私有化部署的DeepSeek大模型一體機如何實現業務價值？當極限吞吐量從3000到8000Token/s拉開性能差距，合同審核準確率提升80%、人崗匹配精準度提高30%時，百萬tokens處理成本已從16元降至5元。選型需看性能指標、場景實測、擴展潛力，更要算清半年內能否通過效率提升收回百萬投入——這才是衡量技術投資成敗的終極標尺。

近期，眾多用戶紛紛選擇私有化部署“DeepSeek大模型一體機”，并已成功上線運行。然而，我們也清楚，這類配備多張GPU的DeepSeek大模型一體機價格不菲，入門級產品已達十幾萬，而頂級配置更是高達百萬甚至數百萬。一體機部署后，其實際效果如何？是否物超所值？這不僅僅是一個感覺問題，更需要從多個角度進行深入評估。為何有的用戶贊不絕口，而有的卻感到失望？接下來，讓我們一起探討這個問題。

1、大模型一體機評估

性能評測

• 硬件性能：采用高性能GPU等硬件加速計算，如聯想問天wa5480g3 ai服務器搭載曦云c500國產gpu的旗艦版deepseek訓推一體機，實測671b滿血版模型在4k上下文、64并發時總吞吐量達1575.4tokens/s，每用戶實際可用吞吐為24.6tokens/s，在1024個用戶并發訪問的極限測試時，實現3725.1tokens/s的極限吞吐，滿足高并發需求?。
• 模型性能：DeepSeek大模型一體機中的模型在自然語言處理、圖像識別、數據分析等方面表現出色，能夠處理各種復雜的任務，并且在不斷優化和更新中，如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B模型推理性能達到國際主流GPU的110%-130%。
• 軟件優化：通過深度融合GPU資源編排系統、企業級模型全生命周期管理平臺及智能體應用框架，實現從基礎設施到業務場景的垂直穿透，提升整體性能和效率，降低企業落地門檻。

在評估大模型一體機的性能指標時，需要關注極限吞吐量，它決定了機器的處理能力。評估大模型一體機的性能指標時，我們首先需要考慮的是其性能指標。類似于我們評價一輛車的優劣，首先會關注其加速性能，一體機的性能同樣可以通過其極限總吞吐量（TPS）來衡量，即每秒能夠處理的最大Token數量。

例如，某些一體機的極限吞吐量可能高達8000Token/s，而另一些則可能僅為3000Token/s，這反映了性能上的顯著差異。這種差異既與硬件配置有關，也受到軟件優化程度的影響。從理論上講，極限吞吐量越高，一體機的性能就越優越，這也代表了一體機能夠處理的最大工作量。

響應速度，簡而言之，就是用戶發起請求后，大模型需要多長時間才能給出答案。響應速度主要受TTFT和TPOT影響，影響用戶體驗流暢與否。這一指標主要受到兩個因素的影響：TTFT（首Token延遲）和TPOT（單Token生成時長）。TTFT衡量的是從用戶發出請求到模型開始輸出內容所需的時間，而TPOT則反映了模型在持續生成內容時的效率。需要注意的是，響應速度直接影響到用戶的使用體驗，無論是前端的同事還是領導，都能直觀地感受到這種影響，是流暢還是卡頓，一目了然。

并發能力，即大模型能夠同時處理多少個用戶請求，而不出現崩潰、卡頓或掉線的情況。大模型的并發能力決定了其在高用戶量情況下的穩定性和可用性。這一指標至關重要，因為它直接決定了模型在實際生產環境中的可用性和穩定性。例如，一個模型原本只能支撐500人同時使用，但當有1000人同時使用時，是否還能保持流暢，不出現任何問題？這正是衡量大模型服務能否真正投入生產的核心標準之一。

購買的一體機，其性能不僅應滿足極限吞吐需求，更要能在多種場景下表現出色。當前市場上展示的一體機性能，往往局限于模擬1k上下文長度的聊天會話，雖然通過增加并發量可以獲得較高的極限吞吐，但這并不足以反映其在企業環境中的真實表現。除極限吞吐外，還需在各種場景下測試大模型以確保其實際表現。

功能評測

• 模型部署與管理：支持多種模型的靈活部署和切換，方便企業根據業務需求選擇不同規模的模型，同時提供易用的管理界面和自動化運維工具，降低運維成本，如預裝DeepSeek全系列模型，支持模型“熱插拔”切換。
• 應用場景支持：具備豐富的應用場景，如金融領域的信貸風控、客戶服務，醫療領域的病歷分析、輔助診斷，教育領域的個性化學習、智能輔導等，能夠在多個行業中發揮作用，滿足企業的多樣化需求?。
• 開發與定制：提供完善的開發工具和接口，方便企業進行二次開發和定制，打造符合自身業務特點的智能應用，如預置海量智能體配置模板、行業解決方案模板以及多種插件，支持零代碼構建各種能力。

在企業實際運營中，一體機還需要應對知識庫查詢、翻譯、文章深度解讀、代碼生成等多種復雜場景。因此，在選購時，務必要求供應商提供各場景下的詳細測試數據，以確保所選一體機能夠滿足實際需求。購買一體機并非一次性交易，其未來能否靈活擴展和順暢升級同樣重要。評估是否能支持多模型同時運行，以及能否實現集群部署。避免陷入“鎖死架構”的困境，確保所選設備能支持多種模型的同時運行，例如DeepSeek、QwQ、Llama等，不受框架或資源限制。

數據安全與隱私評測

• 本地部署優勢：一體機可部署在企業本地，確保數據存儲和處理都在企業內部完成，有效避免數據泄露風險，滿足金融、醫療、政務等對數據安全要求較高的行業的合規需求。
• 訪問控制與權限管理：提供嚴格的訪問控制和權限管理系統，企業可以根據不同部門、角色設置相應的權限，確保數據的安全性和保密性，防止未經授權的訪問和操作。

易用性評測

• 開箱即用：無需復雜的基礎架構搭建和模型訓練過程，企業購買后可快速完成部署，直接使用，大大縮短了項目上線周期，降低了技術門檻和人力成本，如聯想僅用一個月便交付千余臺預裝DeepSeek的AI一體機。
• 操作界面友好：提供直觀、簡潔的操作界面，方便企業用戶進行操作和管理，無需專業的技術背景，即可完成模型調用、任務配置等工作，提高工作效率和用戶體驗。

此外，單機版運行DeepSeek時，會受到并行處理的限制，從而影響性能的充分發揮。因此，考慮未來將一體機擴展為多機或集群時，必須關注是否存在技術障礙，以及多機互聯時是否會遇到瓶頸。此外，單機優化與多機優化的差異不容忽視，軟件系統能否迅速適應這些變化，實現PD分離、EP并行等高級功能，也是評估一體機性能的重要指標。

配套AI工具鏈的成熟度和穩定性是其性能的重要保證。一體機的硬件基礎固然重要，但與之相配套的AI開發工具鏈同樣關鍵。在評估一體機性能時，我們不得不考慮工具鏈是否成熟、穩定，是否能夠有效地支持AI應用的開發、訓練與部署。此外，對于聲稱自研卻可能存在侵權風險的開發工具，我們更需保持警惕，以免陷入不必要的法律糾紛。

成本評測

• 硬件成本：雖然一體機的硬件設備需要一定的投資，但相比自行搭建大規模的計算集群和數據中心，其成本相對較低，且能夠滿足企業對高性能計算和存儲的需求，如單臺八卡的機器可運行滿血版DeepSeek，成本一百多萬。
• 運營成本：降低企業的運營成本，包括電費、機房維護費用等，同時通過自動化運維和管理工具，減少人工干預，提高運維效率，進一步降低運維成本。

監控與運維體系的完善能有效應對突發狀況。一個高效的監控和運維體系至關重要，它能實時追蹤GPU、內存、延遲以及模型狀態等核心指標，確保運維人員能夠及時應對潛在問題。在遇到宕機、推理失敗、死鎖或內存溢出等突發狀況時，系統是否具備有效的告警機制？

當然，在一體機采購之前，我們可以對上述提到的監控與運維體系等關鍵點進行全面的評估、質詢和測試，以確保做出明智的決策，避免潛在風險。然而，當大模型正式上線后，我們面臨的新挑戰是如何評估其實際效果。畢竟，對于企業而言，最關心的是投入的資金是否物有所值，以及這些技術改進是否真正推動了業務的增長。

2、業務與效益評估

簡而言之，就是看大模型的應用是否能帶來經濟效益，以及回報周期的長短。

實現業務價值的方式

• 提高效率：如在金融領域，工商銀行引入DeepSeek大模型構建“工小審”信貸風控助手后，對公信貸審批效率飆升50%，平均審批時間縮短至7.5個工作日；江蘇銀行打造的智能合同質檢系統，使合同質檢識別準確率躍升至96%，響應速度提升20%，每份合同平均審核時間縮短至半天以內。
• 提升服務質量：在客戶服務方面，如工商銀行的遠程銀行助手“工小慧”，借助DeepSeek大模型的自然語言理解能力，能精準識別客戶問題并提供個性化解答，使客戶咨詢滿意度躍升至98.6%，重點業務通話時長顯著壓降10%。
• 增強決策能力：DeepSeek大模型一體機能夠對海量數據進行分析和挖掘，為企業提供更準確的市場預測、風險評估等信息，幫助企業做出更明智的決策，如在醫療領域，可根據患者數據預測疾病風險、治療效果等，為醫生制定治療方案提供參考。
• 創新業務模式：為企業帶來新的業務模式和增長點，如在教育領域，利用大模型開發個性化的學習平臺和智能輔導工具，提升教學效果和學生學習體驗，吸引更多學生和家長，拓展市場份額。
• 促進數字化轉型：作為企業數字化轉型的重要支撐，集成各種先進的技術和服務，幫助企業實現業務流程自動化、智能化，提高企業的競爭力和創新能力，更好地適應市場變化和客戶需求，如在制造業中，可用于生產過程的優化、質量檢測等環節，推動制造業的智能化升級。

評估大模型是否推動業務增長，提升人均效率及解決實際業務挑戰。評估大模型的效果時，我們需要關注其是否能夠推動業務增長，這才是衡量技術價值的關鍵標準。例如，原先某項工作需時三日，而今僅需六小時，員工人均效率顯著提升，從而實現了投資回報率的大幅增長。

以具體實例來說，通過應用大模型進行合同審核，準確率得以大幅提升，達到80%；而在招聘領域，大模型的應用也顯著提高了人崗匹配的精準度，提升了30%。具體而言，通過大模型的應用，公司的銷售轉化率、運營效率以及客戶留存率是否有所改善？

關注成本降低與投資回報周期，以判斷經濟性。再深入一點，我們還需要關注推理成本的降低情況。例如，過去從外部API調用服務，每處理百萬個tokens需要花費16元，而通過私有部署后，綜合成本降低至5元，這將為企業帶來長期顯著的節省。

此外，整體投入產出比也是一個重要的考量因素。具體來說，企業投入100萬元進行部署，是否能夠在半年內通過效率提升或營收增長的方式收回成本？

3、評測報告和優化建議

評測 DeepSeek 大模型一體機的核心邏輯：

1. 技術側：驗證算力、模型效果、穩定性，確保其支持業務需求。
2. 業務側：通過場景化測試和 ROI 計算，證明其比云服務或自建集群更優。
3. 優化側：持續迭代模型部署和工程架構，最大化性價比。

輸出標準化報告

常見優化方向

• 模型層面：

     a.量化（GPTQ/AWQ）降低顯存占用

     b.動態批處理（Dynamic Batching）提高吞吐

• 工程層面：

     a.使用 FlashAttention-2 加速 Attention 計算

     b.部署 Kubernetes 實現彈性伸縮

總之，要讓大模型一體機項目得到老板和內部員工的認可，項目需同時展現出情緒和業務價值，才能獲得整體認可。具體來說，就是通過大模型一體機項目的實施，實現指標的顯著提升、效率的大幅提高、轉化率的明顯增長以及成本的切實節省。這些正面的業務成果，將有力證明項目的價值，為業務發展注入新的活力。

本文轉載自??數字化助推器??  作者：天涯咫尺TGH