2025年成为人工智能发展的关键节点，大模型推理能力跃升，强化学习与知识蒸馏技术提升算法效率，推动AI从单模态向通用智能跨越。在开源与闭源双轨竞争下，开源模型以低成本赋能行业，而闭源模型依托多模态壁垒保持领先，形成“技术共享+专有垄断”并存格局。同时，AI智能体革命加速生产力变革，推动自动化决策与自主执行。全球AI产业规模指数级增长，2025年市场预计达7576亿美元。在此背景下，DeepSeek系列模型不断创新，V2引入MoE架构提升效率，V3通过FP8低精度训练降低计算成本，而R1开创纯强化学习推理模式，在数学推理和代码生成能力上媲美GPT-4o，推动开源AI生态发展，加速行业应用落地。
DeepSeek V3通过6710亿参数MoE架构、MLA压缩技术、MTP预测等创新，实现低成本、高稳定性的超大规模模型训练，在数学、代码与多语言任务中达到开源模型性能巅峰。其MoE架构采用256个路由专家+1个共享专家模式，每个token仅激活8个路由专家+1个共享专家，相较传统Transformer大幅降低计算成本与显存占用。MLA机制利用低秩联合压缩技术优化长序列处理，将KV缓存需求降低80%，提高推理效率。无辅助损失的负载均衡策略通过动态偏置调控优化训练稳定性，而MTP多步预测技术基于分阶段协作，使训练速度提升1.8倍，提升复杂任务解决能力。
DeepSeek R1基于V3，以强化学习训练为核心，通过冷启动数据、多阶段优化、模型蒸馏等创新，在数学推理、代码生成等领域达到顶尖模型水平，并实现高效推理和轻量化部署。其无监督版本R1-Zero创新采用组相对策略优化算法，通过组内答案比较优化策略，降低训练成本并提升推理能力。R1在此基础上，通过长思维链微调、双奖励强化学习、拒绝采样及监督微调等多阶段优化，增强语言一致性和推理质量。在数学、代码、长文本及知识任务中，DeepSeek-R1超越多款闭源模型，并在MATH-500等测试中取得领先成绩。同时，MoE架构优化、FP8混合精度训练、DualPipe通信等技术显著降低训练和部署成本，其预训练成本仅为557.6万美元，远低于GPT-4o及Llama 3.1，API成本优势达27倍，成为开源领域高效能、低成本AI的标杆。
DeepSeek R1通过开源策略、技术突破和成本优化，推动全球AI大模型普惠化，并在B端和C端市场加速AI商业化应用落地。其MIT许可开源模式降低企业获取AI的门槛，使开发者可低成本构建垂直领域AI，推动算力民主化，并促使OpenAI等闭源巨头调整策略。R1在强化学习、蒸馏等核心算法上的领先性增强了中国AI竞争力，同时，其私有化部署、联邦学习和模块化定制满足B端对数据安全与定制化的需求，加速企业级AI需求爆发。在C端，AI搜索、智能助手、AI手机等应用场景快速增长，AI终端设备推动个性化交互体验升级，使AI原生应用进入发展快车道。
风险提示：算力供应链自主性风险、商业化变现能力不及预期、监管与安全风险。
