计算机

报告日期：2025 年 02 月 03 日

一文读懂 DeepSeek大模型行业专题报告

投资要点

❑ DeepSeek 是坚持技术创新的中国大模型，中国模型出圈。

DeepSeek 成立于 2023 年 7 月，由知名量化资管巨头幻方量化创立，其掌门人梁文锋是 DeepSeek 的创始人，在暗涌专访中，梁文峰谈到：“这一波浪潮里，我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。”根据 2 月 3 日 AI 产品榜数据，DeepSeek APP 上线 20 天日活超 2000 万。根据Appfigures 的数据显示（不包括中国的第三方应用商店），DeepSeek App 于 1 月 26日登上苹果 AppStore 全球下载榜榜首。根据 Sensor Tower 的研究，该应用在谷歌Play 商店美国区下载排行榜中位居榜首。Sensor Tower 数据显示，DeepSeek 在发布的前 18 天内累计下载量达 1600 万次。

DeepSeek 是搅动全球模型市场的一条鲶鱼，带来性能、价格、开源三重冲击。

1）性能比肩国际顶尖模型：DeepSeek R1 在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能可比肩 OpenAI o1 模型正式版。在 AIME 2024 数学基准测试中，DeepSeek R1 得分率为 $79.8%$ ，OpenAI o1 的得分率为 $79.2%$ ；在 MATH-500 基准测试中，DeepSeek R1 得分率为 $97.3%$ ，OpenAI o1 的得分率为 $96.4%$ 。

2）低成本颠覆市场格局：DeepSeek V3 整个训练过程仅用了不到 280 万个 GPU小时，相比之下，Llama 3 405B 的训练时长是 3080 万 GPU 小时。DeepSeek-V3的训练成本仅为约 557.6 万美元，而 GPT-4 等模型的训练成本则高达数亿美元。DeepSeek API 服务定价远低于 OpenAI，以输出为例，每百万输出 tokens 16 元（约 2.2 美元），GPT - o1 每百万输出 tokens 60 美元。

3）践行开源理念：DeepSeek-V3 和推理模型 DeepSeek-R1 均开源，R1 同步开源了其模型权重，并允许用户利用模型输出，通过模型蒸馏等方式训练其他模型。Meta 首席科学家杨立昆（Yann Lecun）对 DeepSeek 评论“开源模型正在超越专有模型”。

ToB 端应用、AI 端侧应用将最受益于大模型的开源趋势、成本降低、迭代加速。

春节期间，华为云、微软、英伟达、AWS 等厂商均已上线 DeepSeek 的模型服务。大模型是应用软件的基础设施之一，随着基础设施的能力提升和成本下降，我们将看到应用侧的百花齐放。除了 DeepSeek，豆包、Qwen、Kimi 等近 2 月都在快速升级迭代，月活提升，成本降低。我们认为，首先现有的 B 端应用将最先迎来 AI Agent，B 端应用有成熟的数据、场景，例如客服、营销类场景会较快布局活跃有效的智能代理服务。其次，随着低参数模型性能翻倍，将更适用于追求低能耗的端侧 AI 创新产品。

❑ 相关标的

AI 应用：金山办公、科大讯飞、焦点科技、彩讯股份、泛微网络、鼎捷数智、汉得信息、致远互联等。港股：迈富时、金蝶国际、明源云等

AI 端侧：中科创达、虹软科技、中兴通讯、润欣科技、乐鑫科技、兆易创新、移远通信、恒玄科技；

行业评级: 看好(维持)

分析师：刘雯蜀
执业证书号：S1230523020002
[email protected]
分析师：郑毅
执业证书号：S1230524070002
[email protected]
分析师：叶光亮
执业证书号：S1230524080010
[email protected]
分析师：陶韫琦
执业证书号：S1230524090010
[email protected]

❑ 风险提示

相关报告

1 《DeepSeek 领衔，国产大模型竞争力加速迭代》 2025.02.032 《OpenAI 发布 Operator，AI智能体实现跨越式进步》2025.01.243 《机构持股比例拐点向上 算力、鸿蒙获得增持》 2025.01.24

产品研发不及预期、市场需求不及预期、大模型商业落地不及预期。

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正文目录

1 版本有序落地，Deepseek-R1 性能比肩 OpenAI o1 正式版
2 DeepSeek产品技术特点..2.1 模型蒸馏增强小模型推理能力，视觉解耦统一多模态理解和生成 5
3 英伟达、微软等巨头携手 DeepSeek，推动 AI 落地革新 . 63.1 各科技巨头上线 DeepSeek，提供开发和推理服务 63.2 国产大模型推理能力提升，加速在应用端落地.
4 相关标的 ……….. 8
5 风险提示 8

图表目录

图 1：基于 DeepSeek-R1 输出蒸馏的小模型性能表现优异.
图 2：模型蒸馏技术架构… 5
图 3：基于 DeepSeek-R1 蒸馏的模型效果优于强化学习方法 5
图 4：基于 DeepSeek-R1 输出蒸馏的小模型性能表现优异. 6
图 5：秘塔 AI接入满血版 DeepSeek R1 推理模型… 8
图6：秘塔可通过数学建模预测“哪吒”电影票房.. 8

表 1： DeepSeek 模型各版本一览

1 版本有序落地，Deepseek-R1 性能比肩 OpenAI o1 正式版

模型厚积薄发，技术能力不断突破。DeepSeek（中文名为深度求索）成立于 2023年，是一家位于杭州的人工智能公司，为量化巨头幻方量化的子公司。公司自成立以来就不断研发迭代大模型，幻方目前拥有 1 万枚英伟达 A100 芯片，2023 年 4 月幻方宣布成立新组织，集中资源和力量，探索 AGI（通用人工智能）的本质，在一年多时间里进展迅速。

表1： DeepSeek 模型各版本一览

版本推出时间优点缺点竞品对标
DeepSeek- 2025/1/20 R1推理能力强：通过强化学习技术，推理能力比肩多模态任务支持有限：对多模态任务的支 OpenAl o1。 持仍不完善。 开源生态完善：遵循MITLicense，支持模型蒸应用场景受限：主要适用于科研、技术开OpenAl o1-mini
V3DeepSeek- 2024/12/26馏。 性能卓越：6710亿参数，激活370亿参数，在 知识类任务和数学推理上表现优异。 生成速度快：生成吐字速度从20TPS提升至 60TPS.发和教育。 训练资源要求高：尽管成本降低，但训练Qwen2.5、 仍需大量GPU资源。 多模态能力不足：未专门针对多模态任务Llama 3.1、 Claude 3.5、
V2.5开源与本地部署：开源原生FP8权重，支持本优化。 地部署。 性能强劲：2360亿参数，每个token激活210 亿个参数，性能优于前代。 的近百分之一。多模态能力有限：主要专注于语言任务。GPT-40
DeepSeek-2024年上 V2开源商用：完全开源，免费商用。 性能强劲：2360亿参数，每个token激活210 亿个参数，性能优于前代。 成本低：训练成本大幅降低，仅为GPT-4-Turbo推理速度有待提升：相比后续版本，推理：速度较慢。 多模态能力有限：主要专注于语言任务。
DeepSeek-2024 年1 V1 月半年的近百分之一。 开源商用：完全开源，免费商用。 强大的编码能力：预训练于2T标记，其中87%多模态能力有限：主要专注于编码和自然 1为代码，支持多种编程语言。速度较慢。 语言处理。 长上下文支持：支持高达128K标记的上下文窗推理能力不足：无法处理复杂逻辑推理任

资料来源：彩云之南公众号，浙商证券研究所

DeepSeek 的产品体系不断丰富，每个模型都在不同的领域和任务中展现出了独特的优势和性能特点。随着时间的推移，DeepSeek 在不断优化模型性能的同时，也在推动着人工智能技术的发展和应用。

从版本迭代来看，公司历经一年已然迭代多个版本，目前模型能力可比肩 OpenAI o1-mini，从下载量来看，根据 AI 产品榜数据显示，DeepSeek 成为全球增速最快 AI 应用，上线 20 天日活突破 2000 万。

2 DeepSeek 产品技术特点

2.1 模型蒸馏增强小模型推理能力，视觉解耦统一多模态理解和生成

DeepSeek 采用模型蒸馏技术，极大提升模型推理能力。DeepSeek 官方技术文档显示，研究人员使用 DeepSeek 模型遴选了 80 万个样本，并且基于 DeepSeek-R1 模型的输出对阿里 Qwen 和 Meta 的 Llama 开源大模型进行微调。评测结果显示，基于 DeepSeek-R1 模型蒸馏的 32B 和 70B 模型在多项能力上可对标 OpenAI o1-mini 的效果。DeepSeek 研究结果表明，蒸馏方法可以显著增强小模型的推理能力。

图1： 基于 DeepSeek-R1 输出蒸馏的小模型性能表现优异

AIME 2024 pass@1AIME 2024 cons@64MATH- 500 pass@1GPQA Diamond pass@1LiveCodeBench pass@1CodeForces rating
GPT-40-05139.313.474.649.932.9759.0
Claude-3.5-Sonnet-102216.026.778.365.038.9717.0
o1-mini63.680.090.060.053.81820.0
QwQ-32B44.060.090.654.541.91316.0
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B28.952.783.933.816.9954.0
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B55.583.392.849.137.61189.0
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B69.780.093.959.153.11481.0
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B72.683.394.362.157.21691.0
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B50.480.089.149.039.61205.0
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B70.086.794.565.257.51633.0

资料来源：DeepSeek 官网，浙商证券研究所

DeepSeek 采用蒸馏技术得到的模型效果优于同等条件下使用强化学习（RL）的效果。技术文档显示，DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B 模型是研究人员在 Qwen-32B-Base 模型基础上使用数学、代码、STEM 数据进行超过 10,000 步的 RL 训练得到，其各项测评结果均差于 DeepSeek-R1 模型通过蒸馏得到的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型。考虑 RL 方法需要大量的计算资源，蒸馏方法在性能和性价比方面均呈现出显著的优势。


图2： 模型蒸馏技术架构
资料来源：Medium，浙商证券研究所

图3： 基于 DeepSeek-R1 蒸馏的模型效果优于强化学习方法

ModelAIME2024MATH-500 pass@1GPQA Diamond pass@1LiveCodeBench pass@1
pass@1cons@64
QwQ-32B-Preview50.060.090.654.541.9
DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B47.060.091.655.040.2
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B72.683.394.362.157.2

资料来源：DeepSeek 官方技术文档，浙商证券研究所

Janus-Pro 是 DeepSeek 发布的一款统一多模态理解与生成的创新框架，通过解耦视觉编码的方式，极大提升了模型在不同任务中的适配性与性能。其中，Janus-Pro 的 SigLIP编码器专门负责理解图像，能提取图像的高层语义特征，并关注图像的整体含义和场景关系；而 VQ tokenizer 编码器，专门用于创作，将图像转换为离散的 token 序列，这样架构创新使得 Janus-Pro 在 7B 参数规模下，仅用 32 个节点、256 张 A100 和 14 天的时间就完成训练并取得出色性能表现。


图4： 基于 DeepSeek-R1 输出蒸馏的小模型性能表现优异
资料来源：和讯网，浙商证券研究所

3 英伟达、微软等巨头携手 DeepSeek，推动 AI 落地革新

3.1 各科技巨头上线 DeepSeek，提供开发和推理服务

国内外芯片厂商和云服务厂商迅速响应，纷纷接入 DeepSeek 模型，在海外，以英伟达、微软、亚马逊为首的科技巨头率先采用 DeepSeek，在国内，腾讯云和华为云已经上线DeepSeek 相关服务。

英伟达：2025 年 1 月 31 日，英伟达（NVIDIA）宣布，NVIDIA NIM 已支持使用 DeepSeek - R1。英伟达官网同日发文指出，为助力开发者安全试验这些功能并构建专属代理，DeepSeek - R1 模型已作为 NVIDIA NIM 微服务预览版上线。

微软：2025 年 1 月 30 日，微软宣布已将 DeepSeek - R1 正式纳入 Azure AIFoundry，成为该企业级 AI 服务平台的一部分。微软强调，DeepSeek - R1 模型已通过 “严格的红队测试与安全评估”，并历经 “模型行为自动化检测与广泛的安全审查” 以降低潜在风险。后续，微软还会持续评估该模型，或进行调整优化以提升其准确度和审查机制。

亚马逊：2025 年 1 月 31 日，亚马逊表示 DeepSeek - R1 模型已可在 AmazonWeb Services 上使用，这一合作彰显了 DeepSeek 模型在云计算场景中的价值，有助于亚马逊为用户提供更具创新性和高效性的 AI 技术，提升用户在电商、数据分析等领域的体验，推动业务发展。

腾讯云：2025 年 2 月 2 日，腾讯云宣布将 DeepSeek-R1 大模型一键部署至其HAI 平台，开发者仅需 3 分钟即可完成接入。这一举措降低了开发者使用DeepSeek-R1 模型的门槛，使得更多基于该模型的创新应用能够快速开发和部署。借助腾讯云 HAI 平台的强大算力和丰富的生态资源，DeepSeek-R1 模型有望在内容创作、智能客服、数据分析等多个领域发挥更大的作用，为腾讯云的用户提供更加智能化的服务。

华为云：2025 年 2 月 1 日，硅基流动和华为云团队联合首发并上线基于华为云昇腾云服务的 DeepSeekR1/V3 推理服务。基于华为云昇腾云服务强大的算力支持，此次合作推出的推理服务能够充分发挥 DeepSeekR1/V3 模型的优势，为科研、医疗、工业制造等多个行业提供高效、精准的 AI 推理能力。

3.2 国产大模型推理能力提升，加速在应用端落地

DeepSeek 最新版模型展现出来的优异能力，表明国内大模型推理能力提升到一个新的阶段，大模型在各领域的应用有望加速加速落地。我们认为，DeepSeek 给 AI 研究和企业端应用都将带来革新。

在 AI 研究与学术领域：DeepSeek AI 推动大规模语言模型的进化，为未来的 AI 研究提供了新方向；提升 AI 可解释性，使开发者更容易理解模型的决策逻辑；加速自然语言处理（NLP）任务的突破，如文本生成、情感分析、机器翻译等。

在企业应用端，我们认为：首先现有的 B 端应用将最先迎来 AI Agent，B 端应用有成熟的数据、场景，例如客服、营销类场景会较快布局活跃有效的智能代理服务。其次，随着低参数模型性能翻倍，将更适用于追求低能耗的端侧 AI 创新产品。

以秘塔 AI 搜索为例，在融合 DeepSeek-R1 后，实现了 “国产最强推理 $^+$ 全网实时搜索 $^+$ 高质量知识库” 的结合，在多个方面利用 DeepSeek 技术提升用户体验：

处理复杂问题：借助 DeepSeek-R1 强大的复杂推理能力，结合自身的联网检索和海量知识库 / 论文数据，处理复杂查询。在预测《哪吒 2》票房成绩时，能结合海量搜索材料，考虑多个变量因素，确定基准数据和关键影响因素，构建数学模型进行预测 ，还能实时联网获取最新票房及各方预测结果。

提升专业知识查询能力：在查询专业知识时，如 OpenAI 模型进展相关问题，秘塔 AI 搜索可利用 DeepSeek 的推理能力深入分析资料。它能准确找出 2024 年以来 OpenAI 发布的模型及其技术突破，并总结出推理能力、多模态交互、效率优化、视频生成技术等四大技术突破方向，还提及市场竞争态势等信息，且提供具体引用细节。

优化搜索结果质量：对接 DeepSeek-R1 的推理能力后，秘塔 AI 搜索可以更准确地理解用户查询意图，处理多条件筛选、语义模糊等复杂查询，返回更快速、相关、精准的信息结果。同时，通过分析信息来源和内容逻辑性，过滤谣言等虚假信息，增强搜索结果的真实性和可靠性。

助力深度知识挖掘：让 DeepSeek-R1 拥有 AI 联网搜索及背后的高质量索引库，能够实时查询最新资料，全网搜罗、分析各种论文并形成思维导图汇总，满足用户从查询一项研究 / 技术的最新进展到纵观一个学科技术发展历程等多样需求。


图5： 秘塔 AI 接入满血版 DeepSeek R1 推理模型
资料来源：秘塔 AI 搜索官网，浙商证券研究所


图6： 秘塔可通过数学建模预测“哪吒”电影票房
资料来源：秘塔 AI 搜索官网，浙商证券研究所

4 相关标的

AI 应用：金山办公、科大讯飞、焦点科技、彩讯股份、泛微网络、鼎捷数智、汉得信息、致远互联等。港股：迈富时、金蝶国际、明源云等

AI 端侧：中科创达、虹软科技、中兴通讯、润欣科技、乐鑫科技、兆易创新、移远通信、恒玄科技；

5 风险提示

产品研发不及预期：如果 DeepSeek 大模型或者大模型应用研发不及预期，可能影响对算力的需求和应用的落地

市场需求不及预期：如果市场需求不足，则影响对算力需求及 AI 应用推广。

大模型商业落地不及预期：如果大模型未能找到足够多的商业落地场景，则可能影响大模型的盈利并影响产业界对大模型乃至算力的投资。

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股票投资评级说明

以报告日后的 6 个月内，证券相对于沪深 300 指数的涨跌幅为标准，定义如下：

1.买 入 ：相对于沪深 300 指数表现 $+20%$ 以上；
2.增 持 ：相对于沪深 300 指数表现 $+10%\sim+20%$ ；
3.中 性 ：相对于沪深 300 指数表现 $-10%\sim+10%$ 之间波动；
4.减 持 ：相对于沪深 300 指数表现 $-10%$ 以下。

行业的投资评级：

以报告日后的 6 个月内，行业指数相对于沪深 300 指数的涨跌幅为标准，定义如下：
1.看 好 ：行业指数相对于沪深 300 指数表现 $+10%$ 以上；
2.中 性 ：行业指数相对于沪深 300 指数表现 $-:10%\sim:+:10%$ 以上；
3.看 淡 ：行业指数相对于沪深 300 指数表现 $-10%$ 以下。
我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重。
建议：投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者不应仅仅依靠投资评级来推断结论。

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