满血版 DeepSeek-R1 已支持！解答「帷幄」× DeepSeek 5 大疑问

2025 年春季，AI 大模型领域的竞争焦点已从单纯的技术参数比拼，转向场景落地的效率与实用性之争。在这一背景下，DeepSeek 凭借其卓越的数据处理能力、深度学习算法的先进性以及广泛的应用潜力，迅速成为市场关注的焦点。

在这一行业变革的关键时刻，「帷幄」率先启动了DeepSeek-R1 大模型的场景测试和深度集成工作。面对众多客户关于 DeepSeek 相关服务的咨询，我们在此正式宣布：帷幄现已全面支持 DeepSeek-R1 的完整功能版本，并将其深度应用于应用于「帷幄数智空间 WhaleSpaceSight」「帷幄内容营销中心 Whale Harbor」「帷幄绘声WhaleEcho」等核心产品，致力于为客户提供更智能、更高效的解决方案。

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DeepSeek-R1 好用在哪里？

1、复杂推理场景能力升级：DeepSeek-R1 大模型通过强化学习优化多层级推理架构，可以支持更复杂、更有深度的分析，尤其是复杂推理和解析场景。

2、同等分析场景更具性价比：DeepSeek-R1 调用成本对比 GPT-4o 更低，且同等算力下响应分析速度提升 3 倍以上，同等算力消耗下企业可以借助 DeepSeek 实现更高效的数据分析。

3、强大自然语言理解和目标拆解能力：DeepSeek-R1 在目标拆解方面具备领先的优势，用户只需设定目标，即可自动完成目标拆解、指标设定、数据挖掘、分析对比、智能归因等任务拆分，最终输出全面的推理结论。用户亦可对结果进行二次追问、新增/调整分析维度，以实现颗粒更细、路径更优的分析过程，使分析结果更准确贴合业务场景。

4、垂直行业理解赋能企业知识库：内置通用行业知识图谱是 DeepSeek 模型的核心技术之一，尤其在零售、金融、科技等垂直领域提供了强大的业务识别能力，能够更好地理解行业术语、逻辑关系和上下文，从而为企业提供更精准的答案和建议。

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DeepSeek-R1 的使用成本更低吗？部署有什么限制？

1、算力成本更低：相比于同级别的大模型，DeepSeek 的调用成本更低，深度解析能力更强，使用 DeepSeek-R1 从效率提升和成本节约上都更具优势。

2、部署更简单：

• 支持混合云、私有化等部署方式；

• 官方提供了基于 Qwen 和 Lllma 的小参数量蒸馏版本，相较于其他同级大模型整体部署的难度、时间、成本均有所下降；

「帷幄」早在2024年5月已率先支持 DeepSeek ，同时也已有成功的品牌合作案例。

某高端保健品一线业务人员在和顾客沟通过程中，存在信息差和专业领域的知识问题，无法快速精准解答顾客问题，进而影响到顾客的消费体验，对顾客品牌信任度和最终成交数据都存在影响。

在合作过程中，我们先后测试了多个大模型效果，最终选用 DeepSeek ，借助其更精准的分析能力，定位消费者的问题核心，根据客户垂直应用场景，通过定量数据进行训练调优的知识库检索应答，能够更快速理解「非标准」问题，并给出精准回答，降低了业务人员对知识库的使用门槛，帮助业务人员在真实场景中提供优质的服务。

本次对 DeepSeek-R1 大模型的测试和适配，也将迅速应用到品牌实践中去，为企业数字化运营转型提供更供强大的 AI 助力。

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DeepSeek 适用于所有场景吗？有什么局限？

经过「帷幄」专业算法团队的实际场景测试，DeepSeek 并非万能的，暂时无法完美匹配所有的品牌业务场景。

优点方面：

• 通用性较高的业务场景，尤其语言相关的场景（如音视频质检、企业知识库等），使用 DeepSeek 会有非常大的提升。

• 多尺寸的蒸馏模型能够更好的适配各种商业环境，给企业提供了更具性价比的选择。

需要注意的部分：

• 专业性较强的训练场景（如货架陈列检测），DeepSeek 的测试效果与预期还存在一定差距。

• 作为推理模型，DeepSeek 回答问题需要较长时间的推理，因此回答问题的速度相对缓慢。

我们也会持续关注 DeepSeek 的迭代，结合自身的算法测试调优，利用好 DeepSeek 的优势，适配和落地更多业务场景。

帷幄的Model Manager提供了一套完整的品牌模型管理解决方案，旨在赋能品牌技术工程师、运营专家及业务团队，高效管理并应用大模型。通过系统化的模型生命周期管理、性能优化及场景适配，Model Manager 确保大模型能力在品牌商业场景中实现最大化价值，助力企业 AI 化转型与业务增长。

• 开箱即用：预设自研 & 多种热门大模型

• 高效灵活接入：自主接入大模型 API

• 0 门槛上手：预设调优 Agent

• 多样化场景匹配：自主创建 Agent & AI BOT & RAG

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帷幄 ✖️ DeepSeek 如何实现 1 + 1 大于 2 ？

帷幄结合 DeepSeek ，将为品牌提供模型的思考分析链路可视化能力，即结论推导过程完全可见，使用者可根据思考分析链路了解结果是如何推衍产生的，同时也可以参照思考链路进行企业模型的调整，使模型更贴合实际业务。

1、中文场景下音视频质检变革：「帷幄绘声WhaleEcho」在 DeepSeek 的加持下，将对品牌销售赋能的能力再次进行提升。尤其是中文场景中，借助对本地市场和文化的理解的优势，能够更加适配中文企业的自然语言对话场景，帮助品牌进行更深入的客户洞察。

2、企业级品牌知识库升级：「帷幄内容营销中心 Whale Harbor」与 DeepSeek 的结合将给品牌内容营销带来突破性效率升级，帮助品牌人员找到标准内容的「唯一解」。多模态数据处理能力，应用于智能联动检索，通过输入内容关键词/图片，检索关联性内容，呈现完整的内容地图。而 AI 模拟训练，则可通过学习了解品牌服务的客户群体，模拟真实场景对话，分析业务人员的反馈表现，提供针对性培训建议，提升销售技能。

3、端侧大模型准确率提升：「帷幄数智空间 WhaleSpaceSight」将支持 DeepSeek-R1 蒸馏 7B 模型在端侧的适配，应用于 AI 巡检场景，门店标准 AI 事件的监测准确率将有可观提升。

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品牌如何选择适合自己的大模型？

帷幄基于 DeepSeek 模型，提供：

• 使用业务数据对模型进行精细化调优（fine-tuning）和推理强化，使模型具备更强大的视频图片理解力和文字理解力，模型输出也更贴合实际需求，在客流巡检、内容理解与生成等模块的性能大幅提升。

• 结合知识蒸馏（knowledge distillation）技术，让优化过的 DeepSeek 模型更小、更轻量，甚至可以部署在端侧设备上，达成高质量输出与低成本运营的双重目标。

DeepSeek、GPT、Claude、Llama、QWen等，每个模型都有其独特的优势与适用场景，不同模型对商业需求的理解与落地方式也各有侧重。

在复杂的商业环境中，单一模型难以满足品牌多样化的需求。品牌应该选择什么模型，需要根据实际的需求和场景来做分析。

结语

「帷幄」作为一家专注于为品牌提供以 AI 为核心驱动力的企业级销售与营销解决方案的公司，我们凭借对行业的深度洞察与多年沉淀的丰富案例，构建了一套完整的 AI 大模型数据库，并持续通过数据驱动与技术创新，仍在不断学习和升级。

帷幄不仅是技术的创新者，更是品牌落地的智能伙伴。在帮助品牌应用 AI 的过程中，我们始终秉持「量体裁衣」的原则，根据品牌需求个性化差异和大模型应用侧重点不同，为品牌提供最优的模型使用方案，助力品牌在激烈的市场竞争中脱颖而出。

我们相信，随着 AI 技术的不断进步，帷幄将继续深耕垂直领域，充分运用前沿的技术和实践经验，为更多品牌提供智能化、高效化的 AI 解决方案。无论是品牌落地，还是业务升级，帷幄都将成为企业数字化转型的强大助力。

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关于帷幄

「帷幄」专注于助力消费品牌数字化营销运营，成就商业增长。

依托人工智能 (AI)、大规模物联网络 (IoT) 和数据模型 (Data) 等关键技术创新，帷幄为品牌提供数据和人工智能驱动的可执行洞察（Actionable Insights）与业务自动化（Operation Automation），帮助品牌营销运营降本增效，与数亿消费者产生更加深度的连接，从而推动全球品牌在消费者端的数字化进程。

自 2017 年成立以来，帷幄已服务全球超过 1,500 个标杆品牌，覆盖快消零售、服饰珠宝、餐饮轻食、咖啡茶饮、美妆护肤、汽车服务、数码电器、商业地产、新锐品牌等行业，部署门店超 20 万个。

作为全球品牌信赖的领先技术合作伙伴，帷幄帮助消费品牌在快速变化的世界中应对数字化挑战，并获得持续的商业成功。

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