华泰传媒:DeepSeek推动模型平权，加速AI应用繁荣

来源：华泰瑞思在我们看来，DeepSeeek降低了开发者对下游应用生态的门槛，加快了人工智能技术的包容性；刺激开源社区创新，帮助扩大应用场景，对三个方向持乐观态度。核心观点低成本的Deepseek 促进人工智能应用生态发展的高性能

来源：华泰瑞思

在我们看来，DeepSeeek降低了开发者对下游应用生态的门槛，加快了人工智能技术的包容性；刺激开源社区创新，帮助扩大应用场景，对三个方向持乐观态度。

核心观点

低成本的Deepseek 促进人工智能应用生态发展的高性能

Deepseek最新大语言模型R1性能与GPT-o1相比；Janus-Pro多模型也正式发布。因为它的“低成本” “高性能”开源模式，DeepSeek已成为世界上增长最快的人工智能应用，并引起国内外工业和投资圈的冲击。我们认为，DeepSeek降低了下游应用生态的开发者门槛，加快了人工智能技术的包容性；刺激开源社区创新，有利于应用场景的扩展。我们乐观：1）Agent应用程序可以通过API集成继承新一代LLM的能力，提高交互质量和效率；2）大型模型能力转移到轻型模型，加速人工智能智能硬件的渗透；3）有利于人工智能电子商务/人工智能玩具/人工智能情感公司/人工智能广告的繁荣和商业化。

激发开源社区创新，扩大开源生态建设

在开源策略方面，DeepSeek采用了“基本模型开源” 高级功能商业化模式将吸引开发者参与生态建设，激发社区创新。1月29日，Hugging Face首席科学官表示，DS-R1开源模型累计下载量超过70万次，日增长40%；DS-R1至少有670个衍生模型，累计下载量超过320万次，每天增加约30%。R1完全开源，不限制商业，使用宽松的MIT License。我们认为，R1蒸馏的标签数据将有利于更多的开源模型加速推理迭代，开源项目可能成为行业事实标准，降低人工智能应用技术的门槛。此外，采用闭源策略的大型模型制造商也可能会考虑差异化的开源策略，如OpenAI。

提高模型推理能力，提高AI Agent交互质量和效率

DeepSeek R1大模型显著提高了推理、数学、代码等能力，使RL算法平等。在应用程序方面，Agent通常依靠LLM来理解和生成自然语言，理解用户的需求并产生相应的响应。需求理解/挖掘能力的提高和便宜易用的长上下文将提高Agent的着陆效果。在低成本开源大模型的不断迭代下，Agent可以通过API集成继承新一代LLM的能力，实现进化，提高交互质量和效率。To 在B企业服务中，Agent正在从执行任务转变为决策支持伙伴；To 在C场景中，有助于提高生活场景的效率，并提供个性化服务。

大模型能力迁移到轻模型，加速人工智能智能硬件的渗透

DeepSeek R1的出现将增加行业基于CoT思维的高质量合成推理数据的使用。通过知识蒸馏技术，DeepSeek可以实现大模型能力向轻量化模型的高效迁移，降低智能产品的AI功能集成门槛。开发人员可以快速将自己的AI能力部署到硬件设备中，并定制场景。同时，DeepSeek凭借高效的推理能力和低延迟响应能力，可以提高智能硬件交互的流畅性和场景理解的准确性，增强交互体验，帮助AI智能硬件的普及和渗透。我们预计，25年的双边小模型会增加双边和双边。、开发人工智能玩具、人工智能机器人等产品。

在DeepSeek的影响下，有利于下游人工智能应用的繁荣和商业化

我们对人工智能应用的几个方向持乐观态度：1）人工智能电子商务：提供智能图片生成、智能客户服务、客户分析等，提高产业链运营效率，优化用户体验；2）人工智能玩具/人工智能情感陪伴应用：人工智能情感陪伴应用在活跃用户层面脱颖而出，商业模式逐渐清晰；3）人工智能营销：关注人工智能授权下广告投资回报率的潜在改进。

风险提示：大模型技术发展低于预期，人工智能监管政策影响，宏观经济波动等。

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研究报告：媒体： 2025年2月4日，DeepSeek推动模型平权，加速AI应用繁荣