01、计算机：DeepSeek R1开源模型重构大模型生态
02、计算机：Janus-Pro轻量化成本验证普惠技术路径
【计算机】DeepSeek R1开源模型重构大模型生态
投资建议：DeepSeek-V3的发布标志着国产大模型在规模、效率和成本方面实现重大突破。DeepSeek于2025年1月20日发布了R1模型，以开源、高性能及低成本API对标OpenAI o1。其蒸馏模型的优异表现将支持消费电子、智能驾驶等终端AI的部署，开源策略将重整通用模型竞争格局，大模型的商业化落地将在DeepSeek的低价API支持下加速，未来垂类应用也有望加速创新迭代。
性能数据对标国际标杆，技术能力实现关键突破。DeepSeek-R1在数学推理（MATH-500 pass@1达97.3%）、代码生成（Codeforces 96.3%）等任务上表现比肩OpenAI o1。R1在后训练阶段通过大规模强化学习技术，在极少标注数据下提升推理能力，验证了算法优化的高效性。这一技术突破，打破了海外企业在复杂任务上的技术垄断，为中国大模型技术参与全球竞争提供了实证支撑。低成本API与轻量化模型推动AI垂类场景落地。DeepSeek-R1的API定价（缓存命中输入1元/百万tokens，输出16元/百万tokens）较行业同类产品成本降低至5%以内，大幅降低企业调用门槛。同时，其蒸馏生成的轻量化模型性能接近o1-mini，此类模型适配边缘设备算力，例如在自动驾驶中支持实时决策，或在消费电子中实现手机端、PC端语音助手等本地化AI功能。低成本与轻量化结合，也将加速AI技术从云端向终端渗透。开源策略重构行业生态，大模型技术路线有望变革。DeepSeek-R1以MIT License完全开源模型权重，并允许商用模型蒸馏，为开发者提供了二次创新的自由空间。这一策略推动中国首次在通用大模型开源领域占据技术制高点，增强全球AI话语权。同时，开源生态可能加速行业技术路线趋同，通用大模型因同质化加剧竞争，只有拥有真正领先技术的企业才能在这种趋势中留存。因此，此次国产开源模型的突破有望重塑全球AIGC技术路线及产业格局。【计算机】Janus-Pro轻量化成本验证普惠技术路径
投资建议：DeepSeek开源多模态模型Janus-Pro通过解耦式架构设计，以128颗A100训练1周的轻量算力实现超越DALL-E 3的性能，验证了算法创新对硬件依赖的突破性替代。该路径验证下，模型能力与算力的强绑定将会放松，具备架构设计能力的团队将主导未来技术走向。同时开源生态加速技术普惠，低成本多模态模型将助力教育、电商等场景加速渗透。
Janus-Pro通过创新架构实现多模态能力突破。Janus-Pro通过将视觉编码解耦为单独的路径来解决以前方法的局限性，图像理解使用SigLIP-L提取特征、图像生成通过VQ令牌转换，由统一自回归Transformer进行处理。其7B版本在GenEval基准测试中以80%准确率超越众多主流生成方法，在DPG-Bench获得84.19分，且在MMBench多模态理解测试中达到79.2分，在多模态理解和生成两方面均表现卓越。
架构创新显著降低算力依赖，证明大模型发展可摆脱算力竞争陷阱。Janus-Pro在仅128块A100 GPU训练一周的条件下实现性能超越。这印证了算法创新对算力效率的指数级提升：主流多模态模型动辄百亿至万亿参数，而Janus-Pro通过HAI-LLM训练框架，将硬件投入极大压缩。该路径表明技术路线的创新在多模态领域同样能够实现，行业正从算力硬件的军备竞赛转向算法精耕阶段，具备原创架构设计能力的团队使得AI技术的护城河不再与算力规模绑定。
开源释放场景定制潜能，加速企业级应用落地。作为开源多模态模型，Janus-Pro1.5B/7B参数版本及相关代码已开放，大幅降低技术应用门槛，开发者无需从头构建。Janus-Pro7B版本在GenEval和DPG-Bench基准测试关键指标上已超越闭源竞品DALL-E 3和Stable Diffusion，这使中小企业在电商图片生成、教育创作等场景能够快速部署高性价比的多模态解决方案，推动技术向产业端加速渗透。
文章来源
本文摘自：2025年1月27日发布的DeepSeek R1开源模型重构大模型生态
李博伦，资格证书编号：S0880520020004
伍 巍，资格证书编号：S0880123070157
李博伦，资格证书编号：S0880520020004
伍 巍，资格证书编号：S0880123070157
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