其模型在数学、代码、自然语言推理等任务中表现卓越，性能对标 OpenAI 的 o1 正式版。例如，DeepSeek-R1 通过强化学习技术和极少标注数据，在数学推理、代码生成等复杂场景中展现出与国际顶尖模型相当的能力。此外，独创的 Native Sparse Attention（NSA）技术通过动态分层稀疏策略和硬件协同优化，显著提升了长序列推理速度，同时降低了计算成本。这种高效性使其在金融、医疗等实时性要求高的领域具有显著优势。
支持中文、英文等 72 种语言，中文处理准确率达 92.5%，在理解网络梗、引用法律条款等本土化场景中表现突出。同时，Janus-Pro 多模态模型实现了文本与图像的跨模态学习，能生成高质量图文内容，并在 GenEval 等基准测试中超越 Stable Diffusion 和 DALL-E 3。其语音识别技术支持多语言方言，实时响应复杂问题（如法律案例检索），并可通过拍照输入实现跨模态交互。
训练成本仅为 600 万美元，不到 GPT-4 的 1%，且采用混合精度量化、MoE 架构等技术优化资源消耗。模型完全开源，代码和论文公开，支持开发者通过模型蒸馏训练更小型模型，形成社区驱动的技术迭代。这种模式不仅降低了企业的使用门槛，还推动了全球 AI 技术的普惠发展 —— 例如，Perplexity AI 等硅谷公司已采用其模型实现更经济高效的 AI 服务。
