R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek 部署方案 DeepSeek 全系大语言模型支持服务部署 并行解码 模型量化 并行优化 Sampling 及 batch 优 化 CPU 及 传 统 GPU 算 R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek 精调方案 DeepSeek 全系大语言模型支持 SFT • 全流程训推工具链，注重实战灵活性、扩展性 • 内置 Angel 加速能力，切实提升训推效率 •

型可预测下一季度应收账款周转率偏离阈值概率，输出如下关 键指标： 预测指标 基准值 波动区间 风险概率 建议审计频率 存货周转率 5.2 ±0.8 68% 季度专项审计 销售费用占比 12% +1.5%/- 0.7% 82% 月度抽样检查 关联交易金额占比 8% ±2% 45% 年度常规审计 2. 决策树驱动的应对方案生成 当检测到关键指标异常时，系统自动触发决策逻辑树，输出可 操作 千万级关系数据查询<1 秒 GraphQL 工作流自动化 Camunda+Docx4j 并发流程实例>100 个 XML Schema 智能问答 BERT+FAISS 索引 问答响应时间<1.5 秒 WebSocket 开发阶段需特别注意三个技术要点：第一，审计数据的敏感性 要求所有模块必须实现数据传输加密和静态数据脱敏；第二，会计 政策变更等业务变化需通过配置化方式应对，避免硬编码；第三， 1. 线上推理时记录模型不确定案例（置信度<85%） 2. 审计专家每周复核 10%的边界案例并标注 3. 每月执行增量训练，更新版本需通过： - 测试集准确率提升≥2% - 误报率下降≥1.5% - 推理速度波动<5% 性能监控指标包括： - 关键字段识别准确率（目标≥92%） - 多表关联分析耗时（目标<3 秒/百万行） - 规则冲突检出率（目标覆盖 95%以上） 版本控制

(Chain of Thought, CoT) QwQ 由通义千问 开发， QwQ 能通 过思考与疑问解 决 一些复杂的问 题。 HIMl DeepSeek-R1 与 Kimi1.5 都采用 RL 来 进 行推理能力的增强 Gemini 2.0 Flash Thinking 经过训 练后，可以生成模 型在回答问题时 经历的思考过程。 推理大模型 ：通过测试时拓展（ 大宗商品交易行情 15 亿 + 政策 590 万 + 资讯 4000 万 + 招投标 14 亿 + 论文 1.2 亿 + 书籍 291 万 百科 410 万 数据描述 数量 专利 1.5 亿 + 数据描述 数量 企业库 1.9 亿 + 数据描述 数量 行业舆情 1.3 亿 + 数据来源： 数据来源： 数据来源： 海量数据资源 风险信息 200 万 + 通用产业数据

79.8 97.3 71.5 65.9 2029 DeepSeek-V3 39.2 90.2 59.1 36.2 1134 模型 架构 参数量 激活参数 R1的15亿蒸馏版 稠密 1.5B 1.5B R1的70亿蒸馏版 稠密 7B 7B R1的140亿蒸馏版 稠密 14B 14B R1的320亿蒸馏版 稠密 32B 32B R1的80亿蒸馏版 稠密 8B 8B R1的700亿的蒸馏版

92%（基于实测数据）。 2. 动态响应生成 模型根据知识库中的产品资料、政策文档和历史工单，生成结 构化回复。对于简单咨询（如营业时间查询），直接返回答 案；复杂问题则提供分步骤解决方案。典型响应时间控制在 1.5 秒内，较传统规则引擎提速 300%。 问题类型 传统规则引擎响应准确 率 DeepSeek 模型响应准 确率 平均处理时长缩 减 产品咨询 68% 89% 42% 故障报修 55% ["urgent", "vip"] } } } 性能指标要求 指标 目标值 监控方式 平均响应时间 ≤800ms Prometheus+Grafa na 99 分位延迟 ≤1.5s 分布式链路追踪 吞吐量 2000 TPS 压力测试报告 错误率 <0.1% ELK 日志分析 异常处理机制 1. 服务端返回标准错误码体系： - 4xx 级错误由客户端重试解决（如 文本 输入自动补全 - 语音输入转文字（集成 ASR 服务） - 截图识别（调 用 OCR 接口） 3. “ ” 消息发送后，系统立即返回 思考中 状态提示， 响应时间控制在 1.5 秒内 多模态支持 设计可扩展的内容渲染引擎，动态解析 AI 返回的结构化数据： 性能与容错机制 建立双通道通信保障： - 主通道：WebSocket 长连接，用于实时对 话（心跳检测间隔

80%+；依据 1000+质量标准，质量巡检物料+施工任务 472 条；整体验收整 改周期较计划提升 8 天；实现质量问题“0”返工；进度管理可控化方面，通过工厂预制、 AI 智能寻优，缩短工期 1.5 月，实现工期缩减 20%；造价管控网络化方面，进度关联造价， 造价提效 80%；施工管理绿色化方面，数字化手段消除返工优化工期，提升整体 10%工期； 激光点云扫描，BIM 半自动建模，消除 120 AI 信创能力，为该证券公司扩大行业影响力打下坚实基础。 Z 证券计划实现在华为昇腾服务器上运行推理服务，适配大模型如 Llama2/3、Deepseek 系列、chatglm3/4、qwen1.5 系列等，其中部分模型使用了量化技术；增加部分新模型；小 模型适配涉及通用 embedding 和 rerank 模型；交付的模型精度标准需达到 A800 的平均水 平。 华为服务团队基于 AI

以下是一个简要的数据对比，展示了 DeepSeek 与传统量化模 型在预测准确性和执行效率上的优势： 指标 传统量化模型 DeepSeek 模 型 预测准确率（%） 72 89 数据处理速度 （GB/s） 1.5 4.8 策略调整时间（ms） 120 50 从表中可以看出，DeepSeek 在各项关键指标上均显著优于传 统方法，这进一步验证了其在量化交易中的实际价值。通过引入 DeepSeek，投资 、私募基 金以及个人投资者开始涉足这一领域。特别是在中国等新兴市场， 量化交易的渗透率正在快速提升。根据中国证券投资基金业协会的 数据，截至 2023 年，中国量化私募基金的管理规模已突破 1.5 万 亿元人民币，占整个私募基金市场的比例超过 15%。 量化交易的核心优势在于其能够通过数据驱动的策略减少人为 情绪干扰，提高交易效率和准确性。当前主流量化交易策略包括：  统计套利：通 DeepSeek 的敏感性分析工 具，调整关键参数如止损线、止盈线和持仓周期，观察策略表现的 变化。例如，将止损线从 5%调整为 3%后，策略的最大回撤降低了 2 个百分点，但年化收益率也相应下降了 1.5%。通过这种精细化的 参数调优，我们可以在风险与收益之间找到最佳平衡点。 最后，通过 DeepSeek 的蒙特卡洛模拟功能，我们对策略进行 稳定性测试。模拟结果显示，策略在 95%的置信水平下，年化收益

消耗价目表 资料来源：OpenAI，海通证券研究所 在实际测试中，使用搭载 GPT4 的智能体模型查找新闻并进行总结梳理。这部分的 单次消耗是 42000 个 tokens，成本是 1.5 美元。在实际应用中，假设一天需要统计的股 票新闻大约有 120 家公司，则成本为 35.8 美元，按照汇率 1 : 7.14 折合人民币 255.5 元。而且智能体并不是完美的，在运行过程中出现幻觉或错误循环也是常事。例如智能 写作或打造一个文字冒险游戏等。用户不仅可以与单个智能体进行交流，还可以创建包 含多智能体的群聊，这些智能体可以互相交谈且用户也能参与其中。 2023 年 3 月，Character.AI 完成了一笔 1.5 亿美元的融资，估值达到 10 亿美元， 由 a16z 领投。公司的创始人 Noam Shazeer 曾是谷歌首席软件工程师，也是 Transformer 论文的作者之一。公司将这笔融资用于拓展模型的计算能力并提高其回答

)为标准差。通过设定阈值（如 Z-score 的绝 对值大于 3），可以将超出该范围的数据点视为异常值。另一种方 法是基于箱线图（Boxplot），通过四分位数范围（IQR）来识别 异常值，即超出 1.5 倍 IQR 的数据点被视为异常值。 对于数据集中的异常值，处理方式通常包括以下几种： - 删除 异常值：如果异常值是由于明显的错误（如数据录入错误）而产生 的，且数量较少，可以直接删除这些异常值。 力，通过数据并行或模型并行的方式加速训练过程。 以下是模型压缩与加速技术的性能对比表： 技术 压缩率 速度提升 性能损失 剪枝 2-10x 1.5-3x 0.5-2% 量化 4-8x 2-4x 1-3% 知识蒸馏 2-5x 1.5-2x 1-2% 轻量级架 构 3-6x 2-3x 0.5-1.5% 在实际应用中，通常需要根据具体的场景和需求，结合多种技 术来达到最佳的压缩与加速效果。例如，可以先通过剪枝和量化来

在此之 后, 具有优秀泛化能力与丰富常识的基础模型在计 算机视觉、自然语言处理等领域都展现出令人瞩目 的效果. GPT-4[5]、LLaMA[6]、LLaMA2[7]、Gemini[8]、 Gemini1.5[9] 等大语言模型能与人类进行流畅的对 话, 进行推理任务, 甚至进行诗歌和故事的创作; BLIP (Bootstrapping language-image pre-train- ing)[10 2312.11805, 2024. 8 Georgiev P, Lei V I, Burnell R, Bai L B, Gulati A, Tanzer G, et al. Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context. arXiv preprint arXiv: 2403