伴随OpenAI正式推出GPT-5，中国代表选手DeepSeek-R2也更备受关注与期待。

　　近日，关于DeepSeek-R2计划于8月15日至30日之间发布的消息，在市场上引起了广泛关注。对此，也有接近DeepSeek人士表示该消息不实，DeepSeek-R2在8月内并无发布计划。

　　毫无疑问的是，全球AI竞争已进入“后摩尔时代”——比拼的不再是单纯参数堆砌，而是架构效率、成本控制与落地价值。DeepSeek-R2虽尚未官宣，但多方信源已勾勒出其技术轮廓与野心。

　　综合权威信源，我们对未发先火的DeepSeek-R2做出如下分析预测：

　　预测一1.2万亿MoE架构，激活参数仅780亿，效率碾压前代

　　R2将采用MoE混合专家模型，总参数高达1.2万亿(R1为6710亿)，但每次推理仅激活约780亿参数，占比6.5%。这种“大模型、小激活”设计能够在提升任务适应性的同时，显著降低计算负载和响应延迟。

　　预测二：多模态能力升级，支持图像、代码、智能体协作

　　据悉，R2将强化代码、图像理解和智能体(Agent)功能，成为具备实用级多模态能力的国产模型，性能直指GPT-5。

　　预测三：基于昇腾910B训练，算力效率或达A100集群91%水平

　　R2将是迄今最大规模基于国产AI芯片训练的大模型。其使用华为昇腾910B集群，在FP16精度下实现512 PetaFLOPS算力，芯片利用率达82%，据华为实验室统计，这个性能相当于英伟达上一代A100训练集群的91%左右。若实测达标，将是中国算力自主化的重要里程碑。

　　预测四：单位推理成本比GPT-4降低97%，颠覆AI服务定价模式

　　据分析师及供应链消息，R2的推理成本将比GPT-4降低97%。若该数据属实，可能成为全球最具性价比的大模型服务，甚至颠覆现有AI服务的定价模式。

　　预测五：延续“高效+开源”路线，推动国产AI生态普及

　　DeepSeek将“成本效益、开源、效率”作为R系列三大核心原则。R1已开源模型权重，R2预计继续部分开源或推出社区版本，吸引高校、企业共同参与生态建设。这与GPT-5的封闭商用模式形成差异定位。

　　预测六：亿级并发压力冲击，边缘推理或成破局关键

　　DeepSeek-R2发布后可能面临瞬时亿级并发请求的冲击。当前DeepSeek用户量已突破1.1亿，8月11日DeepSeek再度遭遇全面宕机，又一次暴露出集中式架构的脆弱性。白山云大模型API服务平台将在DeepSeek-R2发布后第一时间上架该模型，预计24小时内即可通过白山云API调用，为用户提供基于边缘节点的就近推理体验，保障模型使用超低延迟、超高稳定。

　　目前，白山云MaaS服务为新用户提供450元代金券，用户可先登录“白山智算”平台注册领取，在DeepSeek-R2上线后第一时间使用测评，规避公网服务排队及不稳定风险。

　　此外，白山智算平台已上架DeepSeek系列、千问系列等多款顶配模型，以及部分免费模型，欢迎用户咨询、注册、使用。

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