计算机行业点评：DEEPSEEK开启模型平权时代 AI应用前景可期

　　事件概述
　　据IT 之家，近日深度求索正式发布DeekSeek-V3 及DeepSeek-R1 模型并同步开源，前者为6710 亿参数的专家混合模型，性能比肩GPT-4o 和Claude-3.5-Sonnet 等世界顶尖闭源模型；后者在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1 正式版，其API 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。
　　核心观点
　　DeepSeek-V3：FP8 精度以及框架优化，助推训练成本“向下”据《DeepSeek-V3 Technical Report》（DeepSeek-AI,2024），针对V3 模型，深度求索引入FP8 混合精度训练框架（首次验证其在极大规模模型上的有效性），通过FP8 计算和存储的支持，有效实现了加速训练和减少GPU 内存使用；框架方面，深度求索设计了DualPipe 算法，模型扩展后依然可保持固定的通信成本。V3 训练经济效益优异，预训练阶段的每万亿标记仅需180K H800 GPU 小时；若假设H800 GPU 租赁价格为每GPU 小时2 美元，总训练成本仅为557.6 万美元。
　　DeepSeek-R1：后训练（无SFT）及蒸馏，验证推理能力提升通路据《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs viaReinforcement Learning》（DeepSeek-AI,2025），R1 是基于R1-Zero 迭代而来，后者基于V3-Base 作为基础模型，并采用 GRPO 作为RL 框架，未经过监督微调（supervised fine-tuning，SFT）作为预处理步骤，仍展现了卓越的推理能力。R1 在R1-Zero 的基础上，融入冷启动数据微调及RL 训练后得到，表现达到OpenAI-o1-1217 水平。DeepSeek-R1-Zero 允许模型探索思维链（CoT）以解决复杂问题，亦是首次验证了大模型推理能力提升可以仅通过RL 而无需SFT，具有较强启示意义。在蒸馏方面，深度求索亦验证了“大”模型向“小”模型蒸馏所得到的较小密集模型表现优异。
　　模型平权时代到来，AI 下游应用有望进入快速增长期DeepSeek 为代表的厂商持续降低API 调用单价，同时国产模型性能持续提升，AI 模型进入普惠发展期，技术平权时代已然到来，下游应用侧公司有望以更低成本享受更强基座性能，增益其经营表现，AI 应用侧有望进入高速增长期。
　　投资建议
　　DeepSeek 引领新一轮LLM 性能及成本提质增效，有望带动AI 应用进入发力阶段，关注各垂直行业AI 进展，标的方面建议关注科大讯飞、金山办公、泛微网络、福昕软件、致远互联、润达医疗、焦点科技、润泽科技等。
　　风险提示
　　产业发展不及预期、政策推进力度不及预期、国产替代不及预期。
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