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DeepSeek推進技術平權,賦能AI圖像應用深耕細作,輸入費用 0.55/百萬 token

來源:華泰證券      編輯:創澤      時間:2025/3/6      主題:其他   [加盟]

DeepSeek(下簡稱 DS)在算力成本節約和開源方面實現了里程碑式的突破,我們認為對美圖類 AI 垂類應用是重要利好:

1)實現算力成本重大突破,改變了以往對于G額投入、G端算力的依賴,顯著降低資本開支門檻;

2)開源模式推動技術平權,DS 推理能力比肩 OpenAI o1,但完全開源的模式打破了美國對基座模型的技術壟斷,利好廣大中小廠商 AI 底層能力的提升;

3)AI 應用的競爭要素重要性正在由算法、算力向產品力轉移,美圖在產品、工作流、美學垂類L域積累優勢或受到 AI 大模型進階賦能,或持續帶來更出色的產品。給予公司目標價 4.95 港幣(前值:4.56 港幣),“買入”評J。

DS 在算力成本節約和開源實現突破,推動 AI 技術平權

DeepSeek 春節期間接連發布 R1 和 Janus-Pro(多模態大模型),模型推理能力比肩主流模型 Open AI o1 和 DALL-E3 等的同時,在算力成本節約和開源方面取代了重大突破。DS V3 訓練成本僅為 5.6 百萬美元,僅約為 OpenAI的 10%,DS 模型開源(OpenAI 閉源)可供任何人進行本地部署。API 調用層面,DS/OpenAI 的輸入費用分別為 0.55/15 美元/百萬 token,DS 推理使用成本僅為 OpenAI 的 4%,顯著的降低資金門檻,推動了 AI 技術平權。

AI 基座能力提升疊加成本顯著下降,利好 AI 應用發展

DS 低成本開源模型的推出將顯著利好 AI 應用發展。一方面開源的技術平權打破了 OpenAI 等閉源公司對于基座模型的技術壟斷,其比肩 OpenAI o1的推理能力將利好廣大中小廠商 AI 底層能力的提升。另一方面,DS 所實現的前所未有的算力成本(無論是訓練還是推理)突破,改變了以往對于G額投入、G端算力的路徑依賴,顯著降低了資本開支的門檻。

美圖:深入與國內大模型合作,發揚產品力優勢把握行業新機遇

我們認為 DS 等底層大模型進步使得 AI 應用公司的競爭要素重要性或由算法、算力向產品力轉移。美圖 AI 模型技術除自研之外,與 DeepSeek、豆包、可靈均有測試合作,美圖在產品、工作流、美學垂類L域積累的優勢或在通用大模型進階下得到進一步賦能,當前公司 AI 應用已形成較好商業閉環,代表產品美圖設計室付費率超 6%。國內產品成熟的同時公司積J推出生產力產品出海,生產力化經營數據進展或帶來催化。



附件:DeepSeek推進技術平權,賦能AI圖像應用深耕細作,輸入費用 0.55/百萬 token






DeepSeek行業級應用白皮書,精準數據洞察與自動化效能提升方法論

精準數據洞察與自動化效能提升方法論;DeepSeek將在企業服務、科研創新等垂直領域深度滲透;DeepSeek將通過開源戰略擴大開發者社區規模,并推出模型微調平臺和低代碼部署工具

周鴻祎清華授課:DeepSeek帶來的創業機會

周鴻祎以DeepSeek帶來的變革為切入點,深入剖析AI行業發展趨勢,并分享了AI技術于創業的應用前景,未來應用將從六大方向實現爆發,企業內部未來一定是多個大模型組合工作

AIGC發展研究3.0版,聚焦于DeepSeek以外的世界

AI生成的回答重復相似,缺乏新意,即使改變提問,無法提供不同的結論;使用更多樣的訓練數據和算法,提高AI的多樣性;優化訓練參數, 避免模型陷入局部最優

DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以辨別AI內容的真實性,對醫療建議、法律咨詢等專業場景的可靠性產生懷疑

模型難以處理訓練集外的復雜場景,模型過度依賴參數化記憶,普通用戶難以辨別AI內容的真實性,可能對醫療建議、法律咨詢等專業場景的可 靠性產生長期懷疑

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DeepSeek賦能職場(清華大學2),從提示語技巧到多場景應用

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提示語(Prompt)是用戶輸入給AI系統的指令或信息,包括指令、上下文和期望,為了更有效地進行任務分解,可以采用SPECTRA模型,能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內容

DeepSeek提示詞工程和落地場景,使用DeepSeek的三種方法,提示詞讓對話質量提升立竿見影

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DeepSeek與AIGC應用,探討大模型和AIGC的底層工作機制,突破工具應用的局限

進一步探討大模型和AIGC的底層工作機制,旨在幫助讀者突破工具應用的局限,理解DeepSeek和AIGC的深層次價值。最后,介紹如何科學選擇與高效使用 AI 工具,為大家提供更具深度與實用性的應用場景的指導,給聽眾帶來更落地的AI應用價值

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及類強推理模型開發解讀,長思維鏈的推理提高模型的可解釋性

基于長思維鏈的推理可以在一定程度上提高模型的可解釋性,提供顯式的推理路徑,讓人類可以追蹤模型如何從輸入推導出輸出,從而追蹤模型的決策過程,減少黑箱推理

DeepSeek 策略三問-AI封鎖,有壁壘的應用和消費端龍頭,對算力的需求

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DeepSeek-R1技術報告-冷啟動數據和多階段訓練流程,大型基礎模型的推理模式對提升推理能力至關重要

DeepSeek-R1入冷啟動數據和多階段訓練流程,開源的蒸餾模型在推理基準測試中創下新紀錄,驗證了純強化學習在 LLM 中顯著增強推理能力的可行性
 
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