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報告正文

DeepSeek在年初發(fā)布了R1以后，中原展受到了各界普遍關(guān)注。計算機人后續來(lái)看，工智DeepSeek并沒(méi)有如期發(fā)布更先進(jìn)的題后模型R2，而是代D大階段在進(jìn)行更多小版本的更新?lián)Q代。結合每個(gè)階段的中原展發(fā)展重點(diǎn)，我們將其劃分為3個(gè)主要的計算機人發(fā)展階段。

1. 階段一：性能提升

DeepSeek在3月推出的工智V3-0324和5月推出的R1-0528，還是題后以基礎模型DeepSeek-V3-Base為基座，通過(guò)后訓練實(shí)現了模型能力的代D大階段提升，彌補了和頭部模型之間的中原展差距。

2. 階段二：實(shí)現混合推理架構、計算機人Agent能力提升、工智與國產(chǎn)芯片協(xié)同優(yōu)化

從8月以后，題后DeepSeek也順應了海外混合推理架構和Agent能力提升的代D大階段大趨勢，推出了V3.1和V3.1-Terminus。這次升級中，DeepSeek的基座模型DeepSeek-V3.1-Base在DeepSeek-V3-Base基礎上做了大規模外擴訓練，Agent能力有了較大提升，思考效率也有提升。

8月21日，Deep在發(fā)布V3.1的同時(shí)，也宣布了在國產(chǎn)芯片適配方面的新進(jìn)展。V3.1采用UE8M0 FP8縮放格式訓練，為對即將發(fā)布的下一代國產(chǎn)芯片設計。

此前，國內芯片企業(yè)僅有較少支持了FP8數據格式，多數芯片僅能支持FP16格式。FP8雖然可以提升計算速度和降低存儲需求，但是由于計算精度不高，容易損失數據信息，所以V3以前的大模型訓練中多會(huì )選用BF16或FP32/TF32精度進(jìn)行數據計算和存儲。DeepSeek是首個(gè)在開(kāi)源超大規模大模型中成功落地FP8混合精度訓練的公司，推動(dòng)了FP8技術(shù)的規?；瘧?，也極大地提升了市場(chǎng)對H20等支持FP8格式芯片的需求。

UE8M0 FP8是對FP8格式的深度優(yōu)化。該格式僅表示非負數（U代表Unisigned，無(wú)符號），尾數位為0（M0，尾數位為0），8個(gè)比特全部用來(lái)表示指數（E8，指數位占8位），Scale通過(guò)對數據進(jìn)行分塊縮放，保持其能夠在FP8表示的范圍內。UE8M0 FP8作為FP8格式的變體，通過(guò)減少數據存儲和傳輸的損耗，能最大限度利用硬件計算能力，彌補國產(chǎn)芯片在HBM等高速內存帶寬方面的不足，從而實(shí)現國產(chǎn)大模型和國產(chǎn)芯片協(xié)同設計的優(yōu)化，對于國產(chǎn)化芯片的應用起到積極的推動(dòng)作用。

3. 階段三：提效降價(jià)，國產(chǎn)適配加速

9月發(fā)布的V3.2-Exp，基于V3.1-Terminus構建，引入了新的注意力機制DSA，在保持模型性能的穩定的同時(shí)，在訓練推理效率方面有了較大的提升，帶來(lái)了模型較大幅度的降價(jià)。

對比R1來(lái)看，V3.2-Exp的輸入緩存命中時(shí)價(jià)格為R1的20%（0.2元/百萬(wàn)Tokens），輸入緩存未命中時(shí)價(jià)格為R1的50%（2元/百萬(wàn)Tokens），輸出價(jià)格為R1的19%（3元/百萬(wàn)Tokens），降幅最為明顯。

考慮到當前大模型之間能力差距在縮小，成本的下降意味著(zhù)模型具有更好的性?xún)r(jià)比和可推廣性，也將促進(jìn)應用端實(shí)現更多功能的落地。

在國產(chǎn)適配方面進(jìn)度明顯加快。在V3.2-Exp發(fā)布的當天，國產(chǎn)芯片華為昇騰和寒武紀同步宣布完成對V3.2-Exp的零日適配。這是繼V3.1采用UE8M0 FP8實(shí)現國產(chǎn)大模型和芯片協(xié)同設計的優(yōu)化以后，國產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)從“單點(diǎn)突破”邁向“系統協(xié)同”的又一個(gè)標志性事件。

同時(shí)值得注意的是DeepSeek還同時(shí)開(kāi)源TileLang和CUDA兩個(gè)版本的算子。TileLang是一種采用類(lèi)Python語(yǔ)法的領(lǐng)域專(zhuān)用語(yǔ)言（DSL），于2025年1月由北大計算機學(xué)院楊智團隊開(kāi)源，旨在實(shí)現硬件調度與開(kāi)發(fā)者算法邏輯的解耦，從而降低GPU編程的技術(shù)門(mén)檻，同時(shí)通過(guò)分層設計來(lái)實(shí)現不同技術(shù)背景開(kāi)發(fā)者，從簡(jiǎn)單上手到深度優(yōu)化的不同需求。由于TileLang可以實(shí)現對不同硬件平臺的支撐，極大地改善了國產(chǎn)卡目前所面對的CUDA帶來(lái)的生態(tài)壁壘問(wèn)題。

DeepSeek選用TileLang這個(gè)新興AI編程語(yǔ)言，再次體現了其強大的創(chuàng )新精神，同時(shí)為國產(chǎn)大模型軟硬件生態(tài)建立起到了極大的推動(dòng)作用。

4. 風(fēng)險提示

國際形勢變化。

證券分析師承諾：

本報告署名分析師具有中國證券業(yè)協(xié)會(huì )授予的證券分析師執業(yè)資格，本人任職符合監管機構相關(guān)合規要求。本人基于認真審慎的職業(yè)態(tài)度、專(zhuān)業(yè)嚴謹的研究方法與分析邏輯，獨立、客觀(guān)的制作本報告。本報告準確的反映了本人的研究觀(guān)點(diǎn)，本人對報告內容和觀(guān)點(diǎn)負責，保證報告信息來(lái)源合法合規。

重要聲明：