cohere 炼丹,Maarten 手搓的 BERTopic 等开源大模型包下载量超百万——这样的两位作者推出的新作品,期待值绝对拉满。

了解完了作者,来插播解答一下部分朋友的困惑。有一部分朋友可能有点好奇:这本书是从外版引进的吗?怎么国外并没有看到原版图书呢?唉,朋友,你的观察力真的很强哦!

这本书是咱们图灵的原创外版翻译书,是我们邀请 Jay & Maarten 直接来创作的英文版(英文版未发行,所以市面上搜不到)。紧接着呢,图灵又邀请译者将其翻译成了中文版——所以市面上只有中文版,且全球独一份,别的地方找不到(话说虽然其中有几篇文章来自 Jay 和  Maarten 的博客,但经过系统打磨、添加内容、剔除内容等梳理工作后,即使你阅读了两位的所有博客文章,这本书也非常值得系统阅读)。

白鳍豚书的译者大家也熟悉,博杰大佬领衔翻译。2025 年 3 月前后,博杰在翻译完《图解大模型》之后就投入了《图解DeepSeek技术》的翻译工作。在此也感谢博杰,非常认真、细致、专业。(话说博杰从华为离职之后,一跃而入大模型的浪潮,当前在做智能体的创业,期待他的新产品跟大家见面。)

核心内容

我们一开始就提到,这本书最初想回答两个问题

“大模型到底是怎么推理的?”
“DeepSeek到底牛在哪里?”

你觉得回答这两个问题需要多大的篇幅?

或者说,你期待这本书有多厚呢?——好吧,直接给你答案,白鳍豚书成书是104 页,内容有 3 章 + 1 个附录:

  • 第1章,测试时计算(到底改变了什么?)

  • 第2章,MoE 架构(DeepSeek 的推理底座)

  • 第3章,DeepSeek-R1 训练全过程拆解(涵盖基于 GRPO 的强化学习等核心技术)

  • 附录:DeepSeek 开源周活动一览

104 页可能是你见过的书中最薄的,但绝对也属于干货密度最高的。这本书从一开始定位就是:短小精悍,希望能契合你的阅读期待。

把目录贴在下面,大家看一眼就知道章节组织了:

图书特色:全彩图解

全书 104 页,118 幅图

这是啥概念?

每页至少一幅图,真正的用图说话。

全书近 120 幅全彩插图,主打一个看图学,就算没有任何大模型背景的朋友也能迅速 Get 相关技术的精髓。

基于多年来向数百万读者讲解复杂 AI 概念的经验,Jay & Maarten 逐渐形成了一套成熟的视觉语言和叙事方法。《图解DeepSeek技术》同样基于这套方法精心设计,引导读者先聚焦最重要的思想,然后循序渐进地构建更完整的知识图景,从而逐步加深对该主题的理解并增强掌握相关知识的信心。

给大家展示几张图,感觉感觉:

领域专家热评推荐

本书得到了领域内专家与一线开发者的热评推荐,感谢诸位提前审阅本书,并给出诚挚的评论。

谁适合阅读

谨以本书献给每一位:

  • 想深入理解大模型工作机制的开发者

  • 想追上 AI 热潮但被原理劝退的普通读者

致敬了不起的“图解叙事,让复杂的原理变得简单、形象。不妨以这本书为起点,真正从根上搞懂大模型、推理大模型以及各种代表产品。

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图灵的新书现在已经罕见 5 折购了,这本书给大家把价格打下来了,限时昂,真的别犹豫,29.9 且免运费,这么亮的价格哪里找去! 

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我觉得它最牛的地方在于,作为国产模型,能跟国际巨头掰手腕,而且在很多benchmark上都能取得不错的成绩。这不仅仅是技术上的胜利,更是我们中国AI力量崛起的一个信号。它证明了我们也能做出世界一流的大模型,这份自信和实力才是最“牛”的!

我觉得图解对入门和理清整体框架真的很有用!我就是那种看文字看公式就犯困的人,但一看流程图,立马就能抓住核心。但是,如果只是看图不深入思考,不自己动手敲敲代码,那可能就停留在“知其然不知其所以然”的层面了。图解是地图,但要走的路还得自己去走。

从教育心理学的角度看,视觉化学习确实能有效降低认知负荷,帮助学习者快速建立起概念模型,尤其对初学者极具吸引力。然而,对于像大模型这样涉及到大量数学、算法细节的领域,过度依赖直观图解可能导致对底层机制的理解浮于表面,缺乏深入的量化分析能力。真正的“从根上理解”往往需要结合公式、伪代码和实验验证,图解更多是入门和辅助的角色。

哈哈,我觉得图解就像是给技术加了个“美颜滤镜”,让它看起来没那么面目可憎!对新手来说是福音,能快速建立信心。但对于骨灰级玩家或者想真的“炼丹”的大佬们,光看图解肯定不够啊,那是“看个热闹”去了!底层参数、优化策略、边界条件,这些可不是几张图就能完全搞定的。话说,有没有那种图解的bug代码,让我一秒抓虫?

MoE就像大模型的“特种部队”,每个专家负责不同领域,需要时才出动,这样效率自然高。但它也可能带来“信息孤岛”问题,即专家之间缺乏足够的信息共享,某些跨领域或需要综合理解的任务可能会受到影响。而且,如果你的计算资源没法很好地支持分布式部署,那MoE模型的优势可能就很难完全发挥出来。

关于MoE,学术界普遍认为其参数量虽大,但活跃参数少,这确实带来了效率和成本上的优势。但从更深层次看,MoE还可能在模型容量和泛化能力上有所突破,理论上能处理更复杂的任务。不过,它的训练非常挑剔,需要精细的门控机制设计和负载均衡策略,否则容易出现“专家懒惰”或特定任务上表现不佳的情况。部署时,对分布式计算的要求也更高。

除了技术架构,DeepSeek的“牛”之处还在于其对中文语境和中国文化的深度理解与优化。这不仅仅体现在语言模型适配上,更可能反映在其在特定中文任务(如古诗词生成、文言文理解)上的优异表现,以及在符合文化规范和价值观层面的努力。此外,作为一家积极拥抱开源的公司,DeepSeek对社区的贡献也极大推动了国产大模型生态的发展,这本身就是一种“牛”气。

DeepSeek牛就牛在,它不仅能写代码,能聊天,可能还能给你规划个午饭吃什么(玩笑)。更严肃地说,它的“牛”体现在能够不断迭代优化,快速响应市场和用户需求,并且通过开源吸引了大量的开发者共同参与。这就像滚雪球一样,社区力量越强,模型进步越快,越用越“牛”!

哎呀,MoE模型听起来很牛,但我在实际项目里也遇到过一些问题。比如,推理虽然快,但在某些特定场景下,如果数据分布不是那么均匀,MoE的专家选择机制可能会“跑偏”,导致效果不如预期。而且,调参真是个噩梦,感觉像在玩盲盒抽奖,效果好坏全靠运气和玄学。哈哈!