国泰君安证券研究所报告指出DeepSeek的开源策略将重塑AI产业格局，打破少数科技巨头在AI领域的技术垄断。DeepSeek已将模型完整开源，包括DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1以及基于Qwen和Llama的六个蒸馏模型（参数规模从1.5B到70B），均采用MIT许可协议发布，允许免费商用、任意修改和衍生开发、支持二次蒸馏训练。DeepSeek在当下的AI时代将扮演重要角色，就像Android之于移动互联网革命，将重构产业生态、引发链式反应，加速上层应用发展与下层系统统一。

DeepSeek已将模型完整开源，包括DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1以及基于Qwen和Llama的六个蒸馏模型（参数规模分别为1.5B、7B、8B、14B、32B和70B）。这些模型均采用MIT许可协议发布在Hugging Face平台上，可以免费商用、允许任意修改和衍生开发、支持进行二次蒸馏训练。MIT协议被称为最宽松的开源协议之一，主要因为其赋予开发者极大的自由度，同时保留了原作者的基本权利。

MIT协议允许将开源软件用于商业用途，为企业的技术创新提供了灵活性。企业可以在MIT协议下的开源软件基础上进行开发，降低研发成本，同时推动技术的商业化应用。MIT协议的宽松性吸引了大量开发者参与开源项目，促进了开源社区的发展。这种开放的生态模式不仅促进了技术的交流与合作，还推动了AI技术的标准化和规范化发展。通过开源，DeepSeek等项目吸引了大量开发者，形成了蓬勃发展的社区。

DeepSeek通过模型蒸馏技术，将R1的推理能力蒸馏到其他模型中，生成高质量训练样本并用于监督微调，提升小模型的推理能力。经过R1蒸馏的小模型在推理能力上实现了显著提升，甚至超过了在这些小模型上直接进行强化学习的效果。对小模型而言，蒸馏优于直接强化学习，大模型学到的推理模式在蒸馏中得到了有效传递。

R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上取得72.6%的惊人成绩，在MATH-500上得分94.3%，在LiveCodeBench上得分57.2%，这些结果显著优于之前的开源模型，并与o1-mini相当。R1-Distill-Llama-70B在AIME 2024达70.0%，GPQA Diamond达65.2%，Codeforces评分1633。六款蒸馏小模型覆盖从1.5B到70B的完整参数范围，使不同规模的企业和开发者都能找到适合自身需求的模型版本。

开源模型DeepSeek在当下的AI时代将扮演重要角色，就像Android之于移动互联网革命。当年谷歌通过开源安卓消除了硬件制造商使用操作系统的成本障碍，使三星、华为、小米等众多厂商能够基于安卓开发设备，迅速扩大安卓覆盖面。随着搭载安卓系统的设备数量急剧增加，吸引了大量开发者，形成了良性循环，推动安卓设备市场份额不断增长。

DeepSeek的开源策略显著降低了AI应用的成本，推动了AI技术的普及。通过降低硬件依赖和训练成本，DeepSeek让更多企业能够负担得起AI技术的开发和应用。DeepSeek的低成本优势使一些中小银行也开始着手研发专属金融大模型，推动了金融行业的AI应用创新。DeepSeek的开源策略也促进了AI技术在医疗、教育、制造等垂直领域的深度渗透。

DeepSeek的开源和低价策略对国际上依靠高收费的主流AI工具带来巨大冲击。那些闭源且高收费的AI产品在DeepSeek开源免费或低成本的模式对比下优势不再明显。DeepSeek抓住填补生态位的绝佳机会，为需要基础模型支持的企业和开发者提供了新的选择。未来随着端侧AI与多模态技术的深化，DeepSeek有望进一步推动AI从“技术红利”向“普惠价值”演进。

模型	AIME 2024	MATH-500	GPQA Diamond	Codeforces评分
o1-mini	63.6%	90.0%	60.0%	1820
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	72.6%	94.3%	62.1%	1691
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	70.0%	86.7%	65.2%	1633
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	69.7%	93.9%	59.1%	1481