1、DeepSeek-R1模型性能卓越：在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能可比肩OpenAIo1正式版。
2、DeepSeek-R1模型性能好价格低：预训练费用约550万美元，不到OpenAIGPT-4o和o1模型训练成本的十分之一，在成本控制上实现重大突破。
3、DeepSeek模型颠覆性的成本优势，可能冲击传统“高投入、高算力”研发路径，动摇市场对算力硬件需求持续高增长的预期，影响AI上游硬件企业业绩预期与估值。
4、对AI下游应用的利好：DeepSeek模型成本效率优势利于AI下游应用和商业化场景落地，它降低AI技术应用门槛，使更多下游企业和开发者能低成本使用先进AI技术。
近期，DeepSeek发布DeepSeek-R1模型及多模态框架Janus-Pro、JanusFlow，模型在小参数、低成本的情况下展现出色的综合性能，腾讯云、华为云以及微软、英伟达等厂商相继上线DeepSeek模型服务。同时，阿里、字节发布最新多模态模型，国产大模型竞争力持续迭代下商业应用有望加速落地。
DeepSeek发布多款模型并登陆国内外头部云厂平台，商业应用有望迎来爆发
1月20日，DeepSeek正式对外发布DeepSeek-R1模型并同步开源模型权重。在模型极少标注数据的情况下，模型在数学、代码、自然语言推理等任务上性能可比肩OpenAIo1正式版，同时DeepSeek-R1蒸馏小模型表现优于OpenAIo1-mini。DeepSeek-R1API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，相较于o1、o1-preview模型的价格降低了90%以上。近日腾讯云、华为云宣布已上线基于其云服务的DeepSeek-R1相关服务。微软、英伟达、亚马逊、AMD等厂商也已上线DeepSeek模型服务。
1月28日，DeepSeek发布多模态框架Janus-Pro和JanusFlow，其中Janus-Pro是一款统一多模态理解与生成的创新框架，通过解耦视觉编码的方式，极大提升了模型在不同任务中的适配性与性能。其中，Janus-Pro的SigLIP编码器专门负责理解图像，能提取图像的高层语义特征，并关注图像的整体含义和场景关系；而VQtokenizer编码器，专门用于创作，将图像转换为离散的token序列，这样架构创新使得Janus-Pro在7B参数规模下，仅用32个节点、256张A100和14天的时间就完成训练并取得出色性能表现。
性能方面，DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能可比肩OpenAIo1正式版。截至1月27日，在国外大模型排名榜ChatbotArena上，DeepSeekR1的基准测试排名已升至全类别大模型第三，与OpenAI的ChatGPT-4o最新版并列，并在风格控制类模型分类中与OpenAI的o1模型并列第一。
性价比方面，DeepSeek-R1模型“花小钱办大事”。R1的预训练费用只有550万美元左右，仅是OpenAIGPT-4o和o1模型训练成本的不到十分之一。在全球AI算力“军备竞赛”的过程中，技术创新不仅让DeepSeek-R1在性能上比肩全球顶尖模型，更在成本控制上实现了重大突破，展现了“四两拨千斤”的创新实力。
1、DeepSeek大模型具有颠覆性的成本优势，可能使得传统以“高投入、高算力”为核心的研发路径受到一定冲击，市场对算力硬件需求持续高增长的预期或被动摇，从而对现有AI上游硬件企业的业绩预期和估值造成负面影响。1月27日，英伟达股价单日暴跌16.97%，单日市值蒸发5927亿美元。受英伟达暴跌影响，美股半导体板块集体受挫，博通、甲骨文、台积电、超微、美光科技单日分别大跌17.4%、13.8%、13.3%、12.6%、11.7%。
2、截至1月27日，受DeepSeek对上游算力利空影响，M7总市值当日合计蒸发约6500亿美元。纳斯达克总市值约36万亿美元，其中M7占比48.2%。考虑到纳指受M7带动作用较强，如果DeepSeek“花小钱办大事”的创新研发模式得到持续验证，未来则在大多数情况下要警惕美股隐含风险偏好向下均值回归的压力、以及英伟达等科技巨头企业盈利和估值下修的可能，届时美股波动或会加大。
3、DeepSeek模型的成本效率优势或将有利于AI下游应用和商业化场景的落地。DeepSeek通过提供低成本、高性能的AI大模型，大幅度降低了AI技术的应用门槛，从而使得更多下游企业和开发者能够以较低的成本使用先进的AI技术。以苹果公司为例，受益于AI推理成本的降低，苹果可以将更多AI应用集成于智能手机、电脑、VR眼镜等终端产品当中，逐步提升使用者真实的体验，有助于其在未来的市场之间的竞争中占据有利位置。
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