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 generation 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. 3.1 模型底座层 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, 于 2023 年

理论成本利润率极高，成本还有优化空间。通过优化， 能够在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。 晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。以 2025 年 2 月 27-28 日数据为例， DeepSeek V3 和 R1 推 理服务占用节点总和， 峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU ）。假定 GPU 租赁成本为 2 美金 / 小时，总成本为

某量化私募的风控系统经历三次重大升级： 1. V1 版：基于 VaR 的静态阈值 2. V2 版：引入强化学习的动态止损 3. V3 版：融合市场微观结构异常检测 升级后，在 2022 年 9 月英镑闪崩事件中，系统提前 17 秒触发 熔断机制，避免 230 万美元的潜在损失。压力测试表明，V3 版 ” ” 对 肥尾 风险的识别准确率比 V1 版提高 62%。 这些案例证明，成功的 AI 量化交易方案需要：持续监控模型

智能语音讲解公共服务应用基于 DeepSeek 大模型方案，旨在 通过先进的多模态交互技术，为博物馆、景区、交通枢纽等公共场 所提供高自然度、低延迟的智能语音服务。该方案以 DeepSeek- V3 大语言模型为核心引擎，结合语音合成（TTS）、语音识别 （ASR）及知识图谱技术，构建端到端的智能化讲解系统。系统部 署采用混合云架构，支持每秒千级并发请求，平均响应时间控制在 800 毫秒以内，确保高峰时段的稳定性。 | >20% 需 复盘 | 会话日志分析 | 第二阶段（第 3-4 个月）将扩展至 8 个场所，重点测试多模态 协同能力。部署支持语音+屏幕交互的升级终端，利用 DeepSeek- V3 模型实现： - 实时语音转文字并高亮关键信息 - 服务流程可视化 追踪 - 紧急问题自动转人工的熔断机制 技术团队需每 48 小时更新 知识库，确保政策法规类问答的更新时效性控制在

包含鉴权方式（OAuth2.0）、速率限制（每分钟 300 请求）、错 误代码表及实时对话接口示例 2. CRM 插件开发工具包(SDK) https://sdk.deepseek.com/crm/v3 提供 Java/Python/Go 三种语言的 SDK，内含以下预构建模 块： o 客户意图分析模块 o 工单自动分类器 o 对话质量评估组件 3. 数据安全合规白皮书 https://compliance

1 台 3 接入交换机 ① 固化千兆电接口≥8 个，千兆光接口≥2 个。 ② 交换容量≥192Gbps,包转发率 ≥18Mpps。 ③MAC 地址表大小≥8K。④ SNMPv1/v2/ v3。 8 台 (八)机房系统 市本级智慧监管建设项目清单 序 号 名称 规格及参数 数 量 单 位 1 机柜 1、符合 ANSI/EIA RS-310-D、IEC297-

工作电压（v）220v 非编工作站 DELL T3620 原装机，能效高达 85%的 290W NTPM 机箱 (Thunderbolt Ready)； 英特尔至强处理器 E3-1241 v3 (四核 HT, 3.50GHz Turbo, 8MB)； 32GB (4x8GB) 1600MHz DDR3 ECC UDIMM； 2TB 3.5 英寸 Serial ATA (7,200 Rpm)