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问：Deepseek主题投资的持续性和当前表现如何？
从行业轮动风格轮动的角度分析，Deepseek主题的行情并未结束，具有较好的持续性。这一结论基于一个名为“主题比较评分表”的工具，该工具从七个基本面或交易面维度对市面上的主题进行客观打分，Deepseek主题得分接近70分，高于人工智能等其他主题，表明其业绩落地明确且有持续炒作及升级为行业板块的潜力。
问：为何Deepseek主题能获得较高的评分以及其与其他主题的区别？
Deepseek主题得分高的原因在于其业绩落地的明确性，相比得分较低的主题，如银发经济、量子计算等，这些主题由于业绩落地不清晰而得分较低。此外，Deepseek主题以及相关的大主题如豆包和人工智能等，不仅有持续的投资机会，且有望从主题升级为行业板块。
问：从风格轮动角度看，小盘成长股的表现如何及未来展望？
答：根据日历效益统计，在每年2月和3月，尤其是春节到两会期间，小盘成长股通常表现较好且大概率取得正超额收益。展望未来数月，小盘成长股有望继续保持强势。因此，投资者无需过分担忧短期热点主题的结束，而应关注像Deepseek这样的得分较高、持续性较强的题材。
问：炒Deepseek主题时应关注哪些行业？
答：Deepseek主题将直接利好机器人、消费电子、计算机、传媒以及智能驾驶等行业，其中传媒和计算机行业的受益最为明确。
问：小盘成长风格在春季躁动中的表现如何，以及哪些板块和子行业有望受益？
根据大家的总结，小盘成长风格在春季躁动中有持续性，相对利好的板块包括传媒和计算机等行业，以及机器人、消费电子等子行业。
问：关于AI大模型有哪些观点和数据？
答：Deepseek在AI产品榜的数据表现出快速的增长势头，例如日活跃用户数在20天内超过2000万。此外，该模型在全球范围内引发鲶鱼效应，带来了开源、性能和价格三重冲击，并通过低成本策略改变了整个大模型市场格局。
问：开源模型是否有望超越专有模型，并且有哪些实际案例？
答：开源模型由于其全开源的特性及模型蒸馏技术的应用，正逐渐展现出超越专有模型的可能性。最近的例子是李飞飞等高校学者仅投入50美金，通过使用模型进行蒸馏，就研发出在部分领域性能超过O1的S1模型。而且，当将该模型蒸馏至端侧设备上时，成本甚至降低到6美金。
问：蒸馏技术如何帮助在AI领域降低成本并加速迭代？
答：蒸馏技术被应用于公开信息的模型训练中，如李飞飞团队就利用此技术对大模型进行优化，以更低的成本获取细分垂类领域效果更好的推理模型。预计到2025年，在AI的to b应用端（包括各行业自身垂直领域及AI端侧），将会广泛受益于大模型开源趋势带来的成本降低和迭代加速，推动行业应用百花齐放。
问：哪些企业或机构在AI agent开发平台上取得了显著进展？
答：云服务厂商如GOOGLE云和MicroSoft云都在其云端开发了相应的AI agent开发平台。其中，MicroSoft因较早投入并积累了可观的客户使用数据，其增速也较为突出。GOOGLE在Q4上线了类似的平台，以应对客户对于垂类应用agent日益强烈的需求。此外，FaceBook扎克伯格预测2025年将有超过10亿人使用agent，而MicroSoft则计划为C端用户提供千人千面的agent。其他to bApp应用服务厂商也对agent未来前景持积极态度，并进行了积极点评和布局。
问：在IT领域，有哪些企业有望通过AI agent实现智能升级？
答：IT领域的企业中，除了金山办公和科大讯飞这样的行业龙头外，还有诸如泛微网络、致远互联和金蝶、用友等企业服务类企业，它们在AI政策上较为领先，有望通过AI agent实现产品智能化升级。另外，税友股份等服务于特定领域的企业，未来也有望布局智能升级版的AI产品，这些企业都是值得关注的投资标的。同时，随着基于大模型的蒸馏技术的发展，端侧AI部署的能力也将得到提升，中科创达、虹软等计算机标的以及AIPC类标的如港股联想集团等，也值得关注。
问：Deepseek的最新研究成果对中国的互联网资产有何影响？
Deepseek通过MOE模型大幅提升效率，改变了大家对中国互联网资产追赶速度和技术储备落后于美国的看法。这为中国互联网资产提供了后发追赶的机会，并且对包括Tencent、alibaba、小米集团等在内的互联网龙头企业以及百度、商汤、美图等在内的港股和A股相关标的带来了直接或间接的价值提升效应。
问：Deepseek在端侧AI（边缘计算）方面的发展潜力如何？
答：尽管目前Deepseek可能在App端不是最热门的话题，但大家认为2025年仍是端侧AI的大年。随着成本下降和技术进步，Deepseek有望受益于更低成本、更小体量模型的应用，这将推动端侧AI后续持续发展。
问：从具体的测试数据来看，Deepseek的进展如何？
答：从服务提供商提供的性能测试数据来看，Deepseek的六大测试指标与OpenAI的O1模型相比差距不大，综合性能已经可以比肩甚至超越，特别是在特定任务如编程方面仍有一定优势。此外，Deepseek推出的蒸馏版本小模型表现优秀，与自家蒸馏模型数据表现相当，显示出效率和技术的显著提升。
问：O1蒸馏模型在性能表现上与O1 Mini蒸馏模型相比如何？O1蒸馏模型和其他数学模型在多模态理解等方面的表现如何？
答：O1蒸馏模型，在诸如Deepseek R1的32B和70B版本中，其数据表现与O1 Mini的蒸馏模型相当。其他数学模型在多模态理解等方面的表现已经较为完善，能够对标甚至超越O1 Mini蒸馏模型。
问：在成本方面，O1蒸馏模型与O1正式版本相比有何差异？
答：在缓存命中的情况下，O1蒸馏版本每百万输入的价格是O1 mini蒸馏版本的11分之1，成本仅为O1正式版本的55分之1，并且整体成本差距非常大，达到约97%的成本降低。
问：最新推出的DSR万版本的成本对比O1训练成本有何显著变化？
Deepseek R1版本的训练成本大约是O1训练成本的20分之1，API定价仅为后者可能的28分之1，显示出成本大幅度降低。
问：O3 Mini模型的输入价格对比O1蒸馏版本的情况如何？从模型性能和成本分析来看，为何O1备受关注？
答：即使在缓存命中的情况下，O3 Mini模型的输入价格仍是O1蒸馏版本的两倍，因此在效果相近的情况下，性价比上并不占优势。O1因其卓越的性能和显著的成本优势而受到广泛关注，尤其是在平权和平稳发展方面，它大幅降低了模型使用成本，推动了AI应用的爆发式增长，并且激活了国产AI市场，提升了市场对中国自主AI技术和产业链的信心。
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发表于 2025-2-11 10:54:57