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　　2024年底，DeepSeek发布了新一代大语言模型DeepSeek-V3，同时宣布开源。在多项基准测试中，V3的成绩超越了主流开源模型，并和世界顶尖的闭源模型不分伯仲。今年1 月 20 日，DeepSeek-R1 推理大模型正式发布。据官方介绍，DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

　　除了性能上跻身行业一流，DeepSeek在成本方面也极具优势。据西部证券研报，DeepSeek训练成本优化，引入FP8训练和细粒度量化策略，大幅降低计算时间。相比于Meta的Llama3需要16384块H100 GPU训练，DeepSeek-V3仅需2048块H800 GPU即可完成相同规模的任务，训练成本低至约557万美元。值得关注的是，DeepSeek低成本优势曾引发美股科技巨头重新估值。春节前纳指重挫，英伟达1月24日以来累计跌幅已近20%。

　　昆仑万维、三六零、天娱数科等则为DeepSeek提供了相关服务，其中，昆仑万维携手新加坡南洋理工大学成功开发Q*算法，显著提升现有大模型推理能力。Q*帮助DeepSeek-Math-7b提升至55.4%的准确率，超越了Gemini Ultra。三六零为DeepSeek无偿提供全方位的网络安全防护，并同步在旗下纳米AI搜索开通“DeepSeek高速专线”。天娱数科为DeepSeek移动应用分发服务商。

　　国泰君安研报认为，DeepSeek训练和推理成本大幅降低将带来大模型和用户侧准入门槛的同步降低，不仅带来同等预算下模型侧的迭代加速，“低成本+高性能”的模型也会加速推动企业和个人用户对AI Agent、AI应用等的使用，从而推动AI商业化落地进程的显著提速，在此背景下，推理环节的算力需求将得到激发。同时，DeepSeek大模型的“低成本+高性能”特点，亦表明有限算力也能够实现较强的模型能力，或为国产算力发展带来机遇。此外，DeepSeek全面开源策略、知识蒸馏突破及极具吸引力的API定价等则有望推动AI软件应用的加速爆发。