2025年DeepSeeK开启AI算法变革更新新浪潮

2025年DeepSeeK开启AI算法变革更新新浪潮…

…

…

…

…

…………卵第一阶段第二阶段新产品、新产业的爆炸性增长和迅速创新第三阶段全部集群(新产业、技术体系和基础设施)AI所处位置第四阶段第五阶段创新和市场潜力的全面扩张产业范式的颠覆式创新扩张新产品和新产业接近成熟，已经构建独立的技术体系酝酸期

构造范式成长期产业化成熟期口经

过

近

七

十

年

的

发

展，

人

工

智

能自出

现

至

今

其

核

心

能

力

一

直

在

提

升，

到

如

今已

经

成

为

覆

盖

感

知、

认

知、

决

策、

学习、

执

行、

社

会

协

作

能

力，

未

来

还

会

向

符

合

人类情感

、

伦理与道德观念的智能机器迈进

。发

展

到

现

在，

人

工

智

能

的

技

术

能

力

已

经

到了

一

个

拐

点，

即

从

技

术

能

力

驱

动向

需

求

应

用

驱

动

转

型

的

关

键

时

期。

随

着

技

术

能

力

的

提

升，

技

术

进

化引

发

经

济

进

化，

从旧范式抵达新范式

。

如今人工智能的发展已经处于从第三阶段向第四阶段过渡的时期

。

人工智能的能力成长历程已经足够长

，

到了寻找需求的战略拐点

。图1:技术革命的周期性示意图

数据来源

:

甲

子

整理2025s

www

jazz

year.com

2技术

新产品、新产业、新技术体系接连出现并持续更新大爆炸看得到新技术

看得懂新技术

用得上新技术

用得好新技术

中国式新技术1、人工智能的发展已到战略拐点甲子光年

*技术能力产业发展训

练

算

力(petaFLOPs)Gemini

UltraGnvOIAMegatron-TuringNLG530B

PaLM(540B)T0

Uama

2-70BBaichuan2-13B1.E+08Baichuan2-781.E+06DeepSeek-R1-671BTORONTODeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B1.E+022011

2012201320142015

甲

子

*光

年

2、算力拐点：DeepSeek的出现，意味着算力效率拐点显现DeepSeek

通过优化算法架构，显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统认知数据来源：卧坦理大学《20)年人工智能指数报告》,部分大模型是根搁网络公开资料测算，仅供参考。甲子光年智库整理2025年；

www

jazz

year.com

32016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026AlexNet

GGPT-3175B(davinci)GPT-Claude2o1GPT-40BERT-LargeTransformerGLM-130B1.E+121.E+101.E+04高DeepSeek-R¹中低少

GPU

数

量备注：该图仅为示意，不代表实际情况下具体数量与效果的对比“该图为无编码基础分析师通过DeepSeekRI

协作利用python

编码生成DeepSeek-R1

的惊艳之处是通过重

新设计训练流程、以少量SFT

数

据

+

多轮强化学习的办法，在提高了模型

准确性的同时，也显著降低了内存占

用和计算开销。DeepSeek-R1

提供了

一种低成本训

练的方法，而不是说只能通过低成本

来进行训练。反

而

通

过

优

化

，DeepSeek-R1可

能

实现了算力与性能的近似线性关系。

每增加

一

张

GPU,

模型推理能力可

稳定提升，无需依赖复杂的外部监督

机制。这一特性直接验证了“算力即

性能”的

Scaling

Law,

为

AI芯片市

场及AI

Infra市场提供了明确的增量

需

求

逻

辑

。2、算力拐点：

DeepSeek

的出现，意味着算力效率拐点显现DeepSeek

通过重新设计AIInfra

,验证“性价比”训练路径数据来道：甲子光年智库梳理，2025年

www

jazz

year.com4DeepSeek-RL

的效果示意：更少的GPU

(或其他A

芯片)带来同样的效果-

LM

with

PRMs

一

DeepSeek-R1模型效果甲

子

光

年多高参数量

低参数量DeepSeek-R1-6718.6710MiniMax-Text-01.4560

MiniMax-VL-01.4560DeeSeek-R1-Distil-Qhen-32B.320Phi4,1402025年1月Uama3-400B-

aTaining04万亿StableLMM61750GPT-2亿2023年

2024年202

5年发布的大模型，都具有低参数量的特征，为本地化部署到AI终端运行提供了可能2025年发布的大模型开始分化为两极2024年之前，最大参数量一直在增长数据来源：甲子光年智库梳理，202

5年

www

jazz

year.com5数据拐点：AI

基础大模型的参数量迎来拐点DeepSek-R1-Dbstil-

Qwen-1.5B.152025年1月图

：AI

预训练模型的参数规模呈现走势3、甲子光年*GPT-1

BERT-Large1.17亿

3.4亿2018年6月

2018年10月新版BERT4810亿Facebook

94亿GPT-3

1750亿2021年12月2025年1月2025年1月2020年6月2025年1月2025年1月2019年2月2019年7月15亿AI技术成熟度?算法创新算力创

新数据创

新

，时间2025年甲子*光年

4、技术路径的循环：算法创新再次成为新的突破点创新

一直在围绕核心三要素在动态循环，2025年再次进入算法创新阶段算力、数据、算法的三角创新体系，在动态

循环之中再次进入算法创新阶段。·

2022年：算法创新为主，

ChatGPT

发

布

，

引

发Transformer

架构的风潮迭起·

2023年：数据创新为主，数据合成、数

据标注等成为高质量数据集建设的热点方

向·

2024年：算力创新为主，算力迈向超万卡时代，算力运营商等产业新物种诞生·

2025年：再次进入算法创新阶段数据来源：甲子光年智库梳理，2025年

www

jazzyear.com核心三要素的创新循环图：每年AI技术创新发展的方向围绕三要素迭代展开算法

创新2022年2024年2023年未来采用PPO强化学习算法针对

奖励模型来优化策略第三阶段强化学习优化模里·数据集中随机袖取问题·使用PPO模型生成回答·RM模型给出质量分数·基于质量分数优化PPO模型参数

·循环迭代出新模型第

二

阶

段训练奖励模型(RM)收集比较数据并训

练奖励模型·数据集中随机抽取问题·生成多个不同的回答·标注答案排名顺序·排序结果数据来训陈奖励模型

·RM模型给出高质量回答的分数第一阶段训练监督策略模型收集演示数据并

训

练

有

监

督

策略·数据集中随机抽取问题·生成多个不同的回答·标注高质量答案·用标注好的数据来微调模型R1-z

ero完全基于RL

(强化学习)进行训练，以第三阶段为主，通过自我学习来提高性能图1:传统AI基础大模型的训练过程三个阶段都注重

图

2

:

DeepSeek

聚焦的训练过程核心在第三阶段采用GRPO算法，通过对比

分析方式针对奖励模型来进

行优化第三阶段强化学习训练模型练奖励模型收集比较数据并训核心创新点·GRPO算法对比分析，提升训练效率·

"冷启动数据"建立基

础的推理框架·推理导向的强化学习·利用训练得到的检查点来收集新的监督训练数据全场景强化学习·蒸馏赋予小型模型推理能力收集演示数据

并训练有监督

策略5、算法变革元年：DeepSeek

的推理模型开启算法变革的元年数据来源：甲子光年智库梳理，2025

年

www

jazz

year.com

7第二阶段训练奖助模型(RM)第一阶段训练监督策路模型甲子光年

*Data,Fine-Tuning

Phases,

RL

Phases,andDistillationforDeepSeek-R1GRPO:

l

-b

ardmodel

fornen-reasoningStrong

reasoning,restore

generalcapabititiesDeepseek-v3-to

start

阻FilterThousandsCoT

examples(uriting,QA)Qen1.5,7.14,32bLlam8,

70breasanRu口R1-zero

完全基于RL

(强化学习)进行训练，未使用任何监督训练或人类反馈，能够通过自我学习来提高性能。

口

R1

是在

R1-zero

的基础上，通过少量冷启动数据进行微调，提高了输出质量和可读性。DeepSeek-R1的

训

练

过

程5、算法变革元年：DeepSeek

的推理模型开启算法变革的元年DeepSeek-R1的训练流程：通过RL强化LLM的推理能力数据来源：

Deepseek,公开资料，甲子光年智库整理，2025年

www

jazz

year.comDeep5eek-R1RoasoningshileprioritizinghelpfulnessandharalessnessReasoning:-144k

CoT6S88K,MATHquestionsGRPO:Rule-basedreward

forreasoningReasoning·Gneral:ixofdata

types200k

nenreasoning

xamples甲

子

光

年

*→

pitled

-R1

modelreasoning.general600kreasoningquatitytracesStrongweakerGodnodelcapabilitiesFine-tuneFine-tune8LFM40BUama31

70B(

A12B)Qwen257BA14BGemma227BLFM

3BMixctral47B

A13BPhi-3.53.8BLFM1.3B2.6BLama3.21BPhi-1.5●StableRecurrent

Gemma22.7BRWKV6128B1.38活

跃

参

数

数

量70B

100B▲LFM甲子*光年

6

、算法变革的第二条路径：非Transformer

架构的算法模型口除了基于Transformer架构的算法创新之外，非Transformer架构的新算法也成为近期新出现的重点发展方向。口

一种新架构模型LFM(Liquid

Foundation

Model),超越了同等规模的Transformer

模型如Uama3.2。它用的是一种液态神经网络(LNN),其计算单元植根于动态系统理论、信号处理和数值线性代数。其小巧便携的特性使得它能够直接部署在手机上进行文档和书籍等分析。

口因此，甲子光年智库判断，2025年将是算法变革的元年。未来最适合人类使用的大模型，可能会是非Transformer架构的算法模型。图

：LFM

架构模型性能超越同等规模的Transformer模型MMLU-Pro

测试分数数

据

来

道：

Technoloay

Innovation

Institute

Liquid

Al甲子光年智库检理，2025年wwwjazzyearCom◆

Jamba1.552B

A12B7B

8B●TransformerUama3.23B

Gemma227B◆HybridDanube21

Smol8R10ReneCartesiaUama3.18BMistral

7BMoELM21.6BPhi-23BRNN14B3B2B1B4020306050AI

PC74.6%54.7%38.0%28.0%16.0%5.0%338.88.1%190.457.032023AI终端推动端侧模型和端侧算力需求增加，小参数量模型需求爆发推动算法变革到来算法变革的第二条路径：非Transformer架构的算法模型2024年AI终端已经开始爆发图2:2023-2026年中国AIPC出货量及占比(百万台)AI处理重心正向端侧转移，催生小语言模型的需求爆发图1:AI处理重心向端侧转移数据来道：IDC,

甲子光年智库梳理，2025年

www

jazz

XR

等便洪

能设备AI

PC终

妹

测A

手机人形机器人6、一

Al

手机占比80.3%甲子光年

*5G边缘云2025E2026E31

38AIPC

占比AI

手机智能汽车471.2中心云202421

2024城头变幻大王旗，2025年AI超级应用开始出现，DAU

达2161万为2024年的A超级应用的头把交椅处于不断变动之中。甲子光年智库统计汇总了近13个月中访问量最高的产品访问量数据，发现第一名的Al产

品

是

处于不断变动状态的，可以用一句话来形容。那就是城头变幻大王旗。基本上每个解读的头把交椅都会发生变化。口2

0

2

5

年

的

开

年

，DeepSeek

用短短二十天的时间就实现了DAU2161

万的数据，超过了ChatGPT

发布之处的数据表现，具有成为AI超级应用的潜力。01

月2

月3

月4月5月6

月7月8

月9月1

0

月1

1

月1

2

月25年1月-500图

：

近

一

年

中

各

月A

I

产

品

访

问

量

最

高

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产

品

数

据

走

势

图—

TOP1访问

量(M)2500200015001000500文心

一

言数

据

来

道

：A

产

品

楼

S

s

整

理

，

2

0

2

5

wwwjazzyear.comDeepSeek21

6

1

万DAU豆

包算法变革推动AI超级产品蕴生：百度搜索AI百度文库360A

搜

索豆

包

豆

包7、甲

子

光

年

*文心一言文心一言百度文库百度文库豆

包5.24.7小米第一代手机(小米手机1)于2011年8月发布，定价1999元。在出货量增长和价格体系两

方面实现重构：高性能+低价格2.580.950.420102011

2012

2013

2014

2015

2016小米1代手机相同点DeepSeek

R1带动带动京东方(屏幕)、舜宇光学(镜头)、比亚迪电子(代工)等本土供应链企业技术升级，降低全行业制造成本成本重构，打

破

资

源

垄

断训练效率提升与推理成本压缩，带动一系列本土AI

infra建立产业生态(如硅基流动与华为云联合提供解决方案)小米通过红米系列覆盖下沉市场，移推动垂直场景、

动互联网应用服务更多样人群

长尾应用爆发从“科技巨头试验”走向“干行百业刚需”,构建更多元的开发生态小米1代手机

相同点

DeepSeek

R1直接挑战了国际品牌的高价策略国际品牌(如三星、HTC)高价策略(3000-4000元)挑战高价策略直接挑战OpenAl的闭源技术模式及OpenAI

O1的价格策略(O1正

式版需要200美元)受众群体扩大，将高性能智能手机推向大众市场普惠开发者让更多中国普通用户使用推理型

模型，中文语言能力较海外更强，

同时具有极强的代码及数学能力Deep

Seek的模型实现AI时代的“小米模式”,实现技术和价格的双重普惠口

如果说Transformer

的

应

用

标

志

着

基

础

模

型

时

代

的

开

始(

基

础

模

型

的

庞

大

规

模

和

应

用

范

围

突

飞

猛

进

)

,

可

以

称

为A

技术的“iPhone

时

刻

”

。那

么DeepSeek

从建立之初的“价格屠夫”模式就赢得了开发者市场的关注，可以看做是A

时代的“小米模式”。数据来通：甲子光年智库整理.2025年

www

jazz

year.com8

、算法变革推动AI普惠应用2010-2016年中国智能手机出货量(亿台)甲子光年短期影响4.23

4.2长

期

影

响DeepSeek的“高性价比”有望解锁具身智能的理解与推理口

DS

不仅在推理模型上实现了突破，在多模态方面也保持了进步，并于近日开源发布了Janus-Pro多模态模型。口

基于算法工程方面的优化，DS

能够实现性价比更高的模型推理能力(价格低、效率高、性能强、可部署在端侧平台),口DS有望以强大的推理能力和多模态感知能力，重塑机器人交互与决策，同时通过低成本、高效率的解决方案，加速具身智能的普及与应用。DeepSeek

的性价比&效率优势，有望加速具身智能技术发展普及低成本和高效率对于实现规模化应用和商业化至关重要降低训练成本

·

以较低的成本训练出高质量的模型

降低推理成本

··

性能更强的中小模型蒸馏加速研发速度、加速迭代速度、降低开发门槛端侧平台部署、提升反应速率、降低计算能耗DS

Janus-Pro-多模态感知理解的引擎

DS

R1-推理能力的基石·

通过强化学习自主探索，发展出复杂的推理能力·实现机器人自主规划任务和解决复杂问题的能力链式思考能力：帮助机器人在执行任务时分解步骤，进行逻辑推理，从而更可靠地完成目标·

不针对特定任务，追求通用推理能力.

适应不同具身场景.冷启动训练减少了对大量标注数据的依赖，降低数据

成本，并解决了R1-zero

的可读性问题www,jazz

ye·能够有效融合视觉和语言信息，使得机器人可以理解

复杂的场景描述和人类指令·

可生成高质量的图像，对虚拟环境建模、仿真测试等

具有重要意义。·视觉编码方法解耦，对不同的任务进行优化，例如同

时提升感知能力和生成能力·缓解多模态理解和生成任务之间的冲突格

，2025

s多模态

融合感知图像生成编码器解耦

SS自主决策链式思考通用性低成本训练8

、算法变革推动AI普惠应用更低的计算成本在真实硬件上运行甲子光年星辰象限

侧

重

产

品

体

验

侧

重

商

业

落

地

光

年

象

限附叹

人

3D文内际

生

还器积票

海候家计

文

本

IB

助治

t

科码学术

。星云象限

待重塑产品

侧

重

产

品

效

率

提

升

星

团象限护

卵天机

△文*/备注说明：1.满意度；一个用来衡量个人或组织对特定产品、服务、经验或事件的满意程度的指标，当使用体验大于预期时会获得满意感。2.NPS

值

：

净

推

荐

值

，

是

评

估

用

户口

碑

的

一

种

方

式

。

评

估

用

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客

户

向

朋

友、

其

他

人

推

荐

公

司

的

产

品

或

服

务

的

可

能

性

的

指

标

。数据来源：甲子光年智库整理，2025年；

www

jazz

14推理成本的颠覆性降低，将会推动C

端产品的大多数应用场景进入实际落地阶段口

大

模

型

的

价

格

正

在

快

速

下

降，

而

开

放

权

重

也

在

加

速，

并

为

开

发

者

提

供

更

多

选

择

。OpenAI的

o1每输出100万令牌收费60美元，而DeepSeek-

R1只

需

2

.

1

9

美

元。

这

将

近

3

0

倍

的

价

差，

让

算

力

成

本

不

再

是

模

型

门

槛，

正

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基

础

模

型

层

“

平

民

化

”

。口

推

理

成

本

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颠

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性

降

低，

将

会

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动C

端

产

品

在

大

多

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应

用

场

景

得

到

落

地

。

尤

其

是

在

星

云

象

限

和

星

团

象

限

之

中

的

应

用

场

景

，

将

会

得

到

全

面

的

落

地

。算法变革推动AI普惠应用图：甲子星空坐标系

一生成式AI

在

C

端应用场景的商业潜力评估8、甲子光年

*X

NPS值Y

滿

意

度候程海代稀自动土资政府制定计划的重要参考。拜登政府《关于安全、可靠和可信地开发和使用人工智能的行政命令》2023年10月，拜登总统签署了《关于安全、可靠和可信地开发和使用

人工智能的行政命令》,该行政命令的目的是确保AI技术的发展既能

促进创新，又能有效地应对技术带来的潜在风险。该行政令也是美国

迄今为止最全面的人工智能监管原则，标志着美国政府在定义AI监

管

和问责制方面的关键一

步。主要内容和目标：加强AI安全性和可靠性；