DeepSeek本地部署与全球资产配置组合跟踪——全球大类资产配置和A股相对收益策略模拟组合跟踪-中信建投

DeepSeek本地部署与全球资产配置组合跟踪——全球大类资产配置和A股相对收益策略模拟组合跟踪证券研究报告策略动态报告分析师：王程畅wangchengchang@csc.com.cnSAC 编号：S1440520010001发布日期：2025年02月06日本报告由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国（仅为本报告目的，不包括香港、澳门、台湾）提供。在遵守适用的法律法规情况下，本报告亦可能由中信建投（国际）证券有限公司在香港提供。同时请务必阅读正文之后的免责条款和声明。分析师：陈果chenguodcq@csc.com.cnSAC 编号：S1440521120006SFC 编号:BUE195摘要摘要•核心观点：DeepSeek-R1可通过Ollama工具实现本地部署，首先从Ollama官网下载适合Windows系统的版本并安装，选择合适的模型版本（如RTX 4090推荐32B），并通过命令行运行。为提升用户体验，可使用Docker+Open WebUI构建交互界面，甚至集成到微信作为智能体使用。对于AI投资，普通设备仅能运行较小的DeepSeek模型（如1.5B、7B），响应慢；32B模型适合复杂场景，而671B和70B需要企业级硬件支持。云端部署存在数据隐私问题，DeepSeek的小型化模型推动了中小企业和个人开发智能助手的需求，显著增加算力需求。全球多资产配置方面，低风险组合本年回报0.86%，超额收益0.40%；中高风险组合回报3.66%，超额收益3.61%。•Deepseek介绍：DeepSeek，成立于2023年，是幻方量化的子公司，位于杭州的人工智能公司。它于2024年末推出DeepSeek-V3模型（671B参数），性能超越多种开源模型，并接近顶尖闭源模型。2025年1月，DeepSeek发布R1系列模型（660B参数），在多项任务上表现优异，同时推出了几个小模型对标OpenAI的产品。DeepSeek通过其创新技术显著提高了生成速度，并提供了具有竞争力的API服务定价。•Deepseek本地部署方法：Ollama是一个开源工具，用于在个人设备上高效运行大型语言模型（LLMs），无需依赖云端。DeepSeek-R1模型可通过Ollama实现本地部署：首先，从Ollama官网下载适合系统的Windows版本并安装，完成后系统托盘会出现Ollama图标。其次，访问“Models”页面选择DeepSeek-R1，并根据显卡配置（如4090显卡24G显存）选择32B版本，复制对应的运行指令。然后，在命令行窗口中执行该指令以下载和运行模型（32B版本约19GB）。为提升用户体验，可采用Docker+Open WebUI构建图文交互界面，甚至将DeepSeek-R1 32B集成到微信中作为智能体使用，享受其快速响应和深度思考功能。•对AI领域投资的思考：通过DeepSeek官网与DeepSeek-V3对话，可以了解部署各版本模型对硬件的要求。普通笔记本和台式机仅配备CPU，仅能勉强运行DeepSeek-R1-1.5B和7B，但响应速度慢，缺乏实用性。英伟达RTX 4090可较快运行DeepSeek-R1-32B，但在处理70B版本时表现不佳。中小模型如1.5B、7B和14B适合简单的微信交流场景，但无法解决复杂问题；32B模型具备深度思考能力，适用于服务客户的微信交流。671B完整版及70B模型需要企业级显卡如A100或H100支持，不适合消费级硬件。云端部署虽可行，但存在数据隐私问题。DeepSeek-R1及其开源的小型化模型的高性能，推动中小企业和个人开发智能助手，例如微信客服，这将显著增加对算力的需求。•全球大类资产策略组合表现：全球多资产配置绝对收益@低风险组合，本年回报0.86%，相比中债总财富（总值）指数超额收益0.40%。全球多资产配置绝对收益@中高风险：本年回报3.66%，相对万得FOF指数超额收益3.61%。2提纲提纲 Deepseek介绍• Deepseek本地部署方法• 对AI领域投资的思考• 全球大类资产策略组合表现• 风险提示3Deepseek介绍介绍图表：DeepSeek-V3模型性能对齐海外领军闭源模型4DeepSeek（中文名为深度求索，官网：https://www.deepseek.com/）成立于 2023年，是一家位于杭州的人工智能公司，为量化巨头幻方量化的子公司。2024年12月26日，深度求索上线并开源了全新系列模型 DeepSeek-V3，671B 参数；DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。资料来源：deepseek官网，中信建投Deepseek介绍介绍图表：DeepSeek-R1模型性能对齐OpenAI-o1正式版，蒸馏小模型超越OpenAI o1-mini52025年01月20日，深度求索发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。深度求索在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。资料来源：deepseek官网，中信建投Deepseek介绍介绍图表：DeepSeek-V3和DeepSeek-R1 API服务定价相比同行极低6通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度提高至 60 TPS，模型 API 服务定价为每百万输入 tokens 0.5 元（缓存命中）/ 2 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 8 元。DeepSeek-R1 API服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元。资料来源：deepseek官网，中信建投提纲提纲• Deepseek介绍 Deepseek本地部署方法• 对AI领域投资的思考• 全球大类资产策略组合表现• 风险提示7Deepseek本地部本地部署方法署方法图表：通过Ollama本地部署DeepSeek模型—下载Ollama并安装8Ollama（官网地址：https://ollama.com/ ）是一个用于本地运行大语言模型（LLMs）的开源工具，提供简单的界面和优化的推理引擎，使用户能够在个人设备上高效地加载、管理和运行 AI 模型，而无需依赖云端。本地部署步骤1：首先到Ollama官网，点击Download下载，然后选择适合自己系统的版本，这里选择Windows；下载完成后点击安装，完成后安装窗口会自动关闭，系统托盘图标会出现一个常驻的Ollama标记。资料来源：Ollama官网，中信建投Deepseek本地部本地部署方法署方法图表：通过Ollama本地部署DeepSeek模型—在Ollama官网选择模型并