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“AI+”行动提速!中国人寿持续布局DeepSeek

中国人寿寿险公司开展DeepSeek系列开源大模型私有化部署测试验证，依托自主建设的AI大模型服务平台，实现集成适配。依托“国寿AI助手”“国寿知聊”等前端应用及多家分公司属地化应用，聚焦数据分析、辅助运营、协同办公等场景探索实践。

技术架构升级：四层框架与国产大模型部署泰康在线与腾讯云联合发布的《保险AI智能体应用白皮书》提出“感知-决策-执行-进化”四层技术框架，通过多模态感知、动态决策与持续进化能力，赋能精准营销、风险预警等场景。

金蝶在AI领域的布局和投入，使其在全球AI+软件市场快速增长的背景下，迎来了自己的DeepSeek时刻。金蝶提出将在2030年成为全球领先的企业管理AI公司，并秉持“订阅优先，AI优先”的核心战略。通过AI技术的应用，金蝶正在重塑企业管理，推动运营创新、业务模式创新和管理创新。

国产大模型发展现状：应用加速落地，产业变革初显应用场景持续拓展：大模型正从消费端向工业生产、公共服务等领域渗透。

科普文:DeepSeek开源到底是开源了什么?

1、DeepSeek开源的核心是一套涵盖模型架构、训练方法与应用生态的完整体系，包括模型参数、关键算法及配套工具的全面开放，同时通过技术创新降低AI研发门槛并推动普惠化应用。具体内容如下：开源的核心内容模型架构与参数全开放 DeepSeek-R1基于MIT协议开源，允许自由使用、修改及商用，无需额外授权。

2、开源第四天，DeepSeek开源了DualPipe并行框架、EPLB专家负载均衡技术及Profile - Data性能分析工具集三大核心项目，旨在解决训练效率低下、资源浪费严重及调优复杂度高等问题。

3、DeepSeek开源的FlashMLA是针对NVIDIA Hopper架构GPU优化的高效多头线性注意力（MLA）解码内核，专为处理可变长度序列设计，通过优化KV缓存机制、使用BF16数据格式、借鉴FlashAttention和CUTLASS的优化思路，实现了内存和计算效率的提升。

4、DeepEP：通俗讲解这个AI通信库究竟是什么DeepEP是DeepSeek开源的第二个技术成果，全称为Distributed Expert Parallel Communication Library（分布式专家并行通信库），专为混合专家模型（MOE）和并行专家（EP）架构设计。

5、开源，即开放源代码，是指软件或项目的源代码可以被公众自由获取、使用、修改和分发。在开源项目中，开发者通常会通过公共平台（如GitHub、GitLab等）发布项目的源代码，并允许其他开发者基于这些源代码进行二次开发或贡献代码。DeepSeek的开源状态 DeepSeek作为一个软件项目，已经遵循了开源的原则。

6、DeepSeek的开源性质得到了其官方声明和实际行动的支持，通过多个平台公开了模型权重和代码。同时，也有观点从权重开放性的角度来描述DeepSeek，这可能与模型权重的重要性和潜在影响有关。因此，关于DeepSeek是开源还是开放权重的问题，可能需要根据具体语境和关注点来理解。

免费开源的DeepSeek,为何能在AI界掀起热潮?

DeepSeek在AI界掀起热潮deepseek开源ai，主要因其超强性能、高性价比、技术创新等核心优势deepseek开源ai，同时免费开源策略降低了使用门槛，吸引了广泛关注。 以下从多个维度展开分析：超强性能：数学推理与中文处理能力突出数学推理能力：在权威数学基准测试中，DeepSeek成功率高达78%，超越GPT-4，展现出强大deepseek开源ai的逻辑推理能力。

DeepSeek掀起AI风暴，主要因其以“低门槛、低成本、低消耗”三大特性突破企业AI应用核心障碍，成为企业智能化进程deepseek开源ai的“加速器”，推动AI真正进入企业级应用拐点阶段。

免费开源的独特优势：在竞争激烈的 AI 市场中，DeepSeek 找准定位，采用免费开源策略。与那些性能相当却收费高昂的模型相比，这一特点极具吸引力。众多企业和开发者无需承担高额成本，就能获得强大的 AI 技术支持，因此 DeepSeek 成为deepseek开源ai他们的优先选择。

DeepSeek大模型通过低成本、高性能、开源模式及创新技术路线，以“极致性价比”掀起智能革命，推动全球AI生态重构与产业变革。具体分析如下：低成本训练打破行业神话DeepSeek-R1模型训练成本仅550万美元，不足行业平均成本的1/10，却跻身全球性能前列。

DeepSeek的爆火是中国AI技术崛起与自主创新的重要标志，既展现了技术突破的战略价值，也揭示了全球竞争格局下的机遇与挑战，其意义超越单一企业成功，成为国家科技实力与文明范式升级的缩影。

商业模式创新 在商业模式上，DeepSeek采取了完全开源的策略，这一举措不仅吸引了全球开发者的积极参与，共同构建生态，而且直接威胁到了闭源AI模型的商业化路径。

DeepSeek-R1T-Chimera:当R1的智慧,遇上V3的速度!开源AI新物种驾到!

1、DeepSeek-R1T-Chimera 是由德国 TNG Technology Consulting 团队基于 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3-0324 模型deepseek开源ai，通过创新deepseek开源ai的模型融合方法构建的开源推理模型deepseek开源ai，兼具 R1 的强大推理能力与 V3 的高效输出特性。

2、DeepSeek-R1T-Chimera是由第三方团队TNG融合DeepSeek V3-0324和R1模型创建的非官方模型，兼具R1的深度思考能力与V3的速度优势，推理更严谨且速度更快。

DeepSeek等开源大模型+国产硬件,破局人工智能

1、DeepSeek等开源大模型与国产硬件的结合，通过“软硬协同”模式推动国产AI生态闭环发展，并在全球市场展现出竞争力，成为破局人工智能的关键力量。

2、中国通过开源模式推动AI合作，开启技术普惠与全球共生的新纪元，以DeepSeek为代表的中国开源大模型正重塑全球AI生态格局。

3、硬件协同效应增强：手机、IoT设备等终端通过集成DeepSeek模型，实现本地化AI推理，减少数据传输延迟与隐私风险，进一步扩大AI应用场景覆盖面。

4、国产算力破局机会 DeepSeek证明有限算力可实现强模型能力，短期降低对英伟达高端芯片依赖，推动国产AI芯片（如升腾910B）在推理场景的应用。东吴证券指出，AI投入重心转向推理阶段，国产算力产业链（服务器、芯片、云服务）迎来结构性机会。

5、硬件反优化技术：通过算法优化，使千元级显卡即可流畅运行百亿参数模型，打破「算力依赖」困局。这一策略与OpenAI的「高举高打」模式形成鲜明对比，为技术普惠奠定基础。

6、细分场景突围：边缘计算与汽车电子成破局关键尽管国产芯片在7nm制程、CUDA生态等领域仍存壁垒，但在工业质检、智能安防等细分场景已实现突破。

DeepSeek开源带来的大模型本地化部署浪潮,向量数据库正迎来成长期_百度...

大模型本地化部署浪潮推动向量数据库需求扩张DeepSeek开源降低本地部署成本：DeepSeek-V3训练成本为556万美元，远低于国际同类模型；其API定价仅为OpenAI的1/55至1/420，显著降低企业使用门槛。

计算机行业更新显示企业本地部署大模型将带动国产推理算力及向量数据库需求增长，相关投资机会值得关注。具体分析如下：本地部署大模型成为大型企业及特殊行业首选本地部署因其符合国内企业IT开支习惯及数据安全监管要求，或成为大型企业、特殊行业（如金融、能源、政务、医疗）的首选AI调用方式。

DeepSearcher 是一个旨在实现 Deep Research 功能本地化部署的开源项目，由 Zilliz 推出。该项目结合了 Deep Research 的先进理念与私有数据的敏感性需求，通过集成向量数据库 Milvus，实现了对用户本地存储数据的快速、低延迟的大规模离线搜索。

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