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Q1：如何看待DeepSeek發布后一兩周迎來爆火？

吳昊宇：

最近一周大家都很關注DeepSeek，他們把這周定為“開源周”，每天發布一個重磅炸彈，都是提升模型推理效率的代碼庫，這對大模型領域特別重要。前幾天社媒都在討論大模型廠商是不是虧本，有人算過按1000億token處理量，廠商每月要虧四個億。但DeepSeek開源這些工具后，大家發現其實是有盈利可能的，這些開源庫極大地提高了推理效率，相當于給爭論畫了句號：用好算力，確實是未來方向。

Q2：作為首批接入DeepSeek的企業，明略科技接入R1背后經歷了哪些具體過程？做了哪些工作和考量？

吳昊宇：

DeepSeek-R1發布后，我們在第一時間就啟動了R1接入工作。

第一個關鍵是在流量最高峰、最擁堵的階段，面向企業用戶開放了滿血版R1。即使在公有API或在公共服務波動期間，我們依然保障了客戶的流暢使用體驗。

第二個關鍵是應用場景問題，只接對話模型對企業服務是遠遠不夠的。很多企業客戶現在會主動向我們咨詢：能不能把知識庫也接入這類推理模型來優化結果，甚至數據分析服務？客戶也在追問：接入R1之后分析會不會更準？

不過雖然R1效果好，但它依然存在幻覺問題，響應速度也有波動。還有個重要考量是：如何用適合的方式展示大模型的推理過程。從年前到整個二月份，我們基本沒休息，一直在做三件事：測試不同場景、調整參數、篩選能落地的業務場景。

Q3：從緊急接入到后續優化階段，我們既要處理用戶反饋又要解決內部問題，很多開發者調侃“接入R1比訓練R1還刺激”。咱們當時的應急機制具體怎么運作的？

吳昊宇：

明略科技有明確的團隊分工，算法團隊專門攻堅模型研究和接入，各業務線的場景組負責各自agent的調優，大模型網關層作為流量入口則由專人統一管理，包括模型接入、客戶權限分配、余額預警這些瑣碎但重要的事都得盯住。

不過接入只是剛開始，R1作為推理模型有個特殊點：它返回的“reasoning”字段會暴露思考過程。這和之前對接的其他模型完全不同，以前都是直接給結果，模型的響應速度比較快；推理模型的推理過程比較耗時間，需要在功能設計上，合理的展示推理過程，減少用戶焦慮感。各個業務模塊為了兼容這個特性都得重新測試，像知識庫這種需要穩定輸出的場景，突然多出個會犯錯的“大腦活動記錄”，產品設計和技術適配都得從頭摸索，這是從底層邏輯到上層應用的全新考驗。

Q4：有沒有遇到過讓你們特別意外的客戶反饋指標？或者說哪些客戶痛點需求倒逼咱們做了關鍵優化？

吳昊宇：

以明略科技推出的企業級一站式大模型Copilot“小明助理”舉例，這個工具在明略內部已經全員使用了。DeepSeek R1上線后我們分析了數據，發現兩個有意思的現象：

第一是模型選擇權重顛覆認知，R1上線不到一周就沖到模型使用量榜首，顛覆了原本默認效果最好的主流模型；

第二是對話黏性暴增，和其他模型平均聊2輪就結束，用戶跟R1的平均對話輪數直接漲了98%。一些企業客戶的分析師告訴我們：“答案對不對不重要，我看它推理的過程就像有個高手在旁邊拆解解題思路”，比如做客戶場景分析、用戶分析等，反而幫分析師打開了新視角。

Q5：企業接入DeepSeek-R1這類推理模型的“最后一公里”會遇到哪些挑戰？特別是IT基礎設施與業務流程的無縫集成層面。

吳昊宇：

先說現實問題，私有化部署成本。對很多企業來說，這筆預算是道硬門檻，所以我們常建議他們先通過API接入服務，等業務跑順了再考慮私有化。另外一個問題是適配性。企業里那些陳年老系統既找不到供應商改造，又不能推倒重來。

在這種情況下，Copilot模式是更適合企業落地AI的。基于“on the same page”理念，小明助理以瀏覽器插件形式為主，用戶通過操作小明助理，完成從A系統抓取表格、B系統截取界面、C系統提取文本信息，最后生成分析報告的路徑，能夠解決原本舊系統的通路問題。

場景選擇要兼顧兩頭，既要滿足領導層用上AI的要求，又要讓員工真實感受到AI好用，愿意去用。比如做行業研究，研究員原先要手動翻幾十個網頁、寫摘要、做總結才能出報告，現在 OpenAI 推出了深度搜索的功能，可以用大模型解決海量數據收集和復雜分析的問題，這種方式解決了原來的難題，大家愿意用起來。

我們的經驗是：先解決企業的業務現存痛點，再找到能夠真正解放員工重復性工作的場景，這樣作為切入點去落地AI，才能看到進步，企業才會有動力繼續往下持續推進。落地AI是一件很重要的事情，企業要看到效果才行。

受訪專家｜