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DeepSeek，作为国产大模型中的佼佼者，凭借其强大的性能和显著的算力优势，正在成为众多单位数字化转型的新宠。它不仅在技术上实现了突破，还以更低的算力消耗和更高的效率，为各行业提供了智能化的解决方案。

然而，当越来越多的单位纷纷接入DeepSeek，甚至不惜重金部署本地满血版时，人们不禁要问：这两种方式到底意味着什么呢？为了解答大家的疑问，智能算法研究中心的黄翰教授提出了自己独到的见解。

1. 对接DeepSeek：简单调用，轻松上手

截至目前，很多单位已经开始接入DeepSeek大模型，甚至购买了本地化部署服务。这其实是一种很常见的大模型调用方式。你可以这样理解：这些单位通过调用DeepSeek的API，将获取到的信息发送给大模型，然后得到通用在线版处理后的结果。

当然，还有一些更简单的对接方式，比如直接将DeepSeek的界面嵌入到公司内部。而像我刚才提到的，通过接口的方式对接到DeepSeek的方式，其实是一种相对技术性比较高的版本，也是最常见的方式，相当于通过在线API调用了DeepSeek。

2. 部署满血版DeepSeek：本地运行，花费不小

接下来，我们聊聊最近大家热议的“满血版DeepSeek部署”。所谓“满血版”是指DeepSeek声称其拥有671B参数量的模型，代表着最强的推理能力。

部署这样的大模型，意味着你需要在本地运行一个如此庞大的模型。那么，这背后需要多大的算力支撑呢？很多企业会告诉你，算力需求巨大，消耗惊人。你可能需要有一个专业的机房来维护，甚至将服务器托管到有条件的单位或机房。这其实已经有点像云服务了，还能不能算本地部署，就不深究了。

具体来说，部署满血版DeepSeek，本质上是下载离线版的开源大模型，并部署到本地服务器。这和下载其他开源大模型、在本地使用的过程差不多。当然，DeepSeek有自己的优势，网上也有很多报道，我前面也提过。但关键在于，本地使用场景是否能充分发挥这些优势，而不是单纯地下载了满血版就万事大吉。

3. 部署DeepSeek后的应用场景：需求驱动，价值导向

部署完满血版DeepSeek后，就会面临第二个问题：我们该如何用好这个大模型？有些学校部署是为了教学应用，有些政府部署是为了政务事业，还有一些事业单位是为了提升业务效率。无论是哪种情况，他们都需要根据具体场景设计开发对应的前端软件，以便充分利用DeepSeek固有的能力特性和性能优势。

然而，真正要在场景中用好大模型，尤其是部署了满血版DeepSeek，就必须想清楚一个关键问题：为什么要用满血版？这是一个非常重要且实际的一个问题。满血版意味着最大程度地消耗本地算力资源，那么，你为什么要用这么多代价？为什么要投入大量的算力和运营成本？你的产出和目标是什么？换句话说，我们在使用任何大模型产品时，都需要思考一个问题：为什么要用？而不是为了用而用。

就像过去，家里一定要有一个彩电和一个冰箱才算是小康家庭，那现在是不是不用DeepSeek就落伍了呢？其实不然。关键还是要看用这个大模型到底能做什么，以及是否真正符合你的需求。

4. 大模型的关键：数据驱动，场景至上

不同的需求，对应的大模型配置也各不相同。换句话说，“满不满血”其实取决于你的具体需要。满血版可能适合庞大参数的推理任务，但如果你的需求没那么复杂，低配的大模型或许已经足够。因此，最关键的因素并不在于大模型的规模或算力，而在于你的数据。

数据如何驱动大模型完成高质量的预训练、微调、强化学习，以及奖励机制的执行，这些才是技术的关键。此外，人性化的前端人机交互设计也不可或缺。在业务层面，对场景的深入理解、需求的精准理解，以及针对应用场景的解决方案设计，才是大模型落地的关键。

简而言之，对接DeepSeek，就像去看了《哪吒2》，是一种初步的接触与体验；而部署满血版的DeepSeek，就像买了某品牌的彩电或者冰箱，但还没想清楚如何使用。

以上就是我对对接DeepSeek和部署满血版DeepSeek的见解。如果大家对这个话题感兴趣，欢迎继续探讨！

总编：黄翰

责任编辑：雷墨鹥兮

文字：黄翰、梁靖欣

图片：梁靖欣

校稿：陈嘉慧

时间：2025年2月24日