搜索关键词 DeepSeek R1
AI & Enterprise
DeepSeek凭借内存效率支撑低价策略 据悉正洽谈约700亿元人民币融资
据报道，DeepSeek在维持免费开源模型和低价API策略的同时，仍在推进约700亿元人民币规模的融资谈判。市场认为，其核心竞争力在于算力利用效率和内存效率：一方面可压低推理成本，另一方面也有望在高端AI芯片受限的环境下提升供应链稳定性，并为后续盈利打开空间。
AI & Enterprise
DeepSeek-R1幻觉率升至14.3%，较DeepSeek-V3高约4倍
随着推理型AI模型加快落地，评测机构Vectara采用HHEM 2.1对DeepSeek-R1与DeepSeek-V3进行对比测试。结果显示，DeepSeek-R1的幻觉率为14.3%，明显高于DeepSeek-V3的3.9%。业内担心，在具备交易执行能力的加密货币AI代理场景中，模型输出的错误信息可能直接触发链上操作，放大金融风险。
AI & Enterprise
AI推理能耗激增，行业转向“后Transformer”架构
随着AI应用加速普及，电力需求持续上升，基于Transformer的大语言模型在算力和能耗方面的瓶颈日益突出。研究显示，部分推理模型单次长提示词推理耗电可超过33Wh。业界正将目光转向更重视能效的“后Transformer”架构，并强调其需具备与现有基础设施兼容的能力。
