DeepSeek具有诸多突出优势，成为美国重点打压对象。DeepSeek采用混合专家架构（MoE）、多头潜在注意力（MLA）和多词元预测（MTP）等创新技术，还使用结构化稀疏注意力机制、动态计算路由等，显著提升了模型性能和效率，降低算力消耗。DeepSeek-R1引入GRPO强化学习方法，实现不依赖庞大人类标注数据库的优秀推理能力，能自主生成并验证结果，在众多基准测试中表现突出。
运用FP8混合精度训练，使效率提升约1.6倍；通过无辅助损失的自然负载均衡机制等优化，提高了训练稳定性。DeepSeek-R1的训练成本仅为560万美元，远低于OpenAI GPT-4的数十亿成本，通过技术优化，降低了对高端硬件的依赖。API服务定价低，每百万输入tokens仅需1元，费用仅为OpenAI的20%至36%，在商业应用中吸引力巨大。DeepSeek采用完全开源策略，开发者可在GitHub等平台自由获取和修改模型代码，降低了用户使用门槛，促进了AI开发者社区的协作生态。
在国际上获得广泛认可和支持，英伟达高级研究科学家Jim Fan称赞其是“真正开放的前沿研究，赋能所有人”，吸引大量开发者和研究人员参与。
在自然语言处理、图像识别等多个领域展现出快速而精准的反应能力，能在极短时间内完成复杂数据分析等任务，明显提升工作效率。应用界面设计简洁明了，用户反馈普遍积极，操作简单且功能实用。
