2025年1月27日行业报告

DeepSeek R1 发布，大模型格局预计发生重大变化

报告摘要

2025 年 1 月，国内人工智能初创公司 DeepSeek 正式发布最新开源模型DeepSeek-R1，在全球范围引发广泛关注与讨论。目前行业普遍认为 DeepSeek带来了两个里程碑性质的意义：1.算力成本投入表现出来的性能超出行业认知，用于训练的成本可能大大降低；2.开源路线对大公司闭源路线的底层颠覆。

技术性能卓越 DeepSeek-R1 采用 MIT 许可证开源，允许用户通过蒸馏技术训练其他模型。它的创新性体现在后训练阶段大规模应用强化学习技术，在标注数据极少的情况下，仍显著提升了模型推理能力。在数学、代码和自然语言推理等任务中，DeepSeek-R1 性能比肩 OpenAI o1 正式版 ，在一些第三方测试中表现优异，如在美国加州大学伯克利分校研究人员设立的聊天机器人竞技场(chatbotarena) 平台上，DeepSeek-R1 的性能表现位列前十。

成本优势显著，性价比极高 在成本方面，DeepSeek-R1 有着无可比拟的优势。此前发布的 DeepSeek-V3 仅使用 2048 颗英伟达 H800GPU，就完成了 6710 亿参数模型的训练，成本约为 560 万美元，远低于其他顶级模型的训练成本。而DeepSeek-R1 在运行成本上同样突出，输入费用仅为 0.55 美元/百万 tokens（缓存未命中），缓存命中时更是低至 0.14 美元/百万 tokens，输出费用仅为 2.19 美元/百万 tokens。相比之下仅为 OpenAIGPT-4o 输入费用同等情况下的，这使得DeepSeek-R1 未来可能成为预算敏感企业和团队的首选。

开源模式引领 DeepSeek-R1 的开源发布在国际 AI 社区激起千层浪。Meta 首席AI 科学家 Yann LeCun 表示，其成功证明了开源模型正超越闭源模型。与OpenAI 限制对其系统的访问以维护竞争优势不同，DeepSeek 允许全球企业和开发者共同开发和改进技术。这种开源策略为开发者提供了更多自由和灵活性，开发者能根据自身需求对模型进行调整和优化，极大地促进了技术社区的交流与创新。

突破外部限制，彰显创新力量 近年来，美国在芯片等领域对中国实施出口限制，试图打压中国 AI 发展。但 DeepSeek 依然构建出匹敌美国顶尖科技公司的 AI模型。OpenAI 前高管扎克・卡斯直言，美国的限制未能阻止 DeepSeek 的进步，资源限制反而激发了中国科研人员的创造力。DeepSeek-R1 的发布让怀疑论者重新评估中国的技术发展，也让美国决策者反思通过设置障碍确保领先地位的方法是否可行。

推荐标的逻辑：AI 部署成本降低 $\pmb{+}$ 运行成本降低，带动 AI 应用与云服务厂商需求落增加，建议关注：AI 应用落地：美图公司 1357.HK、汇量科技 1860.HK、第四范式 6682.HK；基础设施：金山云 3896.HK、万国数据 9698.HK

风险提示：地缘政治风险、技术迭代带来需求和供给变化风险等。

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1. DeepSeek 的核心特点

DeepSeek（深度求索）脱胎于幻方量化，后者作为中国顶尖的量化投资机构，早期储备了大量 GPU 算力资源（如 10,000 块英伟达 A100 芯片，消息来源“暗涌”公开资料），这为其大模型研发提供了硬件基础。

在 2024 年 12 月 26 日，Deepseek 就发布 V3 产品，其仅用 2.788M H800 GPU 小时、557 万美元的训练成本，就达到与 GPT-4o(训练成本 1 亿美元） 和 Claude Sonnet 3.5 等顶尖模型相当的性能，颠覆了人们对大模型训练需要巨额成本的认知。

2025 年 1 月 20 日仅仅不到一个月，Deepseek 发布 R1，性能与 OpenAI 的 o1 正式版持平并开源，在 Chatbot Arena 综合榜单上排名第三。公开信息显示，DeepSeek-R1 的性能可以与OpenAI 的最新模型相媲美，但其 API 服务的价格却仅为 Open AI 的三十分之一。这一极具竞争力的定价策略，可能会改变市场格局，迫使其他 AI 研发公司重新考虑其定价策略。DeepSeek 创造了两个里程碑性质的意义：1.算力成本投入表现出来的性能超出行业认知，用于训练的成本可能大大降低；2.开源路线对大公司闭源路线的底层颠覆。

图表 1：DeepSeek 业务里程碑

时间重要事件
2023年7月1日DeepSeek成立，总部位于杭州
2023年11月2日发布首个开源代码大模型DeepSeekCoder，支持多种编程语言的代码生成、调试和数据 分析任务
2023年11月29日推出参数规模达670亿的通用大模型DeepSeekLLM，包括7B和67B的base及chat版 本
2024年3月1日研发的MoE架构通过中国电子技术标准化研究院测评，在同等算力条件下推理效率达国
2024年5月7日发布第二代开源混合专家（MoE）模型DeepSeek-V2，总参数达2360亿，推理成本降至 每百万token仅1元人民币，性能达GPT-4级别
2024年12月26日发布DeepSeek-V3，总参数达6710亿，采用创新的MoE架构和FP8混合精度训练，训练 成本仅为557.6万美元，在聊天机器人竞技场（ChatbotArena）上排名第七，在开源 模型中排名第一
2025年1月20日发布新一代推理模型DeepSeek-R1，性能与OpenAI的01正式版持平，并开源，在Chatbot Arena综合榜单上排名第三
2025年1月26日DeepSeek登顶美区AppStore免费榜第六，超越GoogleGemini和MicrosoftCopilot 等产品
2025年1月27日在中美苹果应用商店的免费应用排行榜上超越OpenAI的ChatGPT，成为榜单第一

注：公开资料，国证国际研究整理

2. 为什么 Deepseek 的训练成本如此低

DeepSeek 的训练成本之所以如此低，主要得益于其在算法、工程优化和开源策略上的多项创新和高效实践。

技术创新与算法优化 DeepSeek 通过一系列技术创新显著降低了训练成本。例如，其多头潜在注意力机制（MLA）和自研 MoE（混合专家）算法，不仅提升了模型的推理效率，还大幅减少了显存占用和计算量。

工程化优化与高效架构设计 DeepSeek 采用了工程化优化策略，包括对模型架构的全方位创新，如提出新的 MLA 结构和独创的 DeepSeekMoESparse 结构。这些优化显著降低了显存占用和计算量，从而进一步降低了训练成本。

3. DeepSeek 鼓励开源，全球复刻狂潮反向验证

根据微信公众号信息平权的解读，DeepSeek R1 做到了以下几点突破：抛弃 PRM/ORM/MCTS，做完全无监督的 RL，免除大量标注过程数据；让模型自己探索，就能实现自发的长序列 CoT，和自我的反思（Aha Moment，某种 RL 能力的涌现）。在此之前，业内所有人（包括 Deepmind）都认为需要过程 reward 或标注才能做到这点。

图灵奖得主杨力昆（Yann Lecun）就 DeepSeekR1 的成功复刻在社交媒体 X 上表示“这一次，正是开源对闭源的胜利！”在没有顶级芯片的情况下，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek，或将威胁到美国的 AI 霸权，大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战。HuggingFace 团队官宣复刻 DeepSeek R1 所有 Pipeline，UC 伯克利的团队以 30 美元成本复刻 R1-Zero，港科大团队使用 8K 样本完成 7B 模型复刻，结果都十分出色。

图表 15：DeepSeek 开源模型逼近 o1 性能

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-70B70.086.794.565.2公众号·量子

资料来源：公众号量子位，国证国际研究


图表 16：图灵奖得主杨立昆评价
资料来源：公众号量子位，国证国际研究

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公司评级体系

收益评级：

买入 — 预期未来 6 个月的投资收益率为 $15%$ 以上；
增持 — 预期未来 6 个月的投资收益率为 $5%$ 至 $15%$ ；
中性 — 预期未来 6 个月的投资收益率为 $-5%$ 至 $5%$ ；
减持 — 预期未来 6 个月的投资收益率为 - $-5%$ 至- $-15%$ ；
卖出 — 预期未来 6 个月的投资收益率为 - $15%$ 以下。

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