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DeepSeek 启动史上最大规模融资

10 月 22 日,据彭博社消息,DeepSeek 在最新一轮融资中筹集约 1000 亿元人民币,折合约 150 亿美元,投资方包括石溪资本、中芯聚源、CPE 源峰、君联资本、吉利等,老股东宁德时代、腾讯、IDG 资本、砺思资本、拾象资本继续跟投。有知情人士透露,本轮融资预计将在未来数日完成,最终财务细节仍可能调整。

对此,虎嗅就该轮融资具体信息向 DeepSeek 求证,截至发稿,DeepSeek 方面暂未回应。

有市场消息称,本轮投前估值约 5000 亿元,融资规模从原计划的 500 亿元增至约 1000 亿元,新老股东拟投资金额各占一半。自今年 4 月启动首轮融资、6 月底完成交割后,DeepSeek 随即在 7 月开启第二轮融资。若此次交易完成,其约半年内累计融资规模将达到 1500 亿元。

大额融资推进的同时,DeepSeek 也在明显加快模型迭代。

就在上周,10 月 17 日,DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017,更新重点是从零完成完整项目的能力。官方介绍,新版本通过带有自反馈的强化学习,改善端到端项目开发表现,并展示了故宫三维建模、网页赛车游戏等案例。这一更新延续了 V4.1-Flash 同时改善能力与推理效率的方向。

值得注意的是,9 月发布的 V4.1-Flash 采用新的因果编码器—解码器架构,总参数 5520 亿,输入和输出阶段分别激活 80 亿、160 亿参数。按照官方披露,其 KV 缓存所需的高带宽内存和 SSD 存储,分别降至上一代的四分之一和八分之一。

这意味着,对于需要反复读取上下文、调用工具并修改结果的 Agent,这类改进的意义在于降低完成任务的资源消耗。评估模型价值,也因此需要同时考察任务成功率、执行时间,以及完成一次任务要花多少钱。

与此同时,DeepSeek 的商业化成绩也较为可观。据报道,DeepSeek 按近期收入水平折算的 ARR 已达到 10 亿美元,增长部分来自模型提价。( )

DeepSeek 最新一轮融资也恰好赶上国内模型发布周。

10 月 19 日,MiniMax 紧随 DeepSeek 之后,正式发布 M3.1 Flash,将升级重点放在 Agent 任务、编程、计算机操作等场景。按照官方披露,新模型在线推理速度达到此前的近三倍,使用成本降低 70%。接下来两周,月之暗面的 Kimi 和智谱的 GLM 也预计将迎来新一轮更新。

这轮竞争中,模型厂商普遍都希望在尽可能完成更多更复杂任务的同时降低成本。随着模型更多地用于编程和企业工作流程,执行效率、工具调用的可靠性和最终交付效果,都在影响开发者的选择。

模型厂商在海外的竞争则是更进一步延伸到了资本市场。据路透社 10 月 19 日报道,OpenAI 正在加快推进约 300 亿美元的新一轮融资,估值可能超过 1.4 万亿美元,希望赶在 Anthropic 预计的上市窗口前锁定投资者资金。

从估值的角度看,DeepSeek 虽然正在加速追赶海外模型巨头,但仍然有明显差距。

不过过去两周,海外市场对高估值的预期也出现了降温。据路透社 10 月 15 日报道,在 Anthropic 披露最新财务数据后,部分投资者开始讨论约 1.5 万亿美元的 IPO 估值,低于此前约 2 万亿美元的预期。其收入仍在增长,但增速放缓,以及不断扩大的 AI 基础设施投入,正在让投资者重新审视估值。

目前,相比于海外 SOTA 模型,国内模型厂商的优势仍然是性价比。而 DeepSeek 与国内模型厂商,似乎在短期内也只能继续以性价比这一优势,拉开与海外模型的差距。

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对此,虎嗅就该轮融资具体信息向 DeepSeek 求证,截至发稿,DeepSeek 方面暂未回应。

有市场消息称,本轮投前估值约 5000 亿元,融资规模从原计划的 500 亿元增至约 1000 亿元,新老股东拟投资金额各占一半。自今年 4 月启动首轮融资、6 月底完成交割后,DeepSeek 随即在 7 月开启第二轮融资。若此次交易完成,其约半年内累计融资规模将达到 1500 亿元。

大额融资推进的同时,DeepSeek 也在明显加快模型迭代。

就在上周,10 月 17 日,DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017,更新重点是从零完成完整项目的能力。官方介绍,新版本通过带有自反馈的强化学习,改善端到端项目开发表现,并展示了故宫三维建模、网页赛车游戏等案例。这一更新延续了 V4.1-Flash 同时改善能力与推理效率的方向。

值得注意的是,9 月发布的 V4.1-Flash 采用新的因果编码器—解码器架构,总参数 5520 亿,输入和输出阶段分别激活 80 亿、160 亿参数。按照官方披露,其 KV 缓存所需的高带宽内存和 SSD 存储,分别降至上一代的四分之一和八分之一。

这意味着,对于需要反复读取上下文、调用工具并修改结果的 Agent,这类改进的意义在于降低完成任务的资源消耗。评估模型价值,也因此需要同时考察任务成功率、执行时间,以及完成一次任务要花多少钱。

与此同时,DeepSeek 的商业化成绩也较为可观。据报道,DeepSeek 按近期收入水平折算的 ARR 已达到 10 亿美元,增长部分来自模型提价。( )

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