学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力， 其在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式 版。并且，DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借 助 R1 训练其他模型，进一步促进技术的开源和共享，用户可通过官 网或 App 调用 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。此外，DeepSeek-R1 API 服务定价为每百万输入 tokens

2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和 世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。 DeepSeek-V3 -4- • R1推出后，追平GPT-o1，迅速出圈海外。从 DeepSeek在美国下载排名从1月22日的201名，迅速 在1月27日登顶第一名；截止1月30日，DeepSeek在 168个国家位居下载榜第一名 • 而然地出现了许多强大而有趣的推理行为；但是，遇到 了可读性差和语言混合等挑战 • DeepSeek-R1：为了解决这些问题并进一步提高推理 性能，DeepSeek团队引入了 R1，它在RL之前结合了 多阶段训练和少量冷启动数据。R1在推理任务上实现 了与OpenAI-o1-1217相当的性能 DeepSeek-R1（对标GPT-o1）于2025年1月 20日推出，随后DeepSeek进一步出圈 DeepSeek-R1 更新日期：2025-2-11 n DeepSeek-V3和R1进入到国际顶尖模型行列 n DeepSeek-R1是综合效果最好的开源模型， 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 n Qwen2.5-Max、GLM-4-Plus、Step-2- 16K-Exp等国产模型也有不俗的表现 -6- DeepSeek模型效果 (2/2) n DeepSeek-V3和R1相对于700亿以下开源模型（以千问720亿

和自编程能力（自动模块设计、 代码编 写、 测试用例） 。 " 恨聪明 但没那么听话 " DeepseekV3 Deepseek R1 Deepseek r1 鞅的证 明 Deepseek r1 Roy 安全准则组合模型推 理 Deepseek r1 推理玻尿酸配 方 DeepSeek 提示词工 程 提示词工程 Deepseek 十类提示 词 • 1. 内容生成类 ：文本生成、代码生成、创 和 Qwen 蒸馏 的 DeepSeek - R1 推理模型 ，涵盖多种不同参数规模 ，适合想在本地运行模型的用户。 • 第三方 UI 客户管接入服务： 可通过 Anything LLM 、 Cherry Studio 、 Chatbox 等选择 API 接入。 • 秘塔 AI 搜索： 接入满血版 DeepSeek - R1 推理模型 ， 无广告且搜索结果直达。 以学习 JDK21 2000 万 Tokens ，提供多个基于 DeepSeek - R1 蒸馏训练的模型 ，如 DeepSeek - R1 - Distill - Llama - 70B 等 ，在推理能力上表现出色。 • 阿里云百炼： 提供多个 DeepSeek 系列模型 ，如 DeepSeek - V3 、 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B 等 ，

”就可以使用。 图 2 DeepSeek 官方网站主界面 不过需要注意，那就是如何选择 V3 还是 R1 模型，可以参考下图。此外还 “ 可根据需要，选择是否勾选 联网搜索 ”。 图 3 不同版本的 DeepSeek 选择 4.1.2 手机版使用 手机版的使用和电脑版基本一样，根据需要是否激活 R1 即可。唯一不同 的 是需要在手机安装对应的 App 。安装方法如下： 方法 1 ：进入 DeepSeek 。 这些非官方 渠道提供 了 三类模型选择： DeepSeek-V3 模型、完整版 DeepSeek-R1 模型（671B 参数）、轻量级 DeepSeek- R1 模型（参数规模从 1.5B 到 70B 不等）。其中，完整版 R1 模型保留了全部 671B 参数，能发挥出最佳性能，但对计算资源要求较高，通常需要支付一定费 用。轻 量级模型则通过知识蒸馏技术，在保持核心功能的同时大幅降低了参数 在普通算力环境下流畅运行，为用户提供了更灵活的选择。 4.2.1 硅基流动&华为云 硅基流 动与 华 为云 团 队联合 首 发 并 上 线 了基 于 华 为云 昇腾云服 务 的 DeepSeek R1/V3，推理服务目前支持 V3 和 R1 大模型，以及多款 R1 蒸馏小模 型。 在 硅 基 流 动 的 一 站 式 大 模 型 云 服 务 平 台 SiliconCloud 上（网 址 为 ： https://siliconflow

Llama-3.1-405B 等 开 源 模 型 ， 并 在 性 能 上 和 GPT-4o 以 及 Claude-3.5-Sonnet不分伯仲，训练成本约为558万美元。1月20日， DeepSeek开源R1模型，后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有 极少标注数据的情况下，性能比肩OpenAI o1正式版，不仅极大提升了 模型推理能力，也大幅降低了训练成本。同时，DeepSeek-R1蒸馏了6个 快速发展也将反哺训练算力、推理算力需求。  AI终端有望加速落地。AI手机：苹果国行AI功能渐行渐近，三星国行S25 系列搭载智谱Agentic GLM，而华为、荣耀、OPPO等多家国产终端近期 亦官宣接入R1模型。群智咨询预计今年全球智能手机出货量同增4%。其 中我国出货量同增4.9%，增速好于全球市场，除了受AI加持外，国补政 策落地也将促进用户换机。AI耳机：字节、Cleer、讯飞等多家品牌密 集发布智能耳机产品。字节推出Ola 算力需求仍将加大。近期微软、亚马逊、谷歌、Meta披露最新业绩，四 大科技巨头Q4资本开支合计同比大幅增长77%，主要支持云计算、AI等 基础设施建设。同时后续资本开支指引积极，海外CSP并未因DeepSeek V3 及R1模型推出而放缓资本开支投入的步伐，反而加大相关投入，而国内 CSP为了保持竞争优势亦有望跟进，增加AI领域相关投入。同时AI应用 场景加速普及，也将反哺算力需求。  风险提示：终端需求不及预期；技术推进不及预期；资本开支投入不及

核心收益 长上下文 (64~128K) 超大模型启动加速 独享 GPU 算力集群 私有 API 服务调用 高并发、高可用 企业级鉴权流控 算力投入持续降低 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B 满血版模型一键精调 • 256 卡 H20 • 全参 SFT • 8 小时 蒸馏后模型多模式精调 • 全参 +LoRA 双模 式 • 低至 1 卡 A10 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B 全系大语言模型支持 SFT 快速 直观 R1 推理结果 生成 R1 推理服务调用 构造蒸馏数据 集 清洗 R1 推理结果 灵活、易扩展 基于 TI 平台精调工具链，迁移 R1 高级推理能力至小尺寸模型，以更低推理成本满足垂直场景下的业务需 求 内置 R1 模型一键部 署 快速 选择并精调目标模型 评估对比模型效果 R1 模型部署 效果评 估 蒸馏模

其通过对训练方式、算法架构和推理方 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n DeepSeek 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 + 大规模强化学习方法， 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 跨节点专家并行（ Expert Parallelism ， EP ）来优化通信开销，尽可能实现负载均衡。 图表： DeepSeek R1 架构图 图表： DeepSeek R1 训练方法 资料来源： DeepSeek ，中泰证券研究所

AI 芯片：昇腾、寒武纪 … DeepSeek-R1 进一步验证“算力即性能” Scaling Law 升级，模型能力 = 算力 x 数据 x 思考 + 逻辑推理 DeepSeek-V3/R1 OpenAI-o1/o3 算力 x 数据 重新定义 Scaling Law 延续智能涌现的 方向 2017 谷歌发布首个 Transformer 架 构 模 型 2023 ChatGPT o1 的 3% 算法革命 架构创新 工程奇迹 开源生态 4 Huawei Proprietary - Restricted Distribution DeepSeek R1: 在 Reasoning 任务达到了世界水平（ OpenAI- o1 ） 以 2 阶段 SFT+2 阶段 RL 完成，从而解决 R1-Zero 可读性差、 多种 语言混合问题 本次开源同时发布了 KVCache 降低内存 90% 支持更高并发 模型容量提升 3 倍 计算量减少 70% DeepSeek 通过从模型结构到训推全流程的优化，带来大模型新 范式 DeepSeekV3/R1 ，大幅提升从训练到推理的计算效率，降低模型创新及应用落地的门槛 降低学习复杂度 简化强化学习流程 降低后训练复杂度 推理优化 单次推理效率倍级提升 一次预测多个 token 推理倍级提升

系列报告之 AI+教育 2025 年 02 月 12 日 ➢ DeepSeek 发布开源大模型 R1，迅速出圈月活破 3000 万。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek- R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下， 极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。自 1 月 20 日 DeepSeek 发布 R1 模型，该模型的用户数 实现了飞速增长，根据 AI 产品榜的数据，截至 1 月末 DeepSeek 的月活数量达 到 3370 万，迅速成为国内第二位。 ➢ 海外 AI+教育龙头 Duolingo 借助 AI 实现业绩持续增长。多邻国 （Duolingo）是一家全球领先的语言学习平台，2024 1.1 DeepSeek 重塑中国 AI 竞争力，国产大模型百花齐放 DeepSeek 发布开源模型 R1，性能比肩 OpenAI 的 o1 模型。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek- R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极 大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩

com/ 2 Outline ➢ DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技术剖析 ➢ Pipeline 总览 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 细节分析 ➢ RL 算法的创新：GRPO及其技术细节 ➢ DeepSeek-R1 背后的Insights & Takeaways：RL加持下的长度泛化 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ ➢ 得益于纯大规模强化学习，DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 ➢ DeepSeek R1-Zero 和 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（SFT）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ 得益于强大的推理能力与长文本思考能力，DeepSeek R1在复杂任务上表现卓越，成为开源领域的又 一里程碑，标志着开源社区在与闭源大模型（如 OpenAI o1 系列）的竞争中迈出了关键性一步。 ➢ DeepSeek-R1 在数学代码任务上表现突出 ➢ Deepseek R1在AIME2024上获得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217。在MATH-500上，获得97