RL 完成，从而解决 R1-Zero 可读性差、 多种 语言混合问题 本次开源同时发布了 6 个基于 DeepSeek-R1 蒸馏的更小稠密模 型 （ Qwen/LLaMa 1.5B 7B 14B 32B 70B ） DeepSeek-R1 以 DeepSeek-V3 Base （ 671B ）为基础模型， 使 用 GRPO 算法作为 RL 框架来提升 Reasoning 性能 Huawei √ DeepSeek R1-Distill-Qwen-32B - √ DeepSeek R1-Distill-Llama-8B DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B √ √ 配套版本上线昇腾社区： https://www.hiascend.com/software/modelzo o/models/detail/678bdeb4e1a64c9dae51d35 系统吞吐 4940 Token/s@32B 7500 Token/s@14B 730 Token/s@14B 956 Token/s@8B 956 Token/s@7B 80 路 @14B 115 路 @8B 115 路 @7B 昇腾 DeepSeek 一体机： 大吞吐 + 高并发， 加速行业模型落地 模型参数： 14B/32B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

11 瑞士 26.50 12 12.66 11 13.84 12 韩国 24.80 13 12.59 12 12.22 13 瑞典 23.09 14 11.11 14 11.98 14 印度 21.14 15 11.00 15 10.14 15 比利时 15.02 16 6.41 17 8.61 16 奥地利 13.94 17 10 3.3 9 1.4 8 0.9 19 7.4 8 0.4 16 1.8 8 5.3 4 法国 39.0 7 2.0 12 2.0 11 7.1 5 8.7 8 2.6 14 0.9 13 2.2 9 8.9 6 0.9 9 1.5 10 2.3 8 意大利 38.1 8 1.5 16 2.4 10 3.9 9 9.9 5 3.2 10 0.3 1.5 7 5.9 3 6.9 11 0.3 19 0.7 17 0.4 35 西班牙 32.2 10 1.7 14 1.7 17 3.2 10 9.6 6 2.6 13 1.1 9 2.0 10 7.5 7 0.7 11 0.7 14 1.3 16 荷兰 26.8 11 1.1 24 2.5 9 2.6 12 6.0 12 3.9 7 1.0 10

证券研究报告·行业点评报告·计算机 东吴证券研究所 1 / 14 请务必阅读正文之后的免责声明部分 计算机行业点评报告 AI+医疗：提质增效，全面赋能 2025 年 02 月 24 日 证券分析师 王紫敬 执业证书：S0600521080005 021-60199781 wangzj@dwzq.com.cn o1-preview 在鉴别诊断、诊断临床推理和管理推理的质量都有明显提高。 借助 AI，对人类基因组的计算时间已经从 2001 年的 180 天缩短到现在 的 10 分钟，当时分析单个基因组所花费的成本如今可以分析 14 亿个基 因组。 ◼ AI+医院/医保系统：AI 在咨询问诊、开具检查单、线下检查、检查单解 读、治疗方案制定以及随诊追访、慢病管理等环节可以提供全流程智能 化解决方案。未来有望引入 AI 医院，由清华大学智能产业研究院团队 2024/2/23 2024/6/23 2024/10/22 2025/2/20 计算机 沪深300 请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业点评报告 东吴证券研究所 2 / 14 内容目录 1. AI 全面赋能医疗，降本增效 .......................................................................

http://bard.google.com/ 复旦大学 Moss 2 月 21 日 公开测试 ( 目前升级 中） https://moss.fastnlp.top/ 澜舟科技 孟子 3 月 14 日 已发布 https://www.langboat.com/portal/mengzi-model 百度 文心一言 3 月 16 日 企业用户内测 https://yiyan.baidu.com/ Quantum- 2 Inf iniBand 网 络 平 台 ， 可 用于研究和加速 DALL-E 和 Stable Diffusion 等生成式 AI 模 型。 2023 年 3 月 14 日，微软宣布加强和英伟达的合作，将 GPU 从 此前的 A100 升级到 H100 ，推出专门针对人工智能开发的全新的 ND H100 v5 虚拟机。 表：公司典型数据中心 GPU 产品 56.9% ，主要由于 Ampere 架构的游戏和数据中心产品供过 于求带来的库存费用增加。 净利率同比下降 20.0pct 至 16.2% 。 l 公司研发费率 FY01-FY14 呈波动上升趋势， FY14 达峰值 32.3% 之后波动下降； FY23 为 27.2% ，同比上升 7.6pct ，主要由薪酬增加、员工增长、工程开发成本 和数据中 心基础设施等因素所致。 F F

业务信息模型 企业架构管理评估 – 要素 资料来源：麦肯锡 流程 架构 能力 架构 应用 / 集成 软件 架构 基设 服务 基设 硬件 科信部平均分（ 6 份答卷） 总平均分（ 14 份答卷） 平均 2.7 3.8 3.3 3.0 1.4 3.0 2.4 1.8 2.2 2.8 3.0 3.6 2.6 2.4 2.8 2.5 2.4 2.5 2.2 2.6 2.7 3.5 2.6 2.4 2.7 2.5 2.1 2.5 3.0 2.6 2.8 1. 低； 2. 中低； 3. 中高； 4. 高 答卷总 数 : 14 13 上海电力企业架构管理流程现状 架构路线图在 项目排序中的 贯彻 C 架构设计在项 目中的贯彻 B 架构维护与 更新 A 相关流程 • EAM 团队 直接管理 的架构创 建与维护 无架构缺陷 补救机制 验收中架构 管控不足 项目中无有效 的架构管控 使用 规划 需求 分析 设计 开发 交付 项目提案 分组排序 集中排序 14 企业架构管理评估 – 流程 资料来源：麦肯锡 科信部平均分（ 6 份答卷） 总平均分（ 14 份答卷） 平均 2.2 1.3 1.8 2.4 2.8 2.6 1.8 1.5 2.0 2.4 2.3 2.8 2.3

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 卡 910B 起步，根据推理并发量配置 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ： 2 卡 910B 起步，根据推理并发量配置 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 和 -Distill-Llama-8B ： 1 卡 910B 起步，根据推理并发量配置 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ： 4u4g Flexus X 实例 V3 ModelArts Studio 32 卡起步 1263.5 606480 R1-Distill-32B ModelArts Studio 2 卡起步 68.7 / R1-Distill-14B ModelArts Studio 1 卡起步 34.35 / R1-Distill-8B ModelArts Studio 1 卡起步 34.35 / 3. 核心优势 方案核心优势 开箱即用：

............................................................................................ 10 图 14： Vision Pro 沉浸演示示意图............................................................................... ...................................... 14 图 26： AI 自动生成动态的 3D 人脸模型 .......................................................................................... 14 图 27： 名为 Lucyd 的新 iOS/Android 应用程序 .. ................................. 14 图 28： 支持 ChatGPT 的智能眼镜 ..................................................................................................... 14 图 29： 用户换新手机的决策占比................

溶解、 铁载体的产生、分子固氮和病原体抑制等。 图 2 “利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫”研究前沿中核心论文的被引频次分布曲线 1 7 3 4 2 9 19 5 6 8 10 11 12 14 16 18 17 15 13 被引频次 核心论文序号 300 250 200 150 100 50 0 013 2025研究前沿 农业科学、植物学和动物学 表 2 “利用植 病害分类的深度卷积神经网络进行微调和评估，对深 度学习架构进行了实证比较，旨在找到快速准确的植 物病害识别模型。 图 3 “基于深度学习的植物病害检测”研究前沿中核心论文的被引频次分布曲线 1 2 12 22 32 42 4 14 24 34 44 6 16 26 36 8 18 28 38 10 20 30 40 7 3 9 19 29 39 46 5 11 21 31 41 17 27 37 15 25 35 45 13 4 “基于深度学习的植物病害检测”研究前沿中核心论文的 Top 产出国家和机构 排名 国家 核心 论文 比例 排名 机构 所属 国家 核心 论文 比例 1 中国 14 30.4% 1 世宗大学 韩国 3 6.5% 1 印度 14 30.4% 1 中国农业大学 中国 3 6.5% 3 美国 6 13.0% 1 潍坊科技学院 中国 3 6.5% 4 韩国 5 10.9% 4 韦洛尔理工学院 印度

2.2.4 AI 2.3 AI 2.4 AI AI 3.1 3.2 3.3 AI 3.4 AI 3.5 AI 7 8 10 11 12 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 5 1.0 3.0 1.1 1.0 20 -20 1.0 • 1946 ENIAC AI AI PPT AI AI AI YOYO MiLM-6B ppt AI AI AI / / AI AI AI AI [1]. _2025 - 2024-12-20 14 2.2.3 *ABeam 2024-2029 % [1] 2025 53 2029 750 [1] AI *ABeam / 27.6 53 103 200 387 750 AI 1 • ERP MES PLM • AI AI AI /3D AI AI ◼ AI [1]. AI 2 McKinsey Greater China 2023-06-14 32 AI • AI AI • AI AI ◼ AI AI 50% 5% 10% 50% [1] 2 • • AI 1 AI ABeam LLM [1]. https://www