李開復力推DeepSeek！零一萬物發布模型一體機，搭載華為GPU，自家產品也全線替換了
“AI創業要回歸商業本質”
第一家全面擁抱DeepSeek的“六小虎”，出現了！
不賣關子，它就是李開復親任CEO的零一萬物。
今日正式上線萬智企業大模型一站式平臺，宣布提供企業級DeepSeek部署定制解決方案。
而早在今年2月11日，零一萬物官宣在自家海外AI應用PopAi中接入DeepSeek-R1，一舉成為六小虎中首家接入DeepSeek模型的公司。
其中不止有DeepSeek-R1/V3，還包括通義千問開源推理模型QwQ-32B，以及零一萬物自家的Yi-Lighting模型（四個模型中速度最快、價格最低）。
目前萬智平臺主打開箱即用，可以通過零一萬物官網體驗。
企業如何用DeepSeek
整體而言，零一萬物的此次上新核心在于解決：
如何讓B端企業快速用上DeepSeek？以及如何結合自身特點用好DeepSeek？
今年以來，DeepSeek沖擊之下，輕量化模型以高性價比降低了AI應用落地的門檻。
但是，在從通用大模型到企業實際落地應用的過程中，部署、微調、應用搭建等能力的缺失成為關鍵瓶頸。
對此，零一萬物給出了最新解法——企業DeepSeek落地“三步走”：
- 第一步：推出一體機部署方案，預裝華為昇騰等高性能GPU，內置DeepSeek全系列模型；
- 第二步：提供各類集成好的API應用，同時允許企業自己創建、修改、刪除應用；
- 第三步：支持行業定制，企業上傳自家知識庫，供APP、Fine-Tune使用。
按照官方介紹，通過使用萬智企業大模型一站式平臺，企業能夠實現以下目標：
具體實操玩法，舉例演示如下：
DeepSeek+聯網搜索
以零一萬物自家的搜索產品PopAi為例，企業用上DeepSeek之后，搜索的準確性能夠得到提升。
比如聯網搜索能力演示：
蜜雪冰城為什么會出現在今年的315？
可以看到，通過調用推理模型DeepSeek-R1+聯網搜索，答案正確指出了“使用隔夜檸檬”這個原因，而且還提到了被曝光的門店。
據零一萬物介紹，借用DeepSeek+聯網搜索，PopAi的搜索準確性得分88%，校正大模型幻覺的能力優于以搜索性能強著稱的Gemini (73%)、Perplexity (73%)、ChatGPT Search (64%)。
DeepSeek+知識庫+深度研究
其次，企業還可以在自己的知識庫中用上DeepSeek。
通過使用零一萬物提供的RAG架構，企業的結構化和非結構化數據都能無縫接入。
比如員工可以用來查詢企業內部資料：
或者生成基于內部資料的專業報告：
DeepSeek+智能體Agent
此外，企業還能基于自身業務場景，通過簡單的點擊、拖拽等操作一鍵生成企業級Agent。
而且針對各自工作流中的核心環節，零一萬物還提供企業專屬Agent定制服務。
與此同時，除了在自家應用中直接部署DeepSeek模型，該平臺也支持監督微調。
眾所周知，作為通用模型，DeepSeek-R1本身并不支持Function Call（工具調用），JSON Output（JSON格式的字符串輸出）。
而現在，企業可以基于自身企業數據庫對DeepSeek-R1進行模型微調，使之符合垂直領域的業務需求。
綜合來看，零一萬物為企業提供了兩套方案：
- 入門級方案：一體機本地部署+解決方案控制臺（如知識庫、網絡、行業數據等）+行業應用創建
- 進階級方案：超大規模算力管理+數據資產及安全管理+行業模型訓練/精調+行業應用平臺
據零一萬物介紹，對大多數中小企業來說，入門級方案已經足矣，而進階方案則代表了未來的發展方向。
李開復：2025，中國AI-First應用崛起之年
這次發布會上，不僅只有零一萬物的最新產品，CEO李開復也分享了其最新思考。
當中最重要的觀察是：2025是AI-First應用爆發年，也是大模型商業化的大考年。
實際上，這個判斷他之前就已經明確分享過。在之前一篇專訪中，能窺見其更完整的邏輯——
在技術領域的競爭中，中國已經具備世界頂尖工程能力和落地能力，明顯超過美國的一個方向是構建APP，構建滿足用戶需求、創造經濟價值的應用程序。
我們現在正處于這樣一個階段：無論是中國的還是美國的大語言模型，模型性能都非常優秀，而且成本很低，尤其是中國的大語言模型，成本更為低廉。這使得那些聰明的APP開發者可以將精力集中在如何構建人工智能APP上，而無需自身成為人工智能專家。我認為現在在中國，AI-First 應用百花齊放的土壤已經具備，那些在移動互聯網時代就具備優秀APP開發能力的人，如今已經擁有了大展身手的舞臺。
我期待2025年能成為中國AI-First應用真正崛起并躋身世界頂尖陣營的一年。
而現在，零一萬物為實現這個目標打響了第一槍。
另外，全面擁抱DeepSeek也不意味著零一萬物放棄自研大模型，據稱零一萬物只是不會再對萬億以上參數規模的超大規模大模型預訓練，但還是會繼續做輕量化模型。
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