中信建投研报称，1）DeepSeek在保持模型优异性能指标的同时大幅降低训练和推理成本。DeepSeek-V3使用2048块H800GPU完成了6710亿参数的训练，训练成本为557.6万美元，DeepSeek-R1模型的每百万输出tokens为16元，均显著低于同等水平的模型成本。利用DeepSeek模型生成的数据样本实现小参数量的模型蒸馏，提升模型性能。2）高性能、轻量化、低成本的模型能力将显著推动端侧AI产业发展。端侧硬件设备是将大模型能力进行实物化输出落地的关键环节，近日OpenAI的CEO Sam Altman在接受媒体采访时也透露OpenAI将开发可替代手机的生成式AI专用终端。国内物联网模组厂商在端侧AI领域具备先发优势，并积极进行产业布局。

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900亿元龙头猛拉涨停，大模型持续火热，业绩预增AI算力股出炉

“百镜大战”继续上演，AI眼镜新品密集发布，机构盯上这些概念股

因服务器资源紧张，DeepSeek已暂停API服务充值

抄底英伟达与否并非核心问题，关键在于技术的发展将加速“模型平价”（model parity），这将惠及更多消费者。

第一财经星翼大模型以DeepSeek V2.5为基座模型新手股票配资入门，结合多模态能力和财经专业数据，提供智能化财经信息服务。