文章核心观点 报告聚焦消费电子行业大模型应用，介绍大模型产业生态、DeepSeek模型优势、腾讯云TI平台能力及大模型应用开发平台实践等内容，助力企业快速搭建和部署大模型应用，加速大模型在各行业落地 [1] 大模型产业生态 - 大模型产业链企业分四级，包括自研模型结构的Google、Microsoft等，研发预训练模型的华为云、智谱·AI等，基于数据微调或直接调用API的长安汽车、金蝶等 [1] - 国内外大模型百花齐放，开源模型在技术上取得显著进展 [1] DeepSeek模型优势 - DeepSeek系列模型在自然语言处理方面成果显著，DeepSeek - V3是强大的混合专家语言模型，在知识类任务表现出色；DeepSeek - R1强化推理能力突出，在复杂推理任务上表现优异 [1] - 与ChatGPT - 3.5、Llama 3相比，DeepSeek在中文写作、代码生成、数学题解答等方面准确率更高，且研发成本更低、资源利用更高效 [1] - DeepSeek - V3在14.8万亿高质量token上完成预训练，拥有6710亿参数（激活参数370亿），在知识类任务领域表现出色 [7] - DeepSeek - R1基于DeepSeek - V3 - Base训练生成，在数学、代码生成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异 [9] 腾讯云TI平台助力模型应用 - 腾讯云TI平台为大模型研发至应用提供全栈技术支持，具备AI建模部署、大模型精调、数据构建等核心能力，支持多机多卡大规模训练、故障自动重启续训，还提供多种精调模式与推理加速能力 [2] - DeepSeek部署方案提供一体化服务管理，可实现灵活的算力调度与资源分配；精调方案注重实战灵活性，能提升训推效率；蒸馏方案可迁移高级推理能力至小尺寸模型，满足垂直场景需求 [2] 大模型应用开发平台实践 - 腾讯云大模型知识引擎提供标准、工作流、Agent三种应用模式，标准模式结合RAG与私域知识库，适用于智能客服等场景，能精准解析复杂文档，提升检索准确率；工作流模式适合复杂业务场景，通过可视化编排原子能力构建业务流程；Agent模式由大模型自主规划任务和调用工具，回复灵活，适用于办公提效等场景 [2] - 腾讯云提供DeepSeek API服务与知识引擎应用开发平台，满足不同开发者需求，助力企业快速搭建和部署大模型应用，加速大模型在各行业的落地应用 [2]