摘要：2025年是行业公认的“大模型的成本年”。年初不到3个月，先有DeepSeek-R1开源，引爆行业价格战，后就有通义千问QwQ-32B深夜发布，引领极致性价比。QwQ-32B不仅以320亿参数跑赢6710亿参数的DeepSeek-R1满血版，更实现了消费级显卡
2025年是行业公认的“大模型的成本年”。年初不到3个月，先有DeepSeek-R1开源，引爆行业价格战，后就有通义千问QwQ-32B深夜发布，引领极致性价比。QwQ-32B不仅以320亿参数跑赢6710亿参数的DeepSeek-R1满血版，更实现了消费级显卡本地部署，资源需求仅为同类模型的1/20。
“零成本化”“平权化”的大模型浪潮，正迅速改变企业与开发者的竞争格局。企业不再被动接受API定价和限制，而是可以更自由地部署、微调、优化自己的大模型。对于那些希望借助AI提升业务效率的企业而言，现在正是入局的最佳时机。
开为科技企业级Agent平台Roles提供专业的大模型微调与智能知识库建设服务，助力企业在这一波AI普惠浪潮中抢占先机。
Roles不仅帮助企业低成本接入DeepSeek/QwQ等先进大模型，更能针对业务场景为企业进行深度优化，让AI真正成为企业“能用、敢用、好用”的生产力工具。
部署+微调：赋予赋予大模型深度业务洞察能力
大模型部署并非简单的硬件投入或云资源采购，它涉及基座模型选型、硬件配置、长期运维等多个环节。盲目追求高端硬件和超大模型可能导致成本飙升，而低配方案则可能因性能不足产生额外开销与二次投入。
开为科技凭借对大模型的深度理解和丰富的落地经验，摒弃“凭感觉采购”的粗放模式，从技术可行性、成本可控性、业务适配性三大维度，帮助企业精准匹配部署方案。
其提供一体机和云服务器双重部署选项，通过模块化设计与灵活集成策略，标准化部署流程，优化服务器配置，匹配合适基座模型，并完成系统对接集成，让 DeepSeek/QwQ 真正成为企业 “好用不贵” 的智能引擎。
通用大模型如同百科全书，包罗万象，广而不精，面对行业特定领域问题常常显得力不从心。例如，大模型在理解行业术语、黑话或复杂业务逻辑时，易产生幻觉或误导性答案。即便依靠提示词优化，也难以彻底弥补这些短板。因此，微调成为提升大模型行业适配能力的核心手段之一。
2025年2月Vectara大模型“幻觉排行榜” 报告，DeepSeek-R1以14.3%幻觉率位列第90名
具体排名入口：https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard
开为科技DeepSeek/QwQ微调方案围绕四大核心目标展开，让大模型实现从“通才”到“行业专家”的华丽转身：
领域知识注入：结合企业专有数据（如医疗病例、法律文书）与业务规则（如金融合规条目）进行训练，使输出更专业、更可靠。推理效能提升：优化模型参数，提高任务适配性，减少硬件资源占用，提升推理速度，在特定场景表现超越通用模型。数据安全闭环：在通过数据去敏与权限管理确保数据隐私安全的前提下，实现跨部门、跨分支机构的知识共享。知识资产沉淀：打造可复用的 AI 能力基座，形成企业专属长效知识资产。RAG智能知识库与Agent应用全栈解决方案
即便经过微调，大模型底层数据仍然是静态的，无法实时同步企业最新信息，RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识库成为提升信息时效性的重要途径。
传统企业知识库维护成本高、检索低效、答案机械化，实际使用率低，而RAG知识库借助大模型强大语义理解与检索能力，能精准提取、整合知识，为用户生成逻辑清晰的个性化答案。
开为科技基于 Roles 平台构建智能知识库，运用 RAG、LLM、生成式 AI 等技术，打造 “24h 实时在线专家顾问”，为大模型提供实时“外脑”助力。其具备智能清洗、可视化标注等能力，支持自然语言查询、混合搜索、多模态输出，跨应用搜索，无缝快速集成企业系统与工作流。
除了私有化部署、微调、RAG知识库三大基础模块，开为还为企业构建了完整的AI应用赋能体系，包括自然语言Agent开发工具，预置行业 Agent库，提供AIGC工作流、ChatBI 行业报告助手、定时汇报助手等开箱即用应用，助力企业快速落地 AI 赋能业务。
迎接“零成本” AI 时代，企业行动正当时
面对 AI 普惠浪潮，企业的核心竞争力将从“能否用 AI”转向“如何用好 AI”。Roles 平台，以「精准部署+深度微调+RAG知识库+智能体应用」全栈解决方案，为企业铺就了一条从AI技术落地到业务赋能的快车道。
未来属于敢于拥抱变革的先行者。面对AI平权时代的无限可能，开为科技愿与更多企业携手，以更轻量的投入、更高效的部署、更智能的决策，共同开启属于每个行业的“智变”时刻。
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来源：开为科技