【信达证券】深度学习揭秘系列之四-DeepSeek大模型如何助力投研

近日，信达证券股份有限公司发布了一份名为《深度学习揭秘系列之四：DeepSeek 大模型如何助力投研？》的金融工程深度报告。这份报告主要探讨了DeepSeek系列模型在开源大模型领域的技术突破，特别是在金融等垂直领域的专业场景适配能力，以及其在性能与成本效益方面的优势。报告详细分析了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型的技术亮点，以及它们在智能问答、文档解析、学术资源检索等方面的应用，揭示了这些技术如何助力投研工作，为金融行业智能化转型提供高性价比的解决方案。报告中还涵盖了DeepSeek模型的网页版功能、API接入方案、本地部署条件与功能等多个方面，提供了丰富的技术细节和应用案例，是一份对金融科技领域专业人士极具参考价值的研究报告。

DeepSeek大模型在投研领域的革命性应用

金融投研领域正在经历一场由人工智能技术引领的变革。DeepSeek大模型，以其开源性、高性能和高性价比的特点，正成为这场变革的先锋。这份报告深入揭秘了DeepSeek大模型如何在金融投研中发挥巨大作用，以及它如何通过技术创新重塑行业智能化转型的价值标准。

性能卓越，成本效益显著

DeepSeek系列模型通过技术创新，在开源大模型领域树立了性能与成本效益的双重标杆。特别是在金融等垂直领域，DeepSeek的专业场景适配能力正重塑行业智能化转型的价值标准，为产业升级提供高性价比解决方案。DeepSeek-V3模型在性能上与国际顶尖闭源模型全面对标，同时显著的成本优势使其成为当前最具性价比的AI大模型之一。

技术创新，效能跃升

DeepSeek-V3模型的架构创新是其性能提升的关键。优化的模型架构设计、多Token预测目标与FP8混合精度训练等技术亮点，使模型在保持参数数量级优势的同时，达成单位算力效能的最大化释放。这些技术创新不仅提升了模型的推理能力，也降低了训练成本，使得DeepSeek-V3的训练成本仅为557.6万美金，远低于其他顶尖模型。

推理能力，突破认知边界

DeepSeek-R1模型的推理能力更是突破了认知边界。DeepSeek-R1-Zero模型展示了自我验证、反思和生成长思维链的能力，这是研究界的重要里程碑。通过结合多阶段强化学习以及监督微调，DeepSeek-R1模型的推理性能得到了进一步提升。这种强大的推理能力，使得DeepSeek-R1在金融投研中的应用价值凸显。

智能服务体系，重塑企业级知识生产力工具

DeepSeek网页版构建起覆盖知识管理全流程的智能服务体系，用户通过自然语言交互即可实现多模态智能问答、跨格式文档解析、学术资源智能检索、可视化思维建构、自动化办公输出。这种创新交互范式正在重塑企业级知识生产力工具的应用形态。例如，秘塔AI集成了DeepSeek-R1深度思考功能，能够限定搜索范围，在提供精准答案的同时自动给出详细的信息来源、相关事件、相关组织。纳米AI则能够将复杂问题拆解为可执行任务流，对分步实现的回答能够同时生成思维导图，支持对节点的进一步提问优化。

API接入，灵活性与可拓展性并重

DeepSeek API为开发者与企业用户提供了更具工程价值的接入方案。本地部署适用于处理敏感数据、需要满足定制化需求、或者需合规性保障的用户，但是对于配置条件有一定的要求。CherryStudio是一款集多模型对话、知识库管理、AI绘画、翻译等功能于一体的全能AI助手平台，支持本地部署大模型与多方API的调用。这些功能使得DeepSeek的应用场景更加广泛，能够满足不同用户的需求。

风险因素不容忽视

尽管DeepSeek大模型在金融投研领域展现出巨大的潜力，但研究基于历史情况，存在失效及偏差风险；大语言模型输出存在幻觉与随机性，不同模型性能具有差异，产品功能具有时效性局限。这些风险因素需要用户在使用过程中予以关注。

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