招商证券AIGC系列报告指出，1月20日DeepSeek-R1发布后仅一天，GitHub论文即获5000多收藏。R1使用低廉训练成本直接训练出不输OpenAI o1的推理性能，并在Web和App端完全免费使用。本文基于招商证券研报，深入分析DeepSeek开源模型对AI产业生态的深远影响。

DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上性能全面比肩OpenAI o1正式版。在AIME 2024数学竞赛中，R1的Pass@1达到79.8%，与o1的79.2%持平；在MATH-500基准上R1达97.3%，o1为96.4%；在Codeforces编程竞赛Rating中R1达2029，o1为2061，差距极小。

R1的核心突破在于后训练阶段大规模使用强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下极大提升了模型推理能力。DeepSeek同时开源了R1-Zero和R1两个660B模型，并将R1输出蒸馏出6个小模型开源，其中32B和70B模型在多项能力上实现对o1-mini的对标甚至超越。

DeepSeek将R1模型完全开源，且Web和App端可完全免费使用。这一策略直接拉高了全球开源模型的综合实力下限。此前，开源模型与闭源模型在推理能力上存在显著差距，DeepSeek-R1的发布首次使开源模型在推理能力上追平全球顶尖闭源模型。

市场反应极为迅速。根据Appfigures数据，DeepSeek应用于1月26日首次登顶苹果App Store全球榜首，并保持领先。发布后18天内实现1600万次下载，是ChatGPT同期下载量的两倍。在美国Android Play Store中，自1月28日起持续居于榜首，进一步巩固了其全球领先地位。

DeepSeek迅速集成进海内外各大云平台。2月1日华为云上线基于昇腾云服务的DeepSeek R1/V3推理服务，获得持平全球高端GPU部署的效果。腾讯云HAI支持一键部署，百度智能云千帆平台上架并推出限时2周免费服务，阿里云PAI Model Gallery支持一键部署。

海外方面，英伟达、微软、亚马逊、Cursor等美国公司也陆续采用DeepSeek-R1。开源模式使全球开发者能够基于DeepSeek进行二次开发和定制化部署，直接拉高了AI应用开发的能力起点。招商证券认为，大模型能力普遍提升首先利好AI应用开发，尤其小模型易于在端侧落地。

DeepSeek-R1与OpenAI o1核心性能对比

基准测试	DeepSeek-R1	OpenAI o1	DeepSeek优势
AIME 2024 (Pass@1)	79.8%	79.2%	持平
MATH-500 (Pass@1)	97.3%	96.4%	领先
Codeforces Rating	2029	2061	接近
GPQA Diamond	71.5%	75.7%	稍弱
SWE Verified	49.2%	48.9%	领先

1月28日，DeepSeek发布开源多模态模型Janus-Pro，其中7B参数版本在图像生成排行榜中优于OpenAI DALL-E 3和Stability AI的Stable Diffusion。Janus-Pro采用统一Transformer架构，将视觉编码与多模态理解分离，仅使用少量算力训练——1.5B版本在16个A100节点上训练约7天，7B版本在32个节点上训练约14天。

Janus-Pro的开发基于DeepSeek-R1的核心优化技术。招商证券认为，DeepSeek在多模态领域的突破进一步扩大了开源模型的能力边界，为AI应用开发者提供了从文本到图像、从推理到生成的全栈开源工具链，有望加速AI应用从单一模态向多模态融合方向演进。