DeepSeek技术解读（及如何使用）+DeepSeek将改变AI应用分享

DeepSeek介绍PPT汇报人：××

时间：2025deepseek

AlDeepSeek在技术创新方面的贡献DeepSeek行业应用案例DeepSeek与其他AI工具的比较崛起背后的中国式创新使用技巧(实操指南)目

录DeepSeekDeepSeekCONTENTSDeepSeek技术介绍0304PART

01DeepSeek

技术介绍与传统AI应用不同，DeepSeek采用深度学习和高效的神经网络技术，极大地提升了回应速度和内容质量。用户只需简单描述需求，它便能生

成多样化且富有创意的内容，彻底

改变了人们与AI的互动方式。deepseekdeepseek

deepseekDeepSeek

是一款多模态AI工具，融合了文本生成、图像创作等多种功能，

致力于为用户提供无缝的创作体验。DeepSeek

于2023年成立，虽然诞

生时间不长，但发展迅猛，在AI领域

迅速崭露头角。DeepSeek

是什么优势DeepSeek技术介绍这是DeepSeek

最基础的功能之一，它能快速解答各类问题，无论是科学知识、历史文化、生活常识还是技术问题，都能给出准确且详细的回答。比如询问

“地球的公转周期是多少?”DeepSeek

会清晰地告诉你地球绕太阳公转一周

的时间约为365.24219天，并进一步解释相关的天文知识。而且，它不仅仅是简单地给出答案，还能根据你的后续追问，深入拓展相关内容，就像一位知识

渊博的导师，有问必答。DeepSeek核心功能DeepSeek

技术介绍(一)智能问答文章撰写：无论是新闻报道、学术论文、商业文案还是小说故事，

DeepSeek

都能轻松应对。报告创作：对于职场人士来说，撰写工作报告、市场调研报告等往往是一项繁琐

的任务。

DeepSeek

可以根据提供的数据和要求，生成专业的报告框架和内容。邮件撰写：在日常工作和生活中，写邮件也是常有的事。DeepSeek

可以帮助用户

快速生成邮件内容。DeepSeek核心功能DeepSeek

技术介绍(二)内容生成数据处理：DeepSeek

能够处理各种类型的数据，包括Excel表格数据、CSV

文件数据等。它可以进行数据清洗，去除重复数据、纠正错误数据；进行数据统

计分析，计算平均值、中位数、标准差等统计指标。可视化图表生成：在数据分析的基础上，

DeepSeek

可以将数据转化为直观的

可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。(三)数据分析与可视化DeepSeek核心功能DeepSeek

技术介绍对于程序员来说，

DeepSeek

是一个强大的代码辅助工具。它可以实现以下功

能

：代码生成：根据自然语言描述的功能需求，生成相应的代码。代码调试：当代码出现错误时，DeepSeek

可以帮助分析错误原因，并提供修改建议。代码优化：它还能对已有的代码进行优化，提高代码的运行效率和可读性。statuses=(}asyncst

sd

t

u

e(sp_iter:status_id=data.id,namestatuses[status.name]=stataeturn

statusessratinSaatuforDeepSeek

技术介绍(四)代码辅助PART02在技术创新方面的贡献DeepSeek多语言支持DeepSeek

在训练大语言模型时，

考虑了多种语言的特性，实现了对

多种语言的支持，为全球化应用提供了便利。语义理解与生成通过训练大规模语言模型，DeepSeek

能够更准确地理解用户

输入的语义，生成更符合用户需求的回答。文本生成与摘要DeepSeek

利用大语言模型的技术，实现了高质量的文本生成和摘要，提高了信息获取和处理的效率。CHATBOTDeepSeek

在技术创新方面的贡献数据压缩与提速DeepSeek

研发了高效的数据蒸馏技术，可以在保证数据

质量的前提下，大幅压缩数据规模，提高数据处理和传输

速度。01数据安全与隐私保护03

在数据蒸馏过程中，DeepSeek

注重数据安全和个人隐私保护，避免了数据泄露和滥用风险。精准数据筛选02通过数据蒸馏技术，

DeepSeek

能够从海量数据中筛选出

关键信息，提高数据的价值和利用率。DeepSeek

在技术创新方面的贡献●智能问答系统DeepSeek

将人工智能技术应用于问答系统，实现了对用户问题的智能解答，

提高了客户满意度和服务效率。●自动化决策支持通过深度学习和大数据分析技术，

DeepSeek

能够为企业提供自动化的决策支

持，降低决策风险和成本。●人工智能在医疗领域的应用DeepSeek

积极探索人工智能在医疗领域的应用，如医学影像分析、疾病诊断

和个性化治疗方案等，为医疗行业带来了新的发展机遇。DeepSeek

在技术创新方面的贡献幽

孝

由

平

不yəəsdəəaEOLdVd●风险管理与信贷审批利

用deepseek

技术，银行可以更准确地评估贷款申请人的信用风险和还款能力，

从而做出更明智的信贷决策。●

金融市场预测deepseek

技术可以分析大量的金融数据，预测股票价格、汇率等金融指标，为

投资者提供有价值的投资建议。●

欺诈检测通过深度学习和模式识别，deepseek

可以帮助金融机构识别潜在的欺诈行为，保护客户财产安全。DeepSeek

行业应用案例智能教育辅导deepseek

技术可以根据学生的学

习情况和能力，提供个性化的学习计划和辅导，提高学习效果。教学质量评估利用deepseek

技术，教育机构可

以对教师的教学质量进行全面的分

析和评估，进而提升教学质量。通过分析学生的行为数据，deepseek

可以帮助教育机构更好

地了解学生的需求和兴趣，优化教

育资源配置。DeepSeek

行业应用案例学生行为分析医学影像分析deepseek

技术在医学影像分析领域具有广泛应用，如病变检测、病

理分类等，可以提高诊断的准确性和效率。辅助医疗决策deepseek

可以分析患者的病历和医学数据，为医生提供个性化的治

疗方案和建议，提高治疗效果。患者管理与监测利用deepseek

技术，医院可以对患者进行远程监测和管理，及时发

现并处理异常情况，降低医疗风险。DeepSeek

行业应用案例客户关系管理通过深度挖掘和分析客户数据，deepseek

可以帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。供应链优化deepseek技术在供应链管理领域也有

广泛应用，如需求预测、库存优化等，

可以提高供应链的效率和灵活性。DeepSeek行业应用案例市场营销与广告deepseek技术可以分析消费者行为和偏好，帮助企业制定更有效的营销策略和广告计划。与其他AI工具的比较DeepSeekPART

04开源特性DeepSeek

是开源的，这意味着开发者可以根据自己的需求对模型进行改进和定制,促进了AI技术的共享和创新。相比之下，像谷歌的Gemini

和OpenAI

的GPT模型大多是闭源的，限制了外部开发者的参与和创新。文本生成能力在文本生成方面，DeepSeek

的表现出类拔萃。无论是内容的丰富度、逻辑性还是语言的流畅度,都能与行业领先的ChatGPT

相

媲美，甚至在某些方面超越了它

。例如在撰写长篇文章时，DeepSeek

能够保持思路连贯，从多个角度深入阐述主题，生成的文章质量更高。成本优势据报道，训练OpenAI

的GPT-4

模型据说花费超过1亿美元，而

DeepSeek

仅用600万美元就实

现了相当的效果。这种成本优势

使得DeepSeek

在市场竞争中具

有更大的潜力，也为更多用户提

供了使用高性能AI工具的机会。在AI绘画与AI写作工具层出不穷的当下，DeepSeek

凭借创新技术在

业界取得了优异成绩。与其他同类工具相比，它具有以下优势：DeepSeek与其他AI工具的比较例如，Midjourney在AI绘画方面具有独特的艺术风格和强大的图像生成能力；ChatGPT在自然语言处理的通用性和

广泛的应用场景方面有着丰富的经验和大量的用户基础。但DeepSeek

的出现，无疑为AI市场注入了新的活力，为用

户提供了更多的选择。DeepSeek

与其他AI工具的比较当然，其他AI工具也有各自的特点和优势崛起背后的中国式创新DeepSeekPART

05依靠独特技术路线，我国初创企业开发的这款人工智能大模型性能强大，训练成本却不高。DeepSeek

就如同从小路驶出的一台高性能平价跑车，

一举冲到行业第一梯队。外媒感慨，这是人工智能领域的“一场地震”“

一座里程碑”。不鸣则已，

一鸣惊人。横空出世的国产大模型，为我们提供了一个重新审视和理解中国创新

模

式

、

路

径

的

生

动

样

本

。DeepSeek

之所以让人震撼，在于其打破了人们对创新路径的刻板印象。据创始人梁文锋介绍，团队主要由国内高校毕业生和没毕业的博士生组成。过硬的创新成果表明，今天的中国，正在成为顶尖人才成长的沃土、原创性创新的策源地。春节前后，全球科技创新的顶流当属DeepSeekDeepSeek

崛起背后的中国式创新还要看到，原创性创新，离不开对个体兴趣的尊重与激发。梁文锋曾表示：“我们选人的标准，

一直

都是热爱和好奇心……很多人对研究的渴望，远超对钱的在意。”并不是说物质激励不重要，而是有

了兴趣、热爱、好奇的助燃，才能更好激发对创新创造的极致追求和持久热情。顶尖创新成果，离不开顶尖人才的灵光乍现，但日常生活和普通劳动者的力量和智慧不容忽视。

以人工智能为例，没有千千万万名数据标注员的精准“投喂”,国产大模型就不可能如此“聪明”。

DeepSeek

之

所

以成功，很重要一个原因也是坚持了开放开源的技术路线，将各方面智慧汇聚起来。科技创新的源泉，是实际生产生活、是更广泛的参与和投入，在这方面，中国拥有独特优势。完整的产业链条、丰富的使用场景、广阔的市场空间、扎实的人才储备，能够形成从技术到应用，再从应用反哺技术创新的完整闭环。

用好这个优势，我国人工智能领域的创新必将不断结出硕果。DeepSeek

崛起背后的中国式创新》新一轮科技革命方兴未艾，人工智能时代扑面而来，正是我们解锁更多原创性创新，走向世界科技最前沿的好时机。在这样一个时刻，DeepSeek这个名字也仿佛一个隐喻，提醒和激励着我们，继续“深度

求索”,向着无人区，向着星辰大海!DeepSeek崛起背后的中国式创新"深度求索"(

卑

鼎

睡

)SI推

单yəə

sdəəa90IdVdDeepSeek

使用技巧(实操指南)如何获取和注册DeepSeekDeepSeek(

一

)获取方式：

(1)网站，可以通过访问DeepSeek

的网站在网页端直接使用(2)应用商店：对于喜欢在手机上操

作的用户，可在各大应用商店下载DeepSeek

应用程序。(

二)注册DeepSeek

非常简单，和大多数服务类似，有以

下几种方式：(1)邮箱注册(2)手机号注册(3)第三方账号登录用，HOpit正，和A,deepseek探索未至之境获取手机AppD度写n

工具开始对话免

DepfakV

对度型关键开关，效能加倍：在使用DeepSeek

时，干万不要忽略界面中红框标记的按钮，果断勾选它!这小小的操作，就如同打通“任督二脉”,能充分释放DeepSeek

的强大潜能，让你在与ChatGPT、Claude

等同类产品的对比体验中，明显感受到DeepSeek

更胜一筹的优势，解锁智能交互新高度。我是DeepSeek,很高兴见到你!我可以帮你写代码、读文件、写作各种创意内容，请把你的任务交给我吧~给DeepSeek

发送消息京肥考(R1)

田联网搜索DeepSeek使用技巧(实操指南)特别重要提示(二)重新思考提示词以往使用AI时，我们常常依赖复杂的提示词模板，但在DeepSeek-R1

的运行环境下，这种方式可能

不再适用。新的模型对提示词的敏感度更高，用户应尽量直接、简洁地描述任务，无需依赖繁琐的

示例。比如，想要写一段蛇年拜年祝福语发给长辈，直接告诉DeepSeek

“写一段蛇年给长辈的拜

年祝福语”,它就能自动输出多种风格的文本供你选择，大大简化了创作流程，提高了效率。

(

一)优化初次体验在首次使用DeepSeek

时，不要忽略系统设置中的一些重要选项。务必勾选“优化模式”按

钮，这是提升AI输出质量的关键设置，就像是打通了DeepSeek

的“任督二脉”,能让它在

生成内容、回答问题时表现得更加出色。DeepSeek

使用技巧

与进阶攻略DeepSeek使用技巧(实操指南)(

三

)与AI的有效沟通简洁表达需求：当你觉得DeepSeek的回应过于复杂难以理解时，不妨尝试用更简洁、直白

的语言重新表达需求。多次交流尝试：与DeepSeek的交流是一个不断磨合的过程，不要因为一次不满意的回答就

放

弃

。(四)运用风格化重写DeepSeek

允许用户指定风格来重写内容，这为创作提供了更多的可能性。你可以让它用鲁

迅的风格呈现一段文字，感受独特的文学韵味；或者让它模仿知名商业作家的表达方式，

为商业文案增添专业色彩。比如，将一段普通的产品介绍文案，用乔布斯在产品发布会上

的

演

讲

风

格

进

行

重写，

使

其

更

具

感

染

力

和吸

引

力

。DeepSeek使用技巧(实操指南)(六)多模态交互(部分功能)虽然目前DeepSeek的部分模型不是完全的多模态，但公司已经推出了如JanusPro这样具有图像和文本理解生成能力的模型。在支持多模态交互的功能中，用户不仅可以输入文本，还能上传图片进

行提问或创作。比如上传一张风景照片，让它根据照片写一段优美的游记；或者提出一个与图片相

关的问题，如“这张图片中的建筑是什么风格?”它会结合图片内容给出准确的回答。(五)创建自定义知识库(高级功能)对于有特定需求的用户，DeepSeek

还支持上传文件建立自定义知识库。将与自己工作、学习相关的

文档、资料上传后，DeepSeek

就能基于这些知识为你提供更个性化、针对性更强的回答和建议。例

如，企业用户可以上传公司的内部规章制度、业务资料等，让DeepSeek

成为企业内部的智能助手；

学生可以上传自己的学习笔记、专业文献等，帮助自己更好地学习和复习。DeepSeek

使用技巧

与进阶攻略DeepSeek使用技巧(实操指南)DeepSeek

【深度求索】DeepSeek

是什么?DeepSeek

科普学习PPTdeepseek

Al神舟十八号科普神舟十八号载人飞船是中国载人航天工程发射的第十八艘飞船。神舟十八号载人飞船与长征二号F遥十八运载火箭组合体，

总重量400多吨，总高度近60米，于2024年4月25日20时58分

57秒在酒泉卫星发射中心发射。执行神舟十八号载人飞行任务

的航天员乘组由叶光富、李聪、李广苏3名航天员组成，叶光富

担任指令长，3人均为“80后”。神舟十八号发射历程>2022年，并行开展神舟十七号、神舟十八号地面研制工作。2022年12月，神舟十八号的总装测试工作正在进行中。2023年，中国载人航天将按计划执行两船次返回、两船次交会对接、三船次应急支援待命，涉及神舟十五号至神舟十八号共4艘神舟飞船。>2023年5月29日消息，神舟十八号和神舟十九号正在进行出厂前的整船总装和

测试工作，这一批次的其他飞船已经进入单机研制阶段。1、出厂前的整船总装和测试工作发射历程>2024年1月18日消息，中国载人航天工程副总设计师杨利伟介绍，神十八和神十九两个飞行乘组的6名航天员已经确定，他们正在进行针对性较强的训练。此外，中国载人登月将加速稳步推进。>2024年，工程规划了2次载人飞行任务和2次货运飞船补给任务，天舟七号货运飞船补给任务已于1月圆满

完成，后续还将陆续实施神舟十八号和神舟十九号2次载人飞行任务及天舟八号货运飞船补给任务。2、积极开展相关训练发射历程>2024年4月23日，神舟十八号载人飞行任务进行了最后一次全区合练和全系统气密性检查。火箭、飞船完成加电性能测试，航天员及发射场各系统进行全流程发射演练，均状态良好。>北京时间2024年4月25日20时59分，搭载神舟十八号载人飞船的长征二号F遥十八运载火箭在酒泉

卫星发射中心点火发射，约10分钟后，神舟十八号载人飞船与火箭成功分离，进入预定轨道。航天

员乘组状态良好，发射取得圆满成功。3、执行发射任务发射历程神舟十八号主要任务实施航天员出舱活动和货物进出仓，进行空间站空间碎片

防护装置安装，舱外载荷和仓外设备安装与回收等工作。神舟十八号航天员乘组将在空间站驻留约6个月与神舟十七号人员完成在轨轮换在空间站驻留约六个月，开展空间科学与应用实验主要任务123主要任务神舟十八号航天员乘组将在空间站驻留约6个月开展科普教育和公益活动以及空间搭载试验，进一步提升

空间站运行效率，持续发挥综合应用效益。泉

卫

星

发

射

中

心42023年载人月球探测工程总体目标是2030年前实现中国人登陆月球，目前各系统正按计划开展研制建设。长征十号运载火箭、

“梦舟”载人飞船、

“揽月”月面着陆器、登月服等主要飞行产品均已完成方案研制工

作，正在全面开展出样产品生产和各项试验。飞船、着陆器已基本完成力热试验产品研制，火箭正在开展各型发动机地面试车，文昌载人月球探测发射场建设全面启动实施登月准备中!2030年前实现中国人登上月球主要任务神舟十八号“太空之行”新亮点亮点1乘组3人均为“

80后”执行神舟十八号载人飞行任务的航天员乘组由叶光富、李

聪、李广苏3名航天员组成，叶光富担任指令长。乘组包括1名第二批航天员和2名第三批航天员，3人均为“80后”。李广苏

叶光富

李聪“太空之行”新亮点亮

点

2实施国内首次在轨水生生态研究项目◆神舟十八号将上行实验装置及相关样品，将实施国内首次在轨水生生态研究项目，以斑马鱼和金鱼藻为研究对象，在轨建立稳定运行的空间自循环水生生态系统，实现我国在太空培养脊椎动物的突破。“太空之行”新亮点亮点3实施2至3次出舱活动◆神舟十八号乘组在轨期间，将实施6次载荷货物气闸舱出舱任务和2至3次出舱活动。在轨驻留期间，神舟十八号航天员乘组将迎来天舟八号货运飞船和神舟十九号载人飞船的来访，计划于今年10月下旬返回东风着陆场。神舟十七号航天员乘组将于4月30日返

回东风着陆场。“太空之行”新亮点展望未来L。

第四批航天员选拔即将完成我国第四批航天员选拔即将完成。他们入队后

将和现役航天员一起，实施空间站后续任务，并

实

现中国人登陆月球。2.推动国外航天员以及太空游客参与空间站飞行中国载人航天工程新闻发言人、中国载人航天

工程办公室副主任林西强表示，将抓紧研究推动国

外航天员以及太空游客参与空间站飞行。“太空之行”新亮点神舟十八号飞行乘组航天员介绍叶光富，男，汉族，籍贯四川成都，中共党员，硕士学

位。1980年9月出生，1998年8月入伍，2002年5月入党，现为中国人民解放军航天员大队二级航天员，大校军衔。曾任空军航空兵某师某团司令部作战训练股空战射击主任，安全飞行

1100小时，被评为空军一级飞行员。2010年5月，入选中国第二批航天员。2019年12月，入选神舟十三号飞行任务乘组。

2021年10月执行神舟十三号载人飞行任务，2022年6月被中

共中央、国务院、中央军委授予“英雄航天员”荣誉称号，并

获“三级航天功勋奖章”。2024年4月24日，据中国载人航

天工程办公室消息，经空间站应用与发展阶段飞行任务总指挥

部研究决定，入选神舟十八号载人飞行任务乘组。叶光富航天员介绍李聪，男，汉族，籍贯河北邯郸，学士学位。1989年10月出生，2009年9月入伍，2011年6月加入中国共产党，现为中国人民解放军航天员大队四级

航天员，空军中校军衔。曾任空军航空兵某旅飞行大队副大队长，被评为空军二级飞行员。2020年9月入

选为我国第三批航天员。2024年4月24日，据中国载

人航天工程办公室消息，经空间站应用与发展阶段飞

行任务总指挥部研究决定，入选神舟十八号载人飞行任务乘组。航天员介绍李聪李广苏，男，汉族，籍贯江苏沛县，学士学位。

1987年7月出生，2006年9月入伍，2011年6月加入

中国共产党，现为中国人民解放军航天员大队四级航

天员，空军中校军衔。曾任空军航空兵某旅飞行大队

副大队长，被评为空军一级飞行员。2020年9月入选

为我国第三批航天员。2024年4月24日，经全面考评

入选神舟十八号载人飞行任务乘组。李广苏航天员介绍弘扬载人航天精神>人类任何伟大壮举，都离不开强大精神的支撑。>一代代中国航天人在攀登科技高峰的征程中，把坚定的理想信念、高昂的爱国热情

、强烈的责任担当、良好的精神风貌写入了浩瀚太空，凝结成伟大的载人航天精神>作为中国共产党人精神谱系的重要组成部分，载人航天精神是伟大建党精神在航天战线的充分彰显，是中国载人航天事业不断奋勇前进的成功密码，更是加快建设航

天

强国的精神源泉。载人航天精神的丰富内涵：建设航天强国的精神支撑弘扬载人航天精神面对极其艰苦的自然条件和技术限制，载人航天战线始终以报效祖国为神圣职责,以发展航天事业为崇高使命，充分发扬不怕吃苦、敢于吃苦、甘于吃苦的精神

,在重重封锁中突围奋起，在起步晚、底子差的基础上奋起直追，1、特别能吃苦。历尽干难成伟业，人间万事出艰辛。弘扬载人航天精神在艰难困苦的环境中激扬奋斗豪情，在苦干实干、同甘共苦中突破极限、超越自我，创造了载人航天事业的伟大成就。这种“特别能吃苦”精神，就是面对困难

、风险、挑战，不退缩、不让步，不断激发克服艰苦、战胜艰苦、驾驭艰苦的决

心和勇气。1、特别能吃苦。历尽干难成伟业，人间万事出艰辛。弘扬载人航天精神面对规模最庞大、系统最复杂、技术难度最高、可靠性要求最严和风险挑战最大的载人航天工程，在我国比世界航天大国起步晚30多年的情况下，

一代代航天科

技工作者以“革命加拼命”的战斗姿态，从实验室到发射场，从战斗一线到后勤

保障，上下同欲、敢打能胜，2、特别能战斗。遇事无难易，而勇于敢为。弘扬载人航天精神把万无一失作为工作标准，将一丝不苟作为永恒追求，战胜一切艰难险阻。这种“特别能战斗”精神，就是在一片空白、阻碍重重、环境恶劣的情况下担当作为

、敢于斗争的精神锐气。2、特别能战斗。遇事无难易，而勇于敢为。弘扬载人航天精神载人航天是世界高新科技中最具挑战性的领域之一，面对众多全新领域和尖端课题，

一代代航天科技工作者以“惟改革创新者胜”的信念和“敢教日月换新天”的无畏，始终瞄准世界航天科技发展的最前沿，自力更生、发愤图强，勇攀高峰、敢涉险滩，3、特别能攻关。自信人生二百年，会当水击三干里弘扬载人航天精神在短短30余年时间里获得一大批具有自主知识产权的核心技术和关键技术，实现了从追赶到并行再到超越国际水平的可持续和跨越式发展。这种“特别能攻关”精神，就是在国际竞争激烈、技术封锁严密的情况下，瞄准世界先进水平，创新创造、攻坚克难，自

立自强、跨越赶超，抢占创新发展新高地。3、特别能攻关。自信人生二百年，会当水击三干里弘扬载人航天精神一代代航天科技工作者以“功成不必在我”的精神境界和"功成必定有我"的担当意识，始终胸怀国家利益至上、人民利益至上的赤子之心，始终坚守为祖国和人民出征的崇高信念，不慕名利、不计得失，常年超负荷工作，4、特别能奉献。干惊天动地事，做隐姓埋名人。弘扬载人航天精神坚定奋斗在一线，奉献青春年华、奉献聪明才智、奉献热血汗水甚至是宝贵生命。这种“特别能奉献”精神，就是以国家意志为最高意志、以人民利益为最高利

益，不计个人得失、不求名利地位，甘当无名英雄、忘我牺牲奉献。4、特别能奉献。干惊天动地事，做隐姓埋名人。弘扬载人航天精神神舟十八号发射成功PPTDeepSeek将如何改变AI应用?分析师：苏仪执业证书编号：S0740520060001联系人：刘一哲Email:liuyz03@zts.com.cn分析师：闻学臣执业证书编号：S0740519090007分析师：王雪晴执业证书编号：S0740524120003|

证

券

研

究

报

告

|中

泰证

券

研

究

所

专

业

l领

先|

深

度I诚

信2025.02.13从kimi

(月之暗面)到智谱，从豆包(字节)到DeepSeek,中国基础大模型一直处于快速演进之中，演进的主旋律则

体现为性能提升和成本降低，与计算机历史上PC

、互联网的发展逻辑类似。我们总结了以下三个关键词：■

关键词1:低成本。与暴力美学的大模型相对应的就是高成本.动则数百上千万元的成本投入在很大程度上制约了下游需

求的释放，在中国当前的宏观环境下这种挑战更为明显。

DeepSeek

带来的成本指数级下降，将会大大加速Al应用的落地

进

程

。■

关键词2:开源。

伴随闭源基础大模型能力不断提升之后，是否会向上侵蚀应用市场成为了市场的一种担忧。而开源体系

大大降低这种可能：1)开源体系需要生态繁荣，基模厂商与应用厂商是合作关系；2)对于应用厂商而言，开源大模型

的可获得性、可把握性更强，更容易基于此构建自己的垂直模型和能力。■关键词3:中国。

中国具有广阔的应用场景，但一方面接入海外OpenAl

模型存在一定的障碍，另一方面中国的基础大模

型能力存在差距。DeepSeek

缩小了这种能力差距，

一定程度上补齐了中国Al应用的底座短板。2中泰证券ZHONGTASECURITIES核心观点BigPicture:从基础模型的能力上限和应用成本谈起模型能力上限技术-能力上限曲线对话场景；

Al

搜

索

；

智

能

客

服

；

Al

代

码

；营销医疗法律应用场景随模型能力提升和成本降低而

不断解锁；价格-应用成本曲线模

型

定

价DeepSeek的低成本+强能力将解锁更

多应用场景；■

Al随模型能力的提升和应用成本的降低，共同解锁更多应用场景。图表：Al应用分析框架资料来源：中泰证券研究所4应用的分析框架：能力上限与应用成本共同决定应用场景中泰证券ZHONGTASECURITIES■DeepSeekV3再次展现出能力上限突破，在MMLU

、MATH500等任务中均表现除了优于GPT-40

和Claude-3.5-Sonnet

的SOTA能力。其发布的推理模型DeepSeek-R1

在数学、编程等推理任务中接近或达到了01的水平。图表：DeepSeek

V3和其他模型的表现对比图表：R1

在各项任务中的表现能力上限之一：DeepSeek

系列模型拥有比肩GPT-4o、Claude3.5

和01的能力资料来源：

DeepSeek-R1:Incentivizing

Reasoning

Capability

in

LLMs

viaReinforcement

Learning,中泰证券研究所资料来源：DeepSeek-V3

Technical

Report,

中泰证券研究所中泰证券ZHONGTASECURITIES5DeepSeek

模型在Post-Train

阶段大规模应用了强化学习方法。

R1

使用了冷启动微调+强化学习方法，

R1-Zero

版本模型

使用纯强化学习方法。随训练过程推进，模型展现出了推理能力的扩展(高准确率和long-CoT

能力涌现等)。图表：随步数提升R1-Zero

的AIME任务准确度图表：深度思考能力提升Garnoa0.98a706s432DeepSeek-R1-ZeroAIMEaccuracy

during

trainingr1-zero-pass@11-zero-consg1601-0912-passe101-0912-cons0648000Steps能力上限之二：后训练阶段大规模应用强化学习，表现推理能力扩展资料来源：DeepSeek-R1:Incentivizing

Reasoning

Capability

in

LLMs

via

Reinforcement

Learning,中泰证券研究所资料来源：DeepSeek-R1:Incentivizing

Reasoning

Capability

in

LLMs

viaReinforcement

Learning,中泰证券研究所DeepSeek-R1-Zero自然涌现long-CoT能力DeepSeek-R1-Zero的能力随步数提升中泰证券ZHONGTASECURITIES200040006000StepsAveragelengthperresponse6能力上限之二：纯强化学习的R1-Zero

展现出“Aha

Moment”能力涌现RL

下模型展现出了自主开发先进问题解决策略的行为：1)模型表现出了“Aha

moment”,突然学会更有效的推理方

式，也增加了推理复杂度；2)模型在训练过程中出现了Reflection

能力，能够重新评估初始方法来学习为问题分配更

多的思考时间。虽然应用纯强化学习方法的R1-Zero

在稳定性、可读性上仍有差距(存在多语言混杂生成现象),但

Aha

Moment

、Reflection等能力的出现展现出了纯强化学习方法的巨大潜力。图表：训练过程中R1-Zero表现出的Aha

MomentQuestior:Ifa>1,then

the

sum

ofthe

real

solutions

of√a-Va+x=xis

equal

toResponse:<think>To

solve

the

equation

va-va+x=x,let's

start

by

squaring

both

…(va-va+x)²=x²

一

a-va+x=x².Rearrange

to

isolate

the

inner

square

root

term:(a-x²)²=a+x=a²-2ax²+(x²)²=a+x

一

x⁴-2ax²-x+(a²-a)=0Let's

reevaluate

this

step-by-step

to

identify

it

the

correct

sum

can

be

…We

started

with

the

equation:Va-Va+x=xFirst,let'ssquare

both

sides:a-Va+x=x²

一

Va+x=a-x²Next,Icouldsquarebothsidesagain,treatingthe

equation:

…资料来源：DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning,中泰证券研究所7Wait,wait.Wait.That'sanahamomentIcanflaghere.中泰证券ZHONGTASECURITIES■

Janus-Pro

结合了优化的训练策略，扩展了训练数据集和模型规模。通过这些改进，Janus-Pro

在多模态理解和文本到

图像的指令跟踪功能方面都取得了重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。■作为在GenEval

等评测中超越DA

LL-E3和Stable

Diffusion3-Medium的开源模型，

Janus-Pro

也展现出了更多应用潜力。图表：Janus-Pro

多模态理解和视觉生成表现LLM

Parameters(Billions)资料来源：

Janus-Pro:Unified

Multimodal

Understanding

and

Generation

with

Data

and

Model

Scaling,中泰证券研究所8能力上限之三：开源Janus-Pro

模型，图像生成和多模态理解能力大幅提升中泰证券ZHONGTASECURITIESAverage

PerformanceGenEval

DPG-BenchAccuracy(%)应用成本之一：极致优化的工程化方法，大幅降低训推成本DeepSeek

在训练阶段采用了多种方法降低训练成本，并保证模型的良好表现。1)冷启动：构建并收集少量Long-CoT

数据来微调模型，而非单纯运用大规模RLHF

或RL,很好地平衡了性能和成本；2)MLA

(多头潜在注意力机制)

的优化：降低了键值量缓存需求，减少算力压力；后续的ALFS

(无辅助损失负载均衡策略)方法：能让MoE

的专家

在偏好值和工作量上达成平衡状态，当负载比较大的时候能够转移到其他专家上，加强了模型整体性能的负载均衡与

稳定性。图表：DeepSeek-R1

训练过程资料来源：木尧，中泰证券研究所9GRPO|

推理密集型任务语种一致性奖助

|致千step↓拒绝采样DeepSeekV3

阻L-ckpt(Rejection

Sampling)DeepSeek

V3写作、事

实间答，角色扮演、自我认知(20w)推理相关的SFT

数据

(60w)中泰证券ZHONGTA

SECURITIESGRPO全场景Prompt规则/RM

的奖助信号构建数干条

冷启动数据SFT2epochDeepSeek-V3-st-ckptDeepSeekV3st-ckptDeepSeek.V3-BaseDeepSeek-R1SFT■

对V3进行蒸馏的R1

在数学、代码能力上再次显著提升。

MoE

架构的R1

模型共有671B

规模，激活后的参数量为37B,

部署时能够大大节省推理成本。DeepSeek

开源了模型，

API

的调用价格也大幅低于OpenAl。

以Output

API价格为例，

DeepSeek-R1大约是OpenAl

的3.7%。以R1

为代表的优秀开源模型的能力也离闭源模型越来越近。中泰证券ZHONGTASECURITIES应用成本之二：低推理成本+开源，api

成本仅为01几十分之一资料来源：

DeepSeek,

中泰证券研究所资料来源：

Epoch

AI,中泰证券研究所10图表：DeepSeek-R1api价格与01对比图表：闭源模型与开源模型的差距正在缩小DeepSeek-R1的OutputAPI价格约为01的3.7%应用成本之三：蒸馏小型模型展现Test-time

Scaling,

有极高应用潜力■通过将DeepSeek-R1

的推理能力蒸馏到更小的模型中，较小的模型也能具备强大的推理能力。

DeepS

eek

开源了从15亿到700亿参数的R1蒸馏版本。这些模型基于Qwen

和Llama

等架构蒸馏，表明复杂的推理能力可以被封装在更小、更高效

的模型中。从论文结论看，蒸馏比单独依赖强化学习训练更为高效，且蒸馏与强化学习的结合可以进一步提升模型性能。2

0

2

5

年

2

月

，科

学

家

李

飞

飞团

队

带

领以

不

到

5

0

美

元

的

费

用

训

练了

一

个

能

力

比

肩DeepSeek-R1的

S1

模

型

，

也

展

现了

蒸

馏

模

型应用的更多应用潜力。图

表

：S1

表现出的Test

time

Scaling

图表：各模型微调示例数与准确度对比100

Most

sample-efficientr1-distillBespoke-StratosQwO900l-preview其●Sky

-T117000

800000N/ANumber

of

ExamplesMathematicalProblem

Solving(MATH500)604020CompetitionMath(AIME24)PhD-LevelS(

i

i60150ndonmesauQAncePeGc资料来源：s1:Simple

test-time

scaling,中

泰

证

券

研

究

所资料来源：s1:Simple

test-time

scaling,

中泰证券研究所11模型展现出随推理时间增加准确度增加的Test

time

ScalingS1仅使用1000个微调示例就达到了类似r1的准确度Averagethinkingtime(tokens)中泰证券ZHONGTASECURITIESMATHSOOAccuracy

(%)Accuracy

(%)408192958575651024

4096oL512204810002048s1512958580应用场景：通用+行业场景不断解锁，关

注B

端SaaS

落地+Al

安全210,0006504002010202433508Sothware

Market58508SottwareMartet$6BCloudSoftwareMarket84008

Cloud

SoftwareMarket???2024SiOT+Sotowave

and

Services

Marat83BAISotwareMarket■应用层Al公司不仅是基础模型之上的前端界面，而是拥有复杂的认知架构的应用产品。通常包括多个基础模型，上面

有某种路由机制，用于检索增强生成

(RAG)的向量和/或图数据库，合规性和安全性防护手段，以及模仿人类在工

作流程中进行推理思考方式的应用逻辑。■借助Agent,

应用层软件公司能够将服务转化为软件

(Service-as-a-Software)

。

这意味着应用的目标市场不是软件

市场，而是以万亿美元计的服务市场。而随着基础模型推理成本快速下降和性能提升，这种应用的价值创造增速将远

超传统软件模式。图

表：Service

as

a

Software面向的市场规模图表：2022-2027自动化市场规模预测($B)理解应用层公司的价值创造：取代人力，瞄向万亿级别的服务市场资料来源：

IDC,中泰证券研究所13资料来源：

Sequoia

Capital,

中泰证券研究所中泰证券ZHONGTASECURITIES通用场景之一：生产力工具对应生成能力，Al加速渗透■生产力工具能够较好嵌入和应用大模型的生成能力，将最先受益于模型能力上限提升和成本下降。如以Office365Copilot、WPS

Al为代表的Al+

办公软件和以Midjourney、Sora

为代表的多模态生成模型正在加速渗透。据智联招聘调

研，2025年春招首周约60%职场人已经在工作中使用AI工具，明显高于去年同期的44%。13%39%21%23%■Al+文字处理Al+通讯协作类Al+演示协作类

Al+数据处理类Al+项目管理类图表：办公软件类别占比情况(截至2024年4月)中泰证券ZHONGTASECURITIES资料来源：头豹研究院，中泰证券研究所14Cursor

是Al驱动的代码编辑器，能够无缝与VS

Code集成。通过先提供新用户2000次代码免费生成功能，再转化付费的方式，

目前Cursor

已经拥有超过36万名个人开发者。个人用户每月支付20-40美元，平均合同价值为276美元，

ARR

从$1M

到$100M

仅

用了不到两年时间。Github

Copilot

发布以来，帮助开发人员将Coding

速度提高55%。随用户数超过1.5亿，GitHub

也宣布将开设免费的GitHubCopilot

服务，并将服务集成到了新版的VS

Code中。新用户也可拥有每月2000次代码补全和50条聊天消息的免费额度。图表：各公司ARR

增速与时间的关系图表：用户对Github

Copilot的评价■用户比例50.90%50%40%29.70%30%20%11.50%10%0%0%相当有用有些有用CUASORwz'deeltogother.al

o

Cowe

OpenAI$100MS75swS25MsoM2

468Yeans中泰证券ZHONGTA

SECURITIES通用场景之二：AI

Coding大幅提升编程效率，用户数快速上升资料来源：

SACRA,Spearhead,

中泰证券研究所

资料来源：Github,

中泰证券研究所15docusign10极其有用稍微有用完全无用7.90%60%通用场景之三：Al搜索以Overviews

形式落地，Perplexity

Al等SaaS

公司崛起Al

搜索已经能够为用户提供精确的信息来源，大幅提升搜索效率。

Google

等搜索引擎提供了AI

Overviews功能，通过

综合来自多个来源的信息以提供更全面的摘要。这种方法让用户更广泛地了解搜索结果，无需点击多个链接。Al搜索

公司Perplexity以对话形式为用户提供搜索的答案，每月处理约4亿次搜索查询。公司估值实现了24年初的5.2亿美元到

年底90亿美元的快速增长。AI搜索也将赋能私域数据搜索。据Hebbia,Google

仅索引了全球4%的数据。大部分的私有数据，如企业ERP

、CRM或者OA系统中的各种数据未得到充分利用。图表：Perplexity

Al的估值增长(单位：$billion)图表：Google

Overviews示

意

X

家9二nmoeyHehwSOworistCtoutonosClSEOutzes

thingskekoraords,intermhlandetemlfik.andrark

webites

hghet

an

soarch

erne

resutspngesCSERPdHosDoosSEOWos?9Eemerh

tsr

BgirntoKow资料来源：

Crunchbase,Bloomberg,Datawrapper,中泰证券研究所资料来源：Google,

中泰证券研究所16中泰证券ZHONGTA

SECURITIESGoogle60%50%40%30%20%10%0%51%效率50%47%

46%42%改善客户关系有效的数据分析提高财务收益准确的预测(S)intrptn

ndndm

i

0

Sranioouatondnimrhmondiweweremegrntotdloinu

pahtwhodrgolpopealgoonhAl营销通过数据智能、自动化和个性化技术，正在重构传统营销模式，成为企业降本增效、提升客户体验的核心工具。

IDC

预计GenAl

在未来五年内将营销生产力提高40%以上的潜力。Applovin

提供了提升ARPDAU、

增加广告库存、获

取App用户和增加应用内购买。■

未

来GenAl

有望直接生成广告并创造收入。据Accenture

的预测，到2029年30%的社交媒体广告，将由Al自动生成。图表：营销人员对GenAl

带来ROI

的定义图

表

：Applovin

扩大受众群体增收的途径资料来源：

Statista

,

中泰证券研究所

资料来源：

Applovin,

中泰证券研究所17通用场景之四：

Al营销重构传统营销模式，降本增效潜力初显中泰证券ZHONGTASECURITIESpnadUAwhAsDhuoyhgA

面试缝低初面成本传统招聘流程HR算选与电活沟通15分钟/人Al面试成本=业务初面45分钟/人xAl面试成本25元/人时薪200元/小时/入==87.5%面试总成本200元/人Al

能够赋能B

端SaaS

软件，在企业通用领域提供Al能力。Al+ERP

(如SAP、金蝶)产品能够实现对财务和运营数据的

分析跟踪；Al+HR

(如北森)产品能够赋能人力资源管理，在Al面试等场景实现降本增效。图

表

：SAP

Joule

Agent平

台

图表：北森Al面试降低成本cuSTOMERSERVICEAGEStSSUPPLYCHAINAFNJouleFINANCEAGENTsSALESAoesrsAODrs资料来源：SAP,中泰证券研究所

资料来源：北森，中泰证券研究所18通用场景之五：Al+ERP/HR

等企业SaaS

场景中泰证券ZHONGTA

SECURITIES25元/人传统招聘应本的1/8PROCUREMENTAEMISA

面试流程企业降低成本MARKETING效益HRAGErsITAns行业场景之一：医疗行业诊断/治疗跟踪、行政任务的各类流程自动化Al

在医疗领域的应用涉及各部门的优化与效率提升。1)诊断辅助和医学图像分析：人工智能代理使用深度学习算法分

析医学图像，以协助放射科医生检测异常并做出准确诊断；2)个性化治疗计划和预测分析：AI代理使用患者数据和医

学文献制定针对个人患者需求和病史的个性化治疗计划；预测分析模型可预测疾病进展和治疗结果；3)药物发现和开

发：人工智能代理通过分析大量数据集来识别潜在的候选药物、预测疗效并优化临床试验流程，从而加快药物发现；4)

虚拟健康助手和患者监测：人工智能虚拟健康助手为患者提供实时指导、健康建议和提醒。人工智能代理还可以实现远程患者监测，以便尽早发现健康问题并采取主动干预措施；5)行政任务自动化：AI

代理自动执行行政任务，例如预

约安排、医疗转录和计费流程，以简化医疗保健运营并减轻行政负担。图

表

：

A

l

A

g

e

n

t

在

医

疗

领

域

的

功

能KeyFunctionsofAlAgentsinHealthcare88吕AdministrativeTasks

AutomationVirtual

HealthAssistants

PersonalizedTreatment

PlansDiagnosticAssistanceandandandPatient

MonitoringPredictiveAnalyticsMedical

ImagingAnalysis中泰证券ZHONGTA

SECURITIES资料来源：

LeewayHertz,

中泰证券研究所Drug

DiscoveryandDevelopment19Al

在法律行业已经渗透至各工作流程中。可以参与的过程包括：1)电子取证与调查，涉及大量电子数据的识别、收集

和分析，加速过程；2)合同审查与尽职调查，自动化和增强劳动密集型的合同审查和尽职调查流程；3)诉讼支持，自动化大量文档的处理；图表：Al法律工作流应用Client

Interaction&ManagementData

Management

&SecurityLegal

Writing

&CaseSummarizationContract

Generation&ReviewLegal

Research&AnalysisDocument

Review&Management资料来源：

LeewayHertz,中泰证券研究所20行业场景之二：法律行业取证、尽调、诉讼支持等各类流程自动化ApplicationsofAlAgents

in

LegalWorkflows中泰证券ZHONGTASECURITIESPredictive

Analytics图表：具身智能的不同阶段及意义图表：大模型与Agent技术是机器人产业突破临界点的关键L3产线自动化监督者深度学习技术事先程序没定控制替代重复劳动(

从

有到

高

活

空非结构化环境标准化工业生产线单一任跷算法驱动自动化生产设备结构驱动关节层自

动AI

大模型是突破契机机器人智能化资料来源：甲子光年，中泰证券研究所资料来源：甲子光年，中泰证券研究所行业场景之三：多模态突破大幅增强人形机器人泛化能力■多模型大模型为具身智能发展打开空间。

“具身智能

(EmbodiedAI)”指有物理载体的智能体，在与物理世界的交

互过程中，通过感知、控制和自主学习来积累知识和技能，形成智能并影响物理世界的能力。■人工智能算法的发展，尤其是多模态大模型技术的突破性进展，将显著加速机器人产业的发展，提升机器人的智能水

平，使得机器人能够自主进行判断和识别，执行复杂的多阶段语义推理任务，不仅提高了机器人的泛化能力，也快速

推动了人形机器人通往量产的进程。机器智能传感器感知环境信息根据环培变化酒整自身行为智能造

、

共服务机城冒，轮式机器人合

金四定机器人，双足人形机器人县备类人持证有百用维边任务导向，自主处理杂回题中泰证券ZHONGTASECURITIES技术特点素应用场景器任务推理

知识图谱语义地图……感控一体环境感知

定位导航自主决策行动执行复杂任务运动控制控制算法行为设计认知层自主L4

L5以人类为主导以机器为主导糊回放且前所处阶段发展阶段人工智能人类智能关节驱动任务设计执行规划感知层全自主运动层结构层观察者智能化人性化灵活化协作化L221专用智能自动驾驶任务AI

AgentAction专一任务真实世界专用模型(人类知识)可交互度专用数据人工构建行业场景之三：通用具身智能场景中，智能