DeepSeek会成为机圈下一个起点吗？
DeepSeek接入手机厂商的现状
接入情况概述
近期，自华为宣布“小艺智能体”接入DeepSeek-R1后，众多手机厂商如星纪魅族、荣耀等在短时间内宣布接入。目前各手机品牌基于DeepSeek-R1模型提供的功能类似，像“联网搜索”“文案生成”等，多是通过API调用接入，就像是增加一个在线插件。这体现了手机行业不让“人有我无”的默契。
从业者的看好
除了从众效应，还有很多从业者看好DeepSeek。其中一个原因是智能手机与DeepSeek的深度绑定，即完成本地部署。这背后反映出智能手机对端侧部署模型的需求以及端侧模型何时能“好用”的问题。
DeepSeek在手机端侧部署的考量
端侧部署的现状
虽然有公司开始端侧部署验证，但受模型尺寸与手机性能矛盾影响，DeepSeek小尺寸模型端侧表现不佳。例如满血版DeepSeek-R1参数达670B，本地运行需960Gb内存，而1.5B参数版本虽符合手机端使用条件，但精度和幻觉率较满血版大幅下滑。
端侧部署的原因
手机厂商探寻端侧部署有重要原因。从用户隐私保护角度，端侧模型是最优解。云安全公司指出DeepSeek数据库有安全隐患，而端侧部署可减少对云端依赖。此外DeepSeek对模糊意图的理解能力也是手机厂商看重的方面。
小尺寸模型的发展前景
小模型的现状
在参数量较小的模型中，如7-13B级别部分模型已展现不错成效。有工程师基于DeepSeek技术报告做尝试，在小模型上得到较好成果。如果将DeepSeek用于端侧部署，其架构本身在推理成本上有优势。
硬件厂商的顾虑
尽管小模型可能有发展，但硬件厂商不会轻易跟进。以手机厂商为例，如果决定做DeepSeek本地化部署或基于其训练端侧模型，就像在赌未来技术方向。因为适配DeepSeek架构需要做大量开发，硬件厂商需要考虑沉没成本。
手机厂商接入DeepSeek有多种考量，端侧部署虽有优势但面临挑战，小尺寸模型有发展潜力但硬件厂商会谨慎对待。这一系列情况表明DeepSeek在机圈的发展充满机遇与不确定性。
相关问答
手机厂商为什么要接入DeepSeek？
一方面是行业的从众效应，不想出现“人有我无”的情况，另一方面很多从业者看好DeepSeek，且其对模糊意图的理解能力等方面有优势。
DeepSeek小尺寸模型在端侧部署存在哪些问题？
主要是模型尺寸与手机性能矛盾，如5B参数版本精度和幻觉率较满血版大幅下滑，而且端侧可能不是开源模型公司的核心赛道，未来算法优化也不确定。
从用户隐私保护角度，端侧模型有何意义？
端侧模型可减少对云端算力的依赖，避免云端可能存在的数据安全隐患，如DeepSeek数据库被指出有安全隐患时，端侧部署可更好保护用户隐私。
小尺寸模型在当前有什么发展成果？
在7-13B参数量级别的部分模型如智谱GLM4-9B在精度和幻觉控制上有不错成效，还有工程师基于DeepSeek技术报告在小模型上通过强化学习引导得到较好成果。
为什么硬件厂商对DeepSeek本地化部署比较谨慎？
因为这相当于押注未来3-5年技术发展方向，适配DeepSeek架构需要做很重的开发，还需要围绕其做大量生态配套，存在较大的沉没成本。
DeepSeek的推理成本有什么特点？
DeepSeek-V3推理时激活参数占总参数量比例低，如80亿参数模型只需激活4亿参数，其框架可将推理成本控制在理想范围内。
