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DeepSeek 引發(fā)廣泛關(guān)注,大模型應(yīng)用落地將加速,加快大模型在 B 端和 C 端應(yīng)用場景的落地

來源: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(xù)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源。根據(jù) DeepSeek 網(wǎng) 站信息,DeepSeek-V3 為自研 MoE 模型,671B 參數(shù),激活 37B,在 14.8T tokens 上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。DeepSeek-V3 多項(xiàng)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(dāng)。在訓(xùn)練成本方 面,根據(jù) DeepSeek 發(fā)布的技術(shù)文檔論文信息,DeepSeek-V3 的訓(xùn)練時(shí) 長為 2788K 個(gè) H800 GPU 小時(shí),訓(xùn)練花費(fèi)約為 557.6 萬美元。2025 年 1 月 20 日,DeepSeek 正式發(fā)布復(fù)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(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(nèi)外巨頭科技公司及云服務(wù) 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(jié)期間,DeepSeek 系列大模型火爆出圈,引 發(fā)廣泛關(guān)注。根據(jù)新浪財(cái)經(jīng) 2 月 1 日引用彭博社信息,DeepSeek 的 AI 助手在 140 個(gè)市場中成為下載量多的移動應(yīng)用。根據(jù) Appfigures 的 數(shù)據(jù),DeepSeek 的推理人工智能聊天機(jī)器人在 1 月 26 日登上蘋果公司 App Store 的榜,并自那時(shí)以來一直保持的位置。同時(shí), 也開始了對 DeepSeek 大模型的復(fù)刻。以港科大團(tuán)隊(duì)為例,港科大助理教 授 何 俊 賢的 團(tuán) 隊(duì), 只 用了 8K 個(gè) 樣 本, 就 在 7B 模型 上 復(fù)刻 出 了 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 的訓(xùn)練。當(dāng)前,海內(nèi)外巨頭科技公 司及云服務(wù)平臺廠商已相繼接入了 DeepSeek 大模型,部分 AI 應(yīng)用L域 相關(guān)企業(yè)也已開始了 DeepSeek 大模型的部署和應(yīng)用。DeepSeek 大模型 獲得了的廣泛關(guān)注,認(rèn)可度持續(xù)提升。我們認(rèn)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(yīng)用成本,將加快大模型在 B 端和 C 端應(yīng)用場景的落地。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 商的L先性產(chǎn)生沖擊,并同時(shí)將對算力的未來發(fā)展產(chǎn)生重要影響。

DeepSeek 大模型的出圈預(yù)計(jì)不改算力整體需求向上的態(tài)勢,但推理和端 側(cè)算力有望增長更快。DeepSeek 在算法效率和計(jì)算成本方面有著較大的 優(yōu)勢,短期內(nèi)可能對訓(xùn)練算力的增長有一定的平抑效應(yīng),但是不改 AI 算 力整體需求長期上升的態(tài)勢。AI 作為智能化發(fā)展的主要抓手,大模型 當(dāng)前已應(yīng)用于端側(cè)、教育、金融、辦公、傳媒、醫(yī)療、智能汽車、企業(yè)服務(wù)等多個(gè)應(yīng)用場景,應(yīng)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(yè)應(yīng)用的技術(shù)和成本門檻,為 AI 的產(chǎn)業(yè)化落地提供了更快的路徑。推理和端側(cè)的算力需求增長潛力非常大。同時(shí),較低訓(xùn)練成本以及開源的 DeepSeek,有望帶來更低 的大模型開發(fā)和使用門檻,基于該大模型開發(fā)的主體可能更多,也一定程度上為訓(xùn)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(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,將加快推動國產(chǎn) AI 芯片在國內(nèi)大模型訓(xùn)練端和推理端的應(yīng)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)帶來發(fā)展機(jī)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(nèi)AI產(chǎn)業(yè)趨勢,部署大模型的成本下降,應(yīng)用有望大規(guī)模落地

DeepSeek 降低了單個(gè)模型的部署成本,AI 應(yīng)用有望大規(guī)模落地, 推理算力需求將顯著增長,相關(guān)廠商有望加速進(jìn)入業(yè)績兌現(xiàn)期,在 AI 應(yīng)用前沿落地 場景中,全球 AI 應(yīng)用產(chǎn)業(yè)有望迎來共振期

DeepSeek推進(jìn)技術(shù)平權(quán),賦能AI圖像應(yīng)用深耕細(xì)作,輸入費(fèi)用 0.55/百萬 token

PI 調(diào)用層面,DS/OpenAI 的輸入費(fèi)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(shù)平權(quán)

DeepSeek行業(yè)級應(yīng)用白皮書,精準(zhǔn)數(shù)據(jù)洞察與自動化效能提升方法論

精準(zhǔn)數(shù)據(jù)洞察與自動化效能提升方法論;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將通過開源戰(zhàn)略擴(kuò)大開發(fā)者社區(qū)規(guī)模,并推出模型微調(diào)平臺和低代碼部署工具

周鴻祎清華授課:DeepSeek帶來的創(chuàng)業(yè)機(jī)會

周鴻祎以DeepSeek帶來的變革為切入點(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(yīng)用前景,未來應(yīng)用將從六大方向?qū)崿F(xiàn)爆發(fā),企業(yè)內(nèi)部未來一定是多個(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(fù)相似,缺乏新意,即使改變提問,無法提供不同的結(jié)論;使用更多樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法,提高AI的多樣性;優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù), 避免模型陷入局部最優(yōu)

DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實(shí)性,對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場景的可靠性產(chǎn)生懷疑

模型難以處理訓(xùn)練集外的復(fù)雜場景,模型過度依賴參數(shù)化記憶,普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實(shí)性,可能對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場景的可 靠性產(chǎn)生長期懷疑

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

DeepSeek技術(shù)突破與應(yīng)用場景,冷啟動數(shù)據(jù)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(yī)療、金融、教育);智能協(xié)作與自動化轉(zhuǎn)型,消費(fèi)決策與商業(yè)研究賦能

DeepSeek賦能職場(清華大學(xué)2),從提示語技巧到多場景應(yīng)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(jié)構(gòu)優(yōu)化;批量生成新媒體文案

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

提示語(Prompt)是用戶輸入給AI系統(tǒng)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,能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內(nèi)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(zhì)量提升立竿見影

講座為DeepSeek原理和應(yīng)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(xù)前序?qū)IGC底層邏輯的探討,系統(tǒng)拆解如何通過自然語言交互充分釋放DeepSeek潛能

DeepSeek與AIGC應(yīng)用,探討大模型和AIGC的底層工作機(jī)制,突破工具應(yīng)用的局限

進(jìn)一步探討大模型和AIGC的底層工作機(jī)制,旨在幫助讀者突破工具應(yīng)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(yīng)用場景的指導(dǎo),給聽眾帶來更落地的AI應(yīng)用價(jià)值

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及類強(qiáng)推理模型開發(fā)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(dǎo)出輸出,從而追蹤模型的決策過程,減少黑箱推理
 
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