1.1DeepSeek 公司诞生....... 4
1.2DeepSeek 里程碑事件.......4
1.3DeepSeek 的爆火....... 5
2.1DeepSeek 为什么被称为shock?......8
2.2DeepSeek 的技术创新在哪里?....11
2.3 技术细节之外的信心提升....... 12
3.1DeepSeek-V3 的模型实际成本几何?.....15
3.2GPU 为代表的算力需求是否会大幅下降?......16
图1:DeepSeek 里程碑事件.... 4
图2:DeepSeek-R1 发布后话题爆火.......5
图3:DeepSeek 概念占A 股成交额比例超过20% ....5
图4:DeepSeek 通用模型V3 性能达到行业领先水平......8
图5:DeepSeek 通用模型V3 成本优势明显......9
图6:DeepSeek 推理模型R1 性能达到行业领先水平......9
图7:DeepSeek-R1 价格优势明显.....10
图8:DeepSeekMOE 架构可以用更少的训练参数实现更好的性能表现......11
图9:DeepSeek-V2 通过MLA 机制实现了性能优势和成本降低.......12
图10:Scaling Law 中算力与AI 能力的关系.... 13
图11:DeepSeek 带动中国资本市场信心提升.... 14
图12:美国主要互联网企业资本支出金额(亿美元) ..... 16
图13:人类生成的公共文本数据将在2028 年耗尽....... 17
图14:OpenAI 模型参数规模快速靠近公共文本数据上限....18
表1:DeepSeek-V3 和DeepSeek-R1 比较....... 8
表2:DeepSeek-R1 蒸馏小模型本地化部署.....10
表3:DeepSeekMoE 的效率创新.......11
表4:国内外高端GPU 芯片性能比较...... 13
表5:DeepSeek 开发具备成本优势...... 14
表6:DeepSeek-V3 正式训练阶段成本拆分.....15
表7:DeepSeek-V3 隐性成本拆分.....15
表8:DeepSeek-V3 实际成本对比.....16
表9:主要细分行业模型参数规模....... 18
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