DeepSeek 模型优势：算力、成本角度 解读 2025 年 2 月 ■ 什么算力 ?“ 对信息数据进行计算，实现目标结果的能力” ■ 传统算力：信息计算力 ■ 现代算力：信息计算力、数据存储力、网络运载力 算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力：大脑 ( 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 ) ■ 外部算力工具： ■ 草绳、石子 ■ 算盘 ■ 计算机：算力提供者 ( 可高速简单运算，不能处理复杂逻 辑 ) 算力的发展 “I think there is a world market for maybe five computers." ( 我想全世界只需要五台电脑 ) --Thomas --Thomas Watson,IBM 创始人， 1943 ■ 大型机时代：数字化未开始，算力需求潜力未发掘 大型机时代 1940- 1980 计算机算力的发展 大型机时代 PC 时 代 云计算时代 人工智能时代 1940- 1980-

年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 2013 年至今 ， 11 年专注于大数据教学 团队特点： 眼光前瞻、 紧跟技术、 创新实干、 执行力 强 影响力高： 多项指标在国内高校大数据教学领域领 先 • 教材数量 • 教材占有率 • MOOC 课程学习人数 • 师资培养 • 教学研讨会 • 教学网站访问量 • 在线讲座观看人数 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测 。这使得它 们在解决复杂问题和应对新的 场 景时表现更加出色 上下文理解能力 大模型具有更强的上下文理解能 力 ，能够理解更复杂的语意和语 境 。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 的错误或令人困惑的问题 3.1 大模型的概 念 3.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 3.2 大模型的发展历 程 3.2 大模型的发展历 程 大模型发展对算力的需求演变 人工智能包含了机器学习 ，机器学习包含了深度学习 ，深度学习可以采用不同的模型 ， 其中一种模型是预训练模型 ，预训 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”） ，预训练大模型包

逻辑推理。 • 5. 个性化定制类 ：风格迁移、知识库绑 定、偏好记忆。 • 6. 系统操作类：模式切换、资源优化、 记 忆管理。 • 7. 知识查询类：事实核查、概念解释、 溯 源检索。 • 8. 教育与研究类：题目生成、论文润色、 实验设计。 • 9. 多模态处理类： 图文互译、表格解析、 视频脚本。 • 10. 伦理与安全类： 内容审核、价值观对 齐、风险预警。 ，一键体验 DeepSeek ，无需等待下载 ，支持 1.5b/7b/8b/14b/32b 多款模型。 • TI 平台：登录腾讯云 TI 平台 ，提供专属算力、多种尺寸模型、 0 代码模型部署等功能。 • HAI ：登录腾讯云 HAI 控制台 ，新建 DeepSeek - R1 应用 ，创建完成后可通过站内信获取密码 ，选择可 视化 界面（ ChatbotUI ，可在自己的应用或程序中通过调用 API 来 实现 DeepSeek 模型的搜索功能。 腾讯云 API 调用 开发者首选， DeepSeek 部署简单、直观、高效！ HAI 提供 GPU 算力和 o llama 环境 ，支持 1.5B, 7B, 8B, 32B 等多个 DeepSeek-R1 蒸馏模 型。 企业级首选 ， DeepSeek 部署稳定、 安全、 易用！ 腾讯云智能全栈 AI

多模态融合：能理解文字、图片、文件等多种信息（未来还将支持语音和视频） ⚫ 超长上下文：一口气读完 3-4 万字的长文档（64Ktoken 容量） 技术架构： ⚫ MLA 多头潜在注意力：像多线程处理信息，显存占用降低 50%，适合普通电脑运 行 ⚫ MoE 混合专家系统：遇到问题自动召唤“专业团队”，比如数学题找数学专家模 块，写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动：通过“试错+奖励”机制自我进化，类似游戏 工具，关键在于它在效率、成本、能力三大维度实现 了突破性平衡： 技术黑话翻译： ⚫ MoE 混合专家系统：像医院分诊台，遇到数学题自动转接“数学博士”，写诗转接 “文学教授” ⚫ MLA 多头潜在注意力：让 AI 像章鱼同时处理多任务，普通电脑也能流畅运行 ⚫ DualPipe 通信技术：优化 AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 指令设计：要求展示推理过程（如“先分解条件再推导”） 应用场景： ⚫ -解数学题时自动展示公式推导步骤 ⚫ -分析商业案例时生成因果逻辑图 2.行业专用模板：拿来即用的生产力工具 3.避坑指南：新手常犯的 5 大错误 1.模糊指令 错误：“帮我写点文案”→AI 无法判断需求 修正：“为 30-40 岁女性设计护肤品广告语，突出‘抗皱+提亮’功效，带

Restricted Distribution 2 训练资源 • 随着 DeepSeek 提供了一种高效率训练的方法，同等 算力规模可以探索更强的模型能力 • 在竞争背景下，头部玩家仍将追逐 Scaling Law ，坚定 AI 算力的战略投资，加速探索下一代 AI 技术 DeepSeek 是 AI 发展史上的一个关键里程碑，但远未达到 AI 终点 AI 模型算法： 异构计算架构： CANN … 互联技术：灵衢 AI 芯片：昇腾、寒武纪 … DeepSeek-R1 进一步验证“算力即性能” Scaling Law 升级，模型能力 = 算力 x 数据 x 思考 + 逻辑推理 DeepSeek-V3/R1 OpenAI-o1/o3 算力 x 数据 重新定义 Scaling Law 延续智能涌现的 方向 2017 谷歌发布首个 Transformer 技术创新 CV 计算机视觉 3 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 下一代 AI 技术 Mamba 、空间智能 等 算力 x 数据 x 思 考 模 型 效 果 低成本完美对标 OpenAI O1 ，突破精确语义理解及复杂推理任务 DeepSeek-V3 是一款 MoE 模型，总参数量 671B ，激活参数量 37B

DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ 得益于强大的推理能力与长文本思考能力，DeepSeek R1在复杂任务上表现卓越，成为开源领域的又 一里程碑，标志着开源社区在与闭源大模型（如 OpenAI o1 系列）的竞争中迈出了关键性一步。 ➢ DeepSeek-R1 在数学代码任务上表现突出 ➢ Deepseek R1在AIME2024上获得了79.8%的成绩，略高于 设成本激增，这在近期美股科技股的震荡中得以集中体现；而从长期来看，行业将陷入 算力军备竞赛的循环，每一轮技术突破和应用场景扩展都将催生新的算力需求与资源投 入，持续重塑行业竞争格局。 ➢ 资源优化：随着模型使用方案的平民化，中小企业和个人开发者得以将有限资源聚焦于 场景创新与技术优化，无需在基础能力建设或算力消耗上投入过多成本。 ➢ 市场激活：这种高性价比、低门槛的大模型服务模式，将吸引更多初创团队涌入赛道， 多初创团队涌入赛道， 催生多元化的应用场景和技术路径，推动行业生态的繁荣发展。 ➢高效创新：在有限算力资源支持下，算法创新模式，突破了算力的“卡脖子”限制 28 技术对比讨论：Kimi K1.5 Moonshot Kimi K1.5 Main Result Kimi K1.5 Long2Short Result K1.5 专注于用长文本CoT 解决推理时Scaling问题 ➢ 利用 RL

边缘 AI 驱动， 助力新质生产力 英特尔® 工业人工智能白皮书 2025 年版 Intel® Industrial AI Playbook 2025 Edition 编委会： 主编：刘 俊、马小龙、朱永佳 编委：方辛月、高 畅、高杨帆、胡 杨、刘 波、吕晓峰、邱丽颖、单 娜、张 恒、张心宇 * 编辑按姓名首字母排序 人工智能 (AI) 技术的快速发展掀起了新一轮工业革命浪潮，通用大模型的出现让 数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、增效、降 本，增强竞争力。 在日趋激烈的工业市场竞争中，寻求部署新技术来提升综合竞争力，是企业的生存之道。而引领工业 道。而引领工业 革命浪潮的 AI 技术和大模型，是企业从多维度重塑自身生产方式、实现新质生产力的关键。 通过这本白皮书，工业领域的企业和合作伙伴可以更系统、更全面地了解 AI 技术如何为工业制造的各 个环节赋予怎样的智能化能力，以及英特尔在帮助企业落地部署 AI 技术方面所能提供的产品、平台和 系统性支持与服务以及成功案例。 本白皮书中包括了工业 AI 和工业大模型的概念介绍、当前的市场规模与市场增长潜力、工业

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