一、前言
在当今数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着商业和社会的方方面面。最近爆火的DeepSeek-R1系列模型，以其强大的推理能力和在中文的推理、代码和数学任务高效的性能得到了全球用户的热议。该模型不仅在多项专业测评中超越Llama3.1、GPT-4o-Mini等主流模型，其数学和编程能力更是直逼OpenAI的顶尖推理模型o1，甚至表现更优。
此事件还导致英伟达市值一周内蒸发高达5520亿美元，引发硅谷巨头们的恐慌和华尔街的焦虑。华尔街分析师尖锐质疑微软、Meta等巨头每年数百亿美元的AI基础设施投资是否已沦为沉没成本，而英伟达虽表面称赞其为“AI进步的典范”，却不得不直面“削弱芯片需求”的灵魂拷问。
然而，随着用户数量的激增，DeepSeek近期总是提示繁忙，在对话一两次后即被限制，我也是深受苦恼。今天在网上搜索时，偶然发现一款高性能GPU智算平台，已经部署好了DeepSeek-R1系列模型，这里给大家带来一期测评与实践！
二、星海智算+DeepSeek的差异化价值
2.1、DeepSeek与国外模型对比
DeepSeek-R1 作为国内自研的大语言模型，在技术架构、任务性能及工程实践层面展现出显著竞争力。从模型架构角度分析，该模型采用的混合专家（MoE）系统通过动态激活专家模块的机制，有效实现了参数利用效率的突破。在 6710 亿参数规模下，仅需激活 37B 参数即可完成推理任务，较传统模型降低 83% 的计算能耗。
而在核心能力表现方面，第三方基准测试数据显示，该模型在中文 NLP 任务中的语义理解精度达到行业领先水平，在代码生成、实时决策、思维链长思考等方面也优于国外模型。
技术前瞻性方面，其 MLA（多头潜注意力）机制通过潜向量动态调整注意力分布，在降低 KV 缓存占用的同时保持语义连贯性，长链式推理框架通过逻辑步骤拆解与奖励优化机制，已观察到模型自主产生的回溯推理与多路径求解行为，这为复杂决策场景的应用奠定了基础，而该模型的开源战略构建了完整的开发者生态。
在架构设计、任务表现、资源效率、应用场景和创新能力等多个维度上都展现出了强大的技术竞争力，整体表现非常出色。
2.2、星海智算 GPU 算力平台的差异化价值
与此同时，星海智算平台于大年初三快速上线了DeepSeek-R1系列模型，现在已经在镜像市场上架了包括了DeepSeek R1 1.5B-8B、14B、32B、70B等系列模型。
星海智算-GPU算力云平台自成立以来，一直通过全栈资源适配与精细化成本管理，构建了面向开发者的高效算力生态。硬件层面，其支持 NVIDIA RTX 4090、3090、P40、A100、V100 等多种显卡型号，覆盖 Windows/Linux 双系统，满足从轻量级推理到千亿参数训练的全场景需求。成本管理上，平台首创按秒计费模式，结合新用户赠券、充值返券等激励机制，显著降低企业试错成本。
另外，其镜像市场集成 PyTorch、TensorFlow 等主流框架，并内置 基于DeepSeek-R1 模型的RAG框架，可将私有知识库构建周期缩短至小时级。
下面我们在星海智算平台上，体验一下DeepSeek！
三、星海智算+DeepSeek实践流程
首先，访问星海智算平台的注册页面：星海智算-GPU算力云平台，完成账号注册并登录。
其次，进入平台控制台，点击GPU实例，创建新的实例：
在实例配置页面，选择适合的GPU型号，如RTX 4090D/24GB，确保有足够的显存来运行DeepSeek-R1 70B模型。然后在镜像市场中，找到已经预装好的DeepSeek-R1 70B镜像。点击“选择”后，系统会自动加载该镜像，并准备好运行环境。
确认配置无误后，点击“创建”按钮，系统将自动启动GPU实例，并加载DeepSeek-R1 70B模型。启动完成后，点击平台本身提供的“应用服务”按钮进入实例。
然后注册管理员账号，就可以开始使用DeepSeek-R1模型进行推理了！
在实践流程中，首先向DeepSeek输入了一道数学应用题，可以看到其不仅能够快速理解题目的含义，结合实际问题背景，给出合理的解释，还能准确地给出详细的解答步骤。
接下来，我们测试一下其在代码编写方面的辅助能力，可以看到其在写出代码的同时，解释了关键步骤的逻辑，帮助用户更好地理解代码的实现过程。这种严谨的思考方式和清晰的代码生成能力，使得DeepSeek成为一个非常实用的编程助手。
星海智算与 DeepSeek-R1 的深度融合，印证了一个真理：真正具有革命性的技术突破，必然诞生于基础研究与产业需求的深度对话之中。
当创新的引擎持续轰鸣，我们终将抵达智能文明的新大陆。
