Deepseek技術(shù)創(chuàng)新Deepseek商業(yè)模式Deepseek應用場景A某省市場現(xiàn)狀Deepseek對AI行業(yè)影響總結(jié)Deepseek企業(yè)背景Deepseek模型家族目錄★北京2025年1月，Deepseek發(fā)布其最新開源模型DeepseekRl

，再度引發(fā)全球人工智能領(lǐng)域關(guān)注。

Deepseek全稱杭州深度求索人工某著名企業(yè)

成立于2023年7月17日

一家創(chuàng)新型科技公司專注于開發(fā)先進的大語言模型(LLM)和相關(guān)技術(shù)。

Deepseek背靠資金實力雄厚的幻方量化Deepseek創(chuàng)始人為同時也是幻方量化的創(chuàng)始人幻方量化是國內(nèi)頭部量化私募管理人旗下有兩家百億量化私募分別是2015年6月成立的浙江九章資產(chǎn)和2016年2月成立的寧波幻方量化Deepseek

位于浙某省市成立于2023年7月

。Deepseek公司簡介Deepseek股權(quán)結(jié)構(gòu)回顧其發(fā)展歷史2024年1月，發(fā)布第一版大模型--Deepseek

LLM，

這個版本使用傳統(tǒng)的Transformer架構(gòu)但在訓練方面

已經(jīng)明顯體現(xiàn)出Deepseek團隊通過不斷優(yōu)化訓練策略達到節(jié)約成本提高效率的思想這點也在后續(xù)的模型迭代中被發(fā)揚光大。2024年5月，Deepseek-v2發(fā)布，從這一代開始Deepseek模型開始使用混合專家(MOE)架構(gòu)，

這是傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)的一種改進和擴展該架構(gòu)使Deepseek模型能以更低的計算成本進行更復雜的推理極大提升了模型的性能2024年12月，Deepseekv3上線并開源,V3版本對MOE架構(gòu)進行了進一步優(yōu)化在維持低訓練成本的同時穩(wěn)定性與多方面性能表現(xiàn)都達到了與領(lǐng)先閉源模型相當?shù)乃?025年1月Deepseek-R1正式發(fā)布

，

R1模型的推理能力得到極大加強

，與。penAl-o1模型不相上下

且推理過程完全透明

因此在全球范圍備受關(guān)注。Deepseek發(fā)展歷程

Deepseek模型家族Deepseek成立宣布開源第二代MOE大模型Deepseekv2推理模型DeepseekR1Lite預覽版正式上線正式發(fā)布DeepseekR1模型，并同步開源模型權(quán)重發(fā)布第一版大模型

合并Deepseekcoderv2和Deepseekv2chat兩個模型，升級推出全新的宣布Deepseekv3首個版本上線并同deepseekDeepseekDeepseekv3Deepseekcoderv2DeepseekvLDeepseekv2DeepseekcoderDeepseekMathDeepseekLLM從低成本的Deepseek-v2到超低價格的Deepseek-v3

，再到引起世界廣泛關(guān)注的Deepseek-R1

，Deepseek的成功主要依賴于Deepseek自身深厚的技術(shù)積累和持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新突破Deepseek-v2采用的是MOE架構(gòu)，全參數(shù)量為236B

，激活參數(shù)量是21B其采用了兩大創(chuàng)新技術(shù)：DeepseekMOE架構(gòu)和多頭潛在注意力

(MLA)使得Deepseek-v2的訓練成本大為降低并且提升推理速度。

MLA通過將key-value緩存壓縮為潛在向量來提高推理效率

從而提高吞吐量。

Deepseek

MOE架構(gòu)允稀疏計算進行有效的推理。相比Deepseek

LLM67B(Dense)

Deepseek-V2的性能更強

某省市了42.5%的訓練成本減少了93.3%的kv緩存最大生成吞吐量提高到5.76倍。DeepSeek-V2性能Deepseek-v3是一個強大的專家混合(MOE)

語言模型具有671B個總參數(shù)激活參數(shù)量為37B。

相較歷史模型Deepseek-V3

在推理速度上有了大幅提升。此外在目前大模型主流榜單中Deepseek-v3

在開源模型中位列榜首與世界上最先進的閉源模型不分伯仲Deepseek-v3性能

Deepseek-v3遵循

Deepseek-v2的設(shè)計采用多頭潛在注意力(MLA)和DeepseekMOE架構(gòu)。

采用了無輔助損失的負載均衡策略

，

最大限度地減少了由于鼓勵負載平衡而引起的性能下降

引入一個多token預測

(MTP)目標

證明它有利于模型的性能也可用于推理加速的推測解碼根據(jù)Deepseek團隊在論文中強調(diào)

通過優(yōu)化算法

、框架和硬件的協(xié)同設(shè)計實現(xiàn)的。在預訓練階段每萬億個token上訓練Deepseek-V3只需要180KH800GPU小時，也就是說在其擁有2048個H800GPU的集群上只需要3

.7天。

因此，公司的預訓練階段在不到兩個月的時間內(nèi)完成花費了2664K

GPU小時加上上下文長度擴展的119K

GPU小時和后訓練的5K

GPU小時

Deepseekv3完整訓練僅花費278.8萬GPU小時。假設(shè)H800GPU的租賃價格為每小時2美元

則代表著其總訓練成本僅為557.6萬美元。相比同等規(guī)模的模型(如GPT-4、

GPT-40、Llama3

.1)訓練成本大幅降低。但Deepseek團隊還特意強調(diào)上述成本僅包括Deepseek-v3的官方訓練不包括與架構(gòu)、算法或數(shù)據(jù)的先前研究和消融實驗相關(guān)的成本。Deepseek-V3的訓練成本(假設(shè)H800的租賃價格為2美元/GPU小時)H800GPU小時

(小時)2664K119K5K2788K美元$5.328M$0.238M$0.01M$5.576MAIITOALL通信內(nèi)核IB+NVLinkPTX語言無需輔助損失的負載均衡Dualpipe低精度FP8訓練DeepseekMOE+MLADeepSeek-某省市訓練成本的方法Deepseek-v3采用了一種無需輔助損失的負載均衡策略

旨在最大限度地減少因負載均衡優(yōu)化而對模型性能造成的不利影響。MOE

模型容"專家負載不均衡"(有的專家忙有的專家閑)傳統(tǒng)的解決方法是加一個輔助損失但這可能會損害模型性能

Deepseek-v3引入了一種新方法通過動態(tài)調(diào)整每個專家的"偏置項"，來平衡負載。這種方法不依賴輔助損失

，減少了對性能的負面影響。此外為了防止在單個序列內(nèi)出現(xiàn)極端不平衡情況也引入了一種補充的序列級平衡損失但影響很其中，平衡因子α是一個超參數(shù)，對于

Deepseek-V3被設(shè)置為極小的值；1(.)表示指示函數(shù)；T表示序列中的令牌數(shù)量。序列級平衡損失鼓勵在每個序列內(nèi)實現(xiàn)專家負載的平衡。具體而言，為每個專家引入一個偏置項，并將其添加到對應的親和度得分sit，以確定TOP-k路由。小。傳統(tǒng)語言模型通常只預測下一個token而Deepseek-v3在訓練中采用MTP

目標，在每個位置預測多個未來token。這種方式增加訓練信號密度提高數(shù)據(jù)效率使模型更好規(guī)劃表示準確預測未來token。具體通過多層次模塊預測多個附加token各模塊共享嵌入層和輸出頭保持預測因果鏈提高推理生成速度提升模型整體性能

MTP實現(xiàn)的示意圖通常的大模型訓練會采用BF16或FP32/TF32精度作為數(shù)據(jù)計算和存儲的格式來確保較高的訓練精度相比之下，

FP8占用的數(shù)據(jù)位寬僅為FP32的1/4，F(xiàn)P16的1/2可以提升計算速度降低對存儲的消耗。某著名企業(yè)2023年的論文《FP8-LM:Training

FP8Large

Language

Models》

就提出了一種用于LLM訓練的極度優(yōu)化的FP8混合精度框架。其核心思想是計算、儲存和通信(包括正向和反向傳播)全部使用低精度FP8

，從而大大降低系統(tǒng)工作負載。然而使用FP8格式訓練LLM存在數(shù)據(jù)下溢出或上溢出等挑戰(zhàn)以及FP8數(shù)據(jù)格式較低精度所導致訓練失敗等問題Deepseek團隊在訓練Deepseek-v3時

，采用的是混合精度框架大部分密集計算操作都以FP8格式進行而少數(shù)關(guān)鍵操作則策略性地保留其原始數(shù)據(jù)格式

以平衡訓練效率和數(shù)值穩(wěn)定性。通過使用FP8格式Deepseek能夠在有限的計算資源下

實現(xiàn)更高的計算效率。例如在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，

FP8格式可以顯著減少顯存的占用從而提高模型的訓練速度。DeepSeek-V3混合精度框架示意圖在應用分布式并行策略時無論是數(shù)據(jù)并行策略下的梯度聚合步驟還是模型并行下各模型組件之間的通信都會帶來大量的跨設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸需求。若不同階段的計算耗時差別較大則會出現(xiàn)計算設(shè)備的空閑即為"氣泡(bubble)"。

為解決這一問題

，流水線并行(pipelineparallel，Pp)

策略應運而生其通過將一個較大數(shù)據(jù)批次分解為多個微批次

(micro

batch),

使得每次計算的總耗時減少

從而減少了計算設(shè)備所處于的計算和等待兩種狀態(tài)在時間軸上的顆粒度進而使得每個bubble被縮小。在這一背景下

Deepseek團隊在傳統(tǒng)pp策略的基礎(chǔ)上創(chuàng)新性地提出并應用了Dualpipe技術(shù)。

與傳統(tǒng)pp策略相比

Dualpipe技術(shù)最明顯的革新在于其有效地融合了前向和后向計算加速通信。此外，Deepseek團隊還通過調(diào)節(jié)GPU中流式多處理器

(SM)的調(diào)度來實現(xiàn)對其在計算和通信之間進行精細化分配進而進一步加速了通信過程。Dual

Pipe算法示意圖Deepseek-R1基于Deepseekv3訓練優(yōu)化得到

增強了復雜邏輯推理能力

全參數(shù)量是671B激活參數(shù)37B在數(shù)學、代碼、自然語言推理等任務上性能比肩

。penAlo1正式版并且開源模型權(quán)重引發(fā)了全球的廣泛關(guān)注DeepSeek-R1評估結(jié)果Architecture#Activated

params#TotalparamsMMLU

()MMLU-Redux(EM)MMLU-pro(EM)DROP(3-shotFl)IF-Eval(promptstrict)GPQA-Diamond

()simpleQA(correct)FRAMES(ACC.)AlpacaEval2.0(LC-winrate)ArenaHard

(GPT-4-

1106)LivecodeBench(-COT)codeforces(percentile)codeforces(Rating)SWEverified(Resolved)Aider-polyglot(ACC.)AIME2024()MATH-500()M02024()CLUEWSC(EM)C-Eval(EM)category

Benchmark(Metric)claude-3.5-sonnet

1022GPT-400513

Deepseekv3openAlol-mini

openAlol-1217DeepseekRIMOE37B671B90.892.98492.283.371.530.182.587.692.365.996.3202949.253.379.897.378.892.891.8____________91.8____________90.2______75.747____________63.496.6206148.961.779.296.4________________________87.28872.683.784.349.938.280.551.180.434.223.675938.828.472.55285.233.820.371750.845.31678.313.185.476.7MOE37B671B88.589.175.991.686.159.124.973.3776.957.89253.893.4182041.632.963.658.711344249.639.290.243.290.986.5____________85.286.780.383.984.8______________88.388.97888.386.59.374.610.887.967.689.968.985.5______EnglishchinesecodeMathDeepseek-RI具備以下亮點(1)

純強化學習訓練：基于Deepseek-V3應用大規(guī)模強化學習

直接將RL應用于基礎(chǔ)模型而不依賴監(jiān)督微調(diào)(SFT)作為初始步驟這種方法允探索解決復雜問題的思維鏈

(COT)

由此開發(fā)出Deepseek-R1-zero。Deepseek-Rl-zero是第一個純強化學習訓練得到的LLM，

并且展示了自我驗證、反思和生成長COTS等功能標志研究界的一個重要里程碑在大語言模型

(LLM)

的微調(diào)過程中強化學習

(RL)

扮演著至關(guān)重要的角色。傳統(tǒng)的近端策略優(yōu)化(PPO)算法雖然被廣泛應用于LLM的微調(diào)但其在處理大規(guī)模模型時面臨著巨大的計算和存儲負擔PPO算法需要維護一個與策略模型大小相當?shù)膬r值網(wǎng)絡(luò)來估計優(yōu)勢函數(shù)這在大模型場景下會導致顯著的內(nèi)存占用和計算代價此外PPO算法在更新策略時可能會導致策略分布發(fā)生劇烈變化從而影響訓練的穩(wěn)定性。為了解決這些問題Deepseek提出了一種新的強化學習算法--組相對策略優(yōu)化(GRPO)

,

旨在減少對價值網(wǎng)絡(luò)的依賴同時保持策略更新的穩(wěn)定性和高效性。GRPO方法的優(yōu)勢在于:(1)

減少計算負擔：通過避免維護一個與策略模型大小相當?shù)膬r值網(wǎng)絡(luò)

GRPO顯著降低了訓練過程中的內(nèi)存占用和計算代價(2)

提高訓練穩(wěn)定性：GRPO通過組內(nèi)比較來估計優(yōu)勢過程函數(shù)

減少了策略更新的方差

從而確保了更穩(wěn)定的學習(3)

增強策略更新的可控性:GRPO引入了KL散度約束

算法結(jié)構(gòu)對比(2)冷啟動數(shù)據(jù)&多階段訓練策略:

Deepseek-R1

是為解決

Deepseek-R1-zero存在的問題并進一步提升推理性能而開發(fā)的模型

，它在訓練過程中融入了冷啟動數(shù)據(jù)和多階段訓練策略

冷啟動數(shù)據(jù)：收集少量高質(zhì)量長鏈推理數(shù)據(jù)通過SFT初始化模型提升可讀性和性能多階段訓練：第一階段RL專注于數(shù)學、編程等明確答案的任務第二階段結(jié)合拒絕采樣生成

SFT數(shù)據(jù)增強通用能力(寫作、問答等)。最終RL對齊人類偏好

(如無害性、有用性)

。Deepseek-R1的基準性能Deepseek-R1在多個基準測試中展現(xiàn)出與。penAl-o1相當?shù)男阅芩?/p>

。

在codeforce和

MMLU

基準測試中與openAl-o1-1217得分相近尤其是在AIME2024

、

MATH-500、swe-Bench等基準測試中

Deepseek-R1還稍微勝出。(3)

模型能力蒸餾遷移:Deepseek

RI

的推理能力可以通過蒸餾技術(shù)遷移到更小的模型中

,

并且小模型的基準測試取得很優(yōu)秀的表現(xiàn)。在Deepseek-RI蒸餾出的6個小模型中在保持模型參數(shù)量僅為。1-mini同量級的前提下其知識理解、代碼生成等核心能力實現(xiàn)全面反超通過對標。penAl-o1-mini的效果上不難看出Deepseek在模型輕量化領(lǐng)域的突破性創(chuàng)新同時也為開源社區(qū)提供了兼具高性能與低部署成本的新型解決方案Deepseek-R1蒸餾小模型性能MOE模型的主要組成部分包括：(1)專家(Experts)：模型中的每個專家都是一個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，專門處理輸入數(shù)據(jù)的特定子集或特定任務。例如，在自然語言處理任務中，一個專家可能專注于處理與語言語法相關(guān)的內(nèi)容而另一個專家可能專注于語義理解。(2)

門控網(wǎng)絡(luò)(GatingNetwork)

：門控網(wǎng)絡(luò)的作用是決定每個輸入樣本應該由哪個專家或哪些專家來處理。它根據(jù)輸入樣本的特征計算出每個專家的權(quán)重或重要性，然后根據(jù)這些權(quán)重將輸入樣本分配給相應的專家。門控網(wǎng)絡(luò)通常是一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸出經(jīng)過softmax激活函數(shù)處理，以確保所有專家的權(quán)重之和為1。MOE，全稱Mixture

ofExperts即混合專家模型是一種用于提高深度學習模型性能和效率的架構(gòu)。其核心思想是通過引入多個獨立的專家模型(Experts)每個輸入數(shù)據(jù)只選擇和激活其中的一部分專家模型來進行處理從而減少計算量提高訓練和推理速度

MOE的概念在1991年就已提出訓練不容是其在大模型領(lǐng)域應用的主要障礙MOE模型結(jié)構(gòu)MOE模型的架構(gòu)設(shè)計使得它可以很容易地擴展到更多的專家和更大的模型規(guī)模通過增加專家的數(shù)量模型可以覆蓋更廣泛的數(shù)據(jù)特征和任務類型

從而在不增加計算復雜度的情況下

提升模型的表達能力和泛化能力

這種可擴展性為處理大規(guī)模、復雜的數(shù)據(jù)集提供了有效的解決方案

例如在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)(包含文本、圖像、

語音等多種類型的數(shù)據(jù))時

，MOE模型可以通過設(shè)置不同的專家來專門處理不同模態(tài)的數(shù)據(jù)

，實現(xiàn)更高效的多模態(tài)融合與傳統(tǒng)的密集模型相比

MOE模型在處理每個輸入樣本時

只有相關(guān)的專家會被激活

而不是整個模型的所有參數(shù)都被使用

這意味著MOE模型可以在保持較高性能的同時

顯著減少計算資源的消耗

特別是在模型規(guī)模較大時

，這種優(yōu)勢更為明顯

例如

對于一個具有數(shù)十億參數(shù)的大型語言模型采用MOE架構(gòu)可以在不增加太多計算成本的情況下

通過增加專家的數(shù)量來進一步提升模型的性能通過將多個專家的預測結(jié)果進行整合MOE模型可以在不同的數(shù)據(jù)子集或任務方面發(fā)揮每個專家的優(yōu)勢

從而提高整體模型的性能

例如

在圖像分類任務中

，一個專家可能擅長識別動物圖片而另一個專家可能擅長識別車輛圖片通過門控網(wǎng)絡(luò)的合理分配

MOE模型可以更準確地對不同類型的圖片進行分類Deepseek

MOE從傳統(tǒng)MOE模型架構(gòu)的基礎(chǔ)上進行了兩部分改進:(1)

細粒度專家劃分：

相比傳統(tǒng)MOE模型

DeepseekMOE將每個MOE層細分為更多的細粒度專家每個專家負責處理更具體的任務例如在一個典型的DeepseekMOE模型中

每個MOE層包含256個專家每個token會激活其中的8個專家這種細粒度的分割方式使得每個專家能夠?qū)Ｗ⒂谔囟愋偷妮斎霐?shù)據(jù)

從而提高模型的靈活性和表達能力。(2)

共享專家隔離：傳統(tǒng)的MOE模型中所有專家都是獨立的每個專家都需要獨立處理輸入數(shù)據(jù)。DeepseekMOE引入了共享專家的概念把激活專家區(qū)分為共享專家和路由專家時共享專家和路由專家在數(shù)據(jù)處理流程上有顯著的區(qū)別對于共享專家輸入數(shù)據(jù)無需經(jīng)過路由模塊的計算所有數(shù)據(jù)都會直接通過共享專家進行處理相反對于路由專家輸入數(shù)據(jù)會先經(jīng)過路由模塊該模塊根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征選擇最合適的專家進行計算在這種架構(gòu)中路由模塊通過計算輸入數(shù)據(jù)與各個專家的匹配概率選擇概率最高的專家進行處理最終將路由專家和共享專家的計算結(jié)果相加

形成MOE模塊的最終輸出。通過這種方式模型能夠在處理不同輸入數(shù)據(jù)時既能捕捉到輸入數(shù)據(jù)的共性

也能關(guān)注到輸入數(shù)據(jù)的差異性這種設(shè)計能夠提高模型的泛化能力和適應性

Mixtral8*7B82Hunyuan-Large是Qwen1.5

MOE-A2.7B是是44是是2568DeepseekMOE與傳統(tǒng)MOE的區(qū)別部分開源模型MOE模塊配置對比在標準的Transformer模型中多頭注意力

(MHA)

機制通過并行計算多個注意力頭來捕捉輸入序列中的不同特征每個注意力頭都有自己的查詢(Q)

、鍵(K)

和值(V)矩陣對于序列中的每一個token都需要計算各自的QKV，進而計算注意力

在推理過程中當前大模型所采用的tokenby

token遞歸生成方式上文token的kv計算不會受到后續(xù)生成token的影響因此可以緩存下來避免重復計算提高推理效率這就是kv

cache的由來也就是說當生成第個token時，可以利用之前事先算好的上文個token的kv值。同樣地位置token的kv值計算出來后也將保存在kv

cache中。目前大模型對于注意力機制做的一些改進包括MQA、GQA都是為了想方設(shè)法減少KVCache。Deepseek提出的MLA的出發(fā)點也是如此。減少kv

cache就可以實現(xiàn)在更少的設(shè)備上推理更長的context

或者在相同的context長度下讓推理的batch

size更大

，從而實現(xiàn)更快的推理速度或者更大的吞吐總量最終目的都是為了實現(xiàn)更低的推理成本MHA、

MQA、

GQA與

MLAMQA與GQA的辦法是通過共享K、V的注意力頭降低KV的數(shù)據(jù)維度但會犧牲模型性能MLA則是通過對注意力機制中的K、V進行低秩聯(lián)合壓縮減少推理時的KV緩存；同時對Q進行低秩壓縮減少訓練期間的激活內(nèi)存使用MLA架構(gòu)還結(jié)合了旋轉(zhuǎn)位置嵌入(ROPE),有效處理了長序列中的位置依賴問題ROPE通過旋轉(zhuǎn)操作將位置信息嵌入到K和Q中使得模型能夠更好地捕捉長距離依賴關(guān)系盡管MLA通過低秩壓縮減少了K、V緩存和激活內(nèi)存但它仍然能夠保持與標準多頭注意力

(MHA)相當?shù)男阅茉谕评磉^程中MLA只需要緩存壓縮后的鍵和值這顯著減少了內(nèi)存占用使得模型能夠處理更長的上下文長度MLA架構(gòu)開源即代碼層面開源

可以調(diào)用與進行二次開發(fā)。開源免費調(diào)用有助于先某省市場份額成為規(guī)則制定者率先拓展生態(tài)粘性。如

，谷歌將安卓開源獲得了全球80%的某著名企業(yè)某省市場份額同時也覆蓋電視、汽車等使用場景Deepseek

V3與R1模型實現(xiàn)了開源采用MIT協(xié)議。Deepseek開源模型完全免費開發(fā)者可以利用Deepseek開源模型開發(fā)衍生模型、產(chǎn)品應用以及生成內(nèi)容

這產(chǎn)生多方面影響:①對大模型發(fā)展：這提升了世界對中國AI大模型能力的認知一定程度打破了。penA1與Anthropic等高級閉源模型的封閉生態(tài)。DeepseekR1在多個測試指標中對標。penAlo1

，通過模型開源也將大模型平均水平提升至類。penAl

o等級。②

對下游生態(tài)：優(yōu)質(zhì)的開源模型可更好用于垂類場景

即使用者針對自身需求蒸餾

或用自有數(shù)據(jù)訓練從而適合具體下游場景；此外模型訓推成本降低將帶來使用場景的普及帶動AIGC、

端側(cè)等供給和需求。用戶通過獲取Deepseek開源項目中相關(guān)信息進行部署/再訓練使用應首先確保滿足開源項目對應議。

目前，

Deepseek系列開源AI項目，

除Deepseek-RI代碼和模型皆遵循MIT開源許可協(xié)議外其他Deepseek系列開源AI項目皆為代碼遵循MIT開源議

模型遵循

DEEPSEEK

LICENSEAGREEMENT(version

1

.0)

。因此，

用戶在部署/再訓練Deepseek大模型開源項目時應首先遵循對應開源議的相關(guān)規(guī)定避免開源合規(guī)風險。deepseek-chat(Deepseek-v3)標準時段0.5元2元8元優(yōu)惠時端(00:30-8:30)0.25元4元deepseek-reasoner(Deepseek-R1)標準時段4元優(yōu)惠時端(00:30-8:30)0.25元4元企業(yè)接入Deepseek大模型的收費方式主要分為兩種模式具體如下:(1)API接口：按Token計費模式。標準時段下deepseek-chat

(Deepseek-v3)API服務定價為百萬tokens輸入價格0.5元

(緩存命中)/2元(緩存未命中)。deepseek-reasoner(Deepseek-R1)API服務定價為百萬tokens輸入價格1元

(緩存命中)

/4元

(緩存未命中)。2月26日，

deepseek平臺推出錯峰優(yōu)惠活動

，在。0:30-8:30時間段

Deepseekv3降至原價的50%

，Deepseek-R1降至原價的DeepSeek-V3API定價對比海內(nèi)外主流模型DeepSeekAPI接入價格(2)本地化部署：把Deepseek在本地電腦上部署然后直接在本地訪問。本地化部署對硬件要求高、

運維更加復雜、

成本高昂下游客戶表示部署一個Deepseek

R1

,需要30萬~40萬元的成本。但本地化部署在穩(wěn)定性、

靈活性、

數(shù)據(jù)安全方面具有顯著優(yōu)勢Deepseek本地化部署成本及優(yōu)劣勢部署和優(yōu)化大模型涉及復雜的技術(shù)環(huán)節(jié)

包括模型壓縮、推理加速、

分布式計算等。

這對技術(shù)團隊的能力提出了較高要求

需要具備深厚的技術(shù)背景和豐富的實踐經(jīng)驗本地化部署的計算資源是固定的

難以靈活應對突發(fā)性的大規(guī)模請求。

相比之下

云服務可以按需擴展資源以滿足需求

當業(yè)務需求超出現(xiàn)有硬件能力時

可能需要追加硬件投資本地化部署無需依賴外部網(wǎng)絡(luò)連接，

避免了因網(wǎng)絡(luò)延遲或云端服務中斷導致的業(yè)務中斷對于需要實時響應的應用場景

本地部署通常能顯著降低延遲

提供更高的服務穩(wěn)定性。本地化部署允根據(jù)自身需求對模型進行深度微調(diào)和優(yōu)化。例如

醫(yī)院可以針對特定領(lǐng)域的知識對模型進行額外訓練

從而提升其適用性和準確性本地化部署需要客戶投入大量資金購買高性能硬件設(shè)備

(如GPU、

TPU

等)

。此外還需組建專業(yè)團隊負責模型的部署、優(yōu)化和運維

此外還有額外投入如散熱設(shè)備、服務器機房的建設(shè)和電力消耗本地化部署的核心優(yōu)勢在于對數(shù)據(jù)隱私的高度保障

醫(yī)院將模型部署在系統(tǒng)中

能夠完全掌控數(shù)據(jù)流

避免將敏感信息上傳至云端

從而有效降低隱私的風險

更好地滿足

《數(shù)據(jù)安全云端服務通常自帶豐富的功能(如預訓練插件、API

接口等)而本地化部署需要自行開發(fā)和集成，

這增加了開發(fā)和維護的難度和工作量對于高頻、大規(guī)模使用的場景

本地化部署在長期內(nèi)可能比持續(xù)使用云端API更具有成本效益大型企業(yè)或機構(gòu)/行業(yè)專家團隊/高科技創(chuàng)業(yè)公司/科研機構(gòu)ydeepseekDeepseek

APP自2025年1月11日上線以來

,截至2月9日，累計下載量已突破1.

1億次。其中，

1月20日至1月26日，

DeepseekAPP的周下載量達到226萬次

而在隨后的一周內(nèi)

下載量激增至6300萬次，環(huán)比增長超過2700%。這一增長主要得益于其開源推理模型Deepseek-R1的發(fā)布Deepseek應用(APP)MAU月活躍用戶分布2025年1月Deepseek日活躍用戶DAUDeepseek熱度持續(xù)席卷全球某著名企業(yè)Azure

、英偉達等海外科技巨頭紛紛宣布上線Deepseek大模型。

1月某著名企業(yè)最早宣布將Deepseek-R1模型添加到云平臺Azure

AFoundry開發(fā)者可用于構(gòu)建基于云的應用程序和服務。1月25日，

AMD宣布已將新的Deepseek-v3模型集成到Instinct

MI300x

GPU上

，該模型旨在與SGLang一起實現(xiàn)最佳性能。1月

30日，

美國人工智能巨頭英偉達(Nvidia)在官網(wǎng)宣布Deepseek-R1模型可作為NVIDIA

NIM微服務預覽版使用

。

1月

31日亞馬遜云科技官方公告

Deepseek的R1模型已正式在Amazon

Bedrock及Amazon

sageMakerAI平臺上全面推出。英偉達接入Deepseek-R1模型中國石油2月8日，中國石油昆侖大模型正式完成Deepseek大模型私有化部署。國家管網(wǎng)集團2月10日，國家管網(wǎng)集團完成滿血版Deepseek模型的私有化部署。國家能源集團2月11日，在國家能源集團科信部指導下，信息技術(shù)公司

(集團數(shù)據(jù)中心)順利完成Deepseek-R1系列大模型在國能企業(yè)云平臺本地化部署并正式上線。龍源電力2月12日，龍源電力宣布，新能源數(shù)字化平臺部署上線Deepseek-R1系列大模型。某著名企業(yè)2月12日，某著名企業(yè)人工智能創(chuàng)新平臺完成了開源大模型Deepseek的本地化部署。中國中化2月13日，

中國中化人工智能平臺完成Deepseek系列模型部署，通過私有化部署方式面向全公司提供開放服務。中廣核2月13日消息，

中廣核AI大模型完成了Deepseek的全面接入，實現(xiàn)了Deepseek模型在集團的本地化部署。中南電力2月14日，中南電力順利完成了Deepseek開源大模型在本地的部署工作。中國華能集團2月15某著名企業(yè)完成了Deepseek系列模型的本地化部署，并推出了"睿智小能"A助手與"iHN+"某著名企業(yè)門戶。正泰新能源2月18日，正泰新能源宣布，正泰新能源售電交部與信息管理部聯(lián)合，使Deepseek人工智能系統(tǒng)成功應用某省市松江近來，

能源企業(yè)"牽手"Deepseek已成為一股新風潮。據(jù)不完全統(tǒng)計能源領(lǐng)域的某著名企業(yè)如中國石化、中國石油、中國海油

、中國中化、國家能源集團

、中國核電

、中廣核、華能集團

、國家電投

、華電集團

、某著名企業(yè)等多家能源企業(yè)相繼宣布已完成Deepseek大模型私有化部署全面接入企業(yè)自有的A大模型Deepseek作為一款具有強大算法優(yōu)化能力的人工智能平臺將為能源領(lǐng)域提供更加精準和高效的數(shù)據(jù)分析與處理方案。這意味著

能源企業(yè)不僅可以在日常管理中更好地應對復雜的能源系統(tǒng)問題還能夠通過智能化手段提升能源業(yè)務的運營效率部分能源企業(yè)Deepseek部署情況中國某著名企業(yè)、

中國某著名企業(yè)、

中國某著名企業(yè)三大運營商相繼宣布全面接入Deepseek在通信與AI融合領(lǐng)域激起千層浪。運營商具備全國最大的流量通道和數(shù)據(jù)積累

同時在云業(yè)務硬件基礎(chǔ)上具有較高的普及度這些因素使得Deepseek的全面接入有望加速AI應用的發(fā)展

推動云業(yè)務的持續(xù)增長運營商通過接入Deepseek

利用其在深度學習和多場景適應能力上的優(yōu)勢

旨在提升網(wǎng)絡(luò)管理效率和客戶服務質(zhì)量。通過與Deepseek的深度合作運營商能夠在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、智能客服、

個性化服務等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破進一步鞏固其在通信行業(yè)的領(lǐng)先地位。部分能源企業(yè)Deepseek部署情況中國某著名企業(yè)通過天翼云全場景上架Deepseek

提供從部署到推理

、微調(diào)的全流程服務用戶可在天翼云智算產(chǎn)品體系

--

息壤-科研助手

、天翼A云電腦、魔樂社區(qū)

、"息壤智算平臺

、

GPU

云主機/裸金屬開啟智能新體驗

在科研場景"息壤科研助手

基于Deepseek構(gòu)建

webu

應用服務

幫助科研工作者提高學術(shù)資源檢索和文獻閱讀分析效率；普惠A

場景中天翼

A

云電腦接入Deepseek

提供智能會話服務

賦能辦公、

教育和生活等多元化場景中國某著名企業(yè)云全面上線

Deepseek

實現(xiàn)全版本覆蓋

、全尺寸適配、全功能使用中國某著名企業(yè)覆蓋全國的13個智算中心全面上線上述能力

用戶可選擇任一智算資源池進行部署

、蒸餾

、智能體編排等操作。此外，

某著名企業(yè)云深度集成Deepseek

模型，搭載自研的COCA

算力原生平臺實現(xiàn)"開箱即用

的便捷性

還為Deepseek-R1模型定制算力方案。某著名企業(yè)云已基于星羅平臺實現(xiàn)國產(chǎn)及主流算力適配多規(guī)格Deepseek-R1模型

兼顧私有化和公有化場景提供全方位運行服務保障。

某著名企業(yè)云基于A800、

H800、

L40S等多款主流算力卡

預置Deepseek-R1多尺寸模型

用戶可按需靈活選擇、快速擴展

,

快速搭建Deepseek-RI推理和微調(diào)環(huán)境數(shù)據(jù)分析、策略生成、風險評估違約識別、欺詐檢測、合規(guī)監(jiān)控智能客服、個性化推薦、需求分析報告生成、合同審核、文檔分類信用評估、風險監(jiān)控、融資服務時間序列模型、

NLP技術(shù)、強化學習LSTM模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、異常檢測多模態(tài)交互、用戶畫像、知識圖譜預訓練模型、語義匹配、規(guī)則引擎ERP數(shù)據(jù)分析、動態(tài)評分、實時監(jiān)控提升研究效率和決策準確性降低風險事件發(fā)生率提升客戶滿意度和響應效率提升處理效率優(yōu)化了供應鏈金融業(yè)務流程自Deepseek

V3/RI模型發(fā)布以來金融機構(gòu)紛紛將其視為提升技術(shù)某省市場競爭力的重要抓手并加速推進部署與應用。已有多家金融機構(gòu)宣布接入或部署Deepseek

Deepseek通過底層數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)和邏輯推演為用戶提供可靠的數(shù)據(jù)支持還可將復雜的投資問題拆解為清晰的分析步驟深某省市場邏輯此外，Deepseek賦能效率提升成本優(yōu)勢凸顯尤其對人力和技術(shù)資源相對有限的中小金融機構(gòu)更為友好。相比較其他AI工具，

Deepseek性價比較高再加上開源策略金融機構(gòu)可根據(jù)自身需求進行定制和優(yōu)化

降低對外部供應商的依賴。

當前Deepseek在金融領(lǐng)域的應用場景較為廣泛覆蓋智能服務、智能投研、風險管理、

文檔處理、供應鏈金融等諸多核心業(yè)務場景部分金融企業(yè)Deepseek部署情況供應鏈金融文檔處理風險管理智能投研智能服務作為日常生活中與公眾交互最密切

、最頻繁的場景之一政務服務與人工智能大模型在信息收集、文本總結(jié)、

智能交互等方面的能力高度契合近日，多地宣布已將Deepseek應用于政務系統(tǒng)面向用戶開展應用當前，

數(shù)字政府建設(shè)已進入深化提質(zhì)階段，

政務應用與人工智能結(jié)合

或?qū)⒊蔀槲磥碇匾l(fā)展趨勢Deepseek不僅在內(nèi)容生成、智能交互等方面提升辦公效率

還能夠與政務系統(tǒng)深度融合某省市治理和公共服務升級從而推動政府從傳統(tǒng)管理模式向智能化、數(shù)字化管理模式的轉(zhuǎn)變呼某省市大數(shù)據(jù)管理局組織內(nèi)蒙古大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團技術(shù)團隊，完成了DeepseekRI在政務外網(wǎng)的本地化部署某省市經(jīng)濟和信息化局(數(shù)據(jù)管理局)攜手中某著名企業(yè)昌都分公司完成Deepseek-R1-70B模型在市大數(shù)據(jù)中心政務云上的部署某省市德化縣完成基于國產(chǎn)大模型Deepseek的政務審批信息智能導詢系統(tǒng)本地化部署江某省市已完成政務環(huán)境Deepseek系列大模型部署，某省市首個成功部署上線該大模型某省市某省市豐臺區(qū)政務和數(shù)據(jù)局完成了政務云本地部署Deepseek大模型環(huán)境上線了"豐小政"數(shù)智助手某省市政務服務和數(shù)據(jù)管理局在政務外網(wǎng)正式部署上線某省市基于政務云環(huán)境面向全市各區(qū)各部門正式提供重慶九龍坡區(qū)基于DeepseekR1滿血版大模型建設(shè)的

"九問"在區(qū)政府官網(wǎng)上線山某省市大數(shù)據(jù)局成功完成了國產(chǎn)大模型Deepseek的本地化部署某省市海南區(qū)成功完成Deepseek人工智能平臺的本地化部署昌吉回族自治州上線全疆首個基于Deepseek—R1智慧政務大模型政府部門Deepseek部署情況拓展應用場景降本增效南海諸島2022

年底，由。penAl

發(fā)布的語言大模型

chatGPT引發(fā)了社會的廣泛關(guān)注。在"大模型+大數(shù)據(jù)+大算力的加持下chatGPT能夠通過自然語言交互完成多種任務

具備了多場景、多用途、跨學科的任務處理能力。

以

chatGPT

為代表的大模型技術(shù)可以在經(jīng)濟、

法律、

社會等眾多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用

大模型被認為很可能像PC時代的操作系統(tǒng)一樣成為未來人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施

引發(fā)了大模型的發(fā)展熱潮AI大模型具有泛化性(知識遷移到新領(lǐng)域)、通用性

(不局限于特定領(lǐng)域)

以及涌現(xiàn)性(產(chǎn)生預料之外的新能力)特征。以chatGPT為代表的AI

大模型因其具有巨量參數(shù)和深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能學習并理解更多的特征和模式從而在處理復雜任務時展現(xiàn)強大的自然語言理解、意圖識別

、推理、內(nèi)容生成等能力同時具有通用問題求解能力被視作通往通用人工智能的重要路徑。按照部署方式劃分，A大模型主要分為云側(cè)大模型和端側(cè)大模型兩類云側(cè)大模型分為通用大模型和行業(yè)大模型端側(cè)大模型主要有手機大模型、

PC大模型等AI大模型分類1956-2006年

,深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的提出和發(fā)展

，為AI大模型的出現(xiàn)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)大模型技術(shù)萌芽；2006年后自然語言處理技術(shù)、Transformer架構(gòu)的發(fā)展為大模型預訓練算法技術(shù)和架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)2018年。penAl和Google分別發(fā)布GPT-1與BERT預訓練大模型成為自然語言處理領(lǐng)域的主流；2022年底，

openAl推出chatGPT引發(fā)全球大模型發(fā)展熱潮2023年中國國內(nèi)大模型訓練開始井噴出現(xiàn)"百模大戰(zhàn)現(xiàn)象;2024年中國政策加大行業(yè)落地推動力度商業(yè)發(fā)展加速A大模型發(fā)展歷程·2020年:openAl推出了GPT-3，模型參數(shù)規(guī)模達到1750億，成為當時最大的語言模型并在零樣本學習任務上實現(xiàn)了巨大性能提升?！?022年11月：搭載了GPT-3.5的chatGPT發(fā)布，以其逼真的自然語言交互和多場景內(nèi)容生成能力，迅速成為互聯(lián)網(wǎng)上的熱門話題。·2023年3月GPT-4的發(fā)布，這是一個超大規(guī)模的多模態(tài)預訓練大模型，具備了多模態(tài)理解與多類型內(nèi)容生成能力，標志著大數(shù)據(jù)、大算力和大算法的完美結(jié)合，大幅提升了大模型的預訓練和生成能力。2023年，中國掀起"百模大戰(zhàn)"

，發(fā)布各類大模型數(shù)量超過100個，涵蓋通用大模型、行業(yè)大模型等?！?024年中國政策加大行業(yè)落地推動力度，商業(yè)發(fā)展加速；同時，大模型產(chǎn)品使用價格進一步下降，為大模型廣泛商用落地提供了基·1956年：計算機專家約翰

麥卡錫首次提出"人工智能"概念，標志著A領(lǐng)域的誕生。·1980年：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)N)的雛形誕生，為后續(xù)的深度學習奠定了基礎(chǔ)?！?998年LeNet-5的出現(xiàn)，標志著機器學習從淺層模型向深度學習模型的轉(zhuǎn)變，為自然語言處理和計算機視覺等領(lǐng)域的研究奠定了基礎(chǔ)。·2017年:Google提出了基于自注意力機制的Transformer架構(gòu)，為大模型的預訓練算法架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)?！?018年:openAl和Google分別發(fā)布了GPT-1與BERT，標志著預訓練大模型成為自然語言處理領(lǐng)域的主流?！?013年:word2vec模型的誕生，首次提出將單詞轉(zhuǎn)換為向量的"詞向量模型"

，極大地推動了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。·2014年

對抗式生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)

的誕生，標志著深度學習進入了生成模型研究的新階在政策層面

國家和地方各級政府對AI大模型的創(chuàng)新發(fā)展給予了有力支持推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。近年來我國始終高度重視人工智能發(fā)展機遇和頂層設(shè)計發(fā)布多項人工智能支持政策國務院于2017年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》?？萍疾康攘块T也于2022年7月印發(fā)

《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》

對規(guī)劃進行落實

伴隨人工智能領(lǐng)域中大模型技術(shù)的快速發(fā)展我國各地方政府相繼出臺相關(guān)支持政策加快大模型產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展以科學數(shù)據(jù)支持大模型開發(fā)深入挖掘各類科學數(shù)據(jù)和科技文獻通過細粒度知識抽取和多來源知識融合，構(gòu)建科學知識資源底座建設(shè)高質(zhì)量語料庫和基礎(chǔ)科學數(shù)據(jù)集支持開展人工智能大模型開發(fā)和訓練規(guī)范大模型訓練、評測指標與方法、推理、部署等環(huán)節(jié)的技術(shù)要求

包括大模型通用技術(shù)要求、服務能力成熟度評估、

生成內(nèi)容評價等標準。場景創(chuàng)新成為人工智能技術(shù)升級、產(chǎn)業(yè)增長的新路徑場景創(chuàng)新成果持續(xù)涌現(xiàn)推動新一代人工智能發(fā)展上水平

2023年l1某省市發(fā)布某省市推動人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施(2023

2025年)

》2024年9月某省市發(fā)布

某省市人工智能產(chǎn)

2024

2026》2023年8月某省市發(fā)布

某省市加快大模型創(chuàng)新應用推進人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干措施》2025年月某省市發(fā)布某省市推動人工智能高質(zhì)量發(fā)展行動方案(2025-2027年)》2024年5月某省市發(fā)布

某省市關(guān)》2025年2某省市發(fā)布了某省市促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展若干政策措施》2024年10月，某省市發(fā)布某省市推動"人工智能+"行動計劃

(2024-2026年)》2024年6月，某省市發(fā)布《關(guān)于加快大模型產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》2024年7月某省市發(fā)布某省市推動"人工智能行動計劃

(2024

2025年)

》中央地區(qū)A大模型相關(guān)政策地區(qū)A大模型相關(guān)政策南海諸島價格方面

中國大模型價格下降趨勢仍在繼續(xù)截止到2024年底，我國典型A大模型的輸入價格下降至1

.5元/百萬Tokens以內(nèi)。再到Deepseek的橫空出世一度將百萬Tokens的輸入價格拉進"毛時代"。應用方面

隨著大模型技術(shù)成本的持續(xù)下降和應用場景的不斷拓展，A大模型正迎來從高門檻專業(yè)技術(shù)向大眾化、普惠化轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵節(jié)點應用規(guī)模持續(xù)壯大2022-2027年中國AI大模某省市場規(guī)模復合增長率將達到148%。2024年中國A大模型應用市場規(guī)模達157億元預計到20某省市場規(guī)模將超1100億元。300

1.52022年2023年2024年2025年E

2026年E

2027年E

A大模某省市場規(guī)模

(億元)2023年H12023年H22024年H1

2024年H2

大模型價格走勢

(元/百萬Tokens)2022

2027年中國A大模某省市場規(guī)模(億元)1200100080060040020002023

2024年中國國產(chǎn)A大模型價格走勢35030025020015010020為促進生成式人工智能服務創(chuàng)新發(fā)展和規(guī)范應用

2024年

，網(wǎng)信部門會同有關(guān)部門按照

《生成式人工智能服務管理暫行辦法》要求持續(xù)開展生成式人工智能服務備案工作截至2024年12月31日，共302款生成式人工智能服務在國家網(wǎng)信辦完成備案

其中2024年新增238款備案；對于通過API接口或其他方式直接調(diào)用已備案模型能力的生成式人工智能應用或功能2024年共105款生成式人工智能應用或功能在地方網(wǎng)信辦完成登記

從模態(tài)結(jié)構(gòu)來看語言大某省市場主流占比78%；從類型結(jié)構(gòu)來看

通用大模型占比28%

，

垂直大模型占比72%。視頻大模型

多模態(tài)大模型

語言大模型垂直大模型通用大模型類型結(jié)構(gòu)模態(tài)結(jié)構(gòu)AI大模型架構(gòu)包括基礎(chǔ)設(shè)施層、模型層、應用技術(shù)層

、應用層基礎(chǔ)設(shè)施層包括GPU

、CPU、存儲和網(wǎng)絡(luò)等硬件設(shè)施。

這些硬件設(shè)備為AI大模型的訓練與推理提供了關(guān)鍵的運算資源和存儲能力

模型層包含各種AI大模型如大語言模型

、視覺-語言模型等

具備強大的學習和推理能力。應用技術(shù)層包括Agent智能體技術(shù)、檢索增強生成技術(shù)、

大模型微調(diào)

、提示詞工程、

思維鏈技術(shù)等這些技術(shù)利用大模型的推理能力對任務進行規(guī)劃拆解并使用外部工具完成復雜任務應用層展示了A大模型在具體場景中的應用

如增強檢索類應用

、智能體類應用

、事務處理類應用等

A大模型架構(gòu)圖語言-視覺大模型大語言模型多模態(tài)監(jiān)測與分割大模型增強檢索類應用智能體類應用事務處理類應用分析決策類應用語音

視覺大模型語音

語言大模型召回、排序模型文本理解模型圖片識別模型應用軟件應用軟件應用軟件應用軟件應用軟件大模型工具鏈

(數(shù)據(jù)檢索、提示詞工程等)大模型工具鏈

(數(shù)據(jù)檢索、提示詞工程等)大模型工具鏈

(數(shù)據(jù)檢索、提示詞工程等)大模型工具鏈

(數(shù)據(jù)檢索、提示詞工程等)大模型工具鏈

(數(shù)據(jù)檢索、提示詞工程等)A大模型

(基礎(chǔ)模型及微調(diào))A大模型

(基礎(chǔ)模型及微調(diào))A大模型

(基礎(chǔ)模型及微調(diào))A大模型

(基礎(chǔ)模型及微調(diào))AI大模型

(基礎(chǔ)模型及微調(diào))算力基礎(chǔ)設(shè)施算力基礎(chǔ)設(shè)施算力基礎(chǔ)設(shè)施算力基礎(chǔ)設(shè)施算力基設(shè)施大模型應用需求落地一般分為四個階段：1場景需求評估：評估企業(yè)當前的大模型技術(shù)、

應用場景和能力做好大模型應用落地的準備包括技術(shù)能力評估、應用場景梳理、

能力分析等。

2、

部署能力建設(shè)：設(shè)計和構(gòu)建符合戰(zhàn)略規(guī)劃和業(yè)務需求的大模型能力體系包括大模型建設(shè)方案設(shè)計、

系統(tǒng)研發(fā)和功能測試、

數(shù)據(jù)與算法準備等。3

、大模型應用部署：將大模型部署到具體的業(yè)務場景中

提供定制化的智能解決方案

實現(xiàn)大模型的商業(yè)化應用

包括定制化優(yōu)化與應用開發(fā)、效能評估與閉環(huán)管理、全生命周期管理等。4、大模型運營管理：建立大模型運營管理體系保障大模型的長效運行并通過實時監(jiān)測和反饋機制提升運營效率包括實時監(jiān)測與動態(tài)追蹤、

持續(xù)優(yōu)化與管理體系完善等

A大模型應用部署方式定制化模式面向大型政企：大型企業(yè)在應用A大模型時，更傾向于定制化，并采用本地化部署模式。

當前，大模型技術(shù)和產(chǎn)品達代迅速，定制化模式下，客戶會要求大模型服務商定期迭代更新服務。采用API及訂閱模式，某省市資源、快速集成、實時更新和可擴展性強等優(yōu)勢，適用于中小型企業(yè)。隨著大模型應用的普及，將大模型嵌入智能終端和APP中，向廣告主收取廣告費的模式，將成為大模型產(chǎn)品變現(xiàn)的重要方式，未來大模型應用將成為互聯(lián)網(wǎng)廣告提升和優(yōu)化流量的重要抓手。適用于黨政、

金融、

能源、工業(yè)等行業(yè)的大中型企業(yè)和組織機構(gòu)

如中國華能某著名企業(yè)完成了Deep