深度求索
DeepSeek未上市成立 2023模型
行业布局图
圈选框 = 有布局 · 参评 6 家2/4 层一、主业情况
深度求索（DeepSeek）由量化机构幻方量化（High-Flyer）孵化，走开放权重（开源）路线，以 DeepSeek-V3 与 R1 系列供给模型能力，经 API、网页/APP 与企业私有化部署变现 i。V3 为 671B 总参、激活 37B 的 MoE 模型，R1 为长思维链推理模型，开放权重实现可商用 i。2026-07 完成首轮约 500 亿元融资、投后估值 3,508.77 亿元，腾讯、网易、宁德时代等参投 i。官方披露推理经济性：V3/R1 推理全部运行于 H800，按 R1 定价满负荷计价的日收入约 $562,027、日成本约 $87,072、成本利润率 545%（理论值，非实际确认收入）i。
主要产品
口径：世界市场 · 按年化收入 · 百万美元 · 年度
| 产品 | 定位 | 代表客户 | 来源 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 系列 | 开放权重 MoE 基础模型（671B 总参/激活 37B） | 开发者与企业 | i |
| DeepSeek-R1 | 开放权重长思维链推理模型 | 开发者与企业 | i |
| DeepSeek API / 官方 APP | 模型调用 API 与消费端入口 | 开发者与个人用户 | i |
二、财务情况
五年一期金额（百万美元） · 世界市场 · 按年化收入 · 百万美元 · 年度
财务标准表原文
口径：世界市场 · 按年化收入 · 百万美元 · 年度
| 期间 | 收入 | 净利润 | 毛利率 | 净利率 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2025 | 220 | — | — | — | i |
三、技术情况
363 字 / 上限 500 字DeepSeek 以工程效率为核心：V3 采用 MoE 稀疏激活（671B 总参、激活 37B）与自研 MLA 注意力、FP8 混合精度训练，把前沿能力压到极低的训练与推理成本，开放权重实现可商用 i。R1 以强化学习生成内部思维链切入推理，并把推理能力蒸馏回小参数模型 i。推理系统以 H800 大规模部署，单节点输入吞吐约 73.7k tokens/s、输出约 14.8k tokens/s，官方按满负荷计价测算成本利润率 545% i。路线意义在于以开源权重冲击闭源定价体系、拉低行业推理成本，推动智能体等下游应用降本 i。编者判断：成本效率与开放权重是其护城河，但缺乏云与生态绑定，商业化规模仍显著小于头部平台。
来源
4 条[DeepSeek-2024-12]DeepSeek-V3 Technical Report（MoE，671B 总参/激活 37B）DeepSeek · 2024-12 · tier-1原文[DeepSeek-2025-02]DeepSeek-V3/R1 Inference System Overview（日成本、日收入与成本利润率披露）DeepSeek · 2025-02 · tier-1原文[Caixin-2026-07]DeepSeek 首轮融资后估值升至 3508 亿元，腾讯、网易、宁德时代等参投财新网 · 2026-07-17 · tier-3原文[Cryptobriefing-2026-07]DeepSeek 年化收入约 4–5 亿美元（媒体口径）Crypto Briefing · 2026-07-15 · tier-3原文