第二辑 | DeepSeek研报合集（下载）

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本报告分析了DeepSeek在AI算法变革中的关键作用。报告指出，人工智能发展已至战略拐点，技术能力从驱动向需求应用转型。DeepSeek通过优化算法架构，显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统认知，实现了算力与性能的近似线性关系。报告还提到，2025年发布的大模型具有低参数量特征，为本地化部署提供了可能。DeepSeek的推理模型R1-zero完全基于强化学习训练，通过自我学习提高性能，开启了算法变革的元年。此外，报告探讨了非Transformer架构的算法模型，如LFM，其性能超越同等规模的Transformer模型。DeepSeek的高性价比和效率优势，有望加速具身智能技术的发展和普及，推动AI普惠应用。

13.《清华大学-DeepSeek与AI幻觉》

本报告深入探讨了DeepSeek与AI幻觉问题，首先定义了AI幻觉，包括事实性幻觉和忠实性幻觉，并分析了AI产生幻觉的原因，如数据偏差、泛化困境、知识固化和意图误解。报告通过多个案例，如金融行业的应用案例和医疗系统的语音识别案例，展示了AI幻觉的实际影响。报告还提出了AI幻觉的评测方法，包括通用提示语测试和事实性幻觉测试，并提供了应对AI幻觉的策略，如联网搜索、双AI验证和提示词工程。最后，报告探讨了AI幻觉的创造力价值，如在科学发现、文艺创作和技术革新中的应用。

14.《智灵动力-DeepSeek模型本地部署与应用构建》

本报告详细介绍了DeepSeek模型的本地部署与应用构建。DeepSeek支持本地化部署，有效保护用户数据隐私，提升推理速度与安全性。报告阐述了DeepSeek的多种量化蒸馏模型选择，以及其在自动化工作流、科研数据分析等场景的应用潜力。通过ollama等工具，用户可以便捷地安装和部署DeepSeek模型，实现离线使用和性能优化。报告还展示了如何基于AnythingLLM搭建本地知识库与API，以及DeepSeek在个人和企业用户中的典型应用场景，包括个人生产力工具、企业知识管理、高效协作与监测分析等，为用户提供了丰富的应用案例和实操指导。

15.《国海证券-DeepSeek研究框架》

本报告全面分析了DeepSeek的技术创新、市场表现及其对AI产业的影响，DeepSeek（深度求索）成立于2023年7月，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型基于Transformer架构，采用了MLA和DeepSeekMoE两大核心技术，显著提升了模型的训练效率和推理性能。DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAIo1正式版。报告强调，DeepSeek的开源策略和低成本高性能模式，推动了AI技术的普惠化和国产供应链的成熟。DeepSeek的创新不仅激发了全球AI行业的竞争，还提振了国内AI产业的信心。

16.《华西证券-Deepseek，国产AI应用的“诺曼底时刻”》

本报告深入剖析了DeepSeek对AI生态的变革性影响，DeepSeek凭借FP8混合精度训练、强化学习等创新技术，显著降低了训练成本，同时在性能上比肩甚至超越国际顶尖模型。报告指出，DeepSeek的低成本模型有望引领AI产业新路径，开源与MOE的结合将重构AI生态。此外，DeepSeek的成功挑战了传统堆算力的AI路径，推动了端侧AI的发展，2025年或成为AI智能体加速元年。报告还强调了DeepSeek在国内外科技巨头中的应用潜力，并列举了相关受益标的，涵盖AI终端、应用、国产算力及算力云等领域，同时提示了市场竞争加剧和产品研发不及预期的风险。

17.《平安证券-DeepSeek引发广泛关注，大模型应用落地将加速》

本报告详细分析了DeepSeek系列大模型的性能、市场表现及其对AI产业的影响。报告指出，DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的发布标志着国产大模型能力已可比肩海外领军大模型。DeepSeek-V3在多项评测中超越其他开源模型，性能接近顶尖闭源模型，训练成本大幅降低。DeepSeek-R1在复杂推理任务上表现优异，API服务价格更具性价比。而且DeepSeek的开源、低成本和高性能将加速大模型在B端和C端应用场景的落地，报告还提到，DeepSeek在全球范围内获得了广泛关注，多家海内外科技巨头已接入DeepSeek模型，推动了其在各行业的应用。此外，报告预测DeepSeek将对全球AI竞争格局产生重要影响，促进国产AI芯片产业链的发展，为相关企业带来投资机会。

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