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RB-2026-009302

Takeaways from DeepSeek expert call: Beyond model intelligence, cost efficiency and ecosystems gain in importance

中国互联网与新媒体:DeepSeek专家电话会议纪要——模型智能之外,成本效率与生态日益重要

野村
野村研究部
||7 页|英文|PDF · 2.1 MB
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摘要

Abstract

野村于2026年10月19日举办专家电话会议,讨论DeepSeek(未上市)的模型路线图、竞争定位及中国大模型格局的演变。专家核心观点是DeepSeek以提供具备竞争力的性价比模型实现差异化,采取双轨策略:旗舰大模型推进智能上限,高性价比Flash模型扩大覆盖面。除架构创新外,其竞争优势还在于模型基础设施与部署优化的专业能力,这支撑了有竞争力的API定价,峰谷分时定价机制旨在提升算力利用率并平衡价格竞争力与盈利能力。当前API使用与收入主要由V4.1 Flash和V4 Pro贡献,其中Flash占多数,前者擅长编程、软件工程及较标准化的智能体任务,下一代旗舰模型参数量或达V4 Pro的1.5-2.0倍。国产AI加速器在推理环节的采用速度将快于大规模预训练,互联效率、软件兼容性与集群稳定性仍是主要瓶颈。

核心观点

Key Takeaways
  1. 01DeepSeek采取“大模型先行、高效模型跟进”的双轨策略,以极致性价比而非单一智能水平建立差异。。
  2. 02国产AI芯片在推理环节落地更快,预训练仍受互联效率、软件兼容与集群稳定性制约。。
  3. 03行业竞争重心转向成本效率与应用生态,DeepSeek、月之暗面、字节跳动最被看好。。

报告信息

Report Data
券商
野村
分类
行业研究 / TMT / 互联网
页数 / 大小
7 页 · 2.1 MB
发布日期
2026-10-19

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