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DeepSeek 引發廣泛關注,大模型應用落地將加速,加快大模型在 B 端和 C 端應用場景的落地

來源:平安證券      編輯:創澤      時間:2025/3/6      主題:其他   [加盟]

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 陸續發布,國產大模型能力已可比肩海 外L軍大模型。2024 年 12 月 26 日,杭州 AI 公司深度求索(DeepSeek) 正式發布 DeepSeek-V3 大模型版本并同步開源。根據 DeepSeek 網 站信息,DeepSeek-V3 為自研 MoE 模型,671B 參數,激活 37B,在 14.8T tokens 上進行了預訓練。DeepSeek-V3 多項評測成績超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他開源模型,并在性能上和世界 D的閉源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 相當。在訓練成本方 面,根據 DeepSeek 發布的技術文檔論文信息,DeepSeek-V3 的訓練時 長為 2788K 個 H800 GPU 小時,訓練花費約為 557.6 萬美元。2025 年 1 月 20 日,DeepSeek 正式發布復雜推理類大模型 DeepSeek-R1,性能對 齊 OpenAI o1 正式版。以 DeepSeek 系列大模型為代表的國產大模型性 能已可比肩海外L軍大模型,且成本更低。

DeepSeek 系列大模型引發廣泛關注,海內外巨頭科技公司及云服務 平臺廠商已相繼接入。2025 年 1 月 15 日,DeepSeek 推出 AI 助手 DeepSeek App。2025 年春節期間,DeepSeek 系列大模型火爆出圈,引 發廣泛關注。根據新浪財經 2 月 1 日引用彭博社信息,DeepSeek 的 AI 助手在 140 個市場中成為下載量多的移動應用。根據 Appfigures 的 數據,DeepSeek 的推理人工智能聊天機器人在 1 月 26 日登上蘋果公司 App Store 的榜,并自那時以來一直保持的位置。同時, 也開始了對 DeepSeek 大模型的復刻。以港科大團隊為例,港科大助理教 授 何 俊 賢的 團 隊, 只 用了 8K 個 樣 本, 就 在 7B 模型 上 復刻 出 了 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 的訓練。當前,海內外巨頭科技公 司及云服務平臺廠商已相繼接入了 DeepSeek 大模型,部分 AI 應用L域 相關企業也已開始了 DeepSeek 大模型的部署和應用。DeepSeek 大模型 獲得了的廣泛關注,認可度持續提升。我們認為,DeepSeek大模型的開源、低成本和G性能將大幅降低大模型的獲得、部署和應用成本,將加快大模型在 B 端和 C 端應用場景的落地。另外,DeepSeek 大模型的出 圈將對大模型產業的競爭格局產生重要影響,將對海外L軍大模型廠 商的L先性產生沖擊,并同時將對算力的未來發展產生重要影響。

DeepSeek 大模型的出圈預計不改算力整體需求向上的態勢,但推理和端 側算力有望增長更快。DeepSeek 在算法效率和計算成本方面有著較大的 優勢,短期內可能對訓練算力的增長有一定的平抑效應,但是不改 AI 算 力整體需求長期上升的態勢。AI 作為智能化發展的主要抓手,大模型 當前已應用于端側、教育、金融、辦公、傳媒、醫療、智能汽車、企業服務等多個應用場景,應用L域廣闊。DeepSeek 低成本而且開源的解決方 案,大幅降低了 AI 在各行各業應用的技術和成本門檻,為 AI 的產業化落地提供了更快的路徑。推理和端側的算力需求增長潛力非常大。同時,較低訓練成本以及開源的 DeepSeek,有望帶來更低 的大模型開發和使用門檻,基于該大模型開發的主體可能更多,也一定程度上為訓練算力需求提供了支撐。DeepSeek 并不 是壓縮了算力市場,反而為算力市場增加了更多的想象空間。DeepSeek 也在積J與國產 AI 算力平臺合作。DeepSeek 大模 型與國產 AI 芯片適配的逐步成熟,將加快推動國產 AI 芯片在國內大模型訓練端和推理端的應用,加快國產 AI 芯片產業鏈的 成熟,為國產 AI 芯片產業帶來發展機遇,同時加快我國大模型產業的發展。



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從DeepSeek看國內AI產業趨勢,部署大模型的成本下降,應用有望大規模落地

DeepSeek 降低了單個模型的部署成本,AI 應用有望大規模落地, 推理算力需求將顯著增長,相關廠商有望加速進入業績兌現期,在 AI 應用前沿落地 場景中,全球 AI 應用產業有望迎來共振期

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

PI 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

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

DeepSeek+DeepResearch:讓科研像聊天一樣簡單,垂直領域深耕,流程自動化與認知協作

DeepSeek技術突破與應用場景,冷啟動數據與多階段優化,本地部署與端云協同,垂直領域深耕(醫療、金融、教育);智能協作與自動化轉型,消費決策與商業研究賦能

DeepSeek賦能職場(清華大學2),從提示語技巧到多場景應用

你想要生成什么樣的文案? 這樣的文案具備哪些特征? 你要針對什么生成類似文案? 篇幅、用詞、結構優化;批量生成新媒體文案

DeepSeek從入門到精通(清華大學1),采用SPECTRA模型進行任務分解

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

講座為DeepSeek原理和應用系列研討的講座之一,聚焦提示詞工程與產業實踐兩大核心模塊,延續前序對AIGC底層邏輯的探討,系統拆解如何通過自然語言交互充分釋放DeepSeek潛能

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
 
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