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DeepSeek-V4-Flash正式版上线公测,新版本在保持原有架构不变的情况下,实现了智能体能力的显著跃升。第一财经“壹评级”认为,这验证了“小参数基座+定向后训练”的高性价比技术路线,有效击穿了企业级智能体规模化部署的成本阈值,推动AI产业从拼参数、拼算力的上半场,进入拼落地、拼效率的下半场。
“壹评级”指出,当基座模型的基础能力达到一定水平后,转向针对真实场景进行定向后训练,这一阶段的投入产出比远高于单纯扩大预训练规模。以激活参数仅13B的轻量模型为例,通过高质量指令对齐与工具调用训练,即可在实际工作场景中追平甚至超越数百亿参数的旗舰模型。这意味着,行业竞争的核心正从算力堆砌转向数据质量、工程能力与评测体系共同驱动的后训练效率竞赛。
此前,高昂的Token消耗一直是制约企业级部署的关键瓶颈,而极低的推理成本使批量数据处理、自动化运维等场景具备了大规模商业化的可行性。“壹评级”判断,随着通用基础模型纯能力溢价的收窄,下游应用层所拥有的场景数据壁垒、业务绑定深度与综合解决方案能力将迎来价值重估,产业链利润有望向具备垂直场景优势的厂商转移。

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行业竞争转向模型之外的产品、Agent和商业化体系。
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