大模型降本增效時代來臨，DeepSeek技術路徑深度剖析
本文轉載自微信公衆號：國泰君安證券研究
2025年成爲人工智能發展的關鍵節點，大模型推理能力躍升，強化學習與知識蒸餾技術提升算法效率，推動AI從單模態向通用智能跨越。在開源與閉源雙軌競爭下，開源模型以低成本賦能行業，而閉源模型依託多模態壁壘保持領先，形成“技術共享+專有壟斷”並存格局。同時，AI智能體革命加速生產力變革，推動自動化決策與自主執行。全球AI產業規模指數級增長，2025年市場預計達7576億美元。在此背景下，DeepSeek系列模型不斷創新，V2引入MoE架構提升效率，V3通過FP8低精度訓練降低計算成本，而R1開創純強化學習推理模式，在數學推理和代碼生成能力上媲美GPT-4o，推動開源AI生態發展，加速行業應用落地。
DeepSeek V3通過6710億參數MoE架構、MLA壓縮技術、MTP預測等創新，實現低成本、高穩定性的超大規模模型訓練，在數學、代碼與多語言任務中達到開源模型性能巔峰。其MoE架構採用256個路由專家+1個共享專家模式，每個token僅激活8個路由專家+1個共享專家，相較傳統Transformer大幅降低計算成本與顯存佔用。MLA機制利用低秩聯合壓縮技術優化長序列處理，將KV緩存需求降低80%，提高推理效率。無輔助損失的負載均衡策略通過動態偏置調控優化訓練穩定性，而MTP多步預測技術基於分階段協作，使訓練速度提升1.8倍，提升複雜任務解決能力。
DeepSeek R1基於V3，以強化學習訓練爲核心，通過冷啓動數據、多階段優化、模型蒸餾等創新，在數學推理、代碼生成等領域達到頂尖模型水平，並實現高效推理和輕量化部署。其無監督版本R1-Zero創新採用組相對策略優化算法，通過組內答案比較優化策略，降低訓練成本並提升推理能力。R1在此基礎上，通過長思維鏈微調、雙獎勵強化學習、拒絕採樣及監督微調等多階段優化，增強語言一致性和推理質量。在數學、代碼、長文本及知識任務中，DeepSeek-R1超越多款閉源模型，並在MATH-500等測試中取得領先成績。同時，MoE架構優化、FP8混合精度訓練、DualPipe通信等技術顯著降低訓練和部署成本，其預訓練成本僅爲557.6萬美元，遠低於GPT-4o及Llama 3.1，API成本優勢達27倍，成爲開源領域高效能、低成本AI的標杆。
DeepSeek R1通過開源策略、技術突破和成本優化，推動全球AI大模型普惠化，並在B端和C端市場加速AI商業化應用落地。其MIT許可開源模式降低企業獲取AI的門檻，使開發者可低成本構建垂直領域AI，推動算力民主化，並促使OpenAI等閉源巨頭調整策略。R1在強化學習、蒸餾等核心算法上的領先性增強了中國AI競爭力，同時，其私有化部署、聯邦學習和模塊化定製滿足B端對數據安全與定製化的需求，加速企業級AI需求爆發。在C端，AI搜索、智能助手、AI手機等應用場景快速增長，AI終端設備推動個性化交互體驗升級，使AI原生應用進入發展快車道。
風險提示：算力供應鏈自主性風險、商業化變現能力不及預期、監管與安全風險。
文章來源
本文摘自：2025年4月29日發佈的 大模型降本增效時代開啓，DeepSeek效率提升與創新技術路徑分析
朱 峰，資格證書編號：S0880522030002
鮑雁辛，資格證書編號：S0880513070005
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