| 一、产品定位 |
聚焦复杂推理的通用大模型（数学/代码/科学场景优化） |
主力模型：DeepSeek-R1（参数量1.5万亿） |
| 二、技术架构 |
核心技术方案与创新点 |
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| 模型架构 |
LLaMA改进架构 + 混合专家系统（MoE动态路由） |
训练数据：10TB（中英双语占比6:4） |
| 推理加速 |
自研DSKernel计算库（FlashAttention-3优化） |
单卡吞吐量：12k tokens/秒（A100） |
| 知识增强 |
结构化知识图谱注入（数学公式/代码API/化学分子） |
覆盖学科领域：47个 |
| 三、用户旅程 |
典型用户场景与行为路径 |
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| 科研人员 |
输入研究问题 → 生成推导过程 → 验证结果（平均会话时长22分钟） |
学术场景占比：38% |
| 开发者 |
API接入 → 复杂代码生成 → 自动化测试（节省开发时间约42%） |
日均API调用量：9,800万次 |
| 教育机构 |
私有化部署 → 定制学科模型 → 集成教学系统 |
教育客户数：1,100+（高校/研究机构） |
| 四、性能表现 |
核心能力量化测试结果 |
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| 数学推理 |
MATH数据集准确率：89.7%（行业基准82.3%） |
多步证明题正确率：75% |
| 代码生成 |
HumanEval通过率：93.1%（Python/Java/C++） |
单元测试通过率：81% |
| 长文档处理 |
100k tokens论文解析（公式/图表提取准确率95%） |
最大上下文窗口：512k tokens |
| 五、商业化 |
定价模型与市场表现 |
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| 学术公益 |
非营利机构免费额度（每月50万tokens） |
覆盖研究项目：2.3万项 |
| 企业API |
$0.025/1k输入tokens + $0.075/1k输出tokens |
企业客户ARR：$6,800万（2025年预测） |
| 私有化部署 |
年费$15万起（含定制微调服务） |
部署客户续约率：92% |
| 六、用户反馈 |
高频评价与核心诉求 |
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| 正面评价Top3 |
复杂推导能力突出（91%）、学术场景专业（83%）、中文支持强（79%） |
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| 负面反馈Top3 |
创意任务弱（58%）、可视化输出少（44%）、API文档混乱（36%） |
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| 七、技术风险 |
潜在问题与应对策略 |
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| 领域过拟合 |
学术场景泛化能力下降 → 引入课程学习策略 |
跨领域任务准确率提升至67% |
| 算力成本 |
512k上下文请求成本$4.8 → 优化稀疏注意力机制 |
目标降本：30%（2026年） |
| 合规风险 |
科研数据跨境传输限制 → 建立区域化数据中心 |
已通过中国MLPS三级认证 |
| 八、优化建议 |
功能迭代与生态建设方向 |
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| 产品层 |
开发"交互式推导面板"（支持步骤回溯/手动修正） |
需求调研支持率：87% |
| 技术层 |
增强多模态输入能力（论文图表联合解析） |
目标：图表解析准确率>90% |
| 生态层 |
联合高校出版领域权威题库（数学/计算机/物理） |
预计覆盖TOP50高校 |