深度求索（DeepSeek）参数竞赛升级：2T模型开练，剑指8T巅峰

DeepSeek 正在推进其模型规模的指数级跨越，目前已启动 2 万亿（2T）参数模型的训练，并制定了最终冲击 8 万亿（8T）参数的宏大技术路线图。

• ▶ 算力效率与规模并进：DeepSeek 延续其高激活效率路径，通过 MoE（混合专家）架构在维持低激活参数（如 Pro 版仅激活 49B）的同时，通过 8T 总参数量冲击模型能力的上限。
• ▶ 对标全球顶尖梯队：8T 规模预示着 DeepSeek 试图在原生推理与多模态能力上，与 OpenAI 传闻中的下一代巨型模型（如 GPT-5）正面硬刚。

八卦洞察

DeepSeek 的核心竞争力从未仅仅是“堆料”，而是在于其对 MLA（多头潜在注意力机制）和 DeepSeek-V3 架构的极致优化。从 1.6T 到 8T 的跃迁，并非简单的算力堆砌，而是对分布式训练稳定性与通信开销的极限挑战。如果 DeepSeek 能在 8T 规模下维持其一贯的推理性价比，将彻底打破“高性能必高价”的行业铁律。此外，传闻中规模达 10T 的 Mythos/Fable 模型，暗示了 DeepSeek 可能正在秘密研发超越通用语言模型范畴的、具备更强世界模拟能力的架构。

行动建议

1. 算力布局：企业级用户应密切关注 DeepSeek 基础设施的开源动向，特别是其针对超大规模 MoE 优化的训练框架，这对于构建私有化大模型具有极高的参考价值。
2. 成本预估：开发者应开始评估 2T/8T 级别模型的 API 迁移成本，尽管 DeepSeek 以低价著称，但超大规模模型带来的 Token 消耗与响应延迟仍需在业务架构中提前预留空间。
3. 技术跟踪：重点研究 MLA 与 MoE 在 8T 规模下的表现，这可能是未来两年内大模型架构演进的主流方向。