训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到 了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n DeepSeek 模型在 Post-Train 阶段大规模应用了强化学习方法。 R1 使用了冷启动 + 大规模强化学习方法， R1-Zero 版 本模 型使用纯强化学习方 大规模跨节点专家并行（ Expert Parallelism ， EP ）来优化通信开销，尽可能实现负载均衡。 图表： DeepSeek R1 架构图 图表： DeepSeek R1 训练方法 资料来源： DeepSeek ，中泰证券研究所 资料来源：木尧，中泰证券研究所 5 性能： DeepSeek 推理架构优化，可适配银行高并行、高响应的业务场 景 n 以 DeepSeek R1 为代表的优秀开源模型的能力离闭源模型越来越近。行业普遍认为如果开源软件达到闭源 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 OpenAIo1 ，开源使各行业机构能够轻松获取前沿模型能力，

本体、数据、端到端基础模型及场景解决⽅案全栈⾃研。 星海图核⼼产品涵盖星海图 R1 系列（含 R1 基础版、R1 Pro 进阶版）⼈形机器 ⼈，主打“⼈形本体+专业化机械臂+具⾝智能系统”的⼀体化产品形态,可实现精密抓 取、⼯具操作、物料装配等多样化作业，单臂负载与操作精度能满⾜ 3C 电⼦、新零 售、实验室⾃动化等细分场景的实操要求。在智能参数层⾯，R1 系列搭载的具⾝智能 ⼤模型⽀持 20+种⼯业⼯具的⾃主

大面积延误；数家医院的AI辅助诊断工具临时 宕机，非紧急手术被迫延期；某证券交易平台 的实时行情服务停滞，影响高频交易执行。 事故 海量需求与洪峰流量冲击 2025年1月27日，DeepSeek公司发布大模型 R1版本后，用户单日访问量激增至 4900万 次，远超服务器并发承载极限，导致大量用户 无法使用服务。 韧性的本质：故障即常态、恢复即本能 美国软件工程研究所（SEI）提出，系统韧性表现 为对 DC 白皮书 45 44 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 DC1 DC2 消费方A 应用R1 单元分区e01 存储双活 01-32 65-96 33-64 97-128 01-32 65-96 33-64 97-128 存储 存储 同步复制 <100公里 应用R1 存储双活 单元分区e03 负载均衡 消费方B 存储 存储 负载均衡 城市1 康探活实现单元路由和异地人工接管。 33-64 DC3 DC4 负载均衡 负载均衡 应用R1 应用R1 双活 <100公里 01-32 65-96 33-64 97-128 存储 数据库 城市2 存储 存储 DC1 DC2 消费方A 消费方B 负载均衡 负载均衡 应用R1 应用R1 单元分区e01 单元分区e02 单元分区e03 单元分区e04 强一致同步 近地A

ChatGPT 的大语言模型, 视觉模型、多模态模型、专业领域模型等不同类型的模型在工业中都 进行了一定程度的概念验证和应用 [33]. 2025 年, 由中国深度求索公司开源的 DeepSeek R1, DeepSeek V3 大语言模型在自适应建模与零样本学习、数据整合与加工、特征提取与逻辑推理、深层次的模式挖 掘与决策优化等能力方面展现出显著的进步, 使得结合检索增强生成 (retrieval-augmented 开发基于大语言模型的工业大模型, 分为以下 3 个层次, 首先是模型底座层, 其次是公共能力层, 最后是业务应用层 [31,36,37], 整体架构如图 3 所示. 模型底座层采用 DeepSeek R1, DeepSeek V3, Qwen 等大语言模型, 公共能力层提供了处理工业业务所需要具备的多模态能力, 包括时序数据能力、图像 数据能力、文本数据能力. 在业务应用层, 需要结合具体业务场景开发智能体 (如阿里 巴巴) 提供的按 Token 计费的 LLM API, 也可选择在企业内部本地部署开源或商用模型, 保障数据隐 私安全. 以下详细列举了可以本地化部署的开源大语言模型, 如 DeepSeek R1, DeepSeek V3, Qwen 等. ChatGLM-6B (清华大学 KEG 实验室) [38]: ChatGLM-6B 是由清华大学知识工程实验室推出的 开源大语言模型, 拥有 60 亿参数

2015-01-01~2019-01-01 2015年底：Starship Technologies推出第一台配送机器人; 2016年7月：开始送货服务试点; 2018年1月：Nuro.ai推出第一代送货机器 人R1，12月投入试点; 2019年：亚马逊Scout、联邦快递Roxo项目启动。 海外企业主导技术突破，产品初步商业化试点。 规模化发展期 2020-01-01~2022-01-01 4 智能物流车行业产业链上游为核心零部件供应环节

难问题，求解较为困难， 需要利用拉格朗日对偶的方法将第二阶段模型的 内层转化为一个确定性的凸半定规划问题，然后 再与外层结合，得到实时阶段问题的决策值： min { } Q1 t  q1 t  r1 t  η1 t  Q2 t  q2 t  r2 t  η2 t ∑ t = 1 T (rt + ηt ) rt ≥ Ft - Pun t ΤQt Pun t -

价格安全性 价目表 价格公式 最低限价 折扣 应计返利 买赠促销 条款升级 运费 附加费 价格应用规则 在设置基础价格时，通过选择的渠 道 来区分价格类型，如高 / 低开 （ R1 国产、 R2 进口、 R3 自营、 R4 高开代理、 R5 低开代理、 R6 普 药） ** 案例 ** 交流使用 69 灵活的 销售政策管理： 返利管理  返利管理，对于加强公司与各级经销商之间的

保策略选择合适的交易策 略、交易组合。 2.2.3 AI智能中枢层：AI 算法驱动的决策能力升级 外汇风险管理系统以AI为驱动，构建起多层协同架构。首先，模型及算力层以 DeepSeek—R1为推理引擎，结合LSTM算法处理金融数据，依托分布式云架构实现高频 数据处理与安全隔离，形成数据与策略反馈闭环。其次，智能体Agent层通过RAG检索 企业知识库并微调模型，各Agent分工完成外汇业务流程，配合权限代理网关保障交易

可将查询情况打印成各种表格，如：情况总表 巡更事件表、巡更遗漏表等。 D4 r a In oGrote□ ot 出 7 题 概 平 a u UJ 6l tt 17 11 r1 - 吧下二 R 4 四 R 9 6 度 W l o rc n d 60 5Ina! P n 0 秀 门禁系统 门禁系统采用标准通讯接口建立与 InteBASE 通讯。

也对大模型各阶段的训练语料提出 全新要求。 1942 1956 2022 2025 模拟人脑 神经元素 达特茅斯 会议 chatGPT 发布 openAI O3 发布 Deepseek R1 发布 图 2 大模型技术发展演进阶段 09 公开数 2c 现象级应 首先，对多模态关联的复杂语料需求日益迫切。针对 大模型语料质量，传统纯文本数据已经无法支撑多 模态与具身大模型联合建模的需求。业界实践表