开源与闭源模型 - DeepSeek-R1 缩小了开源模型与闭源模型的差距 在关键推理基准测试中与 OpenAI 最新模型持平 尽管其规模更小 [2] - 开源模型在质量上已与最先进的闭源模型持平 标志着开源将模型层商品化的转折点 [2] - 开源模型的进步将推动 LLM 市场的竞争 企业将拥有多样化的实用选项 在计算能力、成本和性能之间进行权衡 [2][3] AI 基础设施与开发者使用 - DeepSeek-R1 利用强化学习（RL）提升推理能力 采用广义策略优化强化学习（GRPO）技术 是首个成功大规模实施并取得可测量增益的开源模型 [3] - 强化学习的突破被视为游戏规则的改变者 但当前 AI 工具尚未完全支持这一新范式 [3] - 开源模型的普及消除了“最大最好模型必须封闭”的护城河 企业可以完全掌控前沿模型 [4] 新应用与行业影响 - DeepSeek 增强的推理能力开启新应用浪潮 包括自主 AI 代理、专业规划系统和企业 AI 助手 [5] - 高度监管行业将受益于开源模型 因为企业可以完全控制数据的使用方式和发送目的地 [6] - 数据质量仍是关键优势 特定领域的标注和奖励函数对模型性能至关重要 [6] GenAI 经济学 - DeepSeek 降低了推理和训练成本 改变了 GenAI 部署的经济性 企业将更多地使用 AI 并部署多个特定领域模型 [7] - 开源模型的成本比使用 OpenAI 或 Anthropic 便宜多达 7 倍 解锁了更多经济上不可行的案例 [7] - 生成器的商品化趋势将推动标注技术的进步 包括 RLHF 和奖励函数等方法的优化 [8] 行业展望 - DeepSeek 标志着开源模型首次真正达到与专有替代品竞争的水平 开启了 AI 发展的新时代 [8] - 高质量、特定领域的数据和标注仍是 AI 未来的关键 尽管 DeepSeek 代表了有意义的进展 [8]

以下文章来源于财经杂志 ，作者《财经》杂志 财经杂志 . 《财经》杂志官方微信。《财经》杂志由中国证券市场研究中心主办，1998年创刊，秉承"独立、独家、独到"的新闻理念，以权威性、公正性、专业性报 道见长，是政经学界决策者、研究者、管理者的必读刊物。 打破了几个"刻板共识"。 作者 | 《财经》杂志 来源 | 财经杂志 （ID： i-caijing） 2025年春节的前一周，节日气氛正浓，来自中国杭州的一家初创公司开始让华尔街投资人寝食难安。 杭州量化私募机构幻方旗下的大模型公司DeepSeek（深度求索）发布的一款开源AI模型，在多项测试中表现优于OpenAI的产品，且 研发成本不到600万美元。更让华尔街投资人震惊的是，DeepSeek1月20日发布R1模型，上线六天后同时登顶苹果App Store和谷 歌Play Store全球下载榜首，上线18天内，累计下载量已突破1600万次。随后在2月1日突破3000万大关，成为史上最快达成这一 里程碑的应用。 华尔街的担忧在于，目前投入数十亿美元用于构建大型AI模型的做法可能会打水漂，更廉价的替代方案将让华尔街人工智能的泡沫破 裂。泡沫破裂带来的资本市场危机短 ...