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# 探秘DeepSeek大模型：技术先锋与投资新宠

在当今科技浪潮中，大语言模型（LLM）无疑是最为耀眼的存在，它们正以前所未有的速度重塑着众多领域的发展格局。而在这一宏大叙事中，DeepSeek宛如一匹黑马，凭借卓越的性能和创新的理念，迅速崭露头角，成为全球AI领域关注的焦点。

## DeepSeek：量化巨头孕育的创新力量
DeepSeek诞生于国内量化私募巨头幻方量化，总部坐落于杭州。其创始人梁文锋，在量化投资领域积累了深厚的技术底蕴与雄厚的资源。幻方量化作为大厂之外唯一储备万张A100芯片的公司，为DeepSeek的技术研发奠定了坚实基础。自2023年7月成立以来，DeepSeek便专注于大语言模型及相关技术的深度开发，依托自研训练框架、自建智算集群和万卡算力，以开源免费商用策略吸引着全球开发者的目光。

成立至今，DeepSeek不断推陈出新，相继发布DeepSeekLLM、DeepSeek - Coder等一系列模型，性能持续优化，训练成本大幅降低，走出了一条独特的技术发展路径。

## 卓越性能：打破常规，比肩顶尖
去年12月底发布的DeepSeek - V3开源基础模型，性能与GPT - 4o和ClaudeSonnet3.5等顶尖模型相近，而训练成本仅约557.6万美元，不到其他顶尖模型的十分之一，堪称性价比之王。今年1月20日推出的DeepSeek - R1推理模型，性能与世界顶尖闭源模型OpenAIo1比肩，成本却更低。1月24日，在专业大模型排名Arena上，DeepSeek - R1基准测试升至全类别大模型第三，在风格控制类模型分类中与OpenAIo1并列第一。这些亮眼的成绩，无疑证明了DeepSeek在模型性能上的卓越表现。

DeepSeek的成功并非偶然，其在技术上的多项创新功不可没。例如，在Transformer架构基础上创新的多头潜在注意力（MLA）机制，显著降低了推理显存的消耗，通过改造注意力算子压缩KV缓存大小，将每个查询KV量减少93.3%，极大提升了推理效率。此外，DeepSeek - R1的核心算法Group Relative Policy Optimization（GRPO），通过组内评分方法估计基线，简化计算过程，在不依赖同规模评价模型的情况下优化策略模型，让模型在特定任务中表现更佳。

## 广泛应用：多领域开花，前景广阔
DeepSeek模型的影响力不仅体现在技术指标上，更在实际应用中得到了充分彰显。在教育领域，科大讯飞接入DeepSeek - Math模型推出“星火助学”，为学生提供更智能、高效的学习辅助；金山办公WPS智能写作集成DeepSeek - Writer API，大幅提升公文生成效率，在办公场景中展现出强大的赋能能力。

随着AI技术的持续演进，DeepSeek有望进一步优化模型，降低成本并拓展应用场景。在算力需求强劲的背景下，它将推动国产算力基础设施的发展；通过开源策略，吸引更多开发者和企业参与，加速AI技术的普惠化进程；在市场整合期，凭借技术优势占据更大市场份额，引领国内AI领域的新一轮变革。

## DeepSeek概念股：资本市场的新热点
随着DeepSeek在技术和应用层面的双重突破，其相关概念股也在资本市场上掀起了波澜。据统计，A股市场中共有91个概念股涉及这一概念，其中中科曙光、润和软件、神州数码等17只个股股价已创历史新高，占比达到18.68%，显示出强大的发展潜力。

从股权关联方来看，浙江东方通过旗下杭州东方嘉富基金参与DeepSeek天使轮投资，华金资本借助华金领越基金参与DeepSeek Pre - A轮融资，随着DeepSeek的持续发展，它们的创投业务利润有望进一步提升。算力基础设施供应商方面，浪潮信息为DeepSeek北京亦庄智算中心提供AI服务器集群，中科曙光承建DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，润泽科技为DeepSeek提供廊坊数据中心超3000个机柜资源，这些企业与DeepSeek的合作，不仅为其自身业务拓展带来机遇，也从侧面反映了DeepSeek在产业生态中的核心地位。

在全球科技竞争日益激烈的当下，DeepSeek的崛起，不仅是中国AI技术创新的一个缩影，更为资本市场注入了新的活力。无论是技术开发者还是投资者，都在密切关注着DeepSeek的下一步动向，期待它在未来创造更多的可能。