来源：海通研究
杨林
海通计算机首席分析师
S0850517080008
DeepSeek-V3：极低训练成本带来强劲性能。2024年12月16日，DeepSeek全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。DeepSeek-V3是一个大型混合专家（MoE）模型，拥有671B参数，其中每个token激活37B。DeepSeek根据一系列全面的基准测试对DeepSeek-V3进行了评估。尽管训练成本不高，但全面的评估表明，DeepSeek-V3-Base已成为彼时最强大的开源基础模型，并且在一系列标准和开放式基准测试中实现了与领先的闭源模型（包括GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet）相当的性能。DeepSeek-V3的完整训练仅花费278.8万GPU小时。假设H800 GPU的租赁价格为每GPU小时2美元，DeepSeek-V3的总训练成本仅为557.6万美元。
DeepSeek-R1：革新推理范式+强化蒸馏效果。1月20日，DeepSe《e乐服app》ek-R1正式发布，其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。DeepSeek通过DeepSeek-R1的输出，蒸馏了6个小模型开源给社区，其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAI o1-mini的效果。此外，DeepSeek-R1遵循MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。DeepSeek-R1 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，在目前主流o1类推理模型中定价最低。对比来看，OpenAI o1每百万输出tokens 438元，是DeepSeek-R1的27倍以上。
我们认为，DeepSeek系列模型的共通之处在于，都在凭借对算法、框架和硬件的协同优化，大幅降低了训练与使用成本，同时维持了行业顶尖的性能水平，使其在性价比上远超同类竞品。特别是 DeepSeek-R1，借助蒸馏技术实现了低参数、低成本与高性能的结合，这无疑将推动 AI 在办公、教育、医疗等众多领域的广泛应用。这些经过蒸馏处理的轻量化模型，能够轻松进行端侧部署。值得一提的是，DeepSeek 的开源策略对 AI 应用产生了深远影响，打破了少数企业的技术垄断，激发了其他企业和科研机构的技术创新与探索热情，推动了AI技术的快速发展。总结来说，DeepSeek的系列模型正在通过高性能+低价格的模式打开全新的AI发展范式，AI全面落地的时代也在有望其的推动下加速到来。
风险提示。AI技术发展不及预期，AI商业落地不及预期，市场竞争加剧的风险。
对外发布时间：2025年2月7日
责任编辑：常福强
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本报记者 雨音 【编辑:奈保尔 】
