计ÿݯ行业

比较ß用 DeepSeek ࢡ模ßýU应用ö新ÿí

核ßË点

DeepSeek-V3 上ÿ，模ßg能ó升较ÿ22024 年 12 月，幻方旗Oý度n索公û上ÿ DeepSeek-V3 系W模ß首n版本，较_代模ßDeepSeek-V2.5 有~×ó升2为了ý入探索ï模ßö能力，我们采用了覆盖逻辑1数学1代码1文本{ক域ö多n问ඕû模ß进行oß，将其ಓrÿÿ与豆包1Kimi 以Û通O千问Ӗ模ßಓröÿÿ进行比较通过有Öößoÿÿ，我们发ó，DeepSeek 总体能力与其ÞӖ模ßþ当，但在逻辑ëvÜ代码ಓrক域w有ë¯特点2例如，在密文ë码ÿ务中，DeepSeek oท一ÿ出k确ӓ案öӖ模ßĀ而在代码ಓröÿ务中，DeepSeek ÿ出ö代码ì释1ÿ法原vë释以Û开发流程ög引最为y面2在文本ಓrÜ数学计ÿ能力方面，DeepSeek 并未展ó出明~优于其ÞӖ模ß之处

DeepSeek-V3 通过数据与ÿ法^面ö优化，Ӗ幅ó升ÿ力{用效÷，ßó了协同效应2在Ӗ规模 MoE 模ßö训练中，DeepSeek-V3 采用了高效ö负载均衡І略1FP8 混\精度训练框÷以Û通ï优化{一系W优化措施，~×降低了训练r本，以Û通过优化 MoE 专ÿ调度1引入冗余专ÿІ略1以Û通过ÿ上O文蒸জó升ëvg能2证明了模ß效ÿO仅依赖于ÿ力÷入，即使在|件Í源有Öö情况O，依托数据与ÿ法^面ö优化创新，Ïw可以高效{用ÿ力，ßó较}ö模ß效ÿ2

DeepSeek-V3 ÿ力r本降低ö原因有n点2第一，DeepSeek-V3 采用ö DeepSeekMoE o通过参考了T类训练方法^优化ßrö，避开了行业内 AI Ӗ模ß训练过程中öT类问ඕ2第二，DeepSeek-V3 采用ö MLA ÷构可以降低ëv过程中ö kv ܯ存开໇，其训练方法在特定方Uö选ë_使ß其ÿ力r本有所降低

ÿ力依woë动Ӗ模ß发展ö核ß驱动力2DeepSeek-V3 通过技o创新ÜÍ源优化，Ӗ幅降低了r本，展ó了ÿ力ö高效g2在ï技oïÿßrUV验证^，有望驱动þs AI 应用öÿമ发展，应用ëv驱动ÿ力需n增ÿö因}_有望ßr增ஜ

以Ӗ规模通用模ß为ÿ础，聚焦特定ক域û出ë¯特点ö模ß应用开发或许oO一¶ÿö商业化探索方U2DeepSeek-V3 为未gӖ模ß技oö发展ó供了重要启发，未g或将从依赖Ӗ规模通用模ßïU发展一些更w特色1r本更低1更适\w体应用场oö模ß，随着这些特色模ßöOír熟，AI 商业化ö¿际r本有望降低，应用_o更为ڜ阔风ÿó{ÿAI Ӗ模ß技o追赶Ü竞争ò剧ö风ÿ2u于O游ಓaÜ使用ÿ境ö差异，商业化r功有O确定g2AI ಓr内容存在知Ï版权þÿö风ÿ

þû市场表ó

V÷^ Z雪峰 SFC CE No. BNX004 SAC g证÷ÿS0260514030002 021-38003675 gfliuxuefeng@gf.com.cn
V÷^ |源 SAC g证÷ÿS0260523040001 0755-23948351 shzhouyuan@gf.com.cn

请ì意，|源并非ະ港证券Û期货事务监察委\会öìÝ持牌人，O可在ະ港从事×监û活动

þs研~

计ÿݯ行业:ᅖඕ௔ÿï动â 2024-12-22
跑背oOö更多选ë方U
计ÿݯ行业:券商新一代核ß 2024-12-19
交易系统招标s破õ局
计ÿݯ行业:鸿蒙ಓa构þ 2024-12-18
代表g行业规模oÿÛë进
节_判í

联系人ÿ v亚敏 021-38003697daiyamin@gf.com.cn

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重点公司估值和财务分析表

数据g源ÿWind1ڜ发证券发展研~中ß备ìÿ表中估|g标k照最新w盘ÿ计ÿ

目录索引

DEEPSEEK-V3 上ÿ，模ßg能ó升较ÿ . 6
ÿ一Ā沿用_代 MLA+MOE ÷构，训练r本Ӗ幅降低 6
ÿ二Ā模ß兼w低r本与高g能ö特点 7
二1DEEPSEEK V3 Ӗ模ßoÏ 9
ÿ一ĀDEEPSEEK 密文ë码ëv能力û出，但空间ëv能力ర于豆包Ӗ模ß …. 10
（二）DEEPSEEK空间几何和数学计算能力行业平均水平相当.. . 15
ÿ三Ā针û程序开发场o，DEEPSEEK ಓr内容更符\开发者要n … 22
ÿ四ĀDEEPSEEK ಓr文本ö质量符\行业଼均水଼ . 27
三1数据与ÿ法Ï有எ力可待挖掘，ÿ力依旧O可或缺 . 33
ÿ一Ā数据与ÿ法Ï有எ力可待挖掘 . 33
ÿ二Āÿ力o AI Ӗ模ßö发展动力，依旧O可或缺. .. 33
四1风ÿó{ . 35

þ表索引

þ 1ÿDeepSeek-V3 ÷构þ . . 6
þ 2ÿDeepSeek-V3 ö训练r本 ….. …. 7
þ 3ÿDeepSeek-V3 与ÿ内外 AI Ӗ模ßg能û比 . …. 8
þ 4ÿMMLU Redux ZeroEval ßV VS 输入 API ÿ格ÿ¥/1M TokensĀ………….. 8
图5:DeepSeek 大模型回答空间理解和推理问题结果. ………….. 10
图6：DeepSeek 大模型回答空间理解和推理问题结果. ….. 10
þ 7ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ空间vëÜëv问ඕÿÿ … 11
þ 8ÿKimi Ӗ模ß回ӓ空间vëÜëv问ඕÿÿ….. ….. 11
þ 9ÿ通O千问Ӗ模ß回ӓ空间vëÜëv问ඕÿÿ …. 12
图10：DeepSeek 大模型回答密文解码问题的结果. …… 12
þ 11ÿDeepSeek Ӗ模ß回ӓ密文ë码问ඕöÿÿ ….. ……… 12
þ 12ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ密文ë码问ඕöÿÿ .. ……. 13
图13：Kimi 大模型回答密文解码问题的结果.. …… 14
þ 14ÿ通O千问Ӗ模ß回ӓ密文ë码问ඕöÿÿ … ……. 14
图15：DeepSeek 大模型回答空间几何问题的结果.. ……… 15
图16:DeepSeek 大模型回答空间几何问题的结果.. ……. 15
þ 17ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ空间几_问ඕöÿÿ ….. …………. 16
þ 18ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ空间几_问ඕöÿÿ …. ….. 16
图19：Kimi 大模型回答空间几何问题的结果. …… 17
þ 20ÿ通O千问Ӗ模ß回ӓ空间几_问ඕöÿÿ . ….. 18
þ 21ÿDeepSeek Ӗ模ß回ӓ数学计ÿ问ඕöÿÿ. ……. 19
图22：DeepSeek 大模型回答数学计算问题的结果.. ……. 19
þ 23ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ数学计ÿ问ඕöÿÿ ………… ………… 19
þ 24ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ数学计ÿ问ඕöÿÿ …. ……. 19
图 25:Kimi 大模型回答数学计算问题的结果. … 20
þ 26ÿ通O千问Ӗ模ß回ӓ数学计ÿ问ඕöÿÿ ….. …….. 21
þ 27ÿDeepSeek Ӗ模ß代码ಓröÿÿ …… 22
þ 28ÿDeepSeek Ӗ模ß代码ಓröÿÿ ….. …….. 22
þ 29ÿ豆包Ӗ模ß代码ಓröÿÿ ……. …………. 23
þ 30ÿKimi Ӗ模ß代码ಓröÿÿ ……… ……. 24
图 31：通义千问大模型代码生成的结果. …. 24
图 32：通义千问大模型代码生成的结果. …….. 24
þ 33ÿDeepSeek Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程 . …… 25
þ 34ÿDeepSeek Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程 . …….. 25
þ 35ÿDeepSeek Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程 ……. ………. 25
þ 36ÿDeepSeek Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程 ……… ……… 25
图 37：豆包大模型实现网页开发功能的程序开发过程. ……. 26
图38：豆包大模型实现网页开发功能的程序开发过程.. …….. 26
图39：豆包大模型实现网页开发功能的程序开发过程…. …….. 26
þ 40ÿ豆包Ӗ模ßßóฉý开发功能 ö程序开发过程 26
þ 41ÿKimi Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程 . 27
þ 42ÿKimi Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程 . . 27
þ 43ÿ通O千问Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程. . 27
þ 44ÿ通O千问Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程. . 27
图45：DeepSeek大模型文字创作生成结果.. 28
þ 46ÿ豆包Ӗ模ß文字创_ಓrÿÿ … . 29
þ 47ÿKimi Ӗ模ß文字创_ಓrÿÿ. . 29
þ 48ÿ通O千问Ӗ模ß文字创_ಓrÿÿ . 30
þ 49ÿ通O千问Ӗ模ß文字创_ಓrÿÿ .. 30
þ 50ÿDeepSeek Ӗ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ . 30
þ 51ÿDeepSeek Ӗ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ . 30
图 52：豆包大模型在求职场景的文本生成结果. .. 31
þ 53ÿKimi Ӗ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ . 31
þ 54ÿKimi Ӗ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ . 31
þ 55ÿ通O千问Ӗ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ. . 32
þ 56ÿ通O千问Ӗ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ. . 32

一1DeepSeek-V3 上ÿ，模ßg能ó升较ÿ

2024年12月，幻方旗Oý度n索公û上ÿDeepSeek-V3系W模ß首n版本，并同o开源模ßÜ论文2此外，API服务_已同o更新，无需}动ç口配置2DeepSeek-V3模ß采用了ë研混\专ÿÿMOEĀ÷构，总参数量为671B，ïntokenï活37B参数，在14.8T token上进行了预训练，但当_版本暂O支持多模a输入输出

ÿ一Ā沿用_代 MLA+MoE ÷构，训练r本Ӗ幅降低

DeepSeek-V3ÿ于MLA+MoE÷构2在模ß÷构方面，DeepSeek-V3依w沿用_代DeepSeek-V2öMLAÿ多}எ在ì意力ĀÜë研DeepSeekMoE÷构2MLA÷构可以降低ëv过程中ökvܯ存开໇，而MoE可以通过动a选ë并ï活部V专ÿg降低计ÿ开໇2DeepSeek-V3通过专用Ü共ï专ÿ，能够~×ó升模ßözÿ程度ÿ总参数量除以ï活参数量Ā2þ比DeepSeek-V2ö236B总参数ÿ21Bï活参数Ā，V3更引入了256n专ÿ，总参数量¿r671B，而ï活参数量仅仅增òr37B

除了ÿ本框÷之外，DeepSeek-V3ß采用了nn额外öІ略，g进一o增ஜ模ßö能力ÿ

1. 采用无辅û损yÿauxiliary-loss-freeĀ方法gßó负载均衡，目öo最小化负载均衡û于模ßg能造röO{影Ý
2. 采用多token预o训练目标，ó升Ï估ÿ准ö整体g能

þ 1ÿDeepSeek-V3÷构þ

数据g源ÿDeepSeek-V3 Technical Report，ڜ发证券发展研~中ß在训练¶ÿ，DeepSeek-V3研~人\设计了一nFP8混\精度训练框÷，验证了在超Ӗ规模模ß上进行 FP8 训练ö可行gÜ有效g2通过ûÿ法1框÷以Û|件进行协同设计，其克服了跨节点混\专ÿÿMoEĀ训练中ö通ïöࡀ，ßó了òമ训练，降低了训练r本，能够在O增ò额外开໇ö情况O进一okӖ模ß规模

y据DeepSeek技o报^，在预训练¶ÿ，ï训练O亿Token，DeepSeek-V3只需ۛ费18OH800 GPU小时，在配备2048卡nH800 GPUöÖÿ上，完r这一¶ÿ仅需3.7天，整n预训练¶ÿ总计³费 266.4OGPU小时2外òk展上O文ÿ度所需ö11.9OGPU小时Ü^训练ۛ费ö5000 GPU小时，总训练时间仅需278.8OGPU小时，假设H800 GPUö租用ÿ格oï小时2ÿ元，整体训练r本þ为557.6Oÿ元

þ 2ÿDeepSeek-V3 ö训练r本

数据g源ÿDeepSeek-V3 Technical Report，ڜ发证券发展研~中ß

在ëv¶ÿ，研~人\将}维链ëvÿChain-of-Thought，CoTĀ应用于Ӗ语言模ß中，~×ó升了其ëvg能，同时，保持了û模ß输出风格Üÿ度ö控制

ÿ二Ā模ß兼w低r本与高g能ö特点

在ಓr质量方面，DeepSeek-V3 在多ùÏo中超ၠ了Qwen2.5-72B Ü Llama-3.1-405B {开源模ß，并与yw顶尖闭源模ß如 GPT-4o Ü Claude-3.5-Sonnet 处于同一水଼2例如，DeepSeek-V3 在知Ï类ÿ务ÿ如 MMLU1MMLU-Pro1GPQA1SimpleQAĀ上ö表ó较_代模ß DeepSeek-V2.5有~×ó升，ç近当_最优模ßClaude-3.5-Sonnet-10222而在ÿ法类代码ÿ务ÿ如 CodeforcesĀ中，DeepSeek-V3 远超市面上所有非 o1 类模ß，并在工程类代码ÿ务ÿ如 SWE-Bench VerifiedĀ上ç近 Claude-3.5-Sonnet-1022 ö水଼2

þ 3ÿDeepSeek-V3与ÿ内外AIӖ模 ßg能û比

数据g源ÿDeepSeek-V3 Technical Report，ڜ发证券发展研~中ß在ಓrമ度方面，通过ÿ法优化Ü工程创新，DeepSeek-V3 öಓrമ度从20 TPSӖ幅ó高ó 60 TPS，þ比 V2.5 模ßßó了 3 倍öó升，为用w~g更òÏമ流畅ö使用体验，可用gӖ幅ó升

在模ßÿ格方面，DeepSeek-V3 API 服务定ÿ调整为ï百O输入 tokens 0.5 元ÿܯ存}中Ā/ 2 元ÿܯ存未}中Ā，ï百O输出 tokens 8 元，þ较于DeepSeek-V2ö输入与输出ÿ格V别为1元/百OtokensÜ2元/百Otokens，有所ó升2但与GPTClaude{模ßþ比，w备较高ögÿ比优ÿ

þ 4ÿMMLU Redux ZeroEvalßV VS 输入APIÿ格ÿ¥/1M TokensĀ
数据g源ÿDeepSeek Û微，ڜ发证券发展研~中ß

二1DeepSeek V3 Ӗ模ßoÏ

为了ý入探索ï模ßö能力，我们UDeepSeekó出了8n问ඕ，将其ಓröÿÿ与豆包1Kimi以Û通O千问Ӗ模ßಓröÿÿ进行比较2这8n问ඕý盖了逻辑1数学代码1文本{T方面能力，w体问ඕV别o

ÿ我们选取ö问ඕ在数量Ü类ß上非~有Ö，因此þsÿÿ仅可用_使用ÿ体验öë论ÿ础，O构r专业意O上öÏo参考Ā

逻辑

ÿ1Ā我öO处在ß市Ü农场之间,农场在ß市Üݯ场之间,所以农场r我öO处öÝ离比rݯ场近，这nk确吗？

ÿ2Ā我们采用Base64öΩ码方法û<This is a new large language model=Ω码为<VGhpcyBpcyBhlG5ldyBsYXJnZSBsYW5ndWFnZSBtb2RbA $_{1}==$

w^ë问Ӗ模ß使用上面ö例[gë码:

< VGhlIE1vZGVsIHRyYWluZWQgd2l0aCByZWluZm9yY2VtZW50IGxlYXJuaW5n IHRvIHBlcmZvcm0gY29tcGxleCByZWFzb25pbmc=

数学ÿ

ÿ3Ā一nW÷体垂ö放置在一n水଼面上，其ß面ö径为d，高为H2请画出这nW÷体在水଼面上ök÷影Üï÷影，并计ÿ这些÷影ö面积2请详细ë释你öëvÜ计ÿ过程2

ÿ4Ā有100]\工û年ÜÎ年均参ò考核，考核ÿÿV为优1ï1中1差四n{次 Î年考核ÿÿ为优ö人数oû年ö1.2倍，Î年考核ÿÿ为ïÛ以Oö人\占比比û 年低15n百V点2问n年考核ÿÿ均为优ö人数ó少为多少人?

代码

ÿ5Ā请用Python语言写一ÿ代码，找出从1r100内所有ö质数

ÿ6Ā假设你需要为一n电[商务ฉ站开发一n功能，Q许用wy据ÿ格ֳöÜ产品类别筛选商品2请使用PythonÜFlask框÷Ω写一n简单öWeb API，ïAPI能够çwHTTP GET请n，并y据查ë参数ß回符\条件ö商品W表

文本

ÿ7Ā请选ë一n你最喜kö季节，详细描ÿï季节öëwoË1气Y特点以Û人们öಓ活状a，字数控制在500字以内

ÿ8Ā假设你需要U一ÿ公û申请ßnݯ会，请ô写一封k_önÌï2ï中需包î你ö教育背o1þs经验Ün人优ÿ，并表¿你ûï公ûÜßnÌ位ö兴¯

ÿ一ĀDeepSeek 密文ë码ëv能 力û出，但空间ëv能力ర于豆包Ӗ模ß

豆包Ӗ模ßö文字vë能力Ü空间ëv能力较ஜ2问ඕÿ1Āᅖ要o考察Ӗ模ßö空间vëÜëv能力2DeepSeek Ü通O千问Ӗ模ßy据文字描ÿëí出<ß市-你öO处-农场-ݯ场=，在这一oëv中即出ó了错误2而 Kimi Ӗ模ß[假设了<ß市-你öO处-农场-ݯ场=Ü<ß市-农场-你öO处-ݯ场=ný情况V别讨论，û于文字vë^进行ëvö能力较 DeepSeek Ü通O千问更ஜ2但 Kimi ßröӓ案依wo错误ö，因为空间位置öV_应ï在二维଼面上进行比较，而Oo单一维度ö比较Ӗ小2针û此问ඕ，最þßrk确回ӓöo豆包Ӗ模ß，其ßröÿ论<Ý离ö远近取决于w体Tnw点之间öß际ï程ÿÿ，O能仅ýþû位置s系简单判定2=，即oßf其UVvë二维଼面空间ö能力

þ 5ÿDeepSeekӖ模ß回ӓ空间vëÜëv问ඕÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 6ÿDeepSeekӖ模ß回ӓ空间vëÜëv问ඕÿÿ

þ 7ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ空间vëÜë v问ඕÿÿ
数据g源ÿ豆包官网，ڜ发证券发展研~中ß

þ 8ÿKimiӖ模ß回ӓ空间vëÜëv问ඕÿÿ
数据g源ÿ月之暗面官网，ڜ发证券发展研~中ß

þ 9ÿ通O千问Ӗ模ß回ӓ空间vë Üëv问ඕÿÿ
数据g源ÿ通义千问官网，ڜ发证券发展研~中ß

DeepSeekӖ模ßû于密文ë码类öÿ务ëv能力较ஜ2问ඕÿ2Āo考察Ӗ模ß密 文ë码能力24nӖ模ß都vë了{例中öΩ码方_o采用Base64ö方法2但o最 þ仅DeepSeekӖ模ßû于密文ë码^ßr了k确文本<The Model trained with reinforcement learning to perform complex reasoning=2通O千问ë码^öÿÿÜ k确ӓ案较为ç近Ā而豆包ÜKimiӖ模ßë码^öÿÿ与k确ӓ案þ差较Ӗ

þ 10ÿDeepSeekӖ模ß回ӓ密文ë码问ඕöÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 11ÿDeepSeekӖ模ß回ӓ密文ë码问ඕöÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 12ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ密文ë码问ඕ öÿÿ
数据g源ÿ豆包官网，ڜ发证券发展研~中ß

þ 13ÿKimiӖ模ß回ӓ密文ë码问 ඕöÿÿ
数据g源ÿ月之暗面官网，ڜ发证券发展研~中ß

þ 14ÿ通O千问Ӗ模ß回ӓ密文ë码问ඕöÿÿ

数据g源ÿ通义千问官网，ڜ发证券发展研~中ß

ÿ二ĀDeepSeek 空间几_Ü数学 计ÿ能力行业଼均水଼þ当

Ӗ模ß空间几_vëÜ计ÿ能力T有优劣2问ඕÿ3Āo考察Ӗ模ß空间几_vëÜ计ÿ能力2从oßöÿÿgࢡ，DeepSeek1Kimi Ü通O千问ÿ出了详细ö计ÿ过程，并且计ÿ所ßÿÿ都ok确ö，但并未g行用wó出ögî<画出W÷体在水଼面上ök÷影Üï÷影=2此外，DeepSeek 为方ÿ用wvë，ß能够ÿ出假设数据并计ÿw体案例2豆包Ӗ模ß在回ӓ过程中画出了W÷体ök÷影Üï÷影，但计ÿW÷体k÷影ööӓ案出ó了错误2

þ 15ÿDeepSeekӖ模ß回ӓ空间几_问ඕöÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 16ÿDeepSeekӖ模ß回ӓ空间几_问ඕöÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 17ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ空间几_问ඕöÿÿ
数据g源ÿ豆包Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 18ÿ豆包 Ӗ模ß回ӓ空间几_问ඕöÿÿ
数据g源ÿ豆包Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 19ÿKimiӖ模ß回ӓ空间几_问 ඕöÿÿ
数据g源ÿ月之暗面官网，ڜ发证券发展研~中ß

þ 20ÿ通O千问Ӗ模ß回ӓ空间几_ 问ඕöÿÿ
数据g源ÿ通义千问官网，ڜ发证券发展研~中ß

通O千问数学计ÿ能力略差于其余3nӖ模ß2问ඕÿ4Āo考察Ӗ模ß数学计ÿ能力2从oßöÿÿgࢡ，DeepSeek1豆包ÜKimi都ÿ出了详细ö计ÿ过程，并且计ÿ所ßÿÿ都ok确ö2而通O千问计ÿÿÿ有错误

þ 21ÿDeepSeekӖ模ß回ӓ数学计ÿ问ඕöÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 22ÿDee pSeekӖ模ß回ӓ数学计ÿ问ඕöÿÿ

2.计算去年和今年良及以下的人数：

3.根据占比变化建立方程：

$$ {\frac{100-1.2x}{100}}={\frac{100-x}{100}}-0.15 $$

4.解方程：

$$ \begin{array}{c}{\displaystyle\frac{100-1.2x}{100}=\frac{100-x}{100}-0.15}\ {\displaystyle100-1.2x=100-x-15}\ {\displaystyle-1.2x=-x-15}\ {\displaystyle-0.2x=-15}\ {x=75}\end{array} $$

5.确定今年考核结果为优的人数：

$$ 1.2x=1.2\times75=90 $$

6.计算两年考核结果均为优的最小人数：

$75+90-100=65,$

最终答案：

数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 24ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ数学计ÿ问ඕöÿÿ

þ 23ÿ豆包Ӗ模ß回ӓ数学计ÿ问ඕöÿÿ
数据g源ÿ豆包Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

步骤二：根据人数关系列方程

步骤三：求两年考核结果均为优的人数至少值

数据g源ÿ豆包Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

有100名员工去年和今年均参加考核，考核结果分为优、良、中、差四个等次。今年考核结果为优的人数是去年的1.2倍，今年考核结果为良及以下的人员占比比去年低15个百分点问两年考核结果均为优的人数至少为多少人？

设去年考核结果为优的人数为 $x$ ：则今年考核结果为优的人数为 ${1.2x}$ 去年考核结果为良及以下的人数为 $100-x$ 今年考核结果为良及以下的人数为 $100-1.2x$

根据题意，今年考核结果为良及以下的人员占比比去年低15个百分点，可以得到以下方程

$$ {\frac{100-1.2x}{100}}={\frac{100-x}{100}}-0.15 $$

化简方程，得到：

$$ 100-1.2x=100-x-15 $$

$$ 100-1.2x=85-x $$

$$ 15=0.2x $$

$$ x=75 $$

所以，去年考核结果为优的人数为75人，今年考核结果为优的人数为 $1.2\times75=90$

设两年考核结果均为优的人数为 $y$ ，则去年考核结果为优但今年考核结果不为优的人数为 $75-y$ 今年考核结果为优但去年考核结果不为优的人数为 $90-y_{\mathrm{{e}}}$ 因此，去年考核结果为良及以下的人数为 $^{25+}$ $(75-y)=100-y$ 今年考核结果为良及以下的人数为 $10+(90-y)=100-y。$

为了使两年考核结果均为优的人数最少，我们需要使去年考核结果为优但今年考核结果不为优的人数和今年考核结果为优但去年考核结果不为优的人数尽可能多。由于去年考核结果为优的人数为75人，今年考核结果为优的人数为90人，所以两年考核结果均为优的人数至少为：

$$ y=75+90-100=65 $$

因此，两年考核结果均为优的人数至少为65人

þ 25ÿKimiӖ模ß回ӓ数学计ÿ问 ඕöÿÿ
数据g源ÿ月之暗面官网，ڜ发证券发展研~中ß

þ 26ÿ通O千问Ӗ模ß回ӓ数学计ÿ 问ඕöÿÿ
数据g源ÿ通义千问官网，ڜ发证券发展研~中ß

ÿ三Ā针û程序开发场o，DeepS eek ಓr内容更符\开发者要n

4 nӖ模ßû于简单ÿ法ö代码ಓr能力ç近2问ඕÿ5Āo考察Ӗ模ß代码ಓr能力2从oßöÿÿgࢡ，4 nӖ模ß代码ಓröÿÿ较为ç近2在ÿÿ\ó方面，DeepSeek Ü通O千问Ӗ模ß会ûï一ÿ代码进行ì释，并且在最^ß会ë释ÿ法ßóö原v2豆包Ӗ模ßÜKimiӖ模ß在ಓr代码ö最^_ûÿ法原v进行了ë释，其中豆包Ӗ模ßöÿ法ë释较为详细

þ 27ÿDeepSeekӖ模ß代码ಓröÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 28ÿDeepSeekӖ模ß代码ಓröÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 29ÿ豆包Ӗ模ß代码ಓröÿÿ

在上述代码中：

首先定义了一个名为is_prime的函数，用于判断一个数是否为质数。函数接收一个参数num，如果num小于2，按照质数的定义，直接返回False，因为质数是大于1的自然数。然后通过一个for循环，从2开始到该数的平方根取整再加1（这是因为如果一个数不是质数，那么它一定可以分解成两个因数，其中至少一个因数小于等于它的平方根，通过判断到平方根位置就能确定是否为质数了），依次判断num能否被这些数整除，如果能被整除，说明不是质数，返回False，如果遍历完都没有能整除的情况，就返回True，表示该数是质数。

接着使用一个for循环遍历从1到100的所有数字，对于每个数字调用is_prime函数进行判断，如果是质数，就将其添加到prime_numbers列表中。

最后打印出prime_numbers列表，里面存储的就是1到100内的所有质数。

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þ 30ÿKimiӖ模ß代码ಓröÿÿ
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þ 31ÿ通O千问Ӗ模ß代码ಓröÿÿ
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þ 32ÿ通O千问Ӗ模ß代码ಓröÿÿ
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针û特定应用场oö程序开发，DeepSeekÜ豆包Ӗ模ß详细ë释Ü引ÿï一o程序开发ö原vÜ细节2问ඕÿ6Āo考察Ӗ模ß针ûß际业务场oöΩ程能力2在ßó最þ功能ö过程中，DeepSeekÜ豆包Ӗ模ß会ûßó程序开发ï一no骤进行详细ö引ÿÜë释，更òÿ于用wövë2而KimiÜ通O千问仅ÿ出了ßó程序ö代码，û于ï一oßóö过程以Û原vë释较少

þ 33ÿDeepSeekӖ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程
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þ 34ÿDeepSeekӖ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

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þ 41ÿKimiӖ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程
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数据g源ÿ月之÷面Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 44ÿ通O千问Ӗ模ßßóฉý开发功能ö程序开发过程
数据g源ÿ通O千问Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

ÿ四ĀDeepSeek ಓr文本ö质量符\行业଼均水଼

在文字创_功能上，通O千问ಓrö文本ÿ度较ÿ2问ඕÿ7Āo考察Ӗ模ß文字ಓrÜ描ÿ能力2针û季节描ÿö文本内容方面，4 nӖ模ß都能k照要n描ÿëwoË1气Y特点以Û人们öಓ活状a{2在ಓr文本ÿ度方面，Kimi Ӗ模ßಓr文字ö内容ÿ度O超过 600 字ĀDeepSeek Ü豆包Ӗ模ßö内容ÿ度ç近 700 字Ā而通O千问Ӗ模ßಓr内容ÿ度超过 1000 字2

请选择一个你最喜欢的季节，详细描述该季节的自然景观、气候特点以及人们的生活状态。

þ 45ÿDeepSeekӖ模ß文字创_ಓ rÿÿ

我最喜欢的季节是春天。春天是一个充满生机与希望的季节，它以其独特的自然景观、温和的气候和人们的生活状态深深吸引着我。

自然景观

春天的自然景观如同一幅生机勃勃的画卷。大地从冬日的沉睡中苏醒，万物开始复苏。树木抽出嫩绿的新芽，草地上点缀着各色野花，仿佛大自然在为新的一年铺上五彩斑斓的地毯。樱花、桃花、梨花竞相开放，花瓣随风飘落，宛如一场浪漫的花雨。河流解冻，溪水潺潺，鸟儿在枝头欢快地歌唱，仿佛在庆祝春天的到来。田野里，农民开始播种，一片片新绿的麦苗在阳光下茁壮成长，预示着丰收的希望。

气候特点

春天的气候温和宜人，既没有冬天的寒冷，也没有夏天的炎热。阳光温暖而不刺眼，空气中弥漫着泥土和花草的芬芳。春风轻拂，带来阵阵暖意，让人感到舒适和愉悦。春天的雨水滋润着大地，偶尔的春雨如丝如缕，给万物带来生机和活力。雨后的空气中充满了清新的气息，令人心旷神怡。

人们的生活状态

春天是一个充满活力和希望的季节，人们的生活状态也因此充满了积极向上的气息。农民们忙着播种，脸上洋溢着对丰收的期待。城市里的人们也开始脱下厚重的冬装，换上轻便的春装，走出家门，享受春天的美好。公园里，人们散步、跑步、骑自行车，孩子们在草地上玩要，老人们在长椅上晒太阳，整个社会都沉浸在一种和谐与愉悦的氛围中。春天也是一个适合旅行的季节，人们纷纷计划春游，去郊外踏青、赏花、野餐，感受大自然的魅力。

总结

春天是一个充满生机与希望的季节，它以其绚丽的自然景观、温和的气候和人们的生活状态，给人们带来了无尽的享受和感动。无论是新绿的嫩芽，还是盛开的花朵，都让人感受到生命的力量和自然的恩赐。春天，是我心中最美的季节。

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þ 46ÿ豆包Ӗ模ß文字创_ಓrÿÿ
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þ 49ÿ通O 千问Ӗ模ß文字创_ಓrÿÿ
数据g源ÿ通O千问Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

在文字创_功能上，通O千问ಓrö文本ÿ度较ÿ2问ඕÿ8Āo考察Ӗ模ß在w体应用场o中ö文字ಓr能力2针ûnÌ场oö文本内容方面，4 nӖ模ß都能k照要n描ÿ教育背o1þs经验Ün人优ÿ{，并且针û未ó供öïo}有空白ÿ用wë行修}2ÿw，通O千问ಓrö文本内容ÿ度明~高于其Þ 3 nӖ模ß，但在nÌ场o中，过于冗ÿö描ÿO{符\Ì场nïßg内容简mö要n

þ 50ÿDeepSeekӖ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

þ 51ÿDeepSeekӖ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ
数据g源ÿDeepSeek Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

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þ 56ÿ通O 千问Ӗ模ß在nÌ场oö文本ಓrÿÿ
数据g源ÿ通O千问Ûฉ，ڜ发证券发展研~中ß

通过û比DeepSeek1豆包1KimiÜ通O千问这四nӖ模ß回ӓ逻辑1数学1代码Ü文本{问ඕöӓ案2我们发ó，DeepSeek总体能力与其ÞӖ模ßþ当，但在逻辑ëvÜ代码ಓrক域w有ë¯特点2例如，在密文ë码ÿ务中，DeepSeekoท一ÿ出k确ӓ案öӖ模ßĀ而在代码ಓröÿ务中，DeepSeekÿ出ö代码ì释1ÿ法原vë释以Û开发流程ög引o最为y面ö2在文本ಓrÜ数学计ÿ能力方面，DeepSeek并未展ó出明~优于其ÞӖ模ß之处

三1数据与ÿ法Ï有எ力可待挖掘，ÿ力依旧O可或缺

ÿ一Ā数据与ÿ法Ï有எ力可待挖掘

在ÿ法方面，DeepSeek-V3öᅖ要亮点包ۃ

(1) 多专ÿ混\÷构ÿMoEĀ优化ÿ采用DeepSeekMoE ÷构，使用更细þ度ö专ÿÜ共ï专ÿ，通过辅û无损y负载均衡І略，ó高计ÿ效÷
(2) 多}எ在ì意力ݯ制ÿMLAĀÿß用MLA÷构，ûì意力¿|进行低秩联\Û缩，减少ëv时ö¿|ܯ存，同时û查ë_进行低秩Û缩，降低训练时öï活内存，在保持g能ö同时ó高了ëvÜ训练效÷2
(3) 多î牌预oÿMTPĀ目标ÿ设置 MTP目标，k展预oֳör多n未gî牌，增ஜ模ßö预o能力
(4) 高效ö训练框÷设计ÿ通过DualPipeÿ法ßó高效流水ÿ并行，通过重叠计ÿÜ通ï¶ÿó高训练效÷2同时UV{用 InfiniBandÿIBĀÜ NVLink ~ÿ，优化内存占用
(5) FP8混\精度训练框÷ÿó出ÿ于FP8数据格_ö细þ度混\精度训练框÷，通过V组量化1ó高累积精度{І略，在保证训练稳定gö同时ó高训练效÷，首次在超Ӗ规模模ß上验证了FP8训练ö有效g

在数据方面，DeepSeek-V3使用了14.8T高质量Ü多样化ö训练数据2y据DeepSeek-V3技o报^，þ比DeepSeek-V2，DeepSeek-V3ó升了数学ÜΩ程样本ö比例，并kӖ了中英语言之外ö多语言覆盖ֳö，优化数据处v流程以减少冗余并确保语ý库ö多样gÜ完整g，同时，采用了文档s包方法以维护数据完整g

DeepSeek-V3通过数据与ÿ法^面ö优化，Ӗ幅ó升ÿ力{用效÷，ßó了协同效应2在Ӗ规模MoE模ßö训练中，DeepSeek-V3采用了高效ö负载均衡І略1FP8混\精度训练框÷以Û通ï优化{一系W优化措施，~×降低了训练r本，以Û通过优化MoE专ÿ调度1引入冗余专ÿІ略1以Û通过ÿ上O文蒸জó升ëvg能2证明了模ß效ÿO仅依赖于ÿ力÷入，即使在|件Í源有Öö情况O，依托数据与ÿ法^面ö优化创新，Ïw可以高效{用ÿ力，ßó较}ö模ß效ÿ2

ÿ二Āÿ力o AI Ӗ模ßö发展动力，依旧O可或缺

DeepSeek-V3 通过高质量数据以Ûÿ法优化取ß了较}ö模ß效ÿ，但ÿ力oo让这些数据Üÿ法发挥_用öÍ源_ó

1. 从训练r本gࢡ，y据DeepSeek-V3技o报^，整n预训练¶ÿ总计³费 266.4
   OGPU小时2外òk展上O文ÿ度所需ö11.9OGPU小时Ü^训练ۛ费ö5000

GPU小时，总训练时间仅需278.8OGPU小时，假设H800 GPUö租用ÿ格oï小时2ÿ元，整体训练r本þ为557.6Oÿ元2w而，这一数字仅ý盖k_训练¶ÿör本，未包ۃ模ß÷构设计1ÿ法优化或数据处v{_期研~Ûí融ß验ö费用2

2. 从部署门槛gࢡ，一n完整öDeepSeek-V3部署单元ÿ需要íۛ数百块H800， û于|件设施ö要n较高

(1) Prefilling¶ÿÿ最小部署单元需要4n节点，ïn节点配备8nGPU，共需32nGPU2使用了多ý并行技o，同时通过冗余专ÿІ略ßó负载均衡，进一oó高计ÿ效÷2在ï块GPU上，除了原有ö8n专ÿ，ß额外增ò了1n冗余专ÿ2
(2) Decoding¶ÿÿ最小部署单元需要40n节点，ïn节点配备8nGPU，共需320nGPU2ïnGPU仅承担一n专ÿöÿ务，同时有64nGPU承担冗余专ÿö部署ÿ务

我们¯为，DeepSeek-V3ÿ力r本降低ö原因有n点2第一，DeepSeek-V3采用öDeepSeekMoEo通过参考了T类训练方法^优化ßrö，避开了行业内AIӖ模ß训练过程中öT类问ඕ2第二，DeepSeek-V3采用öMLA÷构可以降低ëv过程中ökvܯ存开໇，其训练方法在特定方Uö选ë_使ß其ÿ力r本有所降低

ÿ力依woë动Ӗ模ß发展ö核ß驱动力2与其Þ同规模模ßÿ如Llama 3 405B30.84MĀö训练r本þ比，DeepSeek-V3通过技o创新ÜÍ源优化，Ӗ幅降低了r本，展ó了ÿ力ö高效g2在ï技oïÿßrUV验证^，有望驱动þsAI应用öÿമ发展，应用ëv驱动ÿ力需n增ÿö因}_有望ßr增ஜ2|其在ß际应用中，ëv过程涉ÛrûӖ量ß时数据öÿമ处vÜ决І，Ïw需要ஜӖöÿ力支持

以Ӗ规模通用模ß为ÿ础，聚焦特定ক域û出ë¯特点ö模ß应用开发或许oO一¶ÿö商业化探索方U2DeepSeek-V3为未gӖ模ß技oö发展ó供了重要启发，未g或将从依赖Ӗ规模通用模ßïU发展一些更w特色1r本更低ö模ß，这些模ß可能更适\w体应用场o，随着这些特色模ßöOír熟，AI商业化ö¿际r本有望降低，将迎g更ڜ阔ö应用_o

四1风ÿó{

ÿ一ĀAIӖ模ß技o追赶Ü竞争ò剧ö风ÿ

DeepSeek采用öMLAÜMoE÷构ö训练方法为其ÞӖ模ß开发ó供了技o参考ÿ内AIӖ模ß或Ö\ë¯特点，òஜû数据{用Ü模ß优化ö效÷2技oö追赶或ò剧行业竞争aÿ2

ÿ二Āu于O游ಓaÜ使用ÿ境ö差异，商业化r功有O确定g

AIӖ模ß技o发展时间较ÿ，目_Ï处于商业化模_ö探索¶ÿ2u于O游ಓaÜ使用ÿ境ö差异，商业化r功有O确定g

ÿ三ĀAIಓr内容存在知Ï版权þÿö风ÿ

AIӖ模ßಓrö文字内容版权归^，目_我ÿ并未出óþs法ß法规进行明确清晰ö界定2AIӖ模ßಓr内容ç涉Û版权þÿ，或ÿ研发öղ~g一定法ß风ÿÜO确定g，从而影ÝAI应用ö开发Üëڜ

ڜ发计ÿݯ行业研~小组

Z 雪 峰 ÿ 首๼V÷^，东南Ӗ学工学û，中ÿ人民Ӗ学经济学}û，1997 年起先^在数ÿ IT 行业跨ÿ公û从事技o1ß营与ywù目ûv工_22010 年就Ì于招商证券研~发展中ß负¯计ÿݯ组行业研~工_，2014 年ò入ڜ发证券发展研~中ß
吴 祖 鹏 ÿ ÍýV÷^，中南Ӗ学wý工程学û，复旦Ӗ学经济学}û，曾先^ÿÌ于华ü证券1华ÿ证券，2021 年ò入ڜ发证券发展研~中ß
o [ 云 ÿ ÍýV÷^，ÿ南¯经Ӗ学Ñ融学}û，2022 年ò入ڜ发证券发展研~中ß2
| 源 ÿ ÍýV÷^，慕尼黑工业Ӗ学}û，2021 年ò入ڜ发证券，曾ÿÌ于 TUMCREATE ë动þ驶科技公û，负¯Ӗ数据þs工_
王 钰 翔 ÿ 研~\，õo比亚Ӗ学ß筹学}û，2024 年ò入ڜ发证券发展研~中ß
v 亚 敏 ÿ 研~\，北京Ӗ学Ñ融}û，2024 年ò入ڜ发证券发展研~中ß2

ڜ发证券—行业÷ÍÏ级ÿ明

买入ÿ 预期未来12个月内，股价表现强于大盘 $10%$ 以上持有ÿ 预期未来12个月内，股价相对大盘的变动幅度介于 $\cdot10%\sim+10%$ 卖出ÿ 预期未g 12 n月内，股ÿ表óర于Ӗ盘 $10%$ 以上

ڜ发证券—公û÷ÍÏ级ÿ明

买入 预期未g 12 n月内，股ÿ表óஜ于Ӗ盘 $15%$ 以上增持 预期未g 12 n月内，股ÿ表óஜ于Ӗ盘 $5%-15%$ 持有ÿ 预期未g 12 n月内，股ÿþûӖ盘öÛ动幅度介于- $-5%\sim+5%$ 卖出ÿ 预期未g 12 n月内，股ÿ表óర于Ӗ盘 $5%$ 以上

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法ßᅖ体ø明

本报告由广发证券股份有限公司或其关联机构制作，广发证券股份有限公司及其关联机构以下统称为“广发证券”。本报告的分销依据不同国家、地区的法律、法规和监管要求由广发证券于该国家或地区的具有相关合法合规经营资质的子公司/经营机构完成。
广发证券股份有限公司具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格，接受中国证监会监管，负责本报告于中国（港澳台地区除外）的分໇
ڜ发证券ÿະ港Ā经纪有Ö公ûw备ະ港证监会{复ö就证券ó供意Éÿ4 ÷牌照Āö牌照，ç×ະ港证监会监û，负¯本报^于中ÿະ港w{öV໇
本报^署]研~人\所持中ÿ证券业协会ìÝV÷^Í质ïoÜະ港证监会{复ö牌照ïo已于署]研~人\姓]处ë·

重要ø明

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3. 会员费用作为信息收集整理及运营之必须费用；
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研~人\制_本报^ö报酬标准依据研~质量1客wÏÿ1工_量{多ý因}确定，其影Ý因}亦包îڜ发证券ö整体经营w入，ï{经营w入部Vg源于ڜ发证券ö÷Í银行类业务

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本报^所óÛ证券可能O被Q许在某些ÿÿ或w{内出೒2请ì意，÷Í涉Û风ÿ，证券ÿ格可能会波动，因此÷Í回报可能会有所Û化，过ûö业绩并O保证未gö表ó2本报^ö内容1Ë点或þ议并未考虑ÿ_n别客wöw体÷Í目标1¯务状况Ü特殊需n，O应被Ï为û特定客ws于特定证券或Ñ融工wö÷Íþ议2本报^发送ÿ某客woÿ于ï客w被¯为有能力þûÏ估÷Í风ÿ1þû行使÷Í决І并þû承担þ应风ÿ

本报^所载Íýög源ÛË点ö出处ö被ڜ发证券¯为可靠，但ڜ发证券Oû其准确g1完整gZ出ÿ_保证2报^内容仅供参考，报^中öïo或所表¿Ë点O构r所涉证券买卖ö出ÿ或ëÿ2ڜ发证券Oû因使用本报^ö内容而引ôö损y承担ÿ_¯ÿ，除非法ß法规有明确规定2客wO应以本报^取代其þû判í或仅y据本报^Z出决І，如有需要，应先üë专业意É

ڜ发证券可发出其Û与本报^所载ïoO一ôÛ有O同ÿ论ö报^2本报^ßf研~人\öO同Ë点1ÉëÛV÷方法，并O代表ڜ发证券öû场2ڜ发证券ö໇೒人\1交易\或其Þ专业人û可能以n面或口}໹_，U其客w或ë营交易部门ó供与本报^Ë点þßö市场Ï论或交易І略，ڜ发证券öë营交易部门亦可能会有与本报^Ë点O一ô，甚óþßö÷ÍІ略2报^所载Íý1意ÉÛëo仅ßf研~人\于发出本报^当åö判í，可随时更}且无需÷行通^2ڜ发证券或其证券研~报^业务öþs董事1高级Ì\1V÷^Ü\工可能拥有本报^所óÛ证券ö权þ2在阅û本报^时，w件人应了ëþsö权þë·ÿç有Ā

本研究报告可能包括和/或描述/呈列期货合约价格的事实历史信息（“信息”）。请注意此信息仅供用作组成我们的研究方法/分析中的部分论点/依据/证据，以支持我们û所ÿþs行业/公ûöË点öÿ论2在ÿ_情况O，Û并Oÿ明{或÷{Ā与ະ港证监会第5 类×规û活动ÿ就期货\þó供意ÉĀ有s联或构r此活动2

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