思必驰接入DeepSeek-R1满血版大模型

2月21日，思必驰DFM-2东风中枢大模型已完成671B满血版的 DeepSeek-R1部署，在稳定性和可靠性方面凸显优势，用户不掉线，使用体验更优质，当前已在智能汽车和智慧办公场景实现落地应用，进一步激发垂域应用的智能化潜力。

用户可以通过以下网址登录和使用：

思必驰对话通用基础大模型DFM-2

架构革新：构建稳定可靠的分布式系统

思必驰依托国家重大AI任务专项，构建了基于DFM-2东风中枢大模型的1+N分布式大模型智能体系统，具备“理解可靠、决策可靠”的特性，通过模块化拆卸、不同大模型/智能体热插拔与定向更新技术，实现多垂域大模型的灵活调度与高效协同。相较于集中式大模型，DFM在综合成本、响应速度及垂域精度上优势显著。

此次深度融合的核心在于思必驰1+N分布式智能体架构的灵活性与高效性。该架构能够快速接入DeepSeek，并能在资源受限的场景下实现可靠的任务执行。通过这种架构，思必驰DFM不仅能够充分利用DeepSeek的深度推理能力，还能有效避免因延时较高而带来的不利影响，优化资源使用，动态分布流量，进一步提升系统的实时性与稳定性。

架构革新：分布式架构设计

针对传统系统的单点故障问题，思必驰DFM通过分布式架构设计，打造高可靠性的系统基础。

· 模块化微服务：

将业务拆分为独立部署的微服务，实现故障自动隔离，避免局部问题影响全局；

· 分布式计算框架：

Spark/Flink集群化部署，算力指数级提升；

· 异地多活部署：

跨地域部署数据中心，确保单一机房故障时服务不会中断。

智能资源调度：动态平衡与弹性伸缩

系统通过实时监控服务器健康状态，结合多层负载均衡实现流量智能分配，优化资源使用，避免单点过载，动态分配流量，确保高性能和高可用性，保障运行稳定性。

· 动态负载平衡：

实时监测每台服务器"健康状态"；

· 四层/七层负载均衡：

Nginx+HAProxy的组合实现流量智能分配；

· 动态扩缩容策略：

支持CPU/内存/QPS多维指标触发的弹性扩缩容策略。

全链路压力测试：模拟真实极限场景

为确保系统在高并发、复杂故障场景下的稳定性，系统采用全链路压测方案：

· 真实流量建模：

基于历史数据生成流量模型，精准模拟业务高峰；

· 混沌工程演练：

随机注入节点故障、网络延迟等异常，验证系统容错能力；

· 全链路监控优化：

通过APM系统实时追踪性能瓶颈，快速定位并优化响应延迟、资源竞争等问题。

场景赋能：从智能汽车到高效办公，

DFM释放垂域价值

思必驰DFM-2东风中枢大模型凭借垂域理解精准、系统协作架构清晰的特征，能够快速实现场景落地。通过深度集成DeepSeek，DFM进一步提升了在复杂场景下的智能化服务能力，尤其是在智能汽车和AI办公本等垂域应用中展现了显著的技术优势，为用户带来更高效、更可靠的体验。

智能汽车：

以思必驰助力五菱接入DeepSeek为例，深度融合后的DFM大模型和以此为基础的思必驰天琴语音助手在车载场景中表现出色。借助DeepSeek的深度推理能力，车载系统能够更好地理解用户的语音指令，并在复杂的驾驶环境中提供精准的服务。后续，思必驰还将与更多合作车企共同推进在其他车型中的应用。

思必驰AI办公本：

为效率而生的强势生产力工具思必驰 AI 办公本已正式接入DeepSeek-R1模型，用户可通过「AI 助手」语音唤醒或输入文字指令直接调用其功能。接入DeepSeek-R1后，思必驰 AI 办公本也将为用户带来更强大的深度思考与推理能力，信息获取更高效；生成内容支持本地导出，内容管理更便捷；同时支持文字或语音指令，创意操控更轻松。思必驰自研专业会议大模型结合强大智能的创新 AI 工具，帮助用户提升创意表达和工作效率。

思必驰DFM与DeepSeek的深度融合不仅为当前的应用场景带来了深度思考能力的提升，也凸显其卓越的技术性能与场景适配能力。未来，思必驰还将聚焦于进一步推动端侧大模型、多模态大模型以及推理模型的落地应用，依托分布式架构的灵活性与高可靠性，为用户提供更加丰富和高效的应用体验。