DeepSeek与DeepSeek-R1专业研究报告

报告主要探讨了DeepSeek及其衍生产品DeepSeek-R在大模型领域的兴起背景、意义、目标和结构。报告首先介绍了大模型的兴起和国际竞争，指出闭源大模型的局限性和开源需求，强调了DeepSeek的出现和价值。接着，报告概述了DeepSeek的公司和团队背景、发展历程、产品线（V系列和R系列），并对未来进行了展望。 DeepSeek-R部分详细介绍了其主要特征、开源理念、专注推理和思维链的专家模型、深度推理与逻辑严谨度、RL驱动的自我训练与评估、专家模型定位、开源策略、成本与性能权衡，以及与主流大模型（如GPT）的对比。 报告还深入分析了DeepSeek的四大创新：数据集准备创新、模型训练架构创新、算力调配系统创新和底层硬件调用创新，并讨论了这些创新的协同效应。 在训练成本与效率评估方面，报告比较了DeepSeek-R/DeepSeek-V与主流大模型的成本，讨论了开源/闭源与成本分摊、关键开销与资源利用率、硬件投入、人工标注与数据获取成本、训练效率与GPU利用率，以及效益与风控平衡。 最后，报告总结了DeepSeek的训练效率指标，与传统大模型训练流程的差异，以及对行业的启示