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行业深度报告
正文目录
一、DeepSeek开源模型能力对标OpenAIo14
二、DeepSeek核心技术创新解析5
1、DeepSeek-V3通过算法创新和工程优化实现大幅降本5
（1）MLA提升推理效率6
（2）DeepSeekMoE提升模型性价比7
（3）MTP、FP8精度训练、并行优化进一步提升效率8
2、DeepSeek-R1探索RL可能性，开源能力追平o19
（1）R1-Zero展示纯RL训练给LLM带来的潜力9
（2）R1补充了带有对用户友好的冷启动数据的强化学习10
（3）模型蒸馏显著提升小模型推理能力11
3、DeepSeekJanus-Pro——统一多模态开源模型，仅使用少量算力训练...12
三、模型降价提效推动AI生态繁荣12
1、DeepSeek进一步驱动高质量模型平价化12
2、DeepSeek直接拉高模型能力下限，将驱动AI应用进展13
3、AI行业迭代速度加快14
四、投资建议15
五、风险提示15
图表目录
图1：DeepSeek-R1性能对齐OpenAI-o1正式版4
图2：蒸馏小模型超越OpenAIo1-mini4
图3：DeepSeekJanus-Pro发布4
图4：DeepSeekJanus-Pro性能对比4
图5：应用发布N天后日活用户数对比5
图6：DeepSeek-V3模型架构示意图6
图7：DeepSeek-V3训练成本测算6
图8：MLA与其他注意力机制的优劣对比7
图9：DeepSeek-V3MoE架构示意8
图10：DeepSeekMoE与传统MoE架构比较8
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行业深度报告
图11：R1-Zero性能随RL推进呈现稳定持续提升10
图12：R1-Zero学会了用更长的思考时间来解决推理任务10
图13：DeepSeek-R1训练流程示意图10
图14：DeepSeek-R1测评结果11
图15：DeepSeek-R1蒸馏出的小模型部分能力可超越现有大模型11
图16：DeepSeekJanus-Pro模型架构12
图17：DeepSeekJanus-Pro性能对比12
图18：模型价格持续降低13
图19：DeepSeekAPI价格与OpenAI对比13
图20：华为云宣布上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeekR1/V3推理服务14
图21：DeepSeek-R1已正式加入AzureAIFoundry和GitHub模型目录14
图22：DeepResearch回答语言学专家级问题15
图23：DeepResearch在人类的最后一次考试测试中准确率大幅高于现有模型15
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行业深度报告
一、DeepSeek开源模型能力对标OpenAIo1
1月20日，DeepSeek-R1模型发布，使用低廉的训练成本直接训练出了不输
OpenAI推理模型o1的性能。发布后仅一天时间，DeepSeek团队公布在GitHub
上的论文就获得5000多收藏，相关话题在YC、Reddit和X等平台的互动量已
经过万。DeepSeek-R1在Web和App端可完全免费使用，模型均开源，多领
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