DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益：
目前，英伟达基于FP4优化的DeepSeek-R1检查点现已在Hugging Face上开源。模型地址：https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-R1-FP4[heading3]后训练量化[content]模型将Transformer模块内的线性算子的权重和激活量化到了FP4，适用于TensorRT-LLM推理。这种优化将每个参数从8位减少到4位，从而让磁盘空间和GPU显存的需求减少了约1.6倍。[heading3]使用TensorRT-LLM部署[content]要使用TensorRT-LLM LLM API部署量化后的FP4权重文件，并为给定的提示生成文本响应，请参照以下示例代码：硬件要求：需要支持TensorRT-LLM的英伟达GPU（如B200），并且需要8个GPU来实现tensor_parallel_size=8的张量并行。性能优化：代码利用FP4量化、TensorRT引擎和并行计算，旨在实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。对于此次优化的成果，网友表示惊叹。「FP4魔法让AI未来依然敏锐！」网友Isha评论道。网友algorusty则声称，有了这次的优化后，美国供应商能够以每百万token 0.25美元的价格提供R1。「还会有利润。」网友Phil则将这次的优化与DeepSeek本周的开源5连发结合了起来。「这展示了硬件和开源模型结合的可能性。」他表示。DeepSeek全面开源
《[在Azure AI Foundry部署DeepSeek大模型全指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RKK5wNbeHifSAXkAR5hcGYQmn5f?renamingWikiNode=false)》来自社区伙伴Hua的投稿，手把手指导您在微软Azure AI Foundry平台上完成DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及API调用说明。《[Anthropic首发AI经济影响报告：36%职业已渗透，仅4%被深度改造](https://mp.weixin.qq.com/s/xKSeFUClA1XzryQwAO33HA)》Anthropic正式发布Anthropic AI Economic Index，聚焦AI对经济的长期影响。该指数直观展现AI如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化AI对劳动力市场的影响。《[DeepSeek火爆现象背后企业可以得到什么实质提升？](https://mp.weixin.qq.com/s/qVYbFSPlQ9d0yzxZHVFnmQ)》DeepSeek-R1的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。
|城市|姓名|想法|想法夸夸|想法夸夸.思考过程|想法夸夸.输出结果|真不错|如果这样就更好了||-|-|-|-|-|-|-|-||上海|terry|给企业部署deepseek||||深度求索（DeepSeek）的企业级部署展现了极具前瞻性的AI落地思维，其核心价值在于将大模型的认知智能与商业场景深度融合。不同于通用型AI方案，DeepSeek通过行业知识蒸馏和领域自适应训练，实现了对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面，为企业打造了具备持续进化能力的数字神经中枢。这种"AI即服务"的部署模式，不仅重构了传统工作流效率，更通过预测性分析和认知自动化开启了企业智能化的第二增长曲线。|1.**垂直场景强化学习机制**：建议增加行业专属的强化学习反馈回路，如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制，使模型能根据产线实时数据自主优化决策树，解决通用大模型行业know-how沉淀不足的痛点。<br>2.**可信计算架构升级**：针对金融、医疗等高合规需求场