中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😴一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😎R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😘共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发🎉大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na😊ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🔥主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🤗可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🔥模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😜打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😎自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😀缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😂有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。💯 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😡eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🙄平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😢，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R😡1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面😴的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方🤯法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😴和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep🙄Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有🤩主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep👍Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器🤯学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😡文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🚀种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的👍潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🔥不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🙄节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😜提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🎉了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R⭐1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8😡0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的🎉总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30🤗万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可🎉谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🌟”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😅然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😊的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🤔输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O🥳penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型💯来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 😘 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😉eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对😜于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2😀的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😉关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D😀eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈😅向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍💯，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😢时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短😴时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤗模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🔥1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路👏上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek😁强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🎉ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代🥳国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🎉理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙄态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😎出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤩其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟🤔制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，😘DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale💯参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”❤️的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😆拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😘换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😆万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ🤗e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创🤗内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关🚀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤩pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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文 | 公司研究室，作者 | 宋志平 竞争是市场经济的🔥灵魂。不少人误认为，要竞争就不可能合作，市场竞争就是“你死我🤗活”的丛林法则。 其实，竞争有好坏之分，良性、有序的竞🙄争是好竞争，而恶性、无序的竞争是坏竞争。良性竞争创造价值，恶🤔性竞争毁灭价值。 2024年7月30日，中共中央政治局🤩会议指出，要强化行业自律，防止“内卷式”恶性竞争；2024年🥳12月，中央经济工作会议进一步提出，综合整治“内卷式”竞争，🔥规范地方政府和企业行为；2025年《政府工作报告》也强调了综🤗合整治“内卷式”竞争。 “内卷式”竞争通常表现为片面追😊求低价格的过度同质化竞争，不仅会导致产品价格和企业利润下降，🌟还将影响上市公司的市值，进而影响资本市场以及上证指数等，所以🤔必须综合施治，化解重点产业结构性矛盾，促进产业健康发展和升级🤯。 传统“量本利”的失效与教训 价格是企业的生命❤️线，必须认真对待。不少人认为产品价格是由市场决定的，是客观的🙄，企业只能适应。 但事实是，市场价格往往是由卖方进行恶🥳性竞争而形成的不合理的低价。在产能过剩的情况下，企业之间常大😆打价格战，结果价格大幅下降，全行业亏损，没有一个胜利者。 😘 在买方市场中，产品供大于求，市场已从供给制约转为需求制约💯。在这种形势下，企业再去增加产量，不仅不能摊薄固定成本，反而🙌会增加变动成本，致使流动资金紧张。更为严重的是，产能过剩引发❤️企业之间愈演愈烈的低价倾销和恶性竞争，极大地压缩了企业的利润👏空间，甚至导致亏损。 举个例子，卖20万辆汽车比卖10🥳万辆汽车的单位成本更低，表面上看也能获得更多的盈利。但在过剩😆经济背景下，生产10万辆汽车能卖得出去；生产20万辆汽车，就😍有10万辆卖不出去，不但没有真正降低每辆汽车的单位成本，还会🤩占用大量的流动资金。 不少企业在经济危机和过剩时期采取😀了降价放量的竞争策略。这样的策略往往使企业的经营状况雪上加霜😜，因为市场这时本来就在萎缩，企业放量销售完全是逆市场操作。理🙄智的做法是竞争各方尽量合理地减产，在降价上慎之又慎，用减产保😘价的方式渡过难关。 水泥行业的启示：限电保价 2😘011年下半年，由于电力供应紧张，再加上节能环保的需要，浙江😁、江苏等地方政府对工业企业采取了分期分批控制用电的措施，这些😡企业中也包括水泥企业。一开始，不少水泥企业跑到电力局，希望不😆要拉闸，后来大家发现拉闸限电后，水泥价格竟“因祸得福”，每吨🤔涨了100多元。虽然水泥产量少了一些，但是利润提高了许多。2🎉011年，整个水泥行业的利润竟破天荒地超过了1000亿元，这😁种增长确实得益于限电。 这件事提醒我们：过去把竞争焦点🔥放在量上，价格不停地往下降，企业赚不到钱；现在减量了，企业反😢倒赚了很多钱。可见，行业的主要矛盾是价格，不是量，而且在供大🤗于求的情况下，想放量也放不了，因为这时的水泥产品价格弹性更是😉微乎其微。 通过这一年，大家认识到，影响企业效益的是价😂格，影响价格的是供需关系，这就把逻辑讲通了。量多不赚钱，量少🙄才赚钱，要想取得可观的利润，就不能盲目地靠放量降价，而是要进⭐行产销平衡，以销定产，稳产保价。可以说，限电事件对水泥行业来🌟说既是一场市场教育，也是一场价格教育。 构建“价本利”⭐新模式 面对“量本利”的失效，我们创造性地提出一种全新🚀的盈利模式：价本利。“价本利”模式不再将企业的盈利核心立足于🥳产量的增加，而是实行“稳价、保量、降本”的六字方针。 🤩它的基本要义有两点：一是通过稳价保价手段，使价格处在合理的水😂平区间，使它不严重偏离产品的价值；二是控制一切应该控制的成本🤩。 “价本利”是从传统的“量本利”发展而来的，并不是对🎉“量本利”的否定，而是针对行业关键矛盾的转化提出的新模式。 🙄 在供大于求的背景下，“价本利”重构合理的价格体系，不是🤯围绕“增量”压价销售，而是围绕“稳价”以销定产、降本增效，维😘护区域市场供需平衡。 “价本利”追求的是稳定价格，不滥⭐用市场支配地位，让市场有序化，不漫天要价也不恶意杀价，在市场😡、客户、竞争者都能接受的情况下追求价格理性化。 （来源😂：《硬道理》，作者系中国上市公司协会会长、中国企业改革与发展🚀研究会首席专家。）返回搜狐，查看更多