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事件概述
　　據(jù)IT之家，近日深度求索正式發(fā)布DeekSeek-V3及DeepSeek-R1模型并同步開(kāi)源，前者為6710億參數(shù)的專(zhuān)家混合模型，性能比肩GPT4o和Claude-3.5-Sonnet等世界頂尖閉源模型；后者在數(shù)學(xué)、代碼、自然語(yǔ)言推理等任務(wù)上，性能比肩OpenAI o1正式版，其API定價(jià)為每百萬(wàn)輸入tokens 1元（緩存命中）/4元（緩存未命中），每百萬(wàn)輸出tokens 16元。
　　核心觀點(diǎn)
　　DeepSeek-V3：FP8精度以及框架優(yōu)化，助推訓(xùn)練成本“向下”
　　據(jù)《DeepSeek-V3 Technical Report》（DeepSeek-AI,2024），針對(duì)V3模型，深度求索引入FP8混合精度訓(xùn)練框架（首次驗(yàn)證其在極大規(guī)模模型上的有效性），通過(guò)FP8計(jì)算和存儲(chǔ)的支持，有效實(shí)現(xiàn)了加速訓(xùn)練和減少GPU內(nèi)存使用；框架方面，深度求索設(shè)計(jì)了DualPipe算法，模型擴(kuò)展后依然可保持固定的通信成本。V3訓(xùn)練經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)異，預(yù)訓(xùn)練階段的每萬(wàn)億標(biāo)記僅需180KH800 GPU小時(shí)；若假設(shè)H800 GPU租賃價(jià)格為每GPU小時(shí)2美元，總訓(xùn)練成本僅為557.6萬(wàn)美元。
　　DeepSeek-R1：后訓(xùn)練（無(wú)SFT）及蒸餾，驗(yàn)證推理能力提升通路
　　據(jù)《 DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs viaReinforcement Learning》（DeepSeek-AI,2025），R1是基于R1-Zero迭代而來(lái)，后者基于V3-Base作為基礎(chǔ)模型，并采用GRPO作為RL框架，未經(jīng)過(guò)監(jiān)督微調(diào)（supervised fine-tuning，SFT）作為預(yù)處理步驟，仍展現(xiàn)了卓越的推理能力。R1在R1-Zero的基礎(chǔ)上，融入冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)微調(diào)及RL訓(xùn)練后得到，表現(xiàn)達(dá)到OpenAI-o1-1217水平。DeepSeekR1-Zero允許模型探索思維鏈（CoT）以解決復(fù)雜問(wèn)題，亦是首次驗(yàn)證了大模型推理能力提升可以?xún)H通過(guò)RL而無(wú)需SFT，具有較強(qiáng)啟示意義。在蒸餾方面，深度求索亦驗(yàn)證了“大”模型向“小”模型蒸餾所得到的較小密集模型表現(xiàn)優(yōu)異。
　　模型平權(quán)時(shí)代到來(lái)，AI下游應(yīng)用有望進(jìn)入快速增長(zhǎng)期
　　DeepSeek為代表的廠商持續(xù)降低API調(diào)用單價(jià)，同時(shí)國(guó)產(chǎn)模型性能持續(xù)提升，AI模型進(jìn)入普惠發(fā)展期，技術(shù)平權(quán)時(shí)代已然到來(lái)，下游應(yīng)用側(cè)公司有望以更低成本享受更強(qiáng)基座性能，增益其經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)，AI應(yīng)用側(cè)有望進(jìn)入高速增長(zhǎng)期。
　　投資建議
　　DeepSeek引領(lǐng)新一輪LLM性能及成本提質(zhì)增效，有望帶動(dòng)AI應(yīng)用進(jìn)入發(fā)力階段，關(guān)注各垂直行業(yè)AI進(jìn)展，標(biāo)的方面建議關(guān)注科大訊飛、金山辦公、泛微網(wǎng)絡(luò)、福昕軟件、致遠(yuǎn)互聯(lián)、潤(rùn)達(dá)醫(yī)療、焦點(diǎn)科技、潤(rùn)澤科技等。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　產(chǎn)業(yè)發(fā)展不及預(yù)期、政策推進(jìn)力度不及預(yù)期、國(guó)產(chǎn)替代不及預(yù)期。