2025 年春节期间 DeepSeek 横空出世，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？”
“DeepSeek 到底怎么工作的？”
相信很多人都存有疑问。
《图解 DeepSeek 技术》采用近 120 幅彩图，带你看懂国产大模型的“内功心法”。要真正看懂大模型，仅靠零散信息远远不够，更需要一部能深入浅出、结构清晰 地讲透底层原理的作品。《图解 DeepSeek 技术》恰好补上了这块空白。它就像一扇清晰透亮的窗，帮我们打开通向大模型前沿技术世界的大门。
01 逻辑清晰的一场“深度探索之旅”
全书分为 三章 + 附录 ，结构严谨、层层递进，从宏观范式到具体架构，再到训练细节，带读者一步步走向大模型技术的“心脏地带”。
第一章 聚焦一个关键主题：
推理大模型的范式转变——从“训练时计算”到“测试时计算”。
传统的“训练时计算”范式，是在训练阶段尽可能把知识“塞”进模型，让模型在推理阶段凭借记住和抽象出来的模式去应对新样本。
而“测试时计算”则更强调推理阶段的动态适应能力 ： 模型在面对具体输入时，会根据任务与数据特点进行额外计算，相当于在“现场”临场思考。 这种转变看似只是流程上的差异，本质上却标志着大模型从“背熟课本”到“现场推理”的进化，大幅提升了模型应对新任务、新场景的灵活性与泛化能力。
02 从 MoE 到 DeepSeek-R1：深入浅出的核心技术解读
第二章 重点解析 DeepSeek-R1 的核心架构——混合专家模型（MoE，Mixture of Experts） 。
MoE 是近几年大模型领域的一项重要创新，它通过：
•将多个“专家网络”并行组合；•使用“路由器（Router）”按输入特点动态选择少数专家参与计算；
在模型规模 与计算效率 之间找到了一种巧妙的平衡。
混合专家模型（MoE）的几个典型特点：
•✔ 相比同规模的稠密模型，预训练速度更快 ；•✔ 在参数量相当的前提下，推理速度更优 ；•✔ 需要将所有专家加载进显存，本质是“显存换速度 ”；•✘ 在微调阶段，会面临专家协同、负载均衡等一系列新挑战。
在 MoE 架构中，每个 Expert 实际上都是一个独立的前馈神经网络（FFNN），可以专注学习数据的不同“切面”：有人擅长语义抽象，有人擅长结构模式，有人更擅长长程依赖。
路由器（Router）则负责输出一组概率，用来决定当前输入应当交给哪几个专家处理——就像“分诊台”一样，把不同病人分配给最合适的专科医生。
这种架构天然适合在大规模分布式集群 上运行，从而实现更高效的训练与推理，对大模型的落地部署与实际使用 有着非常现实的意义。 在我看来，一个大模型是否“好用”，很大程度上取决于它是否能被高效部署、稳定服务真实业务场景 。
本章中，作者还通过大量图示，直观展示了 DeepSeek 如何结合三种方法，实现专家之间的有效分工与协作——感兴趣的读者可以在阅读时重点留意这些图解，非常解渴。
03 深入 DeepSeek-R1：训练流程与 GRPO 强化学习
第三章 将视角进一步拉近，聚焦于 DeepSeek-R1 的训练过程与核心技术 ，包括：
•大模型完整的训练阶段拆解；•基于 GRPO（Generalized Reward Prediction Objective） 的强化学习流程；•高质量 LLM 训练的典型“三阶段”路径等。
训练是大模型成功与否的关键一环。作者在书中相当坦诚地分享了大量实践经验与技术细节，例如：
•DeepSeek-R1 的整体训练管线是如何搭建的；•不同阶段侧重点如何变化；•如何在保证性能的前提下兼顾稳定性与可扩展性等。
其中，基于 GRPO 的强化学习是一个非常值得关注的亮点。 简单来说，GRPO 是一种新的强化学习目标，它将奖励预测 与策略优化 更紧密地结合，使模型能在反馈循环中更高效地调整自身行为，从而更快收敛到更优的策略。
书中不会把这些内容讲成“高高在上”的数学堆砌，而是结合图示和流程，帮助读者在理解原理 的前提下，把握其在大模型训练中的实际价值。对有兴趣深挖的读者，也可以结合原始论文进一步延伸阅读。
04 图解 + 实战：技术书也可以“好看又好懂”
很多人对大模型技术的第一印象是：
公式密密麻麻、概念一个套一个，看两页就想睡觉。
《图解 DeepSeek 技术》最讨喜的一点，就是充分发挥了“图解”的威力。全书配有近 120 幅全彩插图 ，把原本抽象、晦涩的概念——如 MoE 路由过程、训练阶段拆解、强化学习回路等——画成结构清晰、逻辑直观的示意图。
图文并茂的好处在于：
•复杂过程不再需要在脑中“硬想象”，一眼就能看清整体结构；•理解难点不再停留在“记住名词”，而是真正建立起心中有图的知识框架 ；•阅读体验更顺畅，技术细节也更容易反复回看与复习。
可以说，这本书把“技术图解”这件事做得既专业、又友好。
05 作者与译者：一支专业度拉满的团队
本书的两位作者——Jay Alammar 与 Maarten Grootendorst ——在大模型与机器学习社区中都拥有极高声誉。Jay 之前的《The Illustrated Transformer》等图解作品，已经帮助无数人跨过“看不懂论文”的门槛。
中文译本由 李博杰 与 孟佳颖 完成，两位译者本身也具备扎实的学术与研发背景，不仅保证了术语和技术细节的准确性，也让整体语言读起来流畅自然，而不是生硬直译。
06 谁适合读这本书？
我个人认为，以下几类读者会从《图解 DeepSeek 技术》中明显受益：
1.大模型领域的研究人员 需要紧跟理论前沿、理解新范式的研究者，可以从书中关于•“训练时计算 → 测试时计算”的范式转变，•MoE 架构的设计思路与实践经验 中获得新的研究视角与灵感。2.人工智能相关专业的学生 对于正在打基础的学生来说，这本书可以作为构建大模型知识体系 的“结构化蓝图”，帮助你系统理解：•推理大模型的基本原理；•典型架构与训练方法；•从预训练到对齐、到强化学习的整体流程。3.数据科学家 & 机器学习工程师 在实际业务中需要使用大模型解决问题的从业者，可以借助书中关于：•DeepSeek-R1-Zero 的推理能力；•DeepSeek-V3 的效率优化策略； 更好地理解如何选型、部署与调优 大模型，提升项目落地质量。4.对大模型好奇的非技术读者 不是科班出身，但对大模型很感兴趣，希望搞明白“它大概是怎么回事”的读者，本书用大量图解降低了理解门槛。你不需要完整掌握所有公式，也能对大模型的工作机理建立起一个“够用又成体系”的认知框架。
07 小结：一本通往“大模型时代”的好入场券
在人工智能高速演进的今天，大模型已经不再只是实验室里的概念，而是在悄然改变我们的工作方式与生活方式。 《图解 DeepSeek 技术》这本书，既是通往大模型世界的一本“入门指南”，也是帮助你真正看懂国产大模型底层逻辑 的一本技术读物。
它做到了三件事：
•把复杂的大模型技术讲清楚 ；•把抽象的架构与训练流程画出来 ；•把前沿的研究与实际的应用连在一起 。
无论你是研究者、工程师、学生，还是只是单纯对大模型好奇的职场人士，这本书都能帮助你在 DeepSeek 代表的大模型浪潮中，不只是“围观者”，而是真正的“参与者”。
如果你也想搞懂：
DeepSeek 到底是怎么运转的？国产大模型的技术底层究竟长什么样？
那这本《图解 DeepSeek 技术》，会是非常值得认真读完的一本书。