DeepSeek

1、本報告由中信建投證券股份有限公司在中華人民共和國,僅為本報告目的,不包括香港,澳門,臺灣,提供,在遵守適用的法律法規情況下,本報告亦可能由中信建投,國際,證券有限公司在香港提供,同時請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明,證券研究報告證券研究報。

2、DeepSeek,V3TechnicalReportDeepSeek,AIAbstractWepresentDeepSeek,V3,astrongMi,ture,of,E,perts,MoE,languagemodelwith671Btot。

3、DeepSeek,R1,IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek,AIAbstractWeintroduceourfirst,generat。

4、2025DeepSeek開啟AI算法變革元年出品機構,甲子光年智庫研究團隊,宋濤,劉瑤,翟惠宇,何偉康,小麥發布時間,2025,021,人工智能的發展已到戰略拐點圖1,技術革命的周期性示意圖第五階段技術能力產業發展醞釀期構造范式新產品,新產。

5、是的里程碑,中長期利好算力硬件,年月日請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露證券研究報告行業研究行業專題研究,普通,電子電子投資評級投資評級看好看好上次評級上次評級看好看好,莫文宇電子行業首席分析師執業編號,郵箱,信達證券股份有限公司,北京市西城。

6、有關分析師的申明,見本報告最后部分,其他重要信息披露見分析師申明之后部分,或請與您的投資代表聯系,并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明,計算機行業行業研究,深度報告DeepSeek近期成為科技圈最炙手可熱的明星企業,近期成為科技圈最炙手。

7、練效率方面,相比V1的稠密模型,Deepseek,V2節約了42,5,的訓練成本,減少了推理時93,3,的KV,cache顯存占用,將生成的吞吐量也提升到了原來的5,76倍,圖。

8、頭反省,嘗試補充或修正先前的思路,從而獲得更高的獎勵,通過這樣的方式,模型在沒有外部指導的情況下持續自主學習與迭代,最終具備了強大的推理能力。

9、頭反省,嘗試補充或修正先前的思路,從而獲得更高的獎勵,通過這樣的方式,模型在沒有外部指導的情況下持續自主學習與迭代,最終具備了強大的推理能力。

10、碼場景,Codeforces,V3遠遠領先于市面上已有的全部非o1類模型,并在工程類代碼場景,SWE,BenchVerified,逼近Claude,3,5,Sonnet,1022,而在美國數學競賽,AIME2024,MATH,和全國高中數學。

11、是的倍,如果按照每小時美金的租賃費用計算,意味著模型正式訓練僅僅需要,萬美金,而此前同等性能的模型則需要,億美金,而模型是在的基礎上,通過引入大規模強化學習,和多階段訓練,進一步提升推理能力的模型,據專家判斷,在的基礎上生產模型的成本可能非。

12、57,2,這些結果明顯優于以前的開源模型,可與o1,mini相媲美,DeepSeek開源了基于Qwen2,5和Llama3系列的1,5B,7B,8B,14B,32B和70B檢查點給社區。

13、57,2,這些結果明顯優于以前的開源模型,可與o1,mini相媲美,DeepSeek開源了基于Qwen2,5和Llama3系列的1,5B,7B,8B,14B,32B和70B檢查點給社區。

14、57,2,這些結果明顯優于以前的開源模型,可與o1,mini相媲美,DeepSeek開源了基于Qwen2,5和Llama3系列的1,5B,7B,8B,14B,32B和70B檢查點給社區。