DeepSeek R2 这回真藏不住了！摩根士丹利一份内部研报，直接把这款神秘新品掀了个底朝天——参数翻倍，价格却直接跳水，这波操作够狠。

新媒网跨境获悉，顶级投行摩根士丹利近期一份内部报告，首次系统曝光了 DeepSeek 酝酿已久的重量级选手：R2 模型。不是捕风捉影，是实打实的硬核情报。

参数翻倍，脑子更灵光
R2 直接冲上 1.2 万亿总参数，比前代 R1 整整翻了一倍多。最关键的活跃参数，从 370 亿飙到 780 亿。这意味着每次推理，模型能调动的“脑细胞”大大增加。就像解题时，从只用基础公式升级到调用整个知识库深度思考，答案质量自然水涨船高。

这路子其实不新鲜。Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude 都在这么干——堆更多有效参数，换更强推理能力。比如 Gemini 2.5 Pro，单次调用处理的 Token 就比 R1 多 30%。代价是算力开销更大，但用户拿到手的，是更聪明、更会拐弯的模型。值不值？市场会用脚投票。

价格暴降，便宜到离谱
真正炸裂的是价格。大摩报告写得明明白白：R2 输入成本每百万 Token 仅 0.07 美元，比 R1 的 0.15-0.16 美元腰斩还不止。输出成本更夸张，直接从 R1 的 2.19 美元/百万 Token，跳水到 0.27 美元。

横向比比更刺激。OpenAI 的 GPT-4o，输入定价 2.5 美元/百万 Token，输出高达 10 美元。R2 的输出成本，连 GPT-4o 的零头都不到。综合算下来，总成本比 GPT-4o 便宜了 97%。

创业者、开发者眼睛都亮了。效果更强，成本却打到地板价，商业化的大门“哐当”一声被撞开。中小团队用顶尖模型的最后一道门槛，正在消失。

不止省钱，三大升级拳拳到肉
参数和价格够震撼？R2 的升级可不止这些。

新媒网跨境了解到，DeepSeek 正全力强化 R2 的编码能力和多语言支持。英语之外，更多语种的理解和生成正在突破。模型适用性拓宽，全球市场的想象力就打开了。

架构上，更高效的 MoE 混合专家系统上线。简单说，就是把 AI 拆成多个专业小分队，根据问题智能调用。需要写代码就找程序员组，解数学题就摇理科大神。资源不浪费，响应更敏捷。

视觉能力也没落下。多模态支持更扎实，看得更清，理解更准。R2 不仅“想得深”，还要“看得透”。

国产芯扛大旗，供应链悄然成型
更值得玩味的是算力底座。大摩透露，这次 R2 没靠英伟达 H100，而是跑在了华为昇腾 910B 芯片集群上。

生态差距确实存在，但实战意义重大。这是国产高端芯片首次在万亿参数大模型上规模化验证。DeepSeek 在搭建本土硬件供应链上，步子越迈越实。从芯片到框架，一条“去英伟达化”的技术链正在浮出水面。

R2 来了吗？官方还在憋大招
现在 DeepSeek 家族三大主线很清晰：

• V 系列主攻通用场景，平衡推理、效率和智能体能力
• R 系列专注深度推理，死磕数学、工具链整合
• Prover-V2 是特殊选手，专为数学证明而生，今年 4 月刚亮相

按惯例，DeepSeek 版本迭代是“两小一大”的节奏。每两个月小优化，隔半年大升级。去年 11 月发 V1，今年 5 月推 V2，V3 预计年底登场。照这节奏，R2 本该明年中现身。

但变数来了。就在 5 月底，DeepSeek 突然放出个“优化版” R1-0528。架构没变，但用强化学习狠狠调教过，推理深度肉眼可见地提升。官方测试数据很能打：处理评测任务的 Token 量比原版多 40%，解题步骤更复杂，表现全面跃升。

数学竞赛涨 21 分，代码生成提 15 分，科学推理和知识考核也有明显进步。用户反馈更直接：逻辑更缜密，编程更顺手，对话更自然。

不少人猜测：这该不会就是 R2 吧？官方没松口。但新媒网跨境预测，这波更像是大版本发布前的“压力测试”。真正的 R2，或许还在打磨最后的锋芒。

当参数竞赛撞上成本悬崖，国产模型正用硬实力撕开一道口子。R2 代表的不仅是技术升级，更是一种生存策略——用极致性价比，在巨头的缝隙中杀出血路。下一轮洗牌，快来了。

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