Sebastian Raschka（Ahead of AI / Substack） · Sebastian Raschka
A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2
A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2是Sebastian Raschka（Ahead of AI / Substack）的免费文章（en）。前置条件：需了解 Transformer 基本结构、注意力机制与 KV 缓存概念，并对 LLM 后训练（RLHF/强化学习）有初步认识。
读完能理清 DeepSeek V3 到 V3.2 的发布脉络，理解它使用的 MoE 与 MLA 两项架构要点，以及 RLVR/GRPO 在 DeepSeek R1 推理能力训练中的作用。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 打开即可学习
使用限制
浏览器直接打开即可阅读节选中的正文内容，不需要自备账号或环境。
- 练习与作业
- 开课提示词尚未实际运行验证
- 内容提示
- 原站推广：正文为完整的技术分析文章，文末附有作者书籍 Build a Large Language Model (From Scratch) 的推广图片与 Amazon 链接。
第一次学这门课？先完成学前准备，把课程目录搭好。
每节课这样学
- 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent，它会准备这一课的练习文件。
- 学官方课节打开对应课节学习，按提示从第一道练习做起；它不会替你写答案。
- 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选，并把疑问整理到 questions.md。
继续学习「A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2」。课程目录是 technical-tour-deepseek-v3-v32/（不知道完整路径就先问我）。 1. 读 progress.md，找到下一课；如果我指定了第几课，就准备那一课。 2. 打开这一课的官方页面和本地讲义，列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我，等我同意再安装或下载。 3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习：exercises/ 里给每道题建一个文件，写上题号和题目原文链接，不写答案；已有文件保留，样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制，不编造替代品。 4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单，并检查本课新增工具能否正常使用。 5. 告诉我：本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后，帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。 边界： - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
课节共 1 节 · 官方顺序
常见问题
免费吗？
免费：节选中可直接读到时间线、混合/专用推理模型、V3 的 MoE 与 MLA、R1 的 RLVR 与 GRPO 等主要学习内容正文，未见付费墙或登录拦截；页面上的 Subscribe/Sign in 为 Substack 导航入口。实践无额外费用：文章为阅读型分析，不需要云服务、API 或 GPU；文中链接的技术报告与论文仅供阅读。
需要什么基础？
需了解 Transformer 基本结构、注意力机制与 KV 缓存概念，并对 LLM 后训练（RLHF/强化学习）有初步认识。软件、账号与硬件：无需安装环境，浏览器阅读即可；文中引用的论文、技术报告与模型代码均为外部链接，可选阅读。
有中文吗？
本站记录的语言是en；是否有中文字幕或译本本站未核实，请以原站为准。
怎么开始？
从原始资源入口开始：https://magazine.sebastianraschka.com/p/technical-deepseek。打开原文即可，无需安装软件。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备：开课提示词尚未实际运行验证。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-24原站首次发布 2025-12-03
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
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