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　　　　据了解，DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE（混合专家模型）架构、MLA（多头潜在注意力机制）等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。公开数据显示，DeepSeek-R1的模型训练成本仅为560万美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的训练费用，大模型应用的成本可以说降到了‘白菜价’。”周城雄说。

在春节及返乡潮的影响下，节前客流及成交有所减少，部分购车需求在12月提前释放，车市出现短暂空窗期。2025年“双新”指导意见1月8日发布，地方的置换更新政策直至下半月才陆续有部分省份发布细则。1月上半月消费者普遍持币观望，购车决策延后。本次调查结果显示，经销商普遍认为1月汽车市场未达预期，这一比例高达77.7%。此外，41.0%的经销商表示1月销量环比去年12月下降超过10%。综上，预计1月乘用车终端销量约为12月的2/3，在185万辆左右。

　　　　中国信息通信研究院技术与标准研究所工程师 龚正：以DeepSeek这样的企业为例，近期他们在算法层面的优化使得效率提升，已显著降低了推理成本，为产业带来了直观的震撼——比如在更低的算力需求下实现更高质量的生成效果。Deepseek这种开源模型的崛起，背后灵活、低门槛的特性正在重构行业生态。