1、版权声明版权声明本文件内容主要来源于公开新闻报道。所有新闻内容均基于已公开发表的信息。本文件内容受版权保护，禁止任何形式的商业性使用。未经 DAC 全球数据资产理事会明确书面授权，任何单位或个人不得以任何方式复制、传播、展示、表演、制作衍生作品或进行其他商业性利用。本声明的解释权归 DAC 全球数据资产理事会 所有。对于违反本声明规定的行为，DAC 全球数据资产理事会有权采取法律手段维护自身权益。1第一章：第一章：DeepSeekDeepSeek 概述概述1.11.1 DeepSeekDeepSeek 核心功能与优势核心功能与优势在人工智能技术高速迭代的时代背景下，推理模型作为核心驱动力，持续

2、重塑各行业的发展格局。杭州深度求索科技推出的新一代推理模型 DeepSeek-R1，凭借卓越的性能表现与创新性技术架构，在核心功能与竞争优势方面实现多维度的突破性进展，成为人工智能领域的重要成果。1 1、构建完备推理能力体系，实施参数规模分层设计、构建完备推理能力体系，实施参数规模分层设计DeepSeek-R1 运用独特的参数规模分层设计理念，构建了一套完备的推理能力体系。其最大版本的参数规模高达 6710 亿，庞大的参数规模赋予模型强大的学习与推理能力，使其在复杂任务处理中表现出色。在数学推理领域，于 AIME测试中，DeepSeek-R1 成功达成 79.8%的准确率，这一数据表明其具备高

3、效且精准解决高难度数学问题的能力，彰显出深厚的数学推理底蕴。在编程能力方面，DeepSeek-R1 在 Codeforces 竞赛中超越 96.3%的人类选手。Codeforces 竞赛汇聚全球顶尖编程人才，DeepSeek-R1 在此脱颖而出，充分证明其强大的编程代码生成与逻辑推理能力。为满足不同用户群体的多元化需求，DeepSeek-R1 推出精简版模型。该精简版模型采用知识蒸馏技术，将大规模模型的知识进行提炼与浓缩，从而实现于日常设备的本地化部署。这一创新设计意义重大，它使得从科研级的复杂计算到消费级的日常应用，均能受益于 DeepSeek-R1 的强大推理能力，形成覆盖范围广泛、层次分

4、明的完整产品矩阵。2 2、凸显高性价比优势，实现推理性能与成本的优化平衡、凸显高性价比优势，实现推理性能与成本的优化平衡与 OpenAI-O1 系列对比，DeepSeek-R1 在推理性能上毫不逊色。在 MATH-500测试中，DeepSeek-R1 达到 97.3%的准确率，与 OpenAI-O1 系列保持同等推理性能水平。然而，DeepSeek-R1 的优势不仅体现于性能，更体现在极具竞争力的性价比方面。通过对强化学习策略的优化，DeepSeek-R1 有效降低成本。其 API 服务成本仅为竞品的三分之一，输入/输出 tokens 单价分别为 1 元/百万和 16 元/百万。在需要高频调用

5、推理服务的商业场景中，这一成本优势具有决定性意义。2以电商领域为例，商家在进行商品推荐、用户行为分析等任务时需频繁调用推理服务，DeepSeek-R1 的低成本特性能够助力商家在确保服务质量的同时，大幅降低运营成本，提升企业盈利能力与市场竞争力。3 3、创新双轨训练机制，以前沿技术驱动卓越性能、创新双轨训练机制，以前沿技术驱动卓越性能在技术架构层面，DeepSeek-R1 采用独有的双轨训练机制。一方面，借助长思维链微调技术，模型能够深入学习将复杂问题拆解为简单子问题的方法，进而逐步解决复杂问题，显著提升复杂问题的拆解能力。另一方面，运用无监督强化学习技术，突破传统训练范式的局限。在传统训练模

6、式下，模型通常依赖大量标注数据，而无监督强化学习使 DeepSeek-R1 在有限标注数据的情况下，仍能维持卓越的推理性能。这种创新的技术路径取得显著成效。在 SWE-bench 等工程类测试中，DeepSeek-R1 成功超越 O1 系列。尤为值得关注的是，它实现推理过程的自我反思与迭代优化。如同人类在解决问题时会不断总结经验、反思方法，DeepSeek-R1在推理过程中能够持续优化自身推理策略，形成类似人类的问题解决思维链。这一特性使模型在面对复杂多变的问题时，能够更加灵活、高效地寻求解决方案。4 4、强化灵活部署能力，拓宽模型应用边界、强化灵活部署能力，拓宽模型应用边界DeepSeek-