计算机行业深度解析：Deepseek-V2定价揭示大模型成本降低新趋势

投资要点：

幻方发布第二代MoE模型DeepSeek-V2，综合性能位列第一梯队。

2024年5月6日，幻方发布第二代MoE模型DeepSeek-V2。在AlignBench、MT-Bench、MMLU等多个benchmark上表现出色，其中AlignBench在开源模型中居首位，与GPT-4-Turbo，文心4.0比肩。MT-Bench超过最强MoE开源模型Mixtral8x22B。

DeepSeek-V2定价降至冰点，大模型价格战拉开序幕。

DeepSeek-V2（32k）每百万tokens输入/输出价格分别为1/2元，而GPT-4-Turbo-1106分别为72/217元，DeepSeek-V2性价比显著。相对于Claude3Haiku，DeepSeek-V2每百万tokens输入/输出价格也仅为其50%/22.2%。除此之外，同为32k上下文版本的moonshot-v1、SenseChat-32K、Qwen1.572B每百万tokens输入/输出价格分别为24/24、36/36、20/20元。此次DeepSeek-V2定价发布有望掀起新一轮大模型价格战，api定价有望持续走低。

大模型定价下降的背后离不开成本的优化。

目前，众多大模型已经通过多种方式降低成本。从模型压缩的方向看，可以通过量化的形式将浮点表征为低位宽模型来压缩模型存储空间，加速模型推理；从模型架构的方向看，MoE架构由于其内部的专家模型能够分配到不同设备，并可以执行并行计算，其计算效率较稠密模型显著提升，进而带来更低的成本。从tokens量的方向来看，可以通过prompt压缩等方式直接降低输入端tokens，进而降低成本。除此之外，多种新的方案已出现在相关论文中，未来多种成本优化方案的融合将进一步加速模型成本的下降。

我们认为，大模型成本优化与算力需求并不是直接的此长彼消，而是互相搭台、相互成就。定价的持续走低有望带来更快的商业化落地，进而会衍生出更多的微调及推理等需求，将逐步盘活国内AI应用及国产算力发展。

建议关注：

AI算力：寒武纪、海光信息、浪潮信息、中科曙光等。

AI应用：金山办公、科大讯飞、福昕软件、云从科技、商汤、出门问问等。

风险提示

大模型优化不及预期的风险；商业落地不及预期的风险等。

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