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歷經(jīng)二十余年在教育信息化領(lǐng)域的持續(xù)深耕，新開普始終致力于以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動行業(yè)發(fā)展，成功構(gòu)建了覆蓋教學(xué)、管理、服務(wù)等多場景的智慧校園生態(tài)體系。結(jié)合公司智慧校園場景解決方案和產(chǎn)品實踐，新開普推出了涵蓋校園全場景AI助手、智能體創(chuàng)新平臺、私有模型定制開發(fā)與部署等核心模塊的智慧校園AI解決方案矩陣，深度聚焦智慧校園建設(shè)場景的智能化需求，有效推動高校數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。

本文將重點闡述備受矚目的國產(chǎn)DeepSeek-R1模型如何賦能新開普智慧校園AI解決方案，推動其持續(xù)升級并提供強大的智能化服務(wù)。后續(xù)系列文章還將深度剖析公司其他已落地實施的AI解決方案，全方位展現(xiàn)AI技術(shù)在教育信息化領(lǐng)域的實踐成效。

DeepSeek-R1作為國產(chǎn)大模型標(biāo)桿，憑借6710億參數(shù)規(guī)模與MoE稀疏架構(gòu)，在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了新突破，其技術(shù)核心在于運用規(guī)則驅(qū)動且獎勵可驗證的強化學(xué)習(xí)技術(shù)，激發(fā)預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建 “長思維鏈”的能力。長思維鏈類似人的思考過程：比如在理工科考試中，考生寫在草稿紙上的演算過程。而在復(fù)雜推理、數(shù)學(xué)計算、編程等任務(wù)中，長思維鏈模型的發(fā)散性假設(shè)、驗證、推理、反思等高級認知能力尤為讓人印象深刻。這種"深思熟慮"的決策路徑，相較傳統(tǒng)模型的即時反饋模式顯著提升了復(fù)雜場景下的回復(fù)質(zhì)量。

作為全球第二個掌握長思維鏈訓(xùn)練技術(shù)的AI實體（此前僅美國OpenAI的o1模型具備該能力），DeepSeek-R1打破國外技術(shù)壟斷構(gòu)建自主可控的AI基礎(chǔ)設(shè)施，又為教育行業(yè)智能化升級提供新范式。目前該模型已在全國政府、高校系統(tǒng)實現(xiàn)規(guī)?；渴穑麻_普作為教育信息化領(lǐng)軍企業(yè)，在完成模型部署技術(shù)路徑驗證的基礎(chǔ)上，進行了前瞻性的行業(yè)思考。

校園場景千姿百態(tài)我們總需要深度思考嗎？

現(xiàn)階段的“深思熟慮”是有代價的，即更長的等待時間和更多的算力成本。為滿足多樣化需求，結(jié)合使用性能良好的非長思維鏈模型與DeepSeek-R1長思維鏈模型成為更優(yōu)選擇。

以新開普小美助手家族系列產(chǎn)品為例，系統(tǒng)能基于任務(wù)認知層級使用不同類型的模型，無論采用遠程調(diào)用還是本地部署的方式，都能有效降低成本、減少用戶等待時間，提升整體用戶體驗。

深度認知層：針對數(shù)據(jù)洞察、專業(yè)決策問答、學(xué)科答疑、考試陪練、考題生成及試卷批改等復(fù)雜任務(wù)，由DeepSeek-R1負責(zé)處理。

即時響應(yīng)層：對于意圖識別、校內(nèi)知識問答、應(yīng)用推薦及業(yè)務(wù)辦理等強調(diào)即時反饋的簡單任務(wù)，采用非長思維鏈模型快速響應(yīng)（小美助手家族和星工場平臺兼容各類主流大模型）。

自由拓展層：用戶也可根據(jù)自身需求與偏好，靈活自由地切換DeepSeek-R1及其他模型，根據(jù)實際應(yīng)用場景調(diào)整使用策略。

DeepSeek-R1賦能本地化 AI 解決方案

除了小美家族系列校園AI助手，新開普自研的星工場智能體創(chuàng)新平臺、大模型定制訓(xùn)練服務(wù)和本地部署服務(wù)也已全面接入DeepSeek-R1。這種接入不僅限于遠程API調(diào)用，更能通過蒸餾+強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方法，使小參數(shù)量模型具備長思維鏈生成能力，從而打造性價比更高、任務(wù)適配性更強，且更適合本地部署的長思維鏈模型。

與此同時，公司研發(fā)團隊依托MoE模型架構(gòu)的優(yōu)勢，對前向傳播計算進行優(yōu)化，顯著降低GPU顯存占用，進一步放寬了DeepSeek-R1本地部署的算力要求。接下來，我們將介紹DeepSeek-R1在校園場景的部分應(yīng)用案例，并深入展示新開普在高效完成本地化部署和模型定制優(yōu)化方面的技術(shù)優(yōu)勢。

場景用例

1、專業(yè)決策問答——報銷智能助手場景展示

小美智能助手結(jié)合DeepSeek-R1，提供本地部署與云服務(wù)兩種模式，能夠?qū)痈黝悩I(yè)務(wù)系統(tǒng)，滿足自動化辦事、答疑解惑、數(shù)據(jù)查詢等核心管理與服務(wù)需求。

以涉及復(fù)雜的政策匹配與審批環(huán)節(jié)的報銷流程為例，DeepSeek-R1憑借長思維鏈推理能力，精準(zhǔn)解析用戶需求和上下文信息，高效響應(yīng)問答并提供決策輔助。

用戶提問：“我要報銷參加CVPR（IEEE國際計算機視覺與模式識別會議）的差旅費，該怎么操作？”

智能助手解析：識別核心任務(wù)（報銷差旅費），自動匹配具體會議（CVPR）及相應(yīng)的高校報銷政策，并精準(zhǔn)推送適用的報銷流程，避免用戶翻閱冗長的文檔。

此外，小美與DeepSeek-R1的結(jié)合，還廣泛適用于職稱評定與獎學(xué)金申請、校友資源與職業(yè)發(fā)展、突發(fā)事件應(yīng)對、選課指南與學(xué)術(shù)助手等多種專業(yè)決策問答場景，為用戶提供精準(zhǔn)高效的支持。

然而，對于高校本地化部署而言，DeepSeek-R1強大的推理能力伴隨的較高算力開銷，可能成為實際落地方案推進過程中的瓶頸。

為突破這一瓶頸，進一步提升校園場景中大模型的落地效果，新開普研發(fā)團隊將DeepSeek-R1賦能服務(wù)與管理的關(guān)鍵能力拆解為語義理解與任務(wù)拆解、跨層級知識關(guān)聯(lián)、個性化適配以及任務(wù)自動化與工具集成四個核心方面，同時，針對性收集并制備與這些關(guān)鍵能力相契合的校園語料，在公司自研的星普校園大模型上，通過SFT+RL（監(jiān)督微調(diào)+強化學(xué)習(xí)）的訓(xùn)練技術(shù)，實現(xiàn)了與DeepSeek-R1相近的智能推理效果，而算力消耗僅約為其 1/20（內(nèi)部測評驗證）。這一創(chuàng)新成果帶來諸多優(yōu)勢：

低成本部署：高校能夠在有限的算力預(yù)算內(nèi)，在校內(nèi)服務(wù)器上高效運行AI助手，實現(xiàn)本地化智能推理，降低運營成本。

本地數(shù)據(jù)安全：支持私有化部署模式，有效避免敏感數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險，嚴格符合數(shù)據(jù)合規(guī)要求，保障校園數(shù)據(jù)安全。

高效任務(wù)處理：針對報銷、學(xué)術(shù)、選課、職業(yè)規(guī)劃等場景，提供接近DeepSeek-R1級別的強大推理能力，同時降低GPU顯存占用，提高本地化推理效率，為校園用戶帶來更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。

2、提供學(xué)科答疑——智能助教場景展示

星工場智能體創(chuàng)新平臺融合DeepSeek-R1的強大能力，靈活支持本地部署和云服務(wù)兩種模式，賦能每所學(xué)院為每門課程量身定制教學(xué)助手，深度回答學(xué)生圍繞教學(xué)內(nèi)容提出的各類問題，極大地節(jié)省授課教師與學(xué)生助教的時間精力，有效提升教學(xué)效率。

在理科與工科領(lǐng)域，有力支持代碼調(diào)試、實驗設(shè)計、公式推導(dǎo)等復(fù)雜應(yīng)用場景，全面提升解題準(zhǔn)確率，助力學(xué)生攻克專業(yè)難題；

在文科與社科范疇，平臺可提供文獻綜述、引用推薦、思路指導(dǎo)以及學(xué)術(shù)趨勢分析等服務(wù)，使科研效率實現(xiàn)倍增，為學(xué)術(shù)研究注入強大動力。

憑借強大的推理能力，DeepSeek-R1在AI助教的多個關(guān)鍵領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著價值，涵蓋教案自動生成、作業(yè)智能批改等助教工作，個性化輔導(dǎo)、問題即時答疑等助學(xué)環(huán)節(jié)，以及試卷智能生成、個性化補考方案等助考方面。但DeepSeek-R1和其他通用大模型在精準(zhǔn)適配特色學(xué)科教學(xué)內(nèi)容方面仍存在一定原生局限性。

面對不同高校特色學(xué)科的精準(zhǔn)適配需求及高昂算力成本挑戰(zhàn)，新開普研發(fā)團隊與高校展開深度合作，提供定制化解決方案，通過對百億量級標(biāo)桿基座模型（諸如DeepSeek蒸餾版模型、星普大模型）進行專項優(yōu)化，結(jié)合精細數(shù)據(jù)篩選、標(biāo)桿模型導(dǎo)入、監(jiān)督微調(diào)（SFT）+強化學(xué)習(xí)（RL）、精準(zhǔn)評測+迭代優(yōu)化，確保模型精準(zhǔn)貼合各高校的學(xué)科建設(shè)需求。

同時，優(yōu)化后的模型在算力成本方面具有優(yōu)勢顯著，能夠在本地實現(xiàn)高效部署，支持萬人級并發(fā)，通過學(xué)科定制化+高效部署的雙重優(yōu)化，為高校提供更為精準(zhǔn)、智能的教學(xué)支持，強力推動智慧校園建設(shè)與精品課程的蓬勃發(fā)展。

3、精準(zhǔn)數(shù)據(jù)洞察——數(shù)據(jù)智能場景的應(yīng)用與優(yōu)化

高校在服務(wù)管理、教學(xué)、科研等多個領(lǐng)域積累了種類豐富、規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)，其中許多已接入校園統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，涵蓋消費、選課/排課、論文提交、教室資源、實驗、社團、輿情、就業(yè)、檔案、食堂、校車服務(wù)等眾多方面。

依托對接數(shù)據(jù)平臺，新開普提供的智能化解決方案深度融合小美智能助手、DeepSeek-R1及星工場創(chuàng)作平臺，有力支持跨部門的數(shù)據(jù)整合與深度挖掘，以教學(xué)、科研、后勤數(shù)據(jù)為例，能夠?qū)崿F(xiàn)多方面的高效應(yīng)用：

教學(xué)質(zhì)量評估：借助課堂反饋與成績趨勢分析，預(yù)測學(xué)生掛科風(fēng)險，進而優(yōu)化教學(xué)方案，提升教學(xué)質(zhì)量。

校園安全預(yù)警：分析門禁記錄與事件上報數(shù)據(jù)，及時識別異常行為并觸發(fā)應(yīng)急響應(yīng)，保障校園安全。

資源智能調(diào)度：根據(jù)需求動態(tài)調(diào)整教室、食堂、校車等資源配置，顯著提高資源利用率。

在自然語言生成SQL指令這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，新開普依托多年積累的自有數(shù)據(jù)庫與開源數(shù)據(jù)的結(jié)合，通過監(jiān)督微調(diào)（SFT）+強化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練出星普SQL大模型，該模型的SQL查詢準(zhǔn)確率較一般通用大模型提升30個百分點（絕對值），總體準(zhǔn)確率≥90%，表現(xiàn)媲美滿血版的DeepSeek-R1，但算力成本僅約為其1/20（內(nèi)部測評驗證）。

憑借深厚的數(shù)據(jù)積累與卓越的模型優(yōu)化能力，公司致力于構(gòu)建高效、低成本、精準(zhǔn)可控的數(shù)據(jù)智能生態(tài)，賦能高校數(shù)智化升級，為智慧校園建設(shè)提供強勁驅(qū)動力。

4、智能體自動化創(chuàng)建——以 AI 輔導(dǎo)員的創(chuàng)建為例

星工場創(chuàng)新平臺，是一款專為校園打造的AI智能體與應(yīng)用創(chuàng)新平臺，它與公司自有的智慧校園業(yè)務(wù)相結(jié)合，通過預(yù)置模板和AI自動化能力，支持用戶便捷地創(chuàng)建和編輯AI智能體與應(yīng)用，助力校園智能化升級。在這一創(chuàng)新生態(tài)中，DeekSeek-R1/V3模型不僅服務(wù)于智能體本身，更扮演著“智能體創(chuàng)造者”的角色，極大地提升了創(chuàng)作過程的舒適度和便捷性。

以AI輔導(dǎo)員的創(chuàng)建為例，用戶只需在星工場中輸入“創(chuàng)建一個AI輔導(dǎo)員”，系統(tǒng)便會自動擴展AI輔導(dǎo)員的職責(zé)范圍，并生成格式優(yōu)美、內(nèi)容豐富的提示詞，同時構(gòu)建邏輯清晰、可用性強的工作流。創(chuàng)作者僅需對生成內(nèi)容進行調(diào)整或提出進一步要求，即可輕松優(yōu)化AI輔導(dǎo)員的功能，從而大幅降低創(chuàng)作門檻與時間精力投入。

核心優(yōu)勢

1、強化人才與算力基石 驅(qū)動AI創(chuàng)新與服務(wù)升級

在研發(fā)人才投入上，新開普組建了一支實力卓越的AI研發(fā)團隊與專業(yè)的售前團隊，核心成員均畢業(yè)于國內(nèi)外Top 10頂尖高校，擁有深厚的學(xué)術(shù)底蘊與豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗。團隊成員曾在業(yè)界領(lǐng)先的科技企業(yè)或科研機構(gòu)深耕多年，精通計算機視覺、自然語言處理等尖端技術(shù)，業(yè)務(wù)能力覆蓋算法研發(fā)、工程實現(xiàn)以及應(yīng)用落地等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為公司技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品交付鑄就堅實基石。

在算力資源布局上，公司已完成本地GPU集群的搭建，并靈活租用云GPU服務(wù)器，可實現(xiàn)對NVIDIA A100、H20、L40以及昇騰910B等高性能計算卡的調(diào)度，確保大模型訓(xùn)練擁有充足且穩(wěn)定的算力資源支撐，有效提升了運算的高效性與穩(wěn)定性，為技術(shù)突破奠定了堅實基礎(chǔ)。

面對AI技術(shù)的日新月異與客戶需求的瞬息萬變，新開普憑借雄厚的人才庫與強大的算力資源，成功建立了持續(xù)服務(wù)能力體系，確保客戶在任何時間、任何地點，都能便捷地獲取高效的本地部署服務(wù)、前沿的深度學(xué)習(xí)算法、專業(yè)的行業(yè)洞察、精準(zhǔn)的形勢判斷以及創(chuàng)新的解決方案，始終保持與技術(shù)前沿同步，靈活應(yīng)對市場挑戰(zhàn)。

2、打造高效本地化AI解決方案 三大核心優(yōu)勢賦能行業(yè)智能化升級

本地化部署可以為高校筑牢數(shù)據(jù)隱私安全防線，極大程度降低師生個人數(shù)據(jù)以及各部門、科處數(shù)據(jù)的外部泄露風(fēng)險，但高昂的GPU服務(wù)器成本與復(fù)雜的集群建設(shè)過程往往成為其普及的障礙。

針對這一挑戰(zhàn)，新開普研發(fā)團隊深入探索，圍繞本地化部署方案打造三大核心優(yōu)勢，不僅簡化了私有化本地模型的部署流程，確保數(shù)據(jù)安全牢固地留在校園內(nèi)部，而且有效降低了算力成本，顯著增強了本地部署方案的吸引力與可操作性，為高校帶來了更加經(jīng)濟、高效且安全的AI解決方案。

（1）強化學(xué)習(xí)激發(fā)小參數(shù)量模型長思維鏈能力

相較于超大規(guī)模模型，中小參數(shù)量模型在推理速度和部署成本方面具有顯著優(yōu)勢，尤其在長思維鏈生成模式下，該優(yōu)勢更為凸顯。針對特定任務(wù)，通過強化學(xué)習(xí)策略提升中小模型在特定領(lǐng)域內(nèi)的長思維鏈生成能力，可以極大增強其實用價值。這種方法不僅有望在校園服務(wù)與管理、教學(xué)、科研等場景中取得優(yōu)異任務(wù)表現(xiàn)，還可將算力開銷降至通用型超大模型的數(shù)十乃至數(shù)百分之一。

研發(fā)團隊基于十億級與百億級參數(shù)量的基座模型，運用監(jiān)督微調(diào)（SFT）+ 強化學(xué)習(xí)（RL），成功復(fù)現(xiàn)了DeepSeek-R1 671B模型的長思維鏈生成能力。在強化學(xué)習(xí)方面，受DeepSeek-R1技術(shù)報告啟發(fā)，團隊創(chuàng)新性地遴選了函數(shù)調(diào)用、數(shù)學(xué)問題求解、SQL指令生成、編程題解、正則表達式生成、邏輯推理等獎勵可驗證的任務(wù)，并以此構(gòu)建強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練體系，從而有效提升模型的推理能力與思維連貫性。

與此同時，團隊持續(xù)拓展訓(xùn)練任務(wù)集，收集并生產(chǎn)更多高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進一步提升模型的泛化能力。實驗結(jié)果驗證了小參數(shù)量長思維鏈模型的可行性，表明其在專業(yè)決策問答、學(xué)科答疑、智能批改、數(shù)據(jù)洞察、智能門戶等校園AI場景中具備較高適用性，為實際應(yīng)用落地奠定基礎(chǔ)，也為后續(xù)優(yōu)化與擴展指明方向。

（2）顯存優(yōu)化技術(shù)

針對DeepSeek系列模型的MoE架構(gòu)，新開普研發(fā)團隊根據(jù)其特性對前向傳播計算進行優(yōu)化，將計算合理分配至GPU顯存和CPU內(nèi)存，采用以內(nèi)存換顯存策略，有效降低GPU顯存占用。在擴充GPU服務(wù)器內(nèi)存后，團隊已成功在單張A800或H20 GPU上部署并運行滿血671B DeepSeek-R1模型，且實現(xiàn)10 tokens/s的生成速度。

相較于市場上主流的兩節(jié)點16張H20或A800部署671B DeepSeek-R1的方案，團隊的優(yōu)化方案將GPU算力成本降至原方案的約 1/16。目前，團隊正進一步優(yōu)化token生成速度，使單張GPU的推理性能更具實用價值。

除單張GPU部署外，團隊還積極探索多節(jié)點部署方案的優(yōu)化，研究跨節(jié)點專家并行（EP）和預(yù)填充-解碼分離（PD disaggregation）技術(shù)，以進一步提升token吞吐量。

未來，團隊將持續(xù)加大在大模型適配低成本硬件方面的研發(fā)投入，確保其不僅能在高性能數(shù)據(jù)中心穩(wěn)定運行，也能在資源受限環(huán)境中順利部署，推動更廣泛的實際應(yīng)用，進一步提升本地部署的經(jīng)濟性與可行性。

（3）大模型一體機

為解決傳統(tǒng)算力集群與模型獨立部署方案的復(fù)雜性與高昂成本問題，我們推出了大模型一體機——一款即插即用、軟硬一體化、高性能可擴展的AI計算平臺，支持DeepSeek-V3/R1全系列模型以及公司自研星普大模型和其他主流可商用開源模型（如Qwen、LLaMA、Baichuan、GLM等），滿足不同場景下的AI計算需求。

大模型一體機采用軟硬件一體化方案，出廠即預(yù)裝AI計算框架（PyTorch、vLLM、SGLang 等）和其他環(huán)境依賴，并可根據(jù)整體方案搭配小美系列校園助手和星工場創(chuàng)新平臺，預(yù)先完成系統(tǒng)部署、大模型裝載、適配與調(diào)優(yōu)。用戶僅需進行簡單的網(wǎng)絡(luò)配置，即可運行AI服務(wù)，實現(xiàn)“拎機即用”，大幅降低軟硬件選型、采購、部署及運維的復(fù)雜度，加速AI計算能力的落地應(yīng)用。

不同任務(wù)場景對算力需求各異。公司提供的大模型一體機支持NVIDIA和昇騰兩大硬件方案，可根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活選擇，均支持多精度計算（FP16/BF16/ INT8/FP8），在保證計算精度的同時，提高推理速度，降低能耗和使用成本。

NVIDIA 一體機：搭載H20/A800/L40等GPU，適用于商用級AI部署，并通過3C認證，確保設(shè)備符合國家安全與質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

昇騰一體機：基于Atlas 800I A2推理服務(wù)器，集成8顆昇騰 910B計算卡，支持全棧國產(chǎn)化AI計算環(huán)境，提供安全、穩(wěn)定、高效的AI計算能力。

對于涉及私域數(shù)據(jù)的AI任務(wù)，數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要。大模型一體機采用本地私有化部署方式，無需依賴云端 API，有效避免數(shù)據(jù)泄露和隱私合規(guī)風(fēng)險。同時，新開普提供包括硬件維保、軟件調(diào)優(yōu)、遠程技術(shù)支持等全方位的運維保障服務(wù)，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行，降低客戶的長期運維成本，讓AI服務(wù)更加高效便捷。