DeepSeek R2分析 - 采用1.2万亿参数混合专家架构（MoE），活跃参数达780亿，显著降低运行成本[1] - 使用华为Ascend 910B芯片训练，非NVIDIA方案[1] - 多语言处理能力增强，支持文本、图像、语音和视频多模态功能[1] - 推理成本优化：输入成本降至每百万代币0.07美元（R1为0.15-0.16美元），输出成本0.27美元（R1为2.19美元）[1] 2025年AI六大趋势 1 AI持续进步 - OpenAI的o4-mini和o3、Google Gemini 2.5 Pro、xAI Grok 3领跑智能水平，开源模型如DeepSeek R1接近专有模型性能[3] - Google通过TPU加速器至Gemini模型的垂直整合形成优势[3] 2 中国AI崛起 - DeepSeek、阿里巴巴等中国实验室开源模型智能水平媲美美国，缩小全球竞争差距[4] 3 推理模型 - 通过生成中间token提升逻辑性，Gemini 2.5 Pro可解决复杂问题如蒙提霍尔问题，非推理模型GPT-40因简化处理而错误[5] 4 AI代理 - 多LLM串联实现端到端任务自主处理，减少人工干预[6] 5 效率与MoE架构 - 小模型智能提升+硬件迭代推动推理成本下降，MoE架构通过部分参数激活提高效率[7] 6 多模态AI - 图像生成：GPT-40设视觉质量标杆，Google Veo 2超越OpenAI Sora[8] - 语音处理：OpenAI和ElevenLabs领跑语音转文本，MiniMax Speech-02-HD接近人类对话水平[9] 竞争格局与基准 - 开源模型（DeepSeek R1、Meta Llama 3.1）与专有模型（o4-mini、Gemini 2.5 Pro）智能差距缩小[14] - 美国与中国实验室竞争加剧，模型发布周期缩短至3个月[14] - 推理模型在Artificial Analysis智能指数（MMLU-Pro等7项评估）中表现更优，但消耗更多token[21][31] 成本与架构 - 高性能模型推理价格持续下降，DeepSeek R1成本显著低于前代[34] - MoE架构模型（如DeepSeek R1）在效率与性能平衡上优于密集架构[36] 产业链关键玩家 - 基础模型：OpenAI、Google、DeepSeek、阿里巴巴[16] - 多模态领域：OpenAI（语言/图像）、ElevenLabs（语音）、Midjourney（图像）[18] - 硬件：NVIDIA主导，华为Ascend 910B等挑战者涌现[37]