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计算机行业专题研究报告：DeepSeek推动“算力平权”，关注端侧AI和Agent投资机会

计算机行业专题研究报告：DeepSeek推动“算力平权”，关注端侧AI和Agent投资机会

DeepSeek AI Agent
DeepSeek 近期推出 V3/R1/Janus-Pro 等多款大模型，凭借卓越性能和创新技术，在行业内引发强烈反响，效果显著“出圈”。其中 V3 正式训练成本仅为 557.6 万美元，约为 GPT-4 预算的 1/20；R1 性能比肩 OpenAI o1,但API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元，远低于 OpenAI o1。我们认为 DeepSeek 的突破标志着国产大模型技术迈入全球领先行列，其低成本特性将带动 AI应用加速落地。
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DeepSeek专题报告：DeepSeek激活创新竞争，AI应用迎来“安卓时刻”

DeepSeek专题报告：DeepSeek激活创新竞争，AI应用迎来“安卓时刻”

DeepSeek AI
回顾安卓与iOS应用的发展，我们率先提出不应只关注大模型本身的用户数及活跃度，更应该关注开发者，尤其是中小开发者的数量。据GitHub，在Llama比DeepSeek开源时间早1年半的情况下，目前DeepSeek R1在GitHub上的开发者点赞数量已经达到约5.7万，接近Llama。根据GitHub、Hugging Face社区上的开发者实测，经过R1微调的80亿参数小模型可以在个人笔记本中运行，本地化部署门槛显著下降，应用的开发将迎来百花齐放。
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DeepSeek核心十问十答

DeepSeek核心十问十答

DeepSeek
DeepSeek-R1 模型发布，具有高性能、低算力需求的特性，带动小模型推理能力的提升，引发全球开发者及用户关注。R1 作为开源模型性能接近头部闭源模型 o1，一定程度上已经反映了 AI 平权，同时纯强化学习对推理能力的提升带来 RL 范式泛化可能，预计后续基模的持续迭代，有望推动 AI 全产业链持续保持高景气和高关注度，关注算力、应用、端侧、数据等核心投资机会。
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DeepSeek R1深度解析及算力影响几何

DeepSeek R1深度解析及算力影响几何

DeepSeek
Deepseek发布深度推理能力模型。R1-Zero采用纯粹的强化学习训练，证明了大语言模型仅通过强化学习也可以有强大的推理能力，DeepSeek-R1经历微调和强化学习取得了与OpenAI-o1-1217相媲美甚至超越的成绩。DeepSeek R1训练和推理算力需求较低，主要原因是DeepSeek R1实现算法、框架和硬件的优化协同。过去的预训练侧的scaling law正逐步迈向更广阔的空间，在深度推理的阶段，模型的未来算力需求依然会呈现爆发式上涨，充足的算力需求对于人工智能模型的性能进步依然至关重要。
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AI+专题报告：DeepSeek重塑开源大模型生态，AI应用爆发持续推升算力需求

AI+专题报告：DeepSeek重塑开源大模型生态，AI应用爆发持续推升算力需求

AI DeepSeek
DeepSeek发展突飞猛进，领跑开源大模型技术与生态，DeepSeek模型已成为全球现象级模型。DeepSeek(深度求索)公司成立于2023年7月，是一家致力于实现通用人工智能(AGI)的创新型科技公司。2024年12月，DeepSeek-V3发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露，V3模型的总训练成本为557.6万美元，对比GPT-4o等模型的训练成本约为1亿美元。2025年1月，DeepSeek-R1发布，性能对标OpenAI-o1正式版。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI-o1正式版。2月1日消息，据彭博社报道，DeepSeek的人工智能助手在140个市场下载次数最多的移动应用程序排行榜上名列前茅。国外大型科技公司如微软、英伟达、亚马逊等已先后上线部署支持用户访问DeepSeek-R1模型。2月1日，华为云官方发布消息，硅基流动和华为云团队联合首发并上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeekR1/V3推理服务。
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Deepseek相关产业专题分析：国产AI应用的“诺曼底时刻”

Deepseek相关产业专题分析：国产AI应用的“诺曼底时刻”

DeepSeek 国产 AI
我们认为DeepSeek的成功有望改变现有AI的产业格局，一方面是中国在全球AI产业的竞争形态，另一方面是大模型开源与闭源的竞争形态：1）对于训练而言，最引人注目的自然是FP8的使用。根据深度学习与NLP公众号，DeepSeek-V3是第一个（至少在开源社区内）成功使用FP8混合精度训练得到的大号MoE模型。2）与OpenAI依赖人工干预的数据训练方式不同，DeepSeek R1采用了R1-Zero路线，直接将强化学习应用于基础模型，无需依赖监督微调（SFT）和已标注数据。3）低成本模型有望引领AI产业“新路径”：开源+MOE。4）开源VS闭源：开源重构AI生态，与闭源共同繁荣下游。
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人工智能行业专题分析：比较试用DeepSeek看模型走向应用的新迹象

人工智能行业专题分析：比较试用DeepSeek看模型走向应用的新迹象

人工智能 DeepSeek
DeepSeek-V3 上线，模型性能提升较快。2024 年 12 月，幻方旗下深度求索公司上线 DeepSeek-V3 系列模型首个版本，较前代模型DeepSeek-V2.5 有显著提升。为了深入探索该模型的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi 以及通义千问大模型生成的结果进行比较。
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