火山引擎 DeepSeek 落地實踐分享：企業如何用好推理模型？

教育、設計、代碼生成這三類最適合使用推理模型。

原標題：火山引擎 DeepSeek 落地實踐分享：企業如何用好推理模型？
文章來源：Founder Park
內容字數：16125字

DeepSeek R1：落地應用與未來趨勢

本文總結了Founder Park聯合火山引擎V-Start云創增長加速器及NVIDIA舉辦的圓桌討論，探討DeepSeek R1模型的應用場景、落地方法以及未來發展趨勢。

1. DeepSeek R1的出圈與影響

DeepSeek R1的開源特性、強大的推理能力以及便捷的訪問方式，使其迅速出圈，獲得廣泛關注，并被譽為“家喻戶曉”的AI模型。其開源的優勢，使得開發者能夠方便地進行微調和二次開發，推動了AI技術的發展。

2. 推理模型的落地場景

與傳統大模型相比，DeepSeek R1具備更強的推理能力和思維鏈能力，使其在多個領域展現出顯著優勢。 客服領域是其重要的應用場景，推理模型可以更好地理解用戶意圖，提供更準確和個性化的回復，并提升用戶滿意度。此外，在工具類應用（AI搜索、辦公自動化）、娛樂類應用（陪聊）以及復雜任務場景（金融領域的投研投顧、教育領域的復雜問題解答）中，推理模型也展現出巨大的潛力。

3. 解決大模型幻覺問題

大模型的幻覺問題是其應用中的一大挑戰。解決方法包括：模型微調、外掛知識庫、提示詞優化以及人工審核。通過這些方法，可以有效降低幻覺的發生概率，提高模型的可靠性。

4. 大模型的業務流程改造

企業在選擇大模型改造的業務流程時，應優先考慮中等智力、勞動密集型且重復性高的工作。 通過大模型，企業可以降低人力成本，提高效率，甚至實現以前人力無法完成的任務。 對于非技術人員，企業需要加強培訓，提升其對大模型的認知和應用能力，并培養Prompt Engineer等新興角色。

5. 模型混搭與資源分配

在實際應用中，模型混搭可以提升效率。例如，可以將DeepSeek R1用于復雜推理，再結合其他模型（如豆包）進行結果呈現，以優化響應速度。 在資源分配上，應根據任務的復雜程度選擇合適的模型，并優化模型部署和使用方式，以降低算力消耗。

6. 未來發展趨勢

未來，DeepSeek R1及其類似模型將持續迭代，在智能水平、速度和效率方面不斷提升。 企業需關注模型的快速迭代，并保持對最新技術的敏感度，才能在競爭中保持優勢。 對場景的理解和快速落地將成為企業成功的關鍵。

總而言之，DeepSeek R1的出現為AI應用帶來了新的機遇，也對企業提出了新的挑戰。 企業需要積極探索，結合自身業務場景，充分發揮大模型的優勢，才能在AI時代獲得更大的發展。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。