DeepSeek R1发布：引领中国AI突破，助力金融科技发展
DeepSeek R1发布：引领中国AI突破，助力金融科技发展
2025年1月20日，随着春节的临近，中国人工智能领域迎来了一份别具一格的“新年贺礼”——深度求索（DeepSeek）公司正式发布了其新一代通用大模型——DeepSeek-R1。这款由幻方量化旗下团队打造的大模型，以其创新的低成本架构、卓越性能和开源理念，迅速在全球引起了热烈反响。
DeepSeek的“科技年货”
2025年1月20日，随着春节的临近，中国人工智能领域迎来了一份别具一格的“新年贺礼”——深度求索（DeepSeek）公司正式发布了其新一代通用大模型——DeepSeek-R1。这款由幻方量化旗下团队打造的大模型，以其创新的低成本架构、卓越性能和开源理念，迅速在全球引起了热烈反响。发布不久后，DeepSeek-R1便在国际资本市场掀起波澜，并迅速攀升至苹果App Store和谷歌Play Store下载排行榜的前列，覆盖了超过140个国家和地区，展现了它的强大吸引力（如图1所示）。
图1
技术突破：多重创新的背后暗流涌动
DeepSeek-R1 在各种任务上都展现出了“学霸”特质，在数学、代码和推理任务方面更是展露无遗，其表现完全可以与 OpenAI-o1 比肩（如图2所示）。在SuperCLUE-Science中文大模型测评中，它以73.64分的成绩超越了其他参评模型，成为国内首个超越顶级国际模型o1的推理模型（如图3所示）。这份成绩单背后藏着多项“黑科技”——混合专家系统（MoE）与多层注意力机制（MLA）的组合拳让复杂任务处理效率翻倍；链式思维（CoT）和多任务预训练（MTP）的引入，则让模型解题思路更接近人类专家。
当DeepSeek-R1在聚光灯下收获掌声时，中国AI产业幕后暗流涌动。中国大模型发展面临着来自美国的技术封锁和算力瓶颈等严峻挑战，2024年10月美国出台的芯片出口管制新规限制了先进制程芯片的获取，直接切断了部分海外算力资源，给中国AI企业的研发带来了巨大压力。尽管如此，中国科技界通过创新应对挑战，积极寻求破局之路。DeepSeek-R1便是这一创新潮流中的佼佼者，它通过MoE架构和FP8混合精度框架等技术，在有限的硬件条件下仍能保持高效的性能表现。最近DeepSeek还面临另一重麻烦，据《金融时报》报道，OpenAI指控DeepSeek涉嫌违规使用“模型蒸馏”技术——通过分析其他大模型的输出数据来优化自己的模型。虽然业内普遍认为知识蒸馏如同学生“向名师取经”，但OpenAI的服务条款限制了这种做法。尽管目前关于DeepSeek是否违反了这些条款尚无定论，但这场“AI师徒关系”的法律边界之争，成为行业规范讨论的导火索，这不仅关系到DeepSeek，也将推动整个AI领域在技术共享和市场竞争中的规范化。
图2
图3
应用落地：AI赋能的产业生态图景
尽管面临技术封锁和算力瓶颈等挑战，DeepSeek并未停下前进的脚步。通过技术创新与资源优化，它不仅在国内大模型领域实现了突破，更将技术成果加速转化为实际应用，展现出强大的产业赋能潜力，书写“AI+”的跨界故事。例如，金山办公在其WPS智能写作功能中集成了DeepSeek-Writer API，该技术的应用不仅加速了文本生成过程，还大大提高了输出内容的质量。在金融领域，拓尔思与DeepSeek联合开发的金融舆情大模型，已在中信证券等机构部署了智能研报生成系统，帮助金融机构实时监控市场动态并生成专业的投资报告。
DeepSeek的技术在医疗健康领域也展现出巨大的应用潜力。AI驱动的医学影像分析、辅助诊断系统以及智能健康管理平台都能利用DeepSeek-R1的强大推理能力，提升诊疗效率和精准度。在教育行业，DeepSeek也有着广泛的应用前景。通过个性化学习和智能辅导，DeepSeek可以根据学生的学习情况、兴趣爱好以及理解能力定制个性化的教育方案，从而提高学习效果。
以DeepSeek为代表的AI大模型技术正在推动各行各业的数字化转型，随着技术的不断进步，大模型在更多领域的应用场景将不断扩展，推动各行业进入更加智能化和高效化的发展新阶段。
香港机遇：DeepSeek在AIFT的应用实践
近年来，香港在人工智能领域的创新步伐加快，依托政策支持和科技生态的完善，吸引了众多科研机构和企业投入AI技术的应用研究。特别是在金融科技领域，AI正逐步改变传统数据分析方式，提高市场洞察的精准度。人工智能金融科技实验室（AIFT）便致力于探索AI在金融领域的实际应用，持续跟踪并部署先进的大模型，以优化数据处理和市场分析能力。
AIFT长期关注并跟踪多个开源大模型的进展，并将其应用于研究与开发之中。2024年6月，AIFT率先部署了DeepSeek-V2，并与InternLM、Qwen等其他开源大模型一起用于数据处理任务。凭借这些大模型强大的语言理解能力，AIFT得以更高效地分析海量市场信息，为金融研究提供更加智能化的工具。然而，金融市场的复杂性不仅要求模型具备强大的数据处理能力，更需要深度推理能力，以确保分析的逻辑性和稳定性。在2025年1月20日DeepSeek-R1发布后，AIFT迅速关注到它在推理能力上的突破，并于1月24日通过SGLang推理库完成内部部署，将其正式应用于金融分析任务。
那么，DeepSeek-R1究竟如何帮助AIFT进行金融数据分析？其中一个重要的应用场景是股票市场趋势预测。AIFT研究人员会向模型输入某只股票过去N天的可视化K线图以及历史交易数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价及交易量，让DeepSeek-R1基于这些数据进行市场趋势预测。
例如，AIFT向DeepSeek-R1输入了一张包含50天交易数据的K线图（如图4所示），该图呈现了每个交易日的开盘价、最高价、最低价、收盘价（OHLC数据）以及成交量。从图像来看，市场在前期保持稳定增长，在第25天左右发生剧烈波动，随后价格大幅上涨，并在后期保持震荡上行的趋势。
图4
在本案例中， DeepSeek-R1 对输入的股票数据进行了全面分析，得出的结论是该股票近期呈现强劲的上涨趋势，并且未来25天仍可能继续上行。具体来看，股价自181.74持续上涨至206.68，突破了此前的阻力位，表明市场情绪偏向乐观。此外，成交量在关键点位显著放大，例如第25天的成交量达1.72亿股，与股价的大幅上涨同步，显示出买盘力量的增强。技术指标方面，股价始终高于短期均线，并且动能较强，进一步支持上行趋势。然而，需要注意短期可能存在震荡调整的风险，尤其是近期涨幅较大，市场或出现短暂回调。
DeepSeek-R1 的分析结果较为合理，与技术面分析相符，能够识别关键趋势、成交量变化以及市场动能，为股票走势预测提供了较强的参考价值。相比于传统的量化分析工具，DeepSeek-R1具有以下两点优势：
DeepSeek-R1在分析市场趋势时表现出惊人的逻辑一致性——当相同的数据输入时，它的预测结论始终保持稳定，并且在深入推理的过程中不会自相矛盾。这一点在金融分析中至关重要，因为投资决策往往依赖于数据的一致性和可解释性，而非随机的预测结果；
DeepSeek-R1的推理方式也十分严谨和细致。在面对市场的不确定性时，模型不会轻易给出笼统的结论，而是会拆解可能的市场走向，并针对不同情境分别进行分析。例如，当市场可能呈现上涨或回调的趋势时，DeepSeek-R1不会简单地给出“上涨”或“下跌”这样的单一答案，而是会列出不同的可能性，并详细说明各自的逻辑依据。这种理性分析的方式，使得AIFT在金融预测中能够获得更加清晰的市场判断，而非仅凭单一预测结果做出决策。
通过引入DeepSeek-R1，AIFT的金融数据分析能力迈上了一个新台阶。它不仅优化了市场趋势预测的流程，还为投资机构提供了更智能、更可靠的决策支持工具，帮助他们在瞬息万变的市场环境中抓住机会、降低风险。未来，AIFT将继续探索AI在金融科技中的更多可能性，让人工智能真正成为金融行业的“最强大脑”。
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