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。
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。
1、 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。
(1)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;
(2)分布式计算框架:Spark/Flink集群化部署,算力指数级提升;
(3)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。
2、 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。
(1)动态负载平衡:实时监测每台服务器"健康状态";
(2)四层/七层负载均衡:Nginx+HAProxy的组合实现流量智能分配;
(3)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。
3、 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:
(1)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;
(2)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;
(3)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。
1、 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。
2、 思必驰AI办公本
思必驰 AI 办公本全系将正式接入 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,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。
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