计算机行业：DeepSeekV3%26R1加速LLM训练%26推理端降本／数据平权，有望开启端侧／AI应用的黄金时代%26传统非AI公司价值重估-250205-方正证券

2025-02AI大模型23免费

📄 文件全名: 《计算机行业：DeepSeekV3%26R1加速LLM训练%26推理端降本／数据平权，有望开启端侧／AI应用的黄金时代%26传统非AI公司价值重估-250205-方正证券-23页.pdf》
🎯 适合读者: 战略规划行业研究员
📊 核心数据: ✓ AI应用&端侧确定性受益：训练/推理成本指数级下降，且大模型蒸馏出的小模型效果提升显著；
AI应用的迭代成本下降&端侧模型可用性明显
DeepSeek V3/R1：颠覆行业生态的里程碑式创新，训练/推理成本骤降+不依赖监督数据+蒸馏成为捷径+宽松的开源协议
➢ DeepSeek R1除了与V3同质的系列创新外，对行业影响最大的点在于论证了SFT过程可能不是刚需/蒸馏头部大模型比训练自有模型更高效：
模型效果要好于将原模型基于R1训练框架进行重训练；
🏷️ 核心议题: #大模型#LLM#GPT

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报告摘要

📋 核心要点(部分)

➢ 当训练/推理/高质量数据都不再是门槛且蒸馏领先模型就是捷径，我们得出一些直观结论：

❓ 常见问题

《计算机行业：DeepSeekV3%26R1加速LLM训练%26推理端降本／数据平权，有望开启端侧／AI应用的黄金时代%26传统非AI公司价值重估-250205-方正证券》主要包含哪些内容?

DeepSeek V3/R1：颠覆行业生态的里程碑式创新，训练/推理成本骤降+不依赖监督数据+蒸馏成为捷径+宽松的开源协议 ➢ DeepSeek V3多方面创新带来对标GPT-4o的性能+远低于4o的训练/推理成本：DeepSeek V3整个训练过程不到600万美金的成本，模型效果对标亿美金大幅降本的缘由是其在算法架构、训练环节、通信/计算优化/PTX层优化等多方面做出的创新：核心数据:✓ AI应用&端侧确定性受益：训练/推理成本指数级下降，且大模型蒸馏出的小模型效果提升显著；;AI应用的迭代成本下降&端侧模型可用性明显;DeepSeek V3/R1：颠覆行业生态的里程碑式创新，训练/推理成本骤降+不依赖监督数据+蒸馏成为捷径+宽松的开源协议。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2025 年,全文约 23。

这份报告是免费的吗?如何获取?

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这份报告适合哪些读者?

适合战略规划、行业研究员等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了大模型、LLM、GPT等议题。