新火種
2025-02-07 
騰訊云TI平臺支持DeepSeek系列模型，開發者可免費體驗、一鍵部署
近日，騰訊云TI平臺宣布上架DeepSeek系列模型，包括“滿血”的V3、R1原版模型，參數量達到671B；以及基于DeepSeek-R1蒸餾得到的系列模型，參數規模從70B到1.5B不等。
TI平臺全面支持DeepSeek系列模型的一鍵部署。此外，為便于開發者零門檻開箱，TI平臺也限時開放了R1 模型的免費在線體驗。作為企業級機器學習平臺，TI平臺還提供模型服務管理、監控運營、資源伸縮等能力，幫助企業和開發者將DeepSeek模型高效、穩定地接入實際業務中。
騰訊云TI平臺支持的DeepSeek系列模型列表
DeepSeek模型性能優異、廣受關注
DeepSeek近期在全球范圍內廣受關注，其推理模型DeepSeek-R1發布即開源，在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有極少標注數據的情況下，極大提升了模型推理能力。在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩OpenAI o1 正式版。
同時，DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允許用戶通過蒸餾技術借助 R1 訓練其他模型。蒸餾模型DeepSeek-R1-Distill參數規模更小，推理成本更低，基準測試同樣表現出色。
而12月發布的通用模型DeepSeek-V3在推理速度上相較歷史模型有了大幅提升。在目前大模型主流榜單中，DeepSeek-V3在開源模型中位列榜首，與當前領域內最先進的閉源模型不分伯仲。
騰訊云TI平臺現已全面上架DeepSeek系列模型。用戶可進入“TI平臺－大模型廣場”，點擊DeepSeek系列模型卡片，了解模型信息，進行在線體驗和一鍵部署。
在TI平臺免費體驗DeepSeek
騰訊云TI平臺限時免費開放DeepSeek的在線體驗功能，支持 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 兩款模型，便于開發者直觀比較“最大杯”和“最小杯”的性能差異。進入DeepSeek系列模型頁面后，選擇上方Tab即可進入在線對話體驗頁面。
用戶還可以使用同一問題對上述兩款模型進行簡單對比測試。比如提問：“在我的廚房里，有一張桌子，上面放著一個杯子，杯子里有一個球。我把杯子移到了臥室的床上，并將杯子倒過來。然后，我再次拿起杯子，移到了主房間。現在，球在哪里？”
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的回答：
DeepSeek-R1的回答：
從回答對比可以看出，擁有更大參數量的DeepSeek-R1模型在效果上更勝一籌，其正確推理出了杯子倒扣時球會掉出并留在臥室的床上，不會隨著杯子移動至主房間。而參數量較小的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型認為球仍在原來的桌子中。
對于復雜任務而言，擁有更大參數量的R1模型會更有優勢，但推理成本也會更高。更小參數的R1-Distill系列模型，響應速度更快，推理成本也會更低，在處理較為簡單的任務時仍是不錯的選擇。
在TI平臺一鍵部署專屬DeepSeek推理服務
對于需要將DeepSeek接入AI應用的開發者，TI平臺提供一鍵部署功能，可快速將DeepSeek發布為推理服務。進入DeepSeek系列模型頁面后，選擇點擊上方的“新建在線服務”按鈕，將會自動跳轉至“在線服務”模塊，發起模型部署。平臺支持多種計費模式：
按量計費：對于僅需短時體驗的用戶，可以直接從TIONE購買算力，并選用“按量計費”模式；包年包月：對于已購買CVM機器或需要長時間體驗的用戶，推薦選用自有的CVM機器作為推理算力。在算力配置方面，“滿血版”DeepSeek-R1總參數量高達671B，推薦使用騰訊云上的2臺8卡HCCPNV6機型進行服務部署，以獲得穩定業務體驗。蒸餾后的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型參數量為1.5B，單張中端GPU卡即可部署服務。開發者可根據業務復雜度選擇合適的模型進行測試。
開發者在TI平臺完成模型部署后，可在線體驗模型效果，平臺也支持以調用API的方式接入AI應用。
詳細部署和測試可參考TI平臺官網提供的實踐教程：
https://cloud.tencent.com/document/product/851/115962
TI平臺為大模型開發和運營提供一站式服務
在部署服務之外，騰訊云TI平臺為用戶提供從數據處理、模型訓練、模型評測到模型部署的全流程支持，內置多種訓練方式和算法框架，可以滿足不同 AI 應用場景的需求。
在數據處理層面，騰訊云TI平臺沉淀了來自騰訊優圖實驗室的算法專家清洗大模型訓練數據的優質Pipeline，支持開箱即用。TI平臺面向大語言模型和多模態大模型的標注工具非常靈活，基于數據集 Schema，可完全自定義工作臺，支持的大模型標注場景涵蓋所有文生文、圖生文類的場景。
在精調訓練階段，騰訊云TI平臺內置了主流開源模型，用戶可以一鍵發起精調任務。通過硬件容錯、容器調度、任務斷點續訓的三層保障機制，平臺確保大規模訓練任務的穩定性。另外，借助騰訊自研的Angel加速機制，騰訊云TI平臺整體提升了訓練性能30%，不僅加快了大模型的精調過程，還有效降低了資源消耗。
在模型驗證階段，騰訊云TI平臺還提供了一整套完善的模型評測工具，包括在線輕量體驗、客觀評測以及主觀評測。這些評測功能讓企業能夠根據實際業務需求，對模型效果進行全方位的驗證，確保在應用場景中的高效表現。
與此同時，騰訊云TI平臺已完成對國產計算卡的適配，有效滿足了相關企業對安全性和獨立性的高標準要求。TI平臺最新支持異構算力的統一納管，實現了ARM架構和X86架構芯片服務器算力資源可通過一個控制臺進行統一納管，在算力資源緊張的情況下，幫助客戶最大限度整合現有資源。
目前，騰訊云TI平臺已經在金融、出行、政務、醫療、工業、零售等多個行業落地應用。通過優化AI 模型生產流程、提升 AI 業務運營效率，幫助企業實現降本增效。比如某自動駕駛企業借助騰訊云TI平臺，基于數百張 GPU 卡實現了穩定高效的自駕感知模型訓練，整體訓練性能實測提升近40%。
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