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当前，人工智能技术(shu)正加速向多模态(tai)与推理效率方向突(tu)破。DeepSeek凭借创新的架构设计大幅降低(di)推理成本，推动AI部署普惠化；阶(jie)跃(yue)星(xing)辰(chen)则通过开源(yuan)多模态(tai)模型，探索智能终端与工业(ye)场景的深度融合。两大技术(shu)路径的演进，为(wei)行业(ye)应用提供了(le)更多可能性。

一、DeepSeek：优(you)化推理效率，推动AI普惠化

架构创新打破算力(li)依(yi)赖

DeepSeek基于MLA+MoE混合架构，MLA技术(shu)有效降低(di)推理成本，而(er)MoE架构通过预训练提升算力(li)利(li)用率，减少集群训练等待期。这一技术(shu)路径打破了(le)行业(ye)对算力(li)的过度依(yi)赖，推动模型研发(fa)重心从训练端转向推理端。据测试，DeepSeekV3和R1模型的推理性能已可对标OpenAI-o1，同时在输入令牌数量(liang)与定价上(shang)具备显著成本优(you)势。

开源(yuan)模式赋能B端部署

DeepSeek坚持开源(yuan)路线，其(qi)V3系列支持私有化部署与自主微调，解决了(le)闭源(yuan)模型在数据隐私和场景定制上(shang)的限制。随着性能逼(bi)近或超越海外闭源(yuan)模型，DeepSeek在高校、实验(yan)室等场景的渗透率持续提升，进一步(bu)挤压闭源(yuan)方案的市场空间。开源(yuan)与闭源(yuan)的差异(yi)化定位，也为(wei)细(xi)分场景的共(gong)存提供了(le)基础。