火山引擎 DeepSeek 落地实践分享：企业如何用好推理模型？

教育、设计、代码生成这三类最适合使用推理模型。

原标题：火山引擎 DeepSeek 落地实践分享：企业如何用好推理模型？
文章来源：Founder Park
内容字数：16125字

DeepSeek R1：落地应用与未来趋势

本文总结了Founder Park联合火山引擎V-Start云创增长加速器及NVIDIA举办的圆桌讨论，探讨DeepSeek R1模型的应用场景、落地方法以及未来发展趋势。

1. DeepSeek R1的出圈与影响

DeepSeek R1的开源特性、强大的推理能力以及便捷的访问方式，使其迅速出圈，获得广泛关注，并被誉为“家喻户晓”的AI模型。其开源的优势，使得开发者能够方便地进行微调和二次开发，推动了AI技术的发展。

2. 推理模型的落地场景

与传统大模型相比，DeepSeek R1具备更强的推理能力和思维链能力，使其在多个领域展现出显著优势。 客服领域是其重要的应用场景，推理模型可以更好地理解用户意图，提供更准确和个性化的回复，并提升用户满意度。此外，在工具类应用（AI搜索、办公自动化）、娱乐类应用（陪聊）以及复杂任务场景（金融领域的投研投顾、教育领域的复杂问题解答）中，推理模型也展现出巨大的潜力。

3. 解决大模型幻觉问题

大模型的幻觉问题是其应用中的一大挑战。解决方法包括：模型微调、外挂知识库、提示词优化以及人工审核。通过这些方法，可以有效降低幻觉的发生概率，提高模型的可靠性。

4. 大模型的业务流程改造

企业在选择大模型改造的业务流程时，应优先考虑中等智力、劳动密集型且重复性高的工作。 通过大模型，企业可以降低人力成本，提高效率，甚至实现以前人力无法完成的任务。 对于非技术人员，企业需要加强培训，提升其对大模型的认知和应用能力，并培养Prompt Engineer等新兴角色。

5. 模型混搭与资源分配

在实际应用中，模型混搭可以提升效率。例如，可以将DeepSeek R1用于复杂推理，再结合其他模型（如豆包）进行结果呈现，以优化响应速度。 在资源分配上，应根据任务的复杂程度选择合适的模型，并优化模型部署和使用方式，以降低算力消耗。

6. 未来发展趋势

未来，DeepSeek R1及其类似模型将持续迭代，在智能水平、速度和效率方面不断提升。 企业需关注模型的快速迭代，并保持对最新技术的敏感度，才能在竞争中保持优势。 对场景的理解和快速落地将成为企业成功的关键。

总而言之，DeepSeek R1的出现为AI应用带来了新的机遇，也对企业提出了新的挑战。 企业需要积极探索，结合自身业务场景，充分发挥大模型的优势，才能在AI时代获得更大的发展。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。