源达研究报告："低成本、高性能、强推理"三位一体，DeepSeek驱动高质量模型平价化

投资要点

DeepSeek模型密集更新，用户数将持续高速增长

自2024年起，DeepSeek在AI领域迅速崛起并不断迭代。2024年12月底至2025年1月底，更新尤为密集，发布了参数众多且性能提升的V3、支持思维链输出和模型训练的R1，以及深耕图像领域的视觉和多模态模型。2024年12月底到2025年1月底，全球用户数从34.7万激增至1.19亿。与ChatGPT相比，DeepSeek仅用一年多就达到ChatGPT两年的用户规模，在国内1月跃居月均活跃用户数榜首，APP下载量也大幅增长。

DeepSeek具备低成本、高性能、强推理三大特点

DeepSeek-V3通过算法创新和工程优化大幅提升模型效率，从而降低成本，提高性价比。DeepSeek-V3训练成本仅为557万美元，耗时不到两个月。DeepSeek通用及推理模型成本相较于OpenAI等同类模型大幅下降。DeepSeek-R1在继承了V3的创新架构的基础上，在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，自动选择有价值的数据进行标注和训练，减少数据标注量和计算资源浪费，并在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，DeepSeek在AIME2024测评中上获得79.8%的pass@1得分，略微超过OpenAI-o1；在MATH-500上，获得了97.3%的得分，与OpenAI-o1性能相当，并且显著优于其他模型。

DeepSeek驱动模型平价化，建议关注算力、AI应用和端侧的投资机会

1）算力：随着更多用户对DeepSeek的使用，以及未来更多AI应用的不断涌现，对算力的需求呈现出几何级增长趋势。AI技术的进步，虽然模型效率提高了，但不断增长的用户和应用数量，却对算力资源提出了更高要求，消耗也随之剧增。2）B端应用：AIAgent正在对传统SaaS应用进行全面重构。与传统知识库结构化管理模式相比，AIAgent的向量数据库具备强大的自主学习能力，能够自动理解文档内容，实现更加高效的知识管理，为企业的数字化转型提供了有力支持。C端应用：作为生成式AI的重要商业化应用，AIAgent在电商、教育、旅游、酒店以及客服等多个行业得到了广泛应用。3）端侧：AI正在内容、应用、硬件、生态上影响世界，AIAgent已从“数字”走向“具身”；随着市场发展，大模型更广泛地接入硬件产品，做好软硬件协同发展是未来竞争的关键。

投资建议

1）建议关注以国产算力和AI推理需求为核心的算力环节，尤其是IDC、服务器、国产芯片等算力配套产业，推荐海光信息、浪潮信息。2）DeepSeek迅速集成进各云厂商的平台中，直接拉高模型能力下限，AI应用开发提速升级。建议关注：B端：鼎捷数智、用友网络；C端：金山办公。3）小模型能力提升促进了端侧模型部署，我们看好AI终端作为新一代计算平台爆发可能。建议关注：科大讯飞、立讯精密、歌尔股份。

风险提示

AI产业商业化落地不及预期的风险、市场竞争加剧风险、政策不确定性风险。

一、“低成本、高性能、强推理“三位一体，DeepSeek模型持续迭代升级

1．DeepSeek模型密集更新，用户数将持续高速增长

自2024年起，DeepSeek在AI领域迅速崛起并不断迭代。从年初发布初始版本，到后续融入数学、视觉语言技术的版本，技术实力稳步提升。2024年12月底至2025年1月底，更新尤为密集，发布了参数众多且性能提升的V3、支持思维链输出和模型训练的R1，以及深耕图像领域的视觉和多模态模型。

表1：DeepSeek持续迭代升级

时间

模型名称

模型类型

主要特点

2024/1/5

DeepSeekLLM

通用语言模型

首次亮相的大型语言模型，标志着DeepSeek在自然语言处理领域的初步探索。

2024/2/5

DeepSeek-Math

数学专用模型

专注于数学问题解决能力，提升逻辑推理和复杂数学任务处理性能。

2024/3/11

DeepSeek-VL

多模态模型

引入视觉语言融合技术，支持图像与文本的联合理解，拓展多模态应用场景。

2024/5/7

DeepSeek-V2

语言生成模型

优化语言生成流畅度与准确性，显著提升文本输出的自然度和逻辑性。

2024/6/17

DeepSeek-Coder-DeepSeek-VL2

代码生成/多模态模型

强化代码生成能力与多模态交互功能，支持编程任务和跨模态内容生成。

2024/10/17

DeepSeek-Janus

多语言跨领域模型

支持多语言处理与跨领域任务，增强模型的泛化能力。

2024/12/26

DeepSeek-V3

综合性能优化模型

提升模型综合性能，优化训练策略与架构设计，为后续版本奠定基础。

2025/1/20

DeepSeek-R1

推理优化模型

采用混合专家（MoE）架构，动态路由技术使推理成本仅为GPT-4Turbo的17%，在多个基准测试中超越OpenAIo1模型。

2025/1/27

DeepSeek-Janus-Pro

多模态专业模型

高级版本多模态模型，优化训练策略与数据规模，击败DALL-E3和StableDiffusion，支持文本到图像的稳定生成。

DeepSeek更新效果显著，用户数量爆发式增长。2024年12月底到2025年1月底，全球用户数从34.7万激增至1.19亿。2月8日，国内APP端日活3494万，海外3685万，全球Web端4800万。与ChatGPT相比，DeepSeek仅用一年多就达到ChatGPT两年的用户规模，在国内1月跃居月均活跃用户数榜首，APP下载量也大幅增长。

基于当前发展态势，DeepSeek未来用户数还会高速增长。它技术实力强，R1模型媲美ChatGPT-o1；技术路径巧妙，推理成本仅为GPT-4Turbo的17%；开源与闭源双轨战略，满足不同用户需求；云服务厂商上线其大模型，芯片厂商完成适配，手机、汽车企业接入，应用场景不断拓展，有望在AI领域占据重要地位。

图1：DeepSeek：全球增速最快的AI应用

图2：DeepSeek：增长1亿用户所用时间最短的AI应用

2．低成本：DeepSeek位于模型性价比最优范围，较OpenAI等同类模型大幅下降

DeepSeek-V3通过算法创新和工程优化大幅提升模型效率，从而降低成本，提高性价比。1）从算法创新层面来看，DeepSeek-V3采用了自主研发的MoE架构，总参数量达671B，每个token激活37B参数，实现多维度对标GPT-4o。其稀疏专家模型MoE，拓展至256个路由专家加1个共享专家，每个token激活8个路由专家、最多被发送到4个节点，并引入冗余专家部署策略，实现推理阶段MoE不同专家间的负载均衡，还提出无辅助损失的负载均衡策略，减少性能下降。此外，多头注意力机制MLA围绕推理阶段的显存、带宽和计算效率展开，通过创新底层软件架构，引入数学变换减少kvcache内存占用，缓解transformer推理时的显存和带宽瓶颈，优化注意力计算方式，进一步提高效率。同时，采用创新训练目标MTP，让模型训练时一次性预测多个未来令牌，扩展预测范围，增强对上下文的理解能力，优化训练信号密度，将推理速度提升1.8倍。2）在工程优化方面，DeepSeek-V3创新性地大范围落地FP8+混合精度策略，计算精度从主流的FP16降到FP8，保留混合精度策略，在重要算子模块保留FP16/32保证准确度和收敛性，兼顾模型稳定性和降低算力成本。3）在解决通信瓶颈问题上，采用DualPipe高效流水线并行算法，实现接近于0的通信开销。

一系列的创新与优化，使得DeepSeek-V3训练成本仅为557万美元，耗时不到两个月。根据论文，DeepSeek-V3正式训练成本仅为557.6万美元。在预训练阶段，每训练一万亿个标记的DeepSeek-V3仅需18万H800GPU小时，即在DeepSeek拥有的2048块H800GPU集群上仅需3.7天。加上266.4万GPU小时预训练、119万GPU小时上下文长度扩展、5000GPU小时后期训练，得出DeepSeek-V3的完整训练仅需278.8万GPU小时。假设H800GPU的租赁价格为GPU小时2美元，总训练成本仅为557.6万美元。

图3：DeepSeek-V3模型架构

图4：DeepSeek-V3DualPipe调度策略

图5：DeepSeek-V3混合精度框架

DeepSeek通用及推理模型成本相较于OpenAI等同类模型大幅下降。1）通用模型：DeepSeek-V3模型API服务定价调整为每百万输入tokens0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens8元。此外，V3模型设置长达45天的优惠价格体验期：2025年2月8日前，V3的API服务价格仍保持每百万输入tokens0.1元（缓存命中）/1元（缓存未命中），每百万输出tokens2元。2）推理模型：DeepSeek-R1模型API服务定价为每百万输入tokens1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens16元。

表2：不同大模型API服务定价对比

大模型名称

API服务定价

DeepSeek

DeepSeek-V3：每百万输入tokens0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens8元DeepSeek-R1：每百万输入tokens1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens16元（2月9日前优惠期减半）

ChatGPT

GPT-4Turbo：输入每百万tokens约70元o3-mini：价格较前代降低63%

通义千问

文本模型：qwen2-72b-instruct：输入价格为0.005元/1，000tokens，输出价格为0.01元/1，000tokensqwen1.5-110b-chat：输入价格为0.007元/1，000tokens，输出价格为0.014元/1，000tokensqwen-72b-chat：输入和输出价格均为0.02元/1，000tokens视觉理解模型：Qwen-VL-Plus：输入价格为0.0015元/千tokensQwen-VL-Max：输入价格为0.003元/千tokens

文心一言

将于4月1日0时起全面免费

豆包

后付费模式：以豆包通用模型pro-32k为例，推理输入0.0008元/千Tokens、推理输出0.002元/千Tokens，模型推理的综合价格为0.001元/千Tokens预付费模式：以豆包通用模型pro-32k为例，10KTPM的包月价格为2000元，平均价格为0.0046元/千Tokens

kimi

开放平台多模态图片理解模型：moonshot-v1-8k-vision-preview：每1Mtokens价格12元moonshot-v1-32k-vision-preview：每1Mtokens价格24元moonshot-v1-128k-vision-preview：每1Mtokens价格60元上下文缓存：Cache创建费用：24元/MtokenCache存储费用：5元/Mtoken/分钟Cache调用费用：0.02元/次

图6：DeepSeek-V3位于模型性能/性价比最优范围

图7：o1类推理模型输入输出价格

3．高性能&强推理：Deepseek算法能力突出，模型性能跻身世界前列

DeepSeek-R1在继承了V3的创新架构的基础上，在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，自动选择有价值的数据进行标注和训练，减少数据标注量和计算资源浪费，并在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，DeepSeek在AIME2024测评中上获得79.8%的pass@1得分，略微超过OpenAI-o1；在MATH-500上，获得了97.3%的得分，与OpenAI-o1性能相当，并且显著优于其他模型。

图8：DeepSeek模型性能优异

DeepSeek的蒸馏技术显著提升小模型推理能力。据DeepSeek-V3的技术文档，该模型使用数据蒸馏技术生成的高质量数据提升了训练效率。通过已有的高质量模型来合成少量高质量数据，作为新模型的训练数据，从而达到接近于在原始数据上训练的效果。DeepSeek发布了从15亿到700亿参数的R1蒸馏版本。这些模型基于Qwen和Llama等架构，表明复杂的推理能力可以被封装在更小、更高效的模型中。蒸馏过程包括使用由完整DeepSeek-R1生成的合成推理数据对这些较小的模型进行微调，从而在降低计算成本的同时保持高性能。让规模更大的模型先学到高水平推理模式，再把这些成果移植给更小的模包。

图9：蒸馏技术原理

图10：DeepSeek蒸馏小模型超越OpenAIo1-mini

二、DeepSeek驱动模型平价化，建议关注算力、AIAgent和端侧的投资机会

1．DeepSeek驱动模型平价化，算力需求大幅增长

DeepSeek的爆火使得“杰文斯悖论”这一经济学名词受到关注。“杰文斯悖论”由经济学家威廉・斯坦利・杰文斯于1865年提出。当时，英国面临煤炭资源可能耗尽的担忧，人们认为提高煤炭使用效率能缓解资源短缺。但杰文斯却指出，技术进步带来的效率提升，反而会导致资源消耗的增加。例如，当煤炭动力技术效率提高，意味着能以更低成本获取更多能量，这会促使更多依赖煤炭能源的产业兴起，如工厂、火车、轮船等，进而刺激煤炭需求大幅增长，加速煤炭资源的消耗。

DeepSeek爆火使得更多用户开始使用AI服务，如同打开了AI应用需求的“潘多拉魔盒”。随着更多用户对DeepSeek的使用，以及未来更多AI应用的不断涌现，对算力的需求呈现出几何级增长趋势。AI技术的进步，就像曾经煤炭动力技术的提升，虽然模型效率提高了，但不断增长的用户和应用数量，却对算力资源提出了更高要求，消耗也随之剧增。

DeepSeek用户量大幅攀升，面临服务器资源不足的问题。目前网站已经暂停API充值，显示“当前服务器资源紧张，为避免对您造成业务影响，我们已暂停API服务充值。存量充值金额可继续调用，敬请谅解”。我们在使用时也发现，网页deepseek问答经常反馈“服务器繁忙，请稍后再试”。

图11：DeepSeek显著提升了算力利用效率

图12：DeepSeek面临服务器资源不足的问题

建议关注以国产算力和AI推理需求为核心的算力环节，尤其是IDC、服务器、国产芯片等算力配套产业，推荐海光信息、浪潮信息。

2．AIAgent市场空间广阔，B端、C端应用大有可为

DeepSeek迅速集成进各云厂商的平台中，直接拉高模型能力下限，AI应用开发提速升级。在AI领域蓬勃发展的当下，1月20日深度求索推出的大模型DeepSeek-R1凭借其在数学、代码、自然语言推理等任务上比肩OpenAIo1模型正式版的出色性能，以及MIT许可协议下支持免费商用、任意修改和衍生开发的优势，迅速成为了海内外各大云厂商的宠儿。截至2月5日，华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云等国内主流云平台，以及亚马逊AWS、微软Azure等国际云巨头纷纷宣布将DeepSeek迅速集成进各自的平台中。比如腾讯云将R1大模型一键部署至高性能应用服务HAI上，开发者仅需3分钟就能接入调用，还推出“开发者大礼包”，实现DeepSeek全系模型一键部署；阿里云PAIModelGallery支持云上一键部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。这种广泛且迅速的集成，直接拉高了模型能力下限。以往一些受限于基础模型能力不足而难以实现的复杂功能，在集成DeepSeek后得以轻松达成。众多企业借助这些集成了DeepSeek的云平台，在开发AI应用时，从模型搭建到功能实现的周期大幅缩短，开发效率显著提升，实现了AI应用开发的提速升级。

表3：国内外云厂商接入DeepSeek模型

厂商名称

接入时间

相关信息

华为云

2025/2/1

联合硅基流动首发并上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeekR1/V3推理服务

腾讯云

2025/2/2

支持一键部署DeepSeek-R1模型，开发者仅需3分钟即可完成模型的启动和配置

阿里云

2025/2/3

PAIModelGallery支持云上一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型

百度智能云

2025/2/3

千帆平台正式上架DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，并推出超低价格方案及限时免费服务

火山引擎

2025/2/4

全面支持DeepSeek系列大模型，包括V3和R1等不同尺寸的模型

京东云

2025/2/4

正式上线DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，支持公有云在线部署、专混私有化实例部署两种模式

天翼云

2025/2/5

在其智算产品体系中全面接入DeepSeek-R1模型

微软Azure

2025/1/30

用户可以在AzureAIFoundry和GitHub上部署DeepSeek-R1模型

亚马逊AWS

2025/1/30

用户可以在AmazonBedrock和AmazonSageMakerAI中部署DeepSeek-R1模型

英伟达

2025/1/31

DeepSeek-R1模型登陆NVIDIANIM，在单个英伟达HGXH200系统上，完整版DeepSeek-R1671B的处理速度可达每秒3872Token

AIAgent市场空间广阔，B端、C端大有可为。根据头豹研究院，2023年我国AIAgent市场规模达到了554亿元，预计到2028年，这一数字将攀升至8520亿元，年均复合增长率高达72.7%。其中，垂直领域的AIAgent更是异军突起，迅速成为科技行业的焦点。业内人士预测，垂直领域的AI代理市场规模有望达到SaaS的十倍，甚至可能催生出超过3000亿美元估值的独角兽企业。

从市场应用层面来看，AIAgent的价值主要体现在ToC端和ToB端两个方面。1）B端场景：AIAgent正在对传统SaaS应用进行全面重构。与传统知识库结构化管理模式相比，AIAgent的向量数据库具备强大的自主学习能力，能够自动理解文档内容，实现更加高效的知识管理，为企业的数字化转型提供了有力支持。2）C端场景：作为生成式AI的重要商业化应用，AIAgent在电商、教育、旅游、酒店以及客服等多个行业得到了广泛应用。通过智能化的交互服务，AIAgent不仅提升了用户体验，还推动了传统行业的升级转型，为消费者带来了更加便捷、个性化的服务。

DeepSeek迅速集成进各云厂商的平台中，直接拉高模型能力下限，AI应用开发提速升级。建议关注：B端：鼎捷数智、用友网络；C端：金山办公。

3．DeepSeek引领开源技术生态，低成本高性能利好端侧AI爆发

AI正在内容、应用、硬件、生态上影响世界，AI智能体已从“数字”走向“具身”；随着市场发展，大模型更广泛地接入硬件产品，做好软硬件协同发展是未来竞争的关键。

图13：AI智能体“数字化”走向“具身化”示意

AIPC

AIPC凭借高性能硬件和生产力属性有望成为端侧模型落地首站。AIPC的关键特性在于，通过在本地运行大模型，以更具定制性、高效性和安全性的方式，满足用户个性化需求。早期，AIPC已能实现文生文、文生图、自动报告生成以及AI本地知识库等功能，但鉴于当时模型能力存在一定局限，普遍采用云+端混合模型方案。随着DeepSeek模型性能的提升，其应用范围也在不断拓展。联想、华为等知名品牌厂商敏锐捕捉到这一技术优势，纷纷将Deepseek接入自家系统。这一举措，使得用户在使用这些品牌的设备时，能够获得更加智能、便捷的AI交互体验。无论是日常办公中的文档处理，还是休闲娱乐时的创意激发，用户都能感受到AIPC带来的高效与便利，享受到更加流畅自然的人机交互，真正体验到科技为生活带来的变革。

图14：2025年全球AIPC出货量能占到PC出货量的35%

AI眼镜

眼镜成端侧AI落地绝佳载体，贴合现代生活应用场景广泛。眼镜是人类穿戴设备中最靠近嘴巴、耳朵和眼睛这三大感官的物体，技术进步使其成为端侧AI落地绝佳载体：AI眼镜集成相机、眼镜、麦克风和蓝牙耳机等组件的多重功能，能直接自然地实现声音、语言、视觉的多模态输入输出，完美契合AI复杂功能使用条件。

图15：AI智能交互眼镜构成及功能

科技企业纷纷布局，涉及产品数量超50款。Ray-BanMeta的成功充分证明AI眼镜作为一款创新产品的可行性，科技企业们纷纷布局，刺激整个产业蓬勃发展，据VR陀螺，目前已有超40家国内外厂商入局AI眼镜，其中包括互联网大厂、手机巨头、AR明星企业，涉及产品数量预计超过50款。

表4：科技厂商AI眼睛布局

厂商名称

产品名称

发布时间

售价

卖点

华为

华为VisionGlass

2024年

1349元起

轻巧舒适，等效4米前120英寸巨幕，3D模式下可呈现超200英寸巨幕，支持多种3D片源

华为

华为智能眼镜2

2024年

1399元起

搭载鸿蒙系统，支持多种智能交互功能

华为

华为XGENTLEMONSTEREyewearIILANG-01

2024年

889元起

时尚设计与智能功能结合

小米

小米AI眼镜

预计2025年4月

暂未公布

搭载AI功能、音频耳机模块、摄像头模块，全面对标Ray-BanMeta

Rokid

RokidGlasses

2024年11月18日

2499元

搭载高通骁龙AR1平台，1200万像素摄像头，支持高清摄影摄像

雷鸟创新

雷鸟V3

2025年1月7日

1799元

搭载猎鹰影像系统、通义独家定制大模型、第一代骁龙®AR1旗舰级芯片

雷鸟创新

雷鸟X3Pro

预计2025年Q2

暂未公布

搭载萤火光引擎、RayNeo波导，全彩MicroLED光引擎