如何评测DeepSeek大模型一体机及实现业务价值？

推荐语

深度解析DeepSeek大模型一体机的性价比与业务价值。

核心内容：
1. DeepSeek一体机性能与成本效益分析
2. 一体机性能评测：硬件、模型与软件优化
3. 极限吞吐量与响应速度对业务影响

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

私有化部署的DeepSeek大模型一体机如何实现业务价值？当极限吞吐量从3000到8000Token/s拉开性能差距，合同审核准确率提升80%、人岗匹配精准度提高30%时，百万tokens处理成本已从16元降至5元。选型需看性能指标、场景实测、扩展潜力，更要算清半年内能否通过效率提升收回百万投入——这才是衡量技术投资成败的终极标尺。

近期，众多用户纷纷选择私有化部署“DeepSeek大模型一体机”，并已成功上线运行。然而，我们也清楚，这类配备多张GPU的DeepSeek大模型一体机价格不菲，入门级产品已达十几万，而顶级配置更是高达百万甚至数百万。一体机部署后，其实际效果如何？是否物超所值？这不仅仅是一个感觉问题，更需要从多个角度进行深入评估。为何有的用户赞不绝口，而有的却感到失望？接下来，让我们一起探讨这个问题。

011. 大模型一体机评估

性能评测

• 硬件性能：采用高性能GPU等硬件加速计算，如联想问天wa5480g3 ai服务器搭载曦云c500国产gpu的旗舰版deepseek训推一体机，实测671b满血版模型在4k上下文、64并发时总吞吐量达1575.4tokens/s，每用户实际可用吞吐为24.6tokens/s，在1024个用户并发访问的极限测试时，实现3725.1tokens/s的极限吞吐，满足高并发需求。

• 模型性能：DeepSeek大模型一体机中的模型在自然语言处理、图像识别、数据分析等方面表现出色，能够处理各种复杂的任务，并且在不断优化和更新中，如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B模型推理性能达到国际主流GPU的110%-130%。

• 软件优化：通过深度融合GPU资源编排系统、企业级模型全生命周期管理平台及智能体应用框架，实现从基础设施到业务场景的垂直穿透，提升整体性能和效率，降低企业落地门槛

在评估大模型一体机的性能指标时，需要关注极限吞吐量，它决定了机器的处理能力。评估大模型一体机的性能指标时，我们首先需要考虑的是其性能指标。类似于我们评价一辆车的优劣，首先会关注其加速性能，一体机的性能同样可以通过其极限总吞吐量（TPS）来衡量，即每秒能够处理的最大Token数量。

例如，某些一体机的极限吞吐量可能高达8000Token/s，而另一些则可能仅为3000Token/s，这反映了性能上的显著差异。这种差异既与硬件配置有关，也受到软件优化程度的影响。从理论上讲，极限吞吐量越高，一体机的性能就越优越，这也代表了一体机能够处理的最大工作量。

响应速度，简而言之，就是用户发起请求后，大模型需要多长时间才能给出答案。响应速度主要受TTFT和TPOT影响，影响用户体验流畅与否。这一指标主要受到两个因素的影响：TTFT（首Token延迟）和TPOT（单Token生成时长）。TTFT衡量的是从用户发出请求到模型开始输出内容所需的时间，而TPOT则反映了模型在持续生成内容时的效率。需要注意的是，响应速度直接影响到用户的使用体验，无论是前端的同事还是领导，都能直观地感受到这种影响，是流畅还是卡顿，一目了然。

并发能力，即大模型能够同时处理多少个用户请求，而不出现崩溃、卡顿或掉线的情况。大模型的并发能力决定了其在高用户量情况下的稳定性和可用性。这一指标至关重要，因为它直接决定了模型在实际生产环境中的可用性和稳定性。例如，一个模型原本只能支撑500人同时使用，但当有1000人同时使用时，是否还能保持流畅，不出现任何问题？这正是衡量大模型服务能否真正投入生产的核心标准之一。

购买的一体机，其性能不仅应满足极限吞吐需求，更要能在多种场景下表现出色。当前市场上展示的一体机性能，往往局限于模拟1k上下文长度的聊天会话，虽然通过增加并发量可以获得较高的极限吞吐，但这并不足以反映其在企业环境中的真实表现。除极限吞吐外，还需在各种场景下测试大模型以确保其实际表现。

功能评测

• 模型部署与管理：支持多种模型的灵活部署和切换，方便企业根据业务需求选择不同规模的模型，同时提供易用的管理界面和自动化运维工具，降低运维成本，如预装DeepSeek全系列模型，支持模型“热插拔”切换。

• 应用场景支持：具备丰富的应用场景，如金融领域的信贷风控、客户服务，医疗领域的病历分析、辅助诊断，教育领域的个性化学习、智能辅导等，能够在多个行业中发挥作用，满足企业的多样化需求。

• 开发与定制：提供完善的开发工具和接口，方便企业进行二次开发和定制，打造符合自身业务特点的智能应用，如预置海量智能体配置模板、行业解决方案模板以及多种插件，支持零代码构建各种能力

在企业实际运营中，一体机还需要应对知识库查询、翻译、文章深度解读、代码生成等多种复杂场景。因此，在选购时，务必要求供应商提供各场景下的详细测试数据，以确保所选一体机能够满足实际需求。购买一体机并非一次性交易，其未来能否灵活扩展和顺畅升级同样重要。评估是否能支持多模型同时运行，以及能否实现集群部署。避免陷入“锁死架构”的困境，确保所选设备能支持多种模型的同时运行，例如DeepSeek、QwQ、Llama等，不受框架或资源限制。

数据安全与隐私评测

• 本地部署优势：一体机可部署在企业本地，确保数据存储和处理都在企业内部完成，有效避免数据泄露风险，满足金融、医疗、政务等对数据安全要求较高的行业的合规需求。

• 访问控制与权限管理：提供严格的访问控制和权限管理系统，企业可以根据不同部门、角色设置相应的权限，确保数据的安全性和保密性，防止未经授权的访问和操作。

易用性评测

• 开箱即用：无需复杂的基础架构搭建和模型训练过程，企业购买后可快速完成部署，直接使用，大大缩短了项目上线周期，降低了技术门槛和人力成本，如联想仅用一个月便交付千余台预装DeepSeek的AI一体机。

• 操作界面友好：提供直观、简洁的操作界面，方便企业用户进行操作和管理，无需专业的技术背景，即可完成模型调用、任务配置等工作，提高工作效率和用户体验。

此外，单机版运行DeepSeek时，会受到并行处理的限制，从而影响性能的充分发挥。因此，考虑未来将一体机扩展为多机或集群时，必须关注是否存在技术障碍，以及多机互联时是否会遇到瓶颈。此外，单机优化与多机优化的差异不容忽视，软件系统能否迅速适应这些变化，实现PD分离、EP并行等高级功能，也是评估一体机性能的重要指标。

成本评测

• 硬件成本：虽然一体机的硬件设备需要一定的投资，但相比自行搭建大规模的计算集群和数据中心，其成本相对较低，且能够满足企业对高性能计算和存储的需求，如单台八卡的机器可运行满血版DeepSeek，成本一百多万。

• 运营成本：降低企业的运营成本，包括电费、机房维护费用等，同时通过自动化运维和管理工具，减少人工干预，提高运维效率，进一步降低运维成本

监控与运维体系的完善能有效应对突发状况。一个高效的监控和运维体系至关重要，它能实时追踪GPU、内存、延迟以及模型状态等核心指标，确保运维人员能够及时应对潜在问题。在遇到宕机、推理失败、死锁或内存溢出等突发状况时，系统是否具备有效的告警机制？

当然，在一体机采购之前，我们可以对上述提到的监控与运维体系等关键点进行全面的评估、质询和测试，以确保做出明智的决策，避免潜在风险。然而，当大模型正式上线后，我们面临的新挑战是如何评估其实际效果。毕竟，对于企业而言，最关心的是投入的资金是否物有所值，以及这些技术改进是否真正推动了业务的增长。

022. 业务与效益评估

简而言之，就是看大模型的应用是否能带来经济效益，以及回报周期的长短。

实现业务价值的方式

• 提高效率：如在金融领域，工商银行引入DeepSeek大模型构建“工小审”信贷风控助手后，对公信贷审批效率飙升50%，平均审批时间缩短至7.5个工作日；江苏银行打造的智能合同质检系统，使合同质检识别准确率跃升至96%，响应速度提升20%，每份合同平均审核时间缩短至半天以内。

• 提升服务质量：在客户服务方面，如工商银行的远程银行助手“工小慧”，借助DeepSeek大模型的自然语言理解能力，能精准识别客户问题并提供个性化解答，使客户咨询满意度跃升至98.6%，重点业务通话时长显著压降10%。

• 增强决策能力：DeepSeek大模型一体机能够对海量数据进行分析和挖掘，为企业提供更准确的市场预测、风险评估等信息，帮助企业做出更明智的决策，如在医疗领域，可根据患者数据预测疾病风险、治疗效果等，为医生制定治疗方案提供参考。

• 创新业务模式：为企业带来新的业务模式和增长点，如在教育领域，利用大模型开发个性化的学习平台和智能辅导工具，提升教学效果和学生学习体验，吸引更多学生和家长，拓展市场份额。

• 促进数字化转型：作为企业数字化转型的重要支撑，集成各种先进的技术和服务，帮助企业实现业务流程自动化、智能化，提高企业的竞争力和创新能力，更好地适应市场变化和客户需求，如在制造业中，可用于生产过程的优化、质量检测等环节，推动制造业的智能化升级

评估大模型是否推动业务增长，提升人均效率及解决实际业务挑战。评估大模型的效果时，我们需要关注其是否能够推动业务增长，这才是衡量技术价值的关键标准。例如，原先某项工作需时三日，而今仅需六小时，员工人均效率显著提升，从而实现了投资回报率的大幅增长。

以具体实例来说，通过应用大模型进行合同审核，准确率得以大幅提升，达到80%；而在招聘领域，大模型的应用也显著提高了人岗匹配的精准度，提升了30%。具体而言，通过大模型的应用，公司的销售转化率、运营效率以及客户留存率是否有所改善？

关注成本降低与投资回报周期，以判断经济性。再深入一点，我们还需要关注推理成本的降低情况。例如，过去从外部API调用服务，每处理百万个tokens需要花费16元，而通过私有部署后，综合成本降低至5元，这将为企业带来长期显著的节省。

此外，整体投入产出比也是一个重要的考量因素。具体来说，企业投入100万元进行部署，是否能够在半年内通过效率提升或营收增长的方式收回成本？

3. 评测报告和优化建议

1. 技术侧：验证算力、模型效果、稳定性，确保其支持业务需求。

2. 业务侧：通过场景化测试和 ROI 计算，证明其比云服务或自建集群更优。

3. 优化侧：持续迭代模型部署和工程架构，最大化性价比。

   
   

输出标准化报告

常见优化方向

• 模型层面：

• 量化（GPTQ/AWQ）降低显存占用

• 动态批处理（Dynamic Batching）提高吞吐

• 工程层面：

• 使用 FlashAttention-2 加速 Attention 计算

• 部署 Kubernetes 实现弹性伸缩

总之，要让大模型一体机项目得到老板和内部员工的认可，项目需同时展现出情绪和业务价值，才能获得整体认可。具体来说，就是通过大模型一体机项目的实施，实现指标的显著提升、效率的大幅提高、转化率的明显增长以及成本的切实节省。这些正面的业务成果，将有力证明项目的价值，为业务发展注入新的活力。