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DeepSeek 引發(fā)廣泛關(guān)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(chǎng)景的落地

來(lái)源:平安證券      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2025/3/6      主題:其他   [加盟]

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 陸續發(fā)布,國產(chǎn)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(fā)布 DeepSeek-V3 大模型版本并同步開(kāi)源。根據 DeepSeek 網(wǎng) 站信息,DeepSeek-V3 為自研 MoE 模型,671B 參數,激活 37B,在 14.8T tokens 上進(jìn)行了預訓練。DeepSeek-V3 多項評測成績(jì)超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他開(kāi)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(fā)布的技術(shù)文檔論文信息,DeepSeek-V3 的訓練時(shí) 長(cháng)為 2788K 個(gè) H800 GPU 小時(shí),訓練花費約為 557.6 萬(wàn)美元。2025 年 1 月 20 日,DeepSeek 正式發(fā)布復雜推理類(lèi)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(chǎn)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(fā)廣泛關(guān)注,海內外巨頭科技公司及云服務(wù) 平臺廠(chǎng)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(fā)廣泛關(guān)注。根據新浪財經(jīng) 2 月 1 日引用彭博社信息,DeepSeek 的 AI 助手在 140 個(gè)市場(chǎng)中成為下載量多的移動(dòng)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(píng)果公司 App Store 的榜,并自那時(shí)以來(lái)一直保持的位置。同時(shí), 也開(kāi)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(gè) 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(wù)平臺廠(chǎng)商已相繼接入了 DeepSeek 大模型,部分 AI 應用L域 相關(guān)企業(yè)也已開(kāi)始了 DeepSeek 大模型的部署和應用。DeepSeek 大模型 獲得了的廣泛關(guān)注,認可度持續提升。我們認為,DeepSeek大模型的開(kāi)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(chǎng)景的落地。另外,DeepSeek 大模型的出 圈將對大模型產(chǎn)業(yè)的競爭格局產(chǎn)生重要影響,將對海外L軍大模型廠(chǎng) 商的L先性產(chǎn)生沖擊,并同時(shí)將對算力的未來(lái)發(fā)展產(chǎn)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(tài)勢,但推理和端 側算力有望增長(cháng)更快。DeepSeek 在算法效率和計算成本方面有著(zhù)較大的 優(yōu)勢,短期內可能對訓練算力的增長(cháng)有一定的平抑效應,但是不改 AI 算 力整體需求長(cháng)期上升的態(tài)勢。AI 作為智能化發(fā)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(chē)、企業(yè)服務(wù)等多個(gè)應用場(chǎng)景,應用L域廣闊。DeepSeek 低成本而且開(kāi)源的解決方 案,大幅降低了 AI 在各行各業(yè)應用的技術(shù)和成本門(mén)檻,為 AI 的產(chǎn)業(yè)化落地提供了更快的路徑。推理和端側的算力需求增長(cháng)潛力非常大。同時(shí),較低訓練成本以及開(kāi)源的 DeepSeek,有望帶來(lái)更低 的大模型開(kāi)發(fā)和使用門(mén)檻,基于該大模型開(kāi)發(fā)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(chǎng),反而為算力市場(chǎng)增加了更多的想象空間。DeepSeek 也在積J與國產(chǎn) AI 算力平臺合作。DeepSeek 大模 型與國產(chǎn) AI 芯片適配的逐步成熟,將加快推動(dòng)國產(chǎn) AI 芯片在國內大模型訓練端和推理端的應用,加快國產(chǎn) AI 芯片產(chǎn)業(yè)鏈的 成熟,為國產(chǎn) AI 芯片產(chǎn)業(yè)帶來(lái)發(fā)展機遇,同時(shí)加快我國大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。



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從DeepSeek看國內AI產(chǎn)業(yè)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(gè)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(zhù)增長(cháng),相關(guān)廠(chǎng)商有望加速進(jìn)入業(yè)績(jì)兌現期,在 AI 應用前沿落地 場(chǎng)景中,全球 AI 應用產(chǎn)業(yè)有望迎來(lái)共振期

DeepSeek推進(jìn)技術(shù)平權,賦能AI圖像應用深耕細作,輸入費用 0.55/百萬(wàn) token

PI 調用層面,DS/OpenAI 的輸入費用分別為 0.55/15 美元/百萬(wàn) token,DS 推理使用成本僅為 OpenAI 的 4%,顯著(zhù)的降低資金門(mén)檻,推動(dòng)了 AI 技術(shù)平權

DeepSeek行業(yè)級應用白皮書(shū),精準數據洞察與自動(dòng)化效能提升方法論

精準數據洞察與自動(dòng)化效能提升方法論;DeepSeek將在企業(yè)服務(wù)、科研創(chuàng )新等垂直領(lǐng)域深度滲透;DeepSeek將通過(guò)開(kāi)源戰略擴大開(kāi)發(fā)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(lái)的創(chuàng )業(yè)機會(huì )

周鴻祎以DeepSeek帶來(lái)的變革為切入點(diǎn),深入剖析AI行業(yè)發(fā)展趨勢,并分享了AI技術(shù)于創(chuàng )業(yè)的應用前景,未來(lái)應用將從六大方向實(shí)現爆發(fā),企業(yè)內部未來(lái)一定是多個(gè)大模型組合工作

AIGC發(fā)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(wèn),無(wú)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(yōu)化訓練參數, 避免模型陷入局部最優(yōu)

DeepSeek與AI幻覺(jué),普通用戶(hù)難以辨別AI內容的真實(shí)性,對醫療建議、法律咨詢(xún)等專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的可靠性產(chǎn)生懷疑

模型難以處理訓練集外的復雜場(chǎng)景,模型過(guò)度依賴(lài)參數化記憶,普通用戶(hù)難以辨別AI內容的真實(shí)性,可能對醫療建議、法律咨詢(xún)等專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的可 靠性產(chǎn)生長(cháng)期懷疑

DeepSeek+DeepResearch:讓科研像聊天一樣簡(jiǎn)單,垂直領(lǐng)域深耕,流程自動(dòng)化與認知協(xié)作

DeepSeek技術(shù)突破與應用場(chǎng)景,冷啟動(dòng)數據與多階段優(yōu)化,本地部署與端云協(xié)同,垂直領(lǐng)域深耕(醫療、金融、教育);智能協(xié)作與自動(dòng)化轉型,消費決策與商業(yè)研究賦能

DeepSeek賦能職場(chǎng)(清華大學(xué)2),從提示語(yǔ)技巧到多場(chǎng)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(lèi)似文案? 篇幅、用詞、結構優(yōu)化;批量生成新媒體文案

DeepSeek從入門(mén)到精通(清華大學(xué)1),采用SPECTRA模型進(jìn)行任務(wù)分解

提示語(yǔ)(Prompt)是用戶(hù)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(jìn)行任務(wù)分解,可以采用SPECTRA模型,能夠掃描讀取各類(lèi)文件及圖片中的文字內容

DeepSeek提示詞工程和落地場(chǎng)景,使用DeepSeek的三種方法,提示詞讓對話(huà)質(zhì)量提升立竿見(jiàn)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(chǎn)業(yè)實(shí)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(guò)自然語(yǔ)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(jìn)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(jià)值。最后,介紹如何科學(xué)選擇與高效使用 AI 工具,為大家提供更具深度與實(shí)用性的應用場(chǎng)景的指導,給聽(tīng)眾帶來(lái)更落地的AI應用價(jià)值

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及類(lèi)強推理模型開(kāi)發(fā)解讀,長(cháng)思維鏈的推理提高模型的可解釋性

基于長(cháng)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(lèi)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(guò)程,減少黑箱推理
 
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