2025年DeepSeek行業(yè)應(yīng)用實踐報告

DeepSeek行業(yè)應(yīng)用與實踐智靈動力李祖希↓

DeepSeek概述DeepSeek-R1

已發(fā)布并開源，性能對標(biāo)OpenAl

o1

正式版，在網(wǎng)頁端、APP

和

API

全面上線，點擊查看詳情。deepseek探索未至之境獲取手機AppDeepSeek

官方推出的免費Al

助手

搜索寫作閱讀解題翻譯工具開始對話免費與DeepSeek-V3

對

話

使用全新旗艦?zāi)Ｐ臀沂?/p>

DeepSeek,

很高興見到你!我可以幫你寫代碼、讀文件、寫作各種創(chuàng)意內(nèi)容，請把你的任務(wù)交給我吧~給

DeepSeek

發(fā)送消息基礎(chǔ)模型、深度思考

(R1)

、

聯(lián)網(wǎng)搜索0

個深度思考(R1)聯(lián)網(wǎng)搜索>日活數(shù)據(jù)：上線僅20天，日活用戶數(shù)量突破2000萬大關(guān)，日活增長速度超過ChatGPT。>下載數(shù)據(jù)：自1月26日首次登上蘋果App

Store全球下載排行榜榜首以來，在140個國家的蘋果App

Store下載排行榜中始終保持第一的位置；發(fā)布前18天內(nèi)的下載量達到1600萬次，幾乎是同期ChatGPT下載量的兩倍；

印度市場貢獻了所有平臺下載量的15.6%。>云廠商接入：微軟Azure、英偉達、阿里云、華為云、騰訊云、百度云等眾多云廠商紛紛宣布上線R1,

還推出

“零代碼”“超低價”等優(yōu)惠活動。2月5日，大眾新聞客戶端正式宣布接入全球領(lǐng)先的大語言模型DeepSeek-R1。此次接入

標(biāo)志看大眾新聞在Al技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域邁出關(guān)鍵一步，通過DeepSeek

強大的自然語言處理與1月31日，英偉達官宣，

DeepSeek-R1

模型已作為NVIDIA

NIM微服務(wù)預(yù)覽版，

在英偉達面向開發(fā)者的網(wǎng)站上發(fā)布。據(jù)介紹，

DeepSeek-R1NIM微服務(wù)在單個英偉達HGX

H200系統(tǒng)上，每秒最多可處理387

個Tokon

英住達方而介紹稱DoanSaak-R1橫刑是品先進高效的大刑語言模刑

在雄

理

每經(jīng)快訊，2月7日，東方通在互動平臺表示，公司大模型中間件產(chǎn)品TongLMM

已完成DeepSeek

R1適配，包括實現(xiàn)DeepSeek

R1私有化部署適配和公網(wǎng)API

接口適配，同

支持包括通義千問、文心一言、ChatGLM、DeepSeek

等多模型對接，協(xié)助企業(yè)快速杉

建大模型應(yīng)用。同時支持大模型私有化部署，保護企業(yè)數(shù)據(jù)安全。證券時報e公司訊，紫光股份(000938)2月7日在互動平臺表示，公司旗下新華三基于1+N

大模型策略，積極擁抱國內(nèi)外各類先進大模型、自研一站式大模型服務(wù)平臺軟件一靈犀推理能力，用戶將體驗到更精準(zhǔn)的新聞推薦、更高效的交互式問答，以及基于語義理解尺寸的蒸餾模型及原生模型，并支持演示體驗，新華三參與并支持的圖靈中試基地也在的個性化內(nèi)容生成服務(wù)。作為主流媒體中率先擁抱前沿AI技術(shù)的新媒體平臺

鈦媒體App

2月8日消息，北京超級云計算中心(下稱"北京超算")宣布，北京超算AI

DeepSeek

在行業(yè)側(cè)通

過

此T

日

前》，A

與

e

服

智

布E

智算云平臺正式完成DeepSeek-R1(671B)模型服務(wù)部署，實現(xiàn)開箱即用，即日起智譜、DeepSeek等分發(fā)利面向開發(fā)者用戶開放。北京超算表示，平臺以"超算基座+智能引擎"雙擎驅(qū)動模式，支

R1

大模型，,旨在進

一

步強化科創(chuàng)情報分析、技術(shù)趨勢洞察、探慧芽宣M+二TT商7務(wù)六識產(chǎn)權(quán)信息h

地

中知an新姐的科技創(chuàng)除

西

大動體l四DeepSeek

受到市場熱捧務(wù)，推動千億級模型訓(xùn)練效能提升、多模態(tài)計算能力突破及異構(gòu)算力靈活調(diào)度，有效

降低大規(guī)模AI應(yīng)用研發(fā)門檻。持云主機、容器云等多形態(tài)資源調(diào)用，提供覆蓋國際主流與國產(chǎn)自主芯片的算力服使能平臺

(LinSeerHub)已經(jīng)實現(xiàn)對DeepSeekV37R1模型的納管和上架，適配了不同心能力，為企業(yè)等提供更精準(zhǔn)、高效的智能化解決方案。>DeepSeek-R1是由幻方量化旗下Al公司深度求索(DeepSeek)

研發(fā)的先進推理模型，特別擅長數(shù)學(xué)、代碼和自然語言推理等復(fù)雜任務(wù)。>

該

模

型采用大規(guī)模強化學(xué)習(xí)技術(shù)進行后訓(xùn)練，在僅

有少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下顯著提升了模型性能，并且通

過智能訓(xùn)練場動態(tài)生成題目和實時驗證解題過程來進一

步增強推理能力。技術(shù)特點：利用大規(guī)模強化學(xué)習(xí)

技術(shù)，僅需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)即可提

升性能；構(gòu)建智能訓(xùn)練場以動態(tài)

調(diào)整和優(yōu)化模型推理能力。>2025年1月20日，

DeepSeek-R1正式發(fā)布，并同步開源其模型權(quán)重，采用MIT

許可協(xié)議，極大地降低了Al應(yīng)

用的門檻并促進了開源社區(qū)的發(fā)展。>DeepSeek-R1

實現(xiàn)了高性能與低成本的良好平衡，API服務(wù)定價極具競爭力。開源許可：完全開源，采用MIT

許可協(xié)議，允許自由使用、修改、

分發(fā)和商業(yè)化。DeepSeek-R1:

強化學(xué)習(xí)驅(qū)動的全能推理引擎測試集DeepSeek-

V3Qwen2.5

72B-Inst.Llama3.1

405B-Inst.Claude-3.5-Sonnet-1022GPT-4o0513模型架構(gòu)MoEDenseDense激活參數(shù)37B72B405B#總參數(shù)671B72B405BMMLU(EM)88.585.388.688.387.2MMLU-Redux(EM)89.185.686.288.988MMLU-Pro(EM)75.971.673.37872.6DROP(3-shotF1)91.676.788.788.383.7英文

IF-Eval(Prompt

Strict)86.184.18686.584.3GPQA-Diamond(Pass@1)59.14951.16549.9SimpleQA(Correct)24.99.117.128.438.2FRAMES(Acc.)73.369.87072.580.5LongBench

v2(Acc)48.739.436.14148.1HumanEval-Mul(Pass@1)82.677.377.281.780.5LiveCodeBench(Pass@1-COT)40.531.128.436.333.4LiveCodeBench(Pass@1)37.628.730.132.834.2代碼

Codeforces(Percentile)51.624.825.320.323.6SWE

Verified(Resolved)4223.824.550.838.8Aider-Edit(Ace.)79.765.463.984.272.9Aider-Polyglot

(Acc)49.67.65.845.316AIME

2024(Pas@1)39.223.323.3169.3數(shù)

學(xué)

M

A

T

H

-

5

0

0(

E

M

)90.28073.878.374.6CNMO

2024(Pass@1)43.215.96.813.110.8CLUEWSC(EMD90.991.484.785.487.9中文

C-Eval(EM)86.586.161.576.776C-SimpleQA(Correet)64.148.450.451.359.3DeepSeek:TheChineseAI

app

that

hasthe

world

talking4days

agoShare<Save

口KellyNg,BrandonDrenon,TomGerkenandMarcCiestakBBC

NewsDeepSeek-R1在多個基準(zhǔn)測試中取得了優(yōu)

異成績，如在Arena排名中位列全類別大

模型第三，風(fēng)格控制類模型分類中與

OpenAl

o1并列第一。Leaden|

Thedagsin

the

mirorChineseAIis

catchingup,posing

a

dilemmaforDonaldTrumpThe

success

ofDeepSeek

and

other

Chinesemodelmakers

threatensAmerica's

leadDeepSeek

與其他模型的橫向?qū)Ρ仁褂肈eepSeek

的多條路徑API接口適用場景：集成DeepSeek

模型到第三方應(yīng)用(如聊天機器人、數(shù)據(jù)分析工具等)。支持模型：DeepSeek-R1、DeepSeek-Math等系列模型。開源模型使用部分模型(如DeepSeek-MoE)

已

在GitHub

開源，支持本地部署。訪問GitHub

倉庫獲取模型權(quán)重及推理代碼。百度云：/硅基流動：/官網(wǎng)頁面或手機APP直接訪問對話頁面與預(yù)訓(xùn)練模型交互，支持多輪對話、代碼生成等。本地化部署DeepSeek-R1系列(1.5B-671B)、DeepSeek-V3

(參數(shù)量為671B)、DeepSeek-Janus

系列(視覺相關(guān)多模態(tài)模型)、

DeepSeek-Coder和

DeepSeek-Coder-V2

、DeepSeek-VL(視覺-語言模型)3復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化超大規(guī)模組合優(yōu)化

多目標(biāo)權(quán)衡實時重規(guī)劃4知識密集創(chuàng)造海量知識索引跨學(xué)科概念聯(lián)結(jié)

可解釋性生成2多模態(tài)因果推理跨模態(tài)對齊反事實推理不確定性量化1實時動態(tài)決策亞毫秒級響應(yīng)

動態(tài)獎勵函數(shù)

容錯機制DeepSeek

擅長的任務(wù)類型代碼開發(fā)與調(diào)試編寫、調(diào)試和優(yōu)化復(fù)雜的軟件

代碼，通過分析程序運行日志

和錯誤信息，自動定位問題根

源，提出有效的解決方案。多源信息整合與跟蹤從多個來源(如新聞、社交媒

體、市場報告等)收集信息，并整合為可操作的洞察；能夠

持續(xù)跟蹤關(guān)鍵指標(biāo)的變化，及

時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險并發(fā)出預(yù)警。算法設(shè)計與優(yōu)化對于需要復(fù)雜算法設(shè)計和優(yōu)化

的項目，DeepSeek-R1可以提

供有力支持，幫助研究人員快

速探索不同的算法實現(xiàn)，并進

行性能評估。模擬與預(yù)測對未來市場趨勢、產(chǎn)品表現(xiàn)或

系統(tǒng)行為進行模擬和預(yù)測，構(gòu)

建多種未來情景，評估不同策略的效果。數(shù)據(jù)分析與建模在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，DeepSeek-R1能夠高效地進行

數(shù)據(jù)分析，識別模式并建立預(yù)

測模型，適用于科學(xué)研究中的數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)現(xiàn)。對話與互動通過較好的邏輯推理、情感分

析及上下文理解能力，在對話

互動中提供高度個性化和一致性的用戶體驗。DeepSeek

潛能領(lǐng)域程中實現(xiàn)完全自主，聚焦自動化發(fā)展的漸進演變。相較之下，Altman

的

AGI五階段更具實踐導(dǎo)向。對比維度Sam

Altman的AGI五階段Al自動化L1-L5異同點輔助性階段階段1:狹義Al,Al在特定任務(wù)中提供輔助。L1:輔助自動化，Al簡化流程，提供工具支持。兩者均以Al提供輔助為基礎(chǔ)，幫助人類提高效率。部分自主階段階段2-3:Al在復(fù)雜任務(wù)中提供幫助，需人類監(jiān)督。L2-L3:Al部分自動化，能獨立生成內(nèi)容但需人類設(shè)定條件。均強調(diào)Al在逐步減少人為干預(yù)的過程中具備部分自主能力。高級自主階段階段4:通用AGI,Al具備高度自主性，解決廣泛任務(wù)。L4:高級自動化，Al獨立創(chuàng)作，有一定創(chuàng)新能力。都體現(xiàn)了Al的自主性，但Altman更關(guān)注形成可落地的應(yīng)用節(jié)點。完全自主階段階段5:超級AGI,Al超越人類，具備自我反思與創(chuàng)新能力。L5:完全自動化，Al超越人類水平，具備自我反思與創(chuàng)新能力。兩者都預(yù)見Al超越人類，但Altman更

側(cè)重于實踐，L5側(cè)重自動化的程度。兩者均以“AI自動化程度”為線索，但“L1-L5階段”更為貼近該線索，強調(diào)Al在逐步減少人類干預(yù)的過

Innovators

L1

L2

L3

L4=

L5=ReasonersAI自動化L1-L5:

漸進提升全能自理輔助自動化

部分自動化

條件自動化

高級自動化

完全自動化ChatbotsAgentsOrganizationsGPT-4模型在生成文本時

是自回歸的，這意味著它

一次生成一個詞，然后將

這個詞添加到輸入序列中，

以生成下一個詞。這一過

程持續(xù)進行，直到生成一

個結(jié)束符號，或達到了設(shè)

定的最大。GPT-4

使用了一

種叫做"多頭注意

力

"的技術(shù)，這允

許模型在不同的注意力"頭"中關(guān)

注輸入的不同方

面。這可以幫助

模型更好地理解

輸入的復(fù)雜性。在推理過程中，模型會使

用"注意力機制"技術(shù)來決

定哪些輸入詞對生成答案

最重要。例如，在上面的

問題中，模型可能會認為

"吃"和"水果"這兩個詞最

重要，因為這兩個詞直接

相關(guān)于應(yīng)該選擇哪種水果。參數(shù)學(xué)習(xí)通過預(yù)測任務(wù)，模型學(xué)習(xí)

了一組參數(shù)，這些參數(shù)可以捕捉到輸入文本的模式，

它們將在訓(xùn)練過程中不斷

調(diào)整，以更準(zhǔn)確地預(yù)測下

一個詞。模型推理模型訓(xùn)練完成后，可以用

它來生成新的文本或回答

問題。假設(shè)我們向模型提

出一個問題："我應(yīng)該吃

什么水果?",模型會考

慮這個輸入，根據(jù)它在訓(xùn)

練過程中學(xué)到的知識來生

成一個答案。模型可能會

回答"你可以試試蘋果。"假設(shè)我們有一個句子"我喜

歡吃蘋果。"作為我們訓(xùn)練

語料的一部分。在訓(xùn)練期

間，模型將嘗試學(xué)習(xí)句子的模式和結(jié)構(gòu)。模型可能會看到"我喜歡吃

"并嘗試預(yù)測出"蘋果"。通

過這種方式，模型學(xué)習(xí)了詞匯，語法，以及一些語義和上下文關(guān)系。具體框架：以"我喜歡吃蘋果。"為例語料預(yù)訓(xùn)練

模型訓(xùn)練生成機制：語料預(yù)學(xué)推理輸出自回歸生成

多頭注意力

注意力機制提示詞工程：精準(zhǔn)指引效能增益1.設(shè)定明確的目標(biāo)與上下文

2.激活角色與思維模式

3.逐步拆解復(fù)雜任務(wù)5.提供參考材料與外部資源·

向模型提供外部參考文獻或文本，并要求根據(jù)這些材料生成答案·

要求模型在作答時引用或鏈接到

具體的來源·

集成外部工具(如代碼執(zhí)行)來

完成復(fù)雜的計算或查找任務(wù)4.引導(dǎo)深入推理與思考·

讓模型分步驟推導(dǎo)出答案，要求

“思維鏈”推理·

要求模型在作答前進行簡要的自

我反思或驗證·

要求模型解釋每一步的思路，而

不僅僅是給出最終答案6.動態(tài)反饋與迭代優(yōu)化●在收到回答后，指出模型的誤差

或不足，并要求修正·

讓模型根據(jù)前一輪的輸出進行自

我改進●請求模型總結(jié)多輪對話中的關(guān)鍵

點，確保連貫性和準(zhǔn)確性·

設(shè)定模型為某種特定的身份，如

技術(shù)專家、教師或HR·

指導(dǎo)模型使用某種特定的寫作風(fēng)

格(如正式、非正式、技術(shù)性等)·

讓模型模擬某種特定的思維模式，

如批判性思維、創(chuàng)造性思維等·

說明任務(wù)的具體目標(biāo)(如獲取信息、生成文本、分析數(shù)據(jù)等)·

提供背景信息，以減少模型的猜

測·

針對不同的場景，給出期望的輸

出類型(如表格、列表、總結(jié)等)·

將復(fù)雜問題分解為多個獨立的步

驟挹

作

結(jié)

束

后

請

求

模

開

刑每

—

步●

在·

Input

(輸入):指定需要處理的輸入數(shù)據(jù)或信息，或

··Level:適合高中生閱讀，不需要專業(yè)術(shù)語?！?/p>

Guidelines

(指導(dǎo)原則):提供模型在執(zhí)行任務(wù)時應(yīng)的策略。該遵循的規(guī)則或約束。

·

Guidelines:

文章應(yīng)使用簡潔明了的語言，并避免復(fù)雜的·

Novelty

(新穎性):明確是否需要模型提供原創(chuàng)性、

技術(shù)概念。創(chuàng)新性的內(nèi)容，是否允許引用已有知識。

·

Novelty:

要求結(jié)合最新的環(huán)境數(shù)據(jù)，提出新穎的觀點和解決方案。

………1.TASTE

框架·Task

(任務(wù)):定義模型主要任務(wù)或生成內(nèi)容?！?/p>

Audience

(目標(biāo)受眾):明確說明目標(biāo)受眾?！?/p>

Structure

(結(jié)構(gòu)):為輸出的內(nèi)容提供明確的組織結(jié)構(gòu)，包括段落安排、論點展開順序或其他邏輯關(guān)系?！one(語氣):指定模型回答時的語氣或風(fēng)格。·Example

(示例):例子或模板可幫助模型理解輸出風(fēng)格或格式。示例·Task:寫一篇關(guān)于數(shù)據(jù)隱私的重要性的簡短博客文章。

Audience:

普通的互聯(lián)網(wǎng)用戶，非技術(shù)背景。Structure:文章需要有明確的開頭、中間討論和結(jié)尾，

開頭提出問題，中間介紹原因和影響，結(jié)尾提供建議?！one:

采用友好、易懂的語氣。·

Example:類似于《紐約時報》科技專欄的風(fēng)格。示例·

Aim:

創(chuàng)建一篇關(guān)于“可持續(xù)發(fā)展”的文章，解釋其核心

理念。提示詞框架：邏輯錨定思維引導(dǎo)2.ALIGN

框架·

Aim

(目標(biāo)):明確任務(wù)的最終目標(biāo)。·

Level

(難度級別):定義輸出的難度級別。要求模型依據(jù)某些事實或條件進行推理。

Input:

提供目前的環(huán)境問題的背景，討論應(yīng)對全球變暖…………

………

…………

……

………DeepSeek

使用技巧1扔掉提示詞模板，貼合真實需求DeepSeek

是推理型大模型，非指令型使用時無需復(fù)雜專業(yè)提示詞，應(yīng)基于真實場景與具體需求提問例如準(zhǔn)備與比亞迪供應(yīng)商談判，直接說明自身情況與想了解的內(nèi)容，如“我下周要和供應(yīng)商談判，但對動力電池一竅

不通。幫我用最通俗的語言說明……”,這樣能獲得更實用的分析和談判話術(shù)。本頁內(nèi)容參考：鶴竹子DeepSeek

使用技巧2巧用“說人話”提示詞DeepSeek

回復(fù)有時較抽象，添加“說人話”或詳盡版提示詞可使回答更通俗易懂

例如：回答內(nèi)耗相關(guān)內(nèi)容時，加“說人話”前很抽象，添加后用日常場景解釋，更易理解。【請用以下規(guī)范輸出：1.語言平實直述，避免抽象隱喻；2.使用日常場景化案例輔助說明；3.優(yōu)先選擇具體名詞替代抽象概念；4.保持

段落簡明(不超過5行);5.技術(shù)表述需附通俗解釋；6.禁用文學(xué)化修辭；7.重點信息前置；8.復(fù)雜內(nèi)容分點說明；9.保持口語化但不

過度簡化專業(yè)內(nèi)容；10.確保信息準(zhǔn)確前提下優(yōu)先選擇大眾認知詞匯】本頁內(nèi)容參考：鶴竹子DeepSeek

使用技巧3運用深度思考提示詞DeepSeek

深度思考能力強，但因用戶暴增，響應(yīng)策略調(diào)整，思考時間縮短。使用“請在你的思考分析過程中同時進行批判性思考至少10輪，務(wù)必詳盡”等核心提示詞，可恢復(fù)其深度思考時間，

讓它像思考伙伴一樣提供更優(yōu)質(zhì)回答。本頁內(nèi)容參考：鶴竹子DeepSeek

使用技巧4借助文風(fēng)轉(zhuǎn)換功能利用“模仿xxx

的文風(fēng)，撰寫關(guān)于xxxxx

的

一

篇xx

文體”提示詞，可實現(xiàn)文風(fēng)轉(zhuǎn)換。它更適合模仿經(jīng)典作家，雖難以100%還原，但能抓住神韻。如模仿王勃寫賦、魯迅寫作風(fēng)格等，還可結(jié)合萬能公式

“我要xx,要給xx

用，希望達到xx

效果，但擔(dān)心xx

問題…”,達到特定寫作目的。本頁內(nèi)容參考：鶴竹子大模型代碼與數(shù)據(jù)處理文本處理Claude

3.5Sonnet更適合Agent設(shè)計，主動執(zhí)行任務(wù)、自

我修正能力強，僅需少量人工指導(dǎo)。最佳，數(shù)字準(zhǔn)確，行文流暢但仍需調(diào)整。GPT

4o主動性較低，響應(yīng)簡潔。類似PPT要點，細節(jié)不足。DeepSeek

R1分析詳盡但代碼執(zhí)行積極性不足。行文飄逸，細節(jié)欠缺。03-mini細節(jié)不夠豐富(即使要求保留更多)數(shù)據(jù)處理中的局限性案例：要求Claude3.5

Sonnet將美國301對華關(guān)稅

清單與一份中國出口產(chǎn)品目錄進行匹配，并做一些計算初始匹配成功率：<40%問題發(fā)現(xiàn)：Al忽略了HS6位碼小數(shù)點后的0

修改后匹配率提升至80%文本歸納與生成的局限性Al生成的文字是專業(yè)和非專業(yè)的分水嶺：

文字從業(yè)者：內(nèi)容錯誤多，堆砌感重。非從業(yè)者：認為“以假亂真”,無需人類干預(yù)。結(jié)論：Al輸出文本無法直接滿足專業(yè)需求，需反復(fù)

檢查和調(diào)整?，F(xiàn)階段無法完全信任任何一種大模型不同大模型在數(shù)據(jù)與文本處理中的表現(xiàn)：結(jié)論：Al可加速數(shù)據(jù)處

幻覺類型數(shù)據(jù)可用

性理解

能力深度語境精確度外部信息

整合能力邏輯推理和抽象能力典型錯誤表現(xiàn)7大特征數(shù)據(jù)誤用有數(shù)據(jù)低高高中誤用已有數(shù)據(jù)，回答

部分不符或細節(jié)錯誤語境誤解有數(shù)據(jù)高低高中對問題的意圖理解錯誤，回答偏離主題信息缺失無數(shù)據(jù)中高低中未能正確獲取或整合

外部信息推理錯誤部分數(shù)據(jù)高高中低邏輯推理中存在漏洞

或錯誤假設(shè)無中生有無數(shù)據(jù)低中低低在無數(shù)據(jù)支持下，生成完全虛構(gòu)的信息01五“類”

02七“特”Al生成不真實或不存在的信息虛構(gòu)參考文獻、統(tǒng)計數(shù)據(jù)或事實性陳述Al

系統(tǒng)以高度自信的語氣輸出幻覺內(nèi)容用戶難以區(qū)分真實與虛假信息Al

對上下文的誤解或不一致誤解用戶意圖或不符合語境的回答訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或存在偏差時更易發(fā)生幻覺生成脫離現(xiàn)實的輸出接收模糊或定義不清的指令時產(chǎn)生幻覺缺乏清漸指導(dǎo)生成偏離預(yù)期的輸出無法檢索或使用正確信息導(dǎo)致幻覺訓(xùn)練數(shù)據(jù)或檢索機制不足由于推理不一致引起的幻覺創(chuàng)建不符合常識推理或已知事實的錯誤敘述Al幻覺：五類七特虛實迷域虛構(gòu)信息過度自信語境誤解數(shù)據(jù)缺乏或過擬合指令模糊知識檢索失敗推理不一致>國際知名度不足：相比OpenAl、Google

等國

際巨頭，品牌全球影響力和用戶認知度較低，

開源生態(tài)與開發(fā)者社區(qū)規(guī)模有待擴大。>算力資源限制：大模型訓(xùn)練依賴高性能算力，

國

內(nèi)GPU供應(yīng)受限可能影響迭代速度，長期成本控制面臨挑戰(zhàn)(如芯片禁運風(fēng)險

)。>多模態(tài)能力待完善：圖像、視頻等多模態(tài)技術(shù)

成熟度落后于GPT-4V、Gemini

等頂尖模型，跨模態(tài)生成與理解的精準(zhǔn)度需進一步提升。>市場競爭激烈：國內(nèi)廠商(如百度、阿里)及

國際巨頭均在加速布局，同質(zhì)化競爭加劇，需

持續(xù)投入以保持技術(shù)領(lǐng)先性。>商業(yè)化變現(xiàn)壓力：B端客戶對Al付費意愿參差不齊，開源模式與商業(yè)盈利的平衡仍需探索。>技術(shù)優(yōu)勢：開源模型(如DeepSeek-R1)

性

能優(yōu)異，部分指標(biāo)接近國際領(lǐng)先水平。。>場景化應(yīng)用能力：注重技術(shù)落地，在搜索增

強、數(shù)據(jù)分析、企業(yè)服務(wù)等場景有成熟解決

方案；提供API和定制化服務(wù)，適配不同行業(yè)

需

求>研發(fā)效率高：通過自研訓(xùn)練框架和優(yōu)化算法，顯著降低模型訓(xùn)練與推理成本；模型參數(shù)規(guī)模

靈活(從輕量級到千億級),滿足多樣化需求。>中文領(lǐng)域優(yōu)勢：中文語料處理能力突出，在語

義理解、生成質(zhì)量上優(yōu)于部分國際競品，更貼合中文用戶的文化和表達習(xí)慣。DeepSeek

發(fā)展優(yōu)劣勢分析DeepSeek

突破逆襲，中美AI

博弈進入新階段·

技

術(shù)

價

值

：通過自研DualPipe訓(xùn)練框架、8位浮點量化技術(shù)等創(chuàng)新手段，提升計算效率，降低訓(xùn)練成本，實現(xiàn)“算效躍遷”;推理性能接近

ChatGPT01Pro,其技術(shù)將成主流?！?/p>

思

想

價

值

：打破美國技術(shù)封閉壁壘，開源戰(zhàn)略為全球開發(fā)者提供平臺，推動技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新。

·

經(jīng)

濟

價

值

：若保持開源第一，經(jīng)濟價值可能突破10萬億人民幣，影響全球經(jīng)濟?！?/p>

戰(zhàn)

略

價

值

：

松動美國技術(shù)控制力，中國或?qū)崿F(xiàn)戰(zhàn)略跨越，中美

Al競爭向平等競爭過渡?！?/p>

人

才

價

值

：團隊多為中國應(yīng)屆畢業(yè)生和學(xué)霸，展現(xiàn)中國高等教育人才培養(yǎng)實力，激發(fā)年輕一代創(chuàng)新

熱

情

?！?/p>

產(chǎn)

業(yè)

生

態(tài)

價

值

：推動全球Al生態(tài)變革，降低技術(shù)成本，促進

Al應(yīng)用在多領(lǐng)域飛躍發(fā)展，助力碳

基文明向硅基文明躍遷。DeepSeek

對中國開源生態(tài)的影響從

DeepSeek

到通義千問2.5-

Max

獲得用戶和科技界的認可，中國開發(fā)者對開源生態(tài)系統(tǒng)的貢獻在顯著增

加，這對程序員來說是崇高的理想與實踐?！睋?jù)媒體報道，包括微軟、英偉達和亞馬遜在內(nèi)的多家美國科技巨頭已

紛紛采用DeepSeek

的最新Al推理模型。沈陽稱，通過開源，中國的Al

模型為全球開發(fā)者提供了一個開放的創(chuàng)新和應(yīng)用平臺，加速了全球

Al

的應(yīng)用

進程，最終使整個科技生態(tài)系統(tǒng)受益。人工智能技術(shù)不應(yīng)被少數(shù)人壟斷，因為壟斷可能導(dǎo)致少數(shù)人實現(xiàn)Al霸權(quán)與

控

制

。·Deepseek

把目前提升Al大模型能力的方法進行了工程上

的微創(chuàng)新組合?！eepSeek

公布了相關(guān)論文，整個過程可以復(fù)現(xiàn)，這就是

開源的力量?！eepSeek的推理過程，有自身的創(chuàng)新?！eepSeek跟美國的Al相比，還有很多中國元素在里面，如中國網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的一些熱詞。普通人必須轉(zhuǎn)型為"Al指揮官":既要具備調(diào)動AI

工作的能力，又要具備鑒

別能力，不迷信AI生成的

內(nèi)

容

?！?/p>

Al產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向?qū)歉嗟拈_源創(chuàng)新、硬件與軟件的深

度協(xié)同，以及對模型開發(fā)成本與推理能力的不斷優(yōu)化。Al產(chǎn)業(yè)將迎來更多創(chuàng)新DeepSeek

賦能企業(yè)，將帶來哪些關(guān)鍵變革?拓展應(yīng)用廣度在需要深度邏輯推理和專業(yè)知識的場景中，如法律推理、科學(xué)研究、復(fù)雜工程問題解決等領(lǐng)域，推理大模型能夠給出更準(zhǔn)確、更合理

的結(jié)果。以往大模型在這些方面表現(xiàn)不佳甚至無法完成的任務(wù)，如今Deepseek

大模型卻能輕松應(yīng)對。提升應(yīng)用效果Deepseek

通過DeepSeek-R1的輸出，蒸餾出6個小模型開源給社區(qū)。其中，32B和70B模型在多項能力上對標(biāo)OpenAl

o1-mini,效果顯著。也就是說，在應(yīng)用效果相當(dāng)?shù)那闆r下，

Deepseek

的性價比遠超預(yù)訓(xùn)練大模型。降低應(yīng)用成本對于有本地化部署需求的客戶，

Deepseek

免費開源的特性以及低推理成本和低訓(xùn)練成本優(yōu)勢，為企業(yè)節(jié)省了大幾百萬的模型授權(quán)費

以及高昂的本地算力投入。這使得資金有限的企業(yè)也能夠輕松邁入Al提效的大門二、DeepSeek行業(yè)賦能金融數(shù)字員工·AI客服·Al

投資顧問-AI財務(wù)·數(shù)字營業(yè)廳·市場數(shù)據(jù)分析·投資組合決策·個人財務(wù)數(shù)據(jù)分析和信

用評分·檢測欺詐·風(fēng)險報告生成……游戲游戲研發(fā)·原畫設(shè)計及生成場景、劇情生成·角色模型輔助游戲平衡性測試玩法創(chuàng)新·個性化定制關(guān)卡·NPC交互·Al玩家教學(xué)·AI隊

友·玩家托管催生品類·實時內(nèi)容生成類輔助玩家自行開發(fā)·玩家自定義音樂……娛樂全民娛樂·人臉美妝人像屬性變換·人像摳圖·醫(yī)美人臉分析·人體檢測和美型偶像養(yǎng)成·虛擬歌姬、博主·現(xiàn)實明星虛擬分身

·已故明星再現(xiàn)·虛擬動漫同人·元宇宙虛擬演出社交互動·C端用戶數(shù)字分身

·交互性旅游導(dǎo)覽

·定制化Al伴

侶醫(yī)療藥物發(fā)現(xiàn)·蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測·藥物分子發(fā)現(xiàn)·受試人群招募診斷治療·輔助診斷·病例報告生成·合成肢體投影·手術(shù)機器人·影像讀片·治療方案生成-AI陪

護·交互式心理咨詢·個性健康方案規(guī)劃教育課程生成·教材編寫-課程提綱生成·視頻課生成·虛擬教師·課件、筆記生成智能助教·智能答疑·作業(yè)、試卷批改·智能測評·進度跟蹤及反饋·學(xué)習(xí)方案定制·精準(zhǔn)復(fù)習(xí)口語老師·

口語對練·

口語測評…工業(yè)設(shè)計優(yōu)化·汽車算法設(shè)計

·建筑設(shè)計AI優(yōu)化

·方案快速修改

·產(chǎn)品仿真3D

模型·工業(yè)部件無模具實

時成型·建筑模型生成·2D圖紙/圖像/PPT/Exce

等轉(zhuǎn)3D

模型制造檢測·智能安防·工業(yè)質(zhì)檢·生Al成生成與人機協(xié)作電商商品展示·3D

模型生成·智能商品詳情·虛擬試穿試戴·營銷內(nèi)容生成主播打造·虛擬主播·虛擬背景和換裝交易場景·虛擬商城·虛擬客服·智能推薦·品牌營銷決策跨界應(yīng)用：場景強化多元輻射新聞采集·采訪音頻識別·海量資料抓取分析·素材同步自動處理·交互式直播劇本創(chuàng)作·AI劇本寫作·大綱和腳本生成

·生成分鏡繪畫·生成制片安排后期制作·影像修復(fù)·風(fēng)格轉(zhuǎn)換·Al生成預(yù)告片·Al換臉、修改年齡、換裝、改變表情等·

畫質(zhì)自動修復(fù)、除抖、清·文本圖片轉(zhuǎn)視頻

除雜物·音效合成快速橫屏轉(zhuǎn)豎屏新聞編輯

視頻拍攝傳媒

影視·寫稿機器人·快速剪輯集成制作

·字幕生成·高難度動作合成

·復(fù)活已故演員·合成物理場景·Al新聞主播

·Al晚會主持…更換背景智能物流Innovator·參

與

發(fā)

明

和

創(chuàng)

造

，

增強人類的創(chuàng)造力

和創(chuàng)新能力innovator

ForScience

&

Industry行業(yè)大模型Innovator

For

Social智能角色交互體InnovatorFor

Culture&Art文、圖、樂、劇人機協(xié)同與共生駕馭Al實現(xiàn)新式智能基座大模型

人機協(xié)同Organization·承擔(dān)整個組織的

功能，獨立管理并執(zhí)行復(fù)雜的操

作Agent·代表用戶執(zhí)行任

務(wù)，具備自主行

動能力Reasoner·基本的推理和問

題解決能力Sam

Altman:Al發(fā)展的五個級別Chatbot·

自然語言對話內(nèi)容創(chuàng)作與管理客戶體驗管理市場調(diào)研多模態(tài)內(nèi)容自動生成智能客服基于大數(shù)據(jù)的分析各類文案、文章、圖片、視頻、互動更自然的對話和理解力從大數(shù)據(jù)中挖掘市場趨勢其他個性化內(nèi)容永遠在線，24*7即時響應(yīng)消費者、競品分析品牌傳播聲譽管理營銷培訓(xùn)打造品牌故事輿論與情感分析銷售團隊和客服人員培訓(xùn)生成具有感染力的品牌故事分析客戶評論與反饋專業(yè)知識、話術(shù)、銷售技巧識別、統(tǒng)一品牌調(diào)性識別情緒傾向虛擬場景會話練習(xí)傳媒大模型：適用場景廣泛、助力效率提升選題同質(zhì)化、難創(chuàng)新內(nèi)容同質(zhì)化問題嚴重，市場對選題創(chuàng)新性的要求

更高。信息過載，難取舍在信息爆炸的互聯(lián)網(wǎng)，篩選信息需要新聞從

業(yè)人員具備專業(yè)能力。數(shù)據(jù)采集與分析專業(yè)性更強大數(shù)據(jù)時代，新聞記者進行數(shù)據(jù)采集和分析

需要與時俱進的專業(yè)知識。對于常規(guī)新聞(如財經(jīng)報道、體

育賽事結(jié)果等),大模型可以自

動生成初稿，記者只需進行編輯

和潤色。專

題

報

道利用大模型對大量數(shù)據(jù)進行分析，

提供背景信息和深入見解，幫助

記者撰寫更具深度的專題報道。依托深度學(xué)習(xí)模型和專業(yè)知識庫，

結(jié)合社交媒體大數(shù)據(jù)進行推理，為智能新媒體時代的內(nèi)容創(chuàng)作提

供專業(yè)支持。行業(yè)觀察報告通過強大的大數(shù)據(jù)挖掘能力，提

供深刻的市場洞察和精準(zhǔn)的內(nèi)容

推薦，生成自動化報告。媒體行業(yè)痛點策劃時間緊、難深挖融媒時代選題爭分奪秒，時間壓力壓縮發(fā)揮

空間。選題預(yù)測利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測未來的熱點話題和社會關(guān)注點，幫助提前布局相

關(guān)報道或?qū)ｎ}策劃。傳媒大模型：高效創(chuàng)作與行業(yè)洞察Al新聞寫作

深度評論中文語義理解深度優(yōu)化針對中文網(wǎng)絡(luò)語境(如諧音梗、方言縮寫、熱點

梗)進行專項訓(xùn)練，精準(zhǔn)解析用戶評論中的隱含

情

感

。本土化風(fēng)險控制更懂中國廣告法，營銷內(nèi)容創(chuàng)作不使用絕對化用

語(如“最優(yōu)惠”),規(guī)避虛假宣傳等風(fēng)險本地生態(tài)無縫對接行業(yè)知識庫嵌入訓(xùn)練階段融入電商、快消、金融等行業(yè)營銷知識

庫(如消費者行為模型、廣告投放策略、ROI

分析框架),可直接生成符合行業(yè)規(guī)范的營銷方案

和內(nèi)容，減少通用模型的“泛化偏差”。動態(tài)分析能力實時抓取公開數(shù)據(jù)(如社交媒體、電商平臺數(shù)據(jù)),生成競品營銷策略，識別差異化機會點。支持與微信生態(tài)、淘寶/抖音服務(wù)市場、企業(yè)微信等本土平臺API快速集成，實現(xiàn)從策略生成到落地成針對性觸達策略(如優(yōu)惠券類型、推送時機)。

執(zhí)行的全鏈路閉環(huán)。DeepSeek+傳媒：讓營銷更"接地氣"垂直場景適配，瞄準(zhǔn)營銷痛點本土化突出，貼合中國市場基于對話和行為數(shù)據(jù)(如客服記錄、頁面瀏覽路徑),構(gòu)建動態(tài)用戶畫像，識別高價值客戶，生高信息密度與通用文字大模型容易生成內(nèi)容

空泛、模板化和缺乏實質(zhì)的問題

相比，在內(nèi)容組織上更為具體且

富有實質(zhì)，確保輸出的內(nèi)容言之

有物、針對性強，具備更高的信

息密度和專業(yè)深度。專業(yè)性與實時性掌握特定領(lǐng)域知識庫，評論中使

用的術(shù)語和概念準(zhǔn)確無誤；系統(tǒng)

能夠動態(tài)更新，掌握新出現(xiàn)的專

業(yè)詞匯和術(shù)語，內(nèi)容具有時效性

和準(zhǔn)確性。背景知識理解具備對事件社會背景和歷史知識

的深刻理解，在此基礎(chǔ)上進行精

準(zhǔn)的寫作與深入的觀點闡發(fā)，確

保內(nèi)容兼具廣度與深度，提供有

價值的見解。情感識別與表達能夠識別海量數(shù)據(jù)背后的情感模

式，并支持按照指定的情感傾向

進行內(nèi)容創(chuàng)作，輸出既符合情感語境又具有精準(zhǔn)的情感導(dǎo)向?？缙脚_風(fēng)格遷移針對同一主題事件自動生成客戶

端版本、微博版本、微信公眾號

版本、抖音腳本，適應(yīng)不同平臺調(diào)性和用戶偏好。風(fēng)格化創(chuàng)作能夠模擬特定的寫作風(fēng)格，精準(zhǔn)

再現(xiàn)不同語境下的文風(fēng)特點。例

如模仿魯迅、特朗普講話風(fēng)格。DeepSeek+

傳媒：專業(yè)創(chuàng)作與深度輸出宣傳內(nèi)容生產(chǎn)

虛擬人在線交互

智慧文旅應(yīng)用應(yīng)用層直播等活動虛擬人演藝節(jié)目

政策研究項目多媒態(tài)內(nèi)容生成

虛擬人平臺主題圖及專題創(chuàng)作素材文旅虛擬主持人現(xiàn)有虛擬人資源視頻生成

小模型定制

定制

授權(quán)共享大模型數(shù)據(jù)分析文旅品牌形象分析

景區(qū)健康度評估文旅景區(qū)熱點發(fā)現(xiàn)營銷策略優(yōu)化

游客偏好行為分析

文旅消費預(yù)測數(shù)據(jù)中心底層輿情監(jiān)控數(shù)據(jù)景區(qū)人流統(tǒng)計數(shù)據(jù)

景區(qū)消費數(shù)據(jù)

演藝演出數(shù)據(jù)文旅大模型：優(yōu)化行業(yè)內(nèi)容供給、提升服務(wù)水平文旅大模型全鏈賦能框架數(shù)據(jù)分析游客體驗景點推薦文化傳播功能層平臺層會講延安故事的明信片延安旅游集團聯(lián)合壹宇宙開發(fā)的"Al

尋城跡

·

延安"

明信片文創(chuàng)產(chǎn)品基于AIGC,

集

MetaBox+影像AI修

復(fù)、圖像活化、數(shù)字人驅(qū)動、AR

視覺增強等技術(shù)為

一

體

，

將Al

算法與卡片數(shù)實融合，讓老照片“動起

來”,歷史人物“活起來”,呈現(xiàn)明信片在看、聽、

玩、用等層面的全新交互體驗。AIGC

為延安老照片

賦予了

“

新生命

”

為文旅商消費注入了新動能

。文旅大模型從文化、歷史、景區(qū)、游客等數(shù)據(jù)中而來，想游客所想、答游客所問。AIGC

打開游客想象力和創(chuàng)造力，讓游客大開眼界，看不

一

樣的視頻、設(shè)計，又讓游客心想事

成，化身神筆馬良、音樂大師。娛

樂

：花樣技能，炫酷形式，邀請游客參

與，提供情緒價值。服務(wù)：貼心服務(wù)，溫聲

細語解答，耐心細致導(dǎo)

覽，提供附加價值。Al創(chuàng)造

文化加持文旅大模型：游客共情走進現(xiàn)實獲取游客共情

文旅虛擬人

走進現(xiàn)實世界人格：高度人格化，構(gòu)建真實場景，走近游客生活，

提供互動和陪伴。場景：豐富的場景，為商業(yè)合作提供創(chuàng)意空間，展

現(xiàn)虛擬人獨特人設(shè)。社交：特定人設(shè)，持續(xù)輸出內(nèi)容，與游客高頻

交互，強化情感連接?？缭禾摂M人不受限，具備廣闊的內(nèi)容擴展空間，Q

點

停車場

衛(wèi)生間

餐飲

出入188W虛擬人+官網(wǎng)APP+

虛擬人

小程序+虛擬人

公眾號+虛擬人新媒體終端+

虛擬人打破傳統(tǒng)服務(wù)

模式，可以多

點部署、統(tǒng)一

管理，快速響

應(yīng)游客個性化

需求，突破人

力、時間、空

間

服

務(wù)限

制，

在游客與景區(qū)

之間搭建多條服務(wù)橋梁。交互一體機+

虛擬人核心技術(shù)：人臉識別、情緒識別、人臉喚醒、

語音喚醒、語音交互等。將文旅虛擬人部

署至一體機終端

設(shè)備，為游客創(chuàng)造

更

為

沉

浸

式、

個性化的交互體

驗。DeepSeek+

文旅：虛擬服務(wù)最后一米大理一麗江非遺民俗體驗之路行業(yè)痛點：文旅內(nèi)容同質(zhì)化嚴重，缺乏對地域文化符號(如非遺技藝、方言故事)的體系化挖掘與現(xiàn)代表達?？缥幕c文化出海能力提升跨文化語境轉(zhuǎn)譯針對不同語種游客生成文化適配內(nèi)容。例如，為

歐美游客解釋“泰山封禪”時，類比“凱撒加冕儀式”

但強調(diào)“天命”哲學(xué)差異。行業(yè)痛點：國際文旅推廣內(nèi)容缺乏文

化轉(zhuǎn)譯，丟失文化語境。文化IP

的深度挖掘與創(chuàng)新表達文化知識圖譜構(gòu)建基于地方志、民間傳說、口述歷史、人物傳記、

學(xué)術(shù)論文等千萬級語料，構(gòu)建涵蓋歷史事件、人

物關(guān)系、建筑風(fēng)格的文化本體庫。IP生成與跨媒介敘事根據(jù)文化元素自動生成沉浸式劇本(如基于敦煌

壁畫生成“絲路商隊”互動劇情),并聯(lián)動視覺模型輸出分鏡草圖，用于AR

導(dǎo)覽或?qū)嵕把莩鲈O(shè)計。非遺技藝數(shù)字化傳承通過解析傳承人口述記錄與其他研究資料，生成

標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)非遺檔案與游客體驗指南。DeepSeek+

文旅：從“物理空間運營”轉(zhuǎn)向“文化IP運營”患者教育生成易于理解的健康教育材料，讓

患者更好地了解病情及治療方案。醫(yī)療大模型：提升診斷精度與治療效率，實現(xiàn)醫(yī)療精準(zhǔn)化醫(yī)

院提升管理能力醫(yī)

生減少文書和錄入工作檢索匯總最新醫(yī)學(xué)研究成果作為從

業(yè)人員參考資料。處理海量醫(yī)療數(shù)

據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和趨

勢，賦能政策研究。自動生成、更新患者病歷記錄、診

斷報告和治療方案，減少醫(yī)生手動

輸入工作量，便于回溯和統(tǒng)一管理。根據(jù)病歷記錄的癥狀，提供初步疾

病診斷建議，幫助醫(yī)生更快確定診

斷方向。提供全天候患者咨詢服務(wù)，解答常

見問題，指導(dǎo)患者進行自我管理，

推送用藥提醒、飲食建議等。生成各類文書、文案，如自動生成

并解釋復(fù)雜的知情同意書內(nèi)容，確

保患者充分理解。行政文書生成科研與數(shù)據(jù)分析電子健康記錄

(EHR)

管

理患者服務(wù)輔助臨床診斷患

者普及醫(yī)學(xué)關(guān)懷數(shù)據(jù)自動智能抽取錄入：實現(xiàn)高效、高質(zhì)量的臨床研究數(shù)據(jù)錄入和理解，減少人為錯誤的發(fā)生并減輕

研究人員工作量。臨床問題響應(yīng)和知識點查詢：快速準(zhǔn)確地提供臨床

問題答案和知識點信息，提升臨床決策的效率。病例智能分析和決策支持：自動化病歷數(shù)據(jù)分析，

給出準(zhǔn)確的醫(yī)療決策方案，以輔助醫(yī)生進行診斷。多模態(tài)影像數(shù)據(jù)理解：高效、準(zhǔn)確的肝膽多模態(tài)影

像數(shù)據(jù)解析，提升診斷效率和精確度，并與現(xiàn)有報告進行對比分析。iLiver大模型應(yīng)用中心快速體驗肝膽大模型原生應(yīng)用，直觀感受醫(yī)療場景任務(wù)能力巴薩羅那BCLC

分期基于患者相關(guān)數(shù)據(jù)快速判斷巴薩羅那BCLC

分期結(jié)果及判

斷依據(jù)，提升醫(yī)生決策效率。進入應(yīng)用>肝膽科知識問答以肝膽類疾病知識庫為來源，回答疾病病因、預(yù)防、治

療、檢查、康復(fù)等問題。進入應(yīng)用>

化驗單分析通過分析化驗數(shù)據(jù)，預(yù)測疾病風(fēng)險，并提供相應(yīng)的醫(yī)療建

議。進入應(yīng)用>病例診斷基于患者病歷數(shù)據(jù)，精確、全面的推薦可能的疑似疾病，

提升醫(yī)生決策效率。進入應(yīng)用>醫(yī)療大模型：病例分析判斷支撐動態(tài)循證知識庫通用模型易受過時知識或非權(quán)威信息干擾，且缺

乏對本土診療指南的適配?？杉蓪崟r國際證據(jù)

庫，與中國醫(yī)學(xué)會指南實時同步，決策建議標(biāo)注

證據(jù)等級。低成本輕量化部署基層醫(yī)療機構(gòu)缺乏專家資源且預(yù)算有限，通過模

型量化技術(shù)，可在縣域醫(yī)院現(xiàn)有服務(wù)器運行，基

層能夠負擔(dān)。中文醫(yī)學(xué)語言專項優(yōu)化針對中文病歷特點進行訓(xùn)練集建構(gòu)，精準(zhǔn)識別醫(yī)

學(xué)實體及時間序列關(guān)系(病程演變)。醫(yī)生持續(xù)教育根據(jù)接診病例智能推送最新診療指南解讀、典型

病案分析，構(gòu)建“邊用邊學(xué)”能力提升閉環(huán)。DeepSeek+

醫(yī)療：從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“智能協(xié)同”循證醫(yī)學(xué)驅(qū)動的輔助決策本地醫(yī)療文本結(jié)構(gòu)化與知識抽取醫(yī)療資源下沉與基層賦能大火的DeepSeek

大模型也開始影響國內(nèi)醫(yī)藥企業(yè)：近日，

一份恒瑞醫(yī)藥的通知文件在行業(yè)內(nèi)流傳。文件顯示，根據(jù)公司董事長指示，決

定在全公司范圍內(nèi)開展DeepSeek應(yīng)用工作、要求各體系，各部閂應(yīng)高度重視。結(jié)合自

身業(yè)務(wù)特點、制定切實可行的應(yīng)用計劃，推動Deepseek

在公司內(nèi)部的全面落地和有效

應(yīng)

用

。2月7日，恒瑞醫(yī)藥向澎湃新聞記者回應(yīng)稱，信息

屬實。對

于DeepSeek

的

價

值

，

恒

瑞

醫(yī)

藥

在

文

件

中

稱

、DeepScek

作為先進的人工智能工具，可通過智能化手段優(yōu)

化

業(yè)

務(wù)

流

程

、

提

升

工

作

效

率

，降低運

管

成本，各體系，各部門需恨

據(jù)苷身業(yè)務(wù)需求。制定詳細的Deepseck

應(yīng)

用

計

劃

明

確

應(yīng)

用

場

景

，

實

施

步

罪

、

預(yù)

期

什

標(biāo)及時間節(jié)點。計劃應(yīng)具有可操作性和可量化性，并于2025年2月25日前發(fā)送至公司

管理總部辦公室文件還提出由公司人力資源部負責(zé)，將Deepsek

應(yīng)用情況作為各級干部年度工作考核的重要指標(biāo)之

一

根據(jù)各體系，各部門的應(yīng)用效果、目標(biāo)達成情況及創(chuàng)新成果進行

綜合評估，定期跟進落實考核。工作要求方面、文件提出了三點要求，其中包括注

重實效與創(chuàng)新。應(yīng)結(jié)合實際業(yè)務(wù)需求，積極探索Deepseek

的

創(chuàng)

新

應(yīng)

用

場

確

保

應(yīng)用成果能夠切定據(jù)升工作效塞和管理水平。二.DoepSeak

對虐藥行業(yè)的實際影響及案洲分析1.增品師物諧選效事，莫四的RencwuntA

公司用AI術(shù)變出了治療淚幅伊單停化癥(ALS)的DeepSck地本這個不、一家大型制藥公可用這個平臺師選了數(shù)當(dāng)萬種化合協(xié)，犯新藥俊選物的發(fā)了，2.

優(yōu)化藥物設(shè)計

msliooMcdlore的AE里臺R

用72天就設(shè)計出新型植坪紙化選藥物，?

鄰術(shù)公白優(yōu)他了實這藥物的分子結(jié)柯，把高了荷物的效力和選擇性，派少了的作用，比四，網(wǎng)新西1232個候造分干，其中6個在體外共驗屬示C5O小于00NM面作統(tǒng)HTS方運需西6個月S.

加評臨床試險

DaepSoak通過裕匹配讓驗受試、化試附方案以及來時跟蹤患者反成患世陽程時向MR

個用露i、而LeamA

酒過枸吧”字家性對照阻，成>7實際對即窮iApple

Fcr

Sum過PmAnneWanen廢淵34萬人的律取調(diào)，復(fù)現(xiàn)工序驗演的，這地A、細短分析樓測時期

以買職藥公可開發(fā)的一種警型抗船物為例，該藥物在臨床有階段麗要

、該藥物的縣因毒性雜質(zhì)糖通主依粗F(C-VS

技志，世在性題靈眼要不足，分析時而長間

將物中的基因南性森質(zhì)根第提完了檢惡的貿(mào)敏度和效厚多組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘生成式分子設(shè)計匹配臨床試驗入組標(biāo)準(zhǔn)自適應(yīng)試驗設(shè)計良反應(yīng)信號挖掘適應(yīng)癥擴展發(fā)現(xiàn)DeepSeek

如何一、DeepSC

的問世，無凝為2025-02-DeepSeek+

醫(yī)療：創(chuàng)新藥物研發(fā)范式全流程賦能，加速新藥研發(fā)恒瑞醫(yī)藥要求內(nèi)部DeepSeek

全面落地，應(yīng)用

情況納入年度工作考核不

字

號①

低能到高能Al輔助學(xué)習(xí)與個性化教育0通過個性化教育，幫助學(xué)習(xí)者

從低能力狀態(tài)迅速提升到高能

力

狀

態(tài)

，

即Al

根據(jù)每個學(xué)習(xí)者

的需求和優(yōu)勢定制教學(xué)內(nèi)容和

方法。②單能到多能跨學(xué)科學(xué)習(xí)與綜合技能培養(yǎng)0通過跨學(xué)科學(xué)習(xí)和綜合技能培養(yǎng)，幫助學(xué)習(xí)者從具備單一技能狀態(tài)發(fā)展到擁有多個成熟技能。◎整合各種領(lǐng)域的知識，為學(xué)習(xí)者提

供更廣泛的學(xué)習(xí)資源，幫助其掌握

多種技能。01

03Al四能教育以

AI

為

基

礎(chǔ)

，

旨

在

幫

助

人

們

從

低

能

到

高

能

、

單

能

到

多

能

、

多

能

到

超

能

、超

能

到

異

能

的

教

育

模

式02

04③多能到超能深度學(xué)習(xí)與高階思維能力提升?通過深度學(xué)習(xí)和高階思維能力培養(yǎng)，幫

助學(xué)習(xí)者從具備多種技能狀態(tài)發(fā)展到超

高能力狀態(tài)。0

Al可以提供高質(zhì)量的學(xué)習(xí)資源，引導(dǎo)學(xué)

習(xí)者深入研究特定領(lǐng)域，提高其創(chuàng)新能

力、批判性思維和解決問題的能力。④超能到異能拓展認知邊界與創(chuàng)新思維模式0通過拓展認知邊界和創(chuàng)新思維模式，幫助學(xué)習(xí)者從超高能力狀態(tài)發(fā)展到異能狀態(tài)。0Al

可以協(xié)助學(xué)習(xí)者挖掘潛在的認知能力，

開發(fā)出前所未有的思維方式，以應(yīng)對未來

社會的挑戰(zhàn)和變革。教

育

大

模

型：四能躍升認知突圍教學(xué)效果評估語言學(xué)習(xí)與翻譯教輔資源制作自動生成高質(zhì)量教學(xué)大綱、課件和講義；從海量在線資源中篩選并整合相關(guān)視頻、圖片、文章等多媒體資料，豐富課堂教學(xué)內(nèi)容?；??；邮秸n堂創(chuàng)建虛擬導(dǎo)師或

對話機器人，模

擬真實對話場景；

設(shè)計基于Al的游

戲化學(xué)習(xí)模塊，增加學(xué)習(xí)的趣味

性和吸引力。個性化學(xué)習(xí)根據(jù)用戶學(xué)習(xí)進

度、興趣和能力，

自動生成學(xué)習(xí)材

料和練習(xí)題；提

供實時的虛擬助

教服務(wù)，答疑解提供多語種學(xué)習(xí)支持，幫助學(xué)生提高外語水平，

尤其是口語和寫作能力；為大量

文獻檢索和閱讀

提供實時翻譯服務(wù)。教育大模型：智能化教學(xué)創(chuàng)新教學(xué)模式教師培訓(xùn)利用數(shù)據(jù)分析工

具，幫助教師反

思教學(xué)過程中的優(yōu)點和不足，提出改進建議。批改學(xué)生作業(yè)和測驗；分析學(xué)生

的學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)，

識別出薄弱環(huán)節(jié)，并提出針對性的改進建議。教育知識圖譜深度融合預(yù)訓(xùn)練階段融入K12至高等教育全學(xué)段教材(涵蓋人教版、

北師大版等主流版本)、近十年中高考試題、奧賽題庫及

權(quán)威教輔內(nèi)容，構(gòu)建超千萬節(jié)點的教育知識圖譜。高效推理助力教育革新DeepSeek-R1在數(shù)學(xué)、編程以及邏輯推理等多個領(lǐng)域的卓

越表現(xiàn)，使其能夠準(zhǔn)確解答復(fù)雜的理科問題。成本效益顯著通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和算法，顯著降低API調(diào)用成本，更多教

育機構(gòu)和個人用戶能夠負擔(dān)得起高質(zhì)量的Al答疑服務(wù)。DeepSeek+

教育：教學(xué)助手更"聰明"擁抱DeepSeek

為代表的推理大模型，網(wǎng)易有道加速Al教育落地網(wǎng)品有道

renk12math(內(nèi)部測試集)MATH500GAOKAO客觀題主觀題SiMachHum.MathSeMathHum.MacGPT4a55.416075785.3255926265olpreviews55/min8531900*967386236181.29DecpSeck-R1812ZQwQ-32B83.1700697299.088228501Sky.T132B-Preview83.1782497272576.6676.51Qwen25-14B-TnstructDeepSerk.RIDobll-Qwen-14B6535802076.28364B94553666.47Gnloe

altB81:398tA93938.9684660h“理科大模型的成熟將大大拓展AI在教育和其它行業(yè)中的應(yīng)用。我們在去年預(yù)測理科大模型將

快速成熟，實際的技術(shù)創(chuàng)新來得更快，短短幾個月DeepSeek-R1就誕生了。這對于教育應(yīng)用

非常關(guān)鍵，可以說教學(xué)過程中最大的場景，最難的問題都依賴理科大模型的能力，所

以

我

們

對R1及其它推理模型的應(yīng)用非?？春?。”網(wǎng)易有道CEO

周楓表示。同時內(nèi)部測試的數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek-R1

在有道K12

測試集上的準(zhǔn)確率高達88%,這

一

亮眼

表現(xiàn)進一步堅定了我們?nèi)鎲⒂迷撃Ｐ偷臎Q心。

a解四網(wǎng)

#png.*-t.

選樹練

手#開年AI新征程，和大家同步一個大消息~今天，有道正式宜布全面擁抱DeepSeek-R1;Al

全科學(xué)習(xí)助手“有道小P”結(jié)合DeepSeek-R1超長思維鏈所提供的思考及分析能力，進一步優(yōu)化了個性化答疑功能，已經(jīng)能夠提供更具

深度、更強準(zhǔn)確性的解題思路，大幅度升級了用戶體驗。*P人iS中

，EA-8不中年主

，用a

干*戶sin出nA科平以,wan心理疾病輔助診療平臺通過多輪測試和論證證明該平臺可

以顯著提升醫(yī)療決策的科學(xué)性、多學(xué)科聯(lián)

合會診的高效性。醫(yī)療行業(yè)推廣面向醫(yī)療系統(tǒng)，推廣心理健康大模型服務(wù)

體系。通過與政府部門、教育機構(gòu)、非政府項目以及企業(yè)合作。Al虛擬心理醫(yī)生研

發(fā)Al

虛擬心理醫(yī)生助理，為婦女

和兒童提供精準(zhǔn)和個性化的心理健康診斷

與治療?？蒲谐晒l(fā)布收集和分析的大量數(shù)據(jù)，闡述Al

技術(shù)診

斷和治療策略的有效性以及心理健康服務(wù)的

最佳實踐和創(chuàng)新方法。心理大模型：解讀認知智渡險境預(yù)期成果2413心理靶點(PsychologicalTargets)1心理靶點是影響個體心理健康和情緒福祉的關(guān)鍵因素。負面因素如壓力、焦慮源，正面因素

如情緒調(diào)節(jié)策略、社會支持網(wǎng)絡(luò)。識別心理靶

點有助于為個體設(shè)計有效的心理健康干預(yù)措施。倦怠靶點(Burnout

Targets)1

倦怠靶點指導(dǎo)致個體在心理和情感層面感到極度疲憊和消耗的特定因素或領(lǐng)域。包括過高的工作壓力、不平衡

的工作生活比例、缺乏社會支持等。共同構(gòu)成了

一種綜合性的AI

心理學(xué)研究框架，用于理解和解決個體的心理健康問題。通過識別心理和倦怠靶點，靶向療愈能夠

提供更為精準(zhǔn)和個性化的靶向療愈(Targeted

Healing)靶向療愈指針對個體特定的心理健康

問題或倦怠靶點提供專門、個性化的

治療方案，旨在通過精準(zhǔn)的干預(yù)措施

促進快速和有效的康復(fù)。靶向療愈在應(yīng)對倦怠靶點

方面發(fā)揮著重要作用心理大模型：解讀認知智渡險境Al

心理學(xué)I情緒理解與社交智能在情緒理解和社交智能方面具備優(yōu)秀的能力，使得DeepSeek

能夠更好地理解和響應(yīng)用戶的情緒狀態(tài)，在心理

咨詢和支持場景中提供更貼心的服務(wù)。開源與社區(qū)支持DeepSeek

的開源策略使得開發(fā)者社區(qū)可以檢查、改進和定制模型，促進技術(shù)的普及和創(chuàng)新，加速模型的迭代和優(yōu)化，使其成本效益高效的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法使得

DeepSeek

在資源利用上更具優(yōu)勢，降低了硬件和能源需求，使得心理行業(yè)的從業(yè)者DeepSeek+

心理：智能輔導(dǎo)深度共情能夠以更低的成本獲取高性能的Al

工具。能夠更迅速地適應(yīng)心理行業(yè)的具體需求。入庫發(fā)貨

銷售服務(wù)AI

智能圖書融合了Al

技術(shù)與傳統(tǒng)閱讀

材料，內(nèi)置了高級的Al功

能，能夠提供互動式的學(xué)

習(xí)體驗。提供自動生成內(nèi)容、個性化推薦和智能

搜索服務(wù)提供沉浸式閱讀和學(xué)習(xí)體驗，開發(fā)智能助手

和語音交互功能，增強用戶互動和便利性處于探索階段，發(fā)展?jié)摿Υ?，面臨技術(shù)研

發(fā)成本高、用戶隱私和版權(quán)保護等新挑戰(zhàn)Al選

題

收稿翻譯三審三校大模型◆自動檢測語法錯誤◆內(nèi)容一致性檢查◆版權(quán)和引用驗證◆敏感內(nèi)容過濾Al出版營銷◆讀者畫像與內(nèi)容偏好分析●自動化營銷海報視頻生成◆生成營銷腳本文案◆智能營銷平臺出版大模型：三審三校獨立操作裝幀設(shè)計

Al輔

助

傳統(tǒng)模式三審

申領(lǐng)書號Al生成內(nèi)容服務(wù)◆Al文字出版物內(nèi)容創(chuàng)作◆AI圖片出版物內(nèi)容創(chuàng)作

◆AI

音像出版物內(nèi)容創(chuàng)作◆AI工具實操培訓(xùn)排版校對

征訂質(zhì)量檢測虛擬作者完全獨立操作的Al虛擬人，不僅

生成內(nèi)容，還能模擬特定的寫作

風(fēng)格和聲音。這些AI作家可以創(chuàng)

作小說、新聞報道、博客文章等，

完全無需人類干預(yù)。Al

智能硬件◆Al智能書籍◆Al人形機器人◆Al出版智能硬件◆Al出版智能產(chǎn)品周邊AI出版虛擬人◆虛擬作者◆互動閱讀體驗◆品牌形象代言◆跨媒介推廣Al出版產(chǎn)品服務(wù)行

業(yè)出片下廠照照想二長文本處理能力強，適配書籍及學(xué)術(shù)出版DeepSeek在自然語言處理方面表現(xiàn)出色，能夠理解和生成

高質(zhì)量的文本。這使得其在內(nèi)容創(chuàng)作、校對、摘要生成等出

版行業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)中具有獨特的優(yōu)勢。中文理解與生成能力領(lǐng)先，適配出版行業(yè)需求DeepSeek

在中文理解和生成上的優(yōu)勢，使其能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)

量的文本創(chuàng)作、更精準(zhǔn)的校對與潤色、智能摘要與編校輔助

等。DeepSeek+

出版：智能創(chuàng)作，高效編審開放性與可控性，適配行業(yè)定制需求DeepSeek

支持本地部署，并具備較強的可控性，適合出版行業(yè)的合規(guī)與個性化需求，可提升出版內(nèi)容安全，減少數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險?！锴鍧嵣a(chǎn)與流程優(yōu)化·

通過分析煤化工生產(chǎn)過程中的各項關(guān)鍵參數(shù)，Al模型優(yōu)

化工藝流程，減少排放，提升產(chǎn)品質(zhì)量，符合《意見》

中“提高用煤效能”和“推動清潔生產(chǎn)”之要求★能耗與成本控制·

對能耗和生產(chǎn)成本進行精準(zhǔn)預(yù)測，幫助企業(yè)優(yōu)化資源配

置，控制成本，助力實現(xiàn)煤炭行業(yè)的集約高效開發(fā)，符

合政策中的“推動節(jié)能降碳”的方向★智能安全管理·

通過大數(shù)據(jù)分析，識別生產(chǎn)過程中的潛在風(fēng)險，提供實

時的安全管理建議，符合“加快煤礦安全智能化”的政

策指引，提升行業(yè)安全水平★環(huán)保排放預(yù)測與治理·

模型預(yù)測生產(chǎn)中的環(huán)保排放指標(biāo)，并提供優(yōu)化方案，確

保企業(yè)符合環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，推動“減污降碳協(xié)同治理”★市場需求預(yù)測·

通過對市場數(shù)據(jù)的智能分析，預(yù)測市場需求和價格走勢，

幫助企業(yè)靈活應(yīng)對市場變化，提升市場競爭力，促進產(chǎn)

業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整原

理

：通過集成物理化學(xué)原理、熱力學(xué)、流體力學(xué)、反應(yīng)

動力學(xué)以及過程工程等多個學(xué)科的知識，對煤轉(zhuǎn)化為化學(xué)

品、燃料和其他高價值產(chǎn)品的復(fù)雜工藝流程進行量化描述

和預(yù)測。目

的

：優(yōu)化煤化工過程的設(shè)計、運行和控制，提高資源利

用效率，減少環(huán)境影響，并促進新技術(shù)的研發(fā)。過程優(yōu)化

設(shè)備故障預(yù)測★新產(chǎn)品研發(fā)與創(chuàng)新·

Al模型加速新產(chǎn)品的研發(fā)與測試，提升創(chuàng)新能力，助力

推動煤炭原料的多元化利用和新材料應(yīng)用，契合政策中

“推動煤基新材料應(yīng)用創(chuàng)新”的要求通過仿真優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)，提

高產(chǎn)品質(zhì)量與收率，助力清

潔生產(chǎn)和能效提升分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，預(yù)測故

障并提前預(yù)警，提升生產(chǎn)安

全性，符合智能化要求煤化工大模型：轉(zhuǎn)型清潔持續(xù)發(fā)展通過分析企業(yè)的能耗數(shù)據(jù)，提

供節(jié)能減排方案，優(yōu)化資源利

用，實現(xiàn)成本控制和環(huán)保目標(biāo)整合上下游數(shù)據(jù)，推動供應(yīng)

鏈智能協(xié)作，提升行業(yè)競爭

力和創(chuàng)新能力能源管理

產(chǎn)業(yè)鏈同DeepSeek+

化工：智能驅(qū)動，安全高效專業(yè)知識建模：行業(yè)專用的智能知識庫煤化工行業(yè)的生產(chǎn)手冊、安全標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)文件通常較長且專業(yè)性強，DeepSeek

在長文本處理上具備較強優(yōu)勢，除此之外，DeepSeek

能更準(zhǔn)

確理解煤化工行業(yè)術(shù)語，深入理解行業(yè)復(fù)雜概念，更適應(yīng)煤化工行業(yè)的復(fù)雜性和高精度需求，助力企業(yè)提升研發(fā)、生產(chǎn)