DeepSeek Flash1017模型是552B的混合专家(MoE)模型,采用输入输出不对称结构,输入激活8B、输出激活16B。该模型在短程任务中表现优异,达到5.6So以上,特别适合办公领域应用,能赋能金融人工作。长城任务表现受限于架构,但官方通过极致压缩比将CPU需求减至1/4、SSD需求减至1/8,展现了高效能特性。
DeepSeek Flash1017模型的输出结果在GitHub随机输入生成器测试中与6s结果较接近,接近GPT-4o的传闻并不准确。其能力提升主要源于新域预训练方式及大规模强化学习后训练,在中文写作及办公领域项目上展现出自身特点,适合金融人工作等场景。
DeepSeek历代模型的更新周期约2-3个月,此次Flash1017的推出为国产模型创新潮开了好头。预计未来1个月内,国内其他模型厂商将推出三季度训练、四季度发布的版本,加速缩小与海外前沿模型的差距。行业受益方向包括国产模型厂商加速迭代争夺OpenAI份额,以及国产算力领域因适配DeepSeek模型迎来创新潮相关预期。
报告关注DeepSeek大参数版本的更新,预计2027年第一季度会推出,届时模型架构潜力或进一步释放。关注点在于其技术迭代速度和性能提升,可能为国产大模型技术带来更多可能性,值得持续跟踪其进展。
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