DeepSeek-R1與其他代表性模型比較，來源：DeepSeek
DeepSeek-R1高性價比的API定價，極具商業(yè)化落地潛力。其定價為每百萬輸入tokens 1元（緩存命中）/4 元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 16元，遠低于可比大模型API服務(wù)。
且與專有模型不同，DeepSeek R1的代碼和訓(xùn)練方法在MIT許可下完全開源，這意味著任何人都可以獲取、使用和修改該模型而不受限制，也有助于開發(fā)者在使用后，加速模型的功能迭代，從而解決目前模型存在的不足。
近一個月來，DeepSeek在開源大模型領(lǐng)域的探索不可謂不吸睛。在2025年達沃斯論壇上，AI科技初創(chuàng)公司Scale AI創(chuàng)始人亞歷山大·王公開表示，過去十年來，美國可能一直在人工智能競賽中領(lǐng)先于中國，但DeepSeek的AI大模型發(fā)布可能會“改變一切”。
2024年12月26日，深度求索正式上線全新系列模型DeepSeek-V3首個版本并同步開源。經(jīng)測試，在英語、代碼、數(shù)學(xué)、漢語以及多語言任務(wù)上，該模型不僅超越阿里云Qwen2.5-72B、Meta的Llama-3.1-405B等開源模型，且在性能上逼近GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet等世界頂尖閉源模型，大大縮小了開源和閉源AI之間的差距。
根據(jù)DeepSeek-V3技術(shù)報告，該模型整個訓(xùn)練使用了277.8萬個GPU小時（GPU為H800），訓(xùn)練成本為557.6萬美元。通常這種能力水平的模型需要接近16K GPU的集群，而目前一些正在部署的集群規(guī)模已接近10萬塊GPU。例如，Llama-3-405B耗費了3080萬GPU小時，對比之下，DeepSeek-V3的算力需求減少約11倍。
其API也大幅下降，每百萬輸入tokens 0.5元（緩存命中）/2元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 8元。DeepSeek為V3大模型提供了45天優(yōu)惠價格體驗期，在2025年2月8日之前，所有用戶使用該模型API的價格分別下降80%（輸入命中）、50%（輸入未命中）、75%（輸出）。技術(shù)報告顯示，DeepSeek-V3成為唯一進入“最佳性價比”三角區(qū)的模型。
DeepSeek-V3位于“最佳性價比”三角區(qū)，來源：DeepSeek
長江證券認為，DeepSeek-V3說明在有限算力預(yù)算下進行模型預(yù)訓(xùn)練仍可以達到優(yōu)秀的性能，目前在數(shù)據(jù)和算法方面仍有大量優(yōu)化空間，低成本的訓(xùn)練和高效推理應(yīng)用或?qū)⑹窍乱浑A段大模型發(fā)展的方向之一。后續(xù)有望在有限的預(yù)算下開發(fā)強勁性能的大模型，從而降低大模型的準入門檻，推動AI應(yīng)用的落地進程。
2024年5月，DeepSeek率先發(fā)起國內(nèi)大模型價格戰(zhàn)，將100萬token的價格降至1元人民幣，迅速引發(fā)市場震動。字節(jié)跳動豆包大模型緊隨其后，將價格進一步壓低至100萬token 0.8元人民幣。阿里云通義千問則全線降價，雖然輸出token降幅較小，但整體價格仍處市場低位。此外，百度、科大訊飛、騰訊等大廠也紛紛加入降價行列。
興業(yè)證券認為，從豆包最新發(fā)布的視覺理解模型到Deepseekv3的全球關(guān)注，國內(nèi)AI大模型能力被低估。伴隨字節(jié)在AI領(lǐng)域的投入決心、豆包用戶目標設(shè)定，2025年或為國內(nèi)大模型真正算力軍備競賽的第一年，大廠資本開支有望持續(xù)超預(yù)期。
風(fēng)險提示：產(chǎn)品升級不及預(yù)期；市場競爭加??；下游應(yīng)用需求不及預(yù)期；安全風(fēng)險。
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