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DeepSeek推進(jìn)技術(shù)平權(quán),賦能AI圖像應(yīng)用深耕細(xì)作,輸入費(fèi)用 0.55/百萬(wàn) token

來(lái)源:華泰證券      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/3/6      主題:其他   [加盟]

DeepSeek(下簡(jiǎn)稱 DS)在算力成本節(jié)約和開源方面實(shí)現(xiàn)了里程碑式的突破,我們認(rèn)為對(duì)美圖類 AI 垂類應(yīng)用是重要利好:

1)實(shí)現(xiàn)算力成本重大突破,改變了以往對(duì)于G額投入、G端算力的依賴,顯著降低資本開支門檻;

2)開源模式推動(dòng)技術(shù)平權(quán),DS 推理能力比肩 OpenAI o1,但完全開源的模式打破了美國(guó)對(duì)基座模型的技術(shù)壟斷,利好廣大中小廠商 AI 底層能力的提升;

3)AI 應(yīng)用的競(jìng)爭(zhēng)要素重要性正在由算法、算力向產(chǎn)品力轉(zhuǎn)移,美圖在產(chǎn)品、工作流、美學(xué)垂類L域積累優(yōu)勢(shì)或受到 AI 大模型進(jìn)階賦能,或持續(xù)帶來(lái)更出色的產(chǎn)品。給予公司目標(biāo)價(jià) 4.95 港幣(前值:4.56 港幣),“買入”評(píng)J。

DS 在算力成本節(jié)約和開源實(shí)現(xiàn)突破,推動(dòng) AI 技術(shù)平權(quán)

DeepSeek 春節(jié)期間接連發(fā)布 R1 和 Janus-Pro(多模態(tài)大模型),模型推理能力比肩主流模型 Open AI o1 和 DALL-E3 等的同時(shí),在算力成本節(jié)約和開源方面取代了重大突破。DS V3 訓(xùn)練成本僅為 5.6 百萬(wàn)美元,僅約為 OpenAI的 10%,DS 模型開源(OpenAI 閉源)可供任何人進(jìn)行本地部署。API 調(diào)用層面,DS/OpenAI 的輸入費(fèi)用分別為 0.55/15 美元/百萬(wàn) token,DS 推理使用成本僅為 OpenAI 的 4%,顯著的降低資金門檻,推動(dòng)了 AI 技術(shù)平權(quán)。

AI 基座能力提升疊加成本顯著下降,利好 AI 應(yīng)用發(fā)展

DS 低成本開源模型的推出將顯著利好 AI 應(yīng)用發(fā)展。一方面開源的技術(shù)平權(quán)打破了 OpenAI 等閉源公司對(duì)于基座模型的技術(shù)壟斷,其比肩 OpenAI o1的推理能力將利好廣大中小廠商 AI 底層能力的提升。另一方面,DS 所實(shí)現(xiàn)的前所未有的算力成本(無(wú)論是訓(xùn)練還是推理)突破,改變了以往對(duì)于G額投入、G端算力的路徑依賴,顯著降低了資本開支的門檻。

美圖:深入與國(guó)內(nèi)大模型合作,發(fā)揚(yáng)產(chǎn)品力優(yōu)勢(shì)把握行業(yè)新機(jī)遇

我們認(rèn)為 DS 等底層大模型進(jìn)步使得 AI 應(yīng)用公司的競(jìng)爭(zhēng)要素重要性或由算法、算力向產(chǎn)品力轉(zhuǎn)移。美圖 AI 模型技術(shù)除自研之外,與 DeepSeek、豆包、可靈均有測(cè)試合作,美圖在產(chǎn)品、工作流、美學(xué)垂類L域積累的優(yōu)勢(shì)或在通用大模型進(jìn)階下得到進(jìn)一步賦能,當(dāng)前公司 AI 應(yīng)用已形成較好商業(yè)閉環(huán),代表產(chǎn)品美圖設(shè)計(jì)室付費(fèi)率超 6%。國(guó)內(nèi)產(chǎn)品成熟的同時(shí)公司積J推出生產(chǎn)力產(chǎn)品出海,生產(chǎn)力化經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)展或帶來(lái)催化。



附件:DeepSeek推進(jìn)技術(shù)平權(quán),賦能AI圖像應(yīng)用深耕細(xì)作,輸入費(fèi)用 0.55/百萬(wàn) token






DeepSeek行業(yè)級(jí)應(yīng)用白皮書,精準(zhǔn)數(shù)據(jù)洞察與自動(dòng)化效能提升方法論

精準(zhǔn)數(shù)據(jù)洞察與自動(dòng)化效能提升方法論;DeepSeek將在企業(yè)服務(wù)、科研創(chuàng)新等垂直領(lǐng)域深度滲透;DeepSeek將通過(guò)開源戰(zhàn)略擴(kuò)大開發(fā)者社區(qū)規(guī)模,并推出模型微調(diào)平臺(tái)和低代碼部署工具

周鴻祎清華授課:DeepSeek帶來(lái)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)

周鴻祎以DeepSeek帶來(lái)的變革為切入點(diǎn),深入剖析AI行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),并分享了AI技術(shù)于創(chuàng)業(yè)的應(yīng)用前景,未來(lái)應(yīng)用將從六大方向?qū)崿F(xiàn)爆發(fā),企業(yè)內(nèi)部未來(lái)一定是多個(gè)大模型組合工作

AIGC發(fā)展研究3.0版,聚焦于DeepSeek以外的世界

AI生成的回答重復(fù)相似,缺乏新意,即使改變提問(wèn),無(wú)法提供不同的結(jié)論;使用更多樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法,提高AI的多樣性;優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù), 避免模型陷入局部最優(yōu)

DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實(shí)性,對(duì)醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場(chǎng)景的可靠性產(chǎn)生懷疑

模型難以處理訓(xùn)練集外的復(fù)雜場(chǎng)景,模型過(guò)度依賴參數(shù)化記憶,普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實(shí)性,可能對(duì)醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場(chǎng)景的可 靠性產(chǎn)生長(zhǎng)期懷疑

DeepSeek+DeepResearch:讓科研像聊天一樣簡(jiǎn)單,垂直領(lǐng)域深耕,流程自動(dòng)化與認(rèn)知協(xié)作

DeepSeek技術(shù)突破與應(yīng)用場(chǎng)景,冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)與多階段優(yōu)化,本地部署與端云協(xié)同,垂直領(lǐng)域深耕(醫(yī)療、金融、教育);智能協(xié)作與自動(dòng)化轉(zhuǎn)型,消費(fèi)決策與商業(yè)研究賦能

DeepSeek賦能職場(chǎng)(清華大學(xué)2),從提示語(yǔ)技巧到多場(chǎng)景應(yīng)用

你想要生成什么樣的文案? 這樣的文案具備哪些特征? 你要針對(duì)什么生成類似文案? 篇幅、用詞、結(jié)構(gòu)優(yōu)化;批量生成新媒體文案

DeepSeek從入門到精通(清華大學(xué)1),采用SPECTRA模型進(jìn)行任務(wù)分解

提示語(yǔ)(Prompt)是用戶輸入給AI系統(tǒng)的指令或信息,包括指令、上下文和期望,為了更有效地進(jìn)行任務(wù)分解,可以采用SPECTRA模型,能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內(nèi)容

DeepSeek提示詞工程和落地場(chǎng)景,使用DeepSeek的三種方法,提示詞讓對(duì)話質(zhì)量提升立竿見影

講座為DeepSeek原理和應(yīng)用系列研討的講座之一,聚焦提示詞工程與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐兩大核心模塊,延續(xù)前序?qū)IGC底層邏輯的探討,系統(tǒng)拆解如何通過(guò)自然語(yǔ)言交互充分釋放DeepSeek潛能

DeepSeek與AIGC應(yīng)用,探討大模型和AIGC的底層工作機(jī)制,突破工具應(yīng)用的局限

進(jìn)一步探討大模型和AIGC的底層工作機(jī)制,旨在幫助讀者突破工具應(yīng)用的局限,理解DeepSeek和AIGC的深層次價(jià)值。最后,介紹如何科學(xué)選擇與高效使用 AI 工具,為大家提供更具深度與實(shí)用性的應(yīng)用場(chǎng)景的指導(dǎo),給聽眾帶來(lái)更落地的AI應(yīng)用價(jià)值

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及類強(qiáng)推理模型開發(fā)解讀,長(zhǎng)思維鏈的推理提高模型的可解釋性

基于長(zhǎng)思維鏈的推理可以在一定程度上提高模型的可解釋性,提供顯式的推理路徑,讓人類可以追蹤模型如何從輸入推導(dǎo)出輸出,從而追蹤模型的決策過(guò)程,減少黑箱推理

DeepSeek 策略三問(wèn)-AI封鎖,有壁壘的應(yīng)用和消費(fèi)端龍頭,對(duì)算力的需求

一是 DeepSeek 或宣告此前的美國(guó)對(duì)華芯片限制可能適得其反;二是 A 股 AI 能否出現(xiàn)有壁壘的應(yīng)用和消費(fèi)端龍頭;三是算力需求會(huì)增加還是減少

DeepSeek-R1技術(shù)報(bào)告-冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)和多階段訓(xùn)練流程,大型基礎(chǔ)模型的推理模式對(duì)提升推理能力至關(guān)重要

DeepSeek-R1入冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)和多階段訓(xùn)練流程,開源的蒸餾模型在推理基準(zhǔn)測(cè)試中創(chuàng)下新紀(jì)錄,驗(yàn)證了純強(qiáng)化學(xué)習(xí)在 LLM 中顯著增強(qiáng)推理能力的可行性
 
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