上海2025年2月12日 /美通社/ -- 近日，国产大模型deepseek凭借其"开源开放、高效推理、端侧友好"的核心优势，迅速风靡全球。移远通信基于边缘计算模组sg885g，已成功实现deepseek模型的稳定运行，并完成了针对性微调。
目前，该模型正在多款智能终端上进行深入测试与优化。移远通信将凭借其卓越的工程化能力，加速端侧ai技术在各行各业的规模化应用与普及。
deepseek：ai模型创新先锋
deepseek之所以火爆全球，源于其在模型架构、蒸馏技术以及强化学习等方面的突破性创新。
完整版deepseek-v3模型采用创新的moe（混合专家）架构，拥有6,710亿参数，每秒可处理60个token，擅长处理长文档分析、多模态推理等复杂任务和高精度场景。其每层包含256个路由专家和1个共享专家，每个token仅激活8个专家，极大地提升了学习效率和灵活性，显著降低了训练和推理成本，同时加速了tokens生成。
为解决小推理模型self-play学习的不足，deepseek-r1通过高效蒸馏技术，将大模型的推理能力迁移到更小、更高效的版本中。这一突破使其小尺寸版本在保持卓越性能的同时，显著降低了模型体积和计算资源需求，成为端侧部署的理想选择。
同时，deepseek-r1-zero实验性版本证明了仅通过强化学习（reinforcement learning，rl）、无需监督式微调，大模型也能具备强大的推理能力，为ai模型的训练开辟了新思路。
deepseek小尺寸版本：端侧部署的理想选择
deepseek-r1版本专注于强化学习技术路线，推理能力强、性价比突出，基于该版本开发的系列小尺寸蒸馏模型，参数范围覆盖1.5b至70b，为开发者提供了高性能、低成本的大模型部署与开发银河注册送38元的解决方案，将有力推动端侧ai的商业化应用。
简化后的小模型从大模型中继承了强大的ai能力，尽管参数量减少，但性能依然出色。由于计算量大幅降低，减少了内存和计算资源的消耗，因此特别适合资源有限的端侧设备。同时，推理速度显著提升，能够满足端侧设备对实时性的需求。此外，小模型体积更小，适配性更强，更容易在各种行业终端和边缘计算设备上集成和运行。尽管模型压缩，但通过蒸馏技术，小模型仍能保持较高的精度，确保任务效果不受影响。
移远通信：以领先的工程能力加速端侧ai落地
在众多厂商仍在探索如何支持deepseek模型之际，移远通信已率先取得突破，其搭载高通qcs8550平台的边缘计算模组sg885g，成功实现了deepseek-r1蒸馏小模型的稳定运行。实测数据显示，其生成tokens的速度超过每秒40个tokens，且未来随着性能的不断优化，速度还将进一步提升，为智能终端设备带来更强大的ai能力。
同时，移远通信还与行业银河注册送38元的合作伙伴紧密合作，在机器人、智能座舱、智能工业等客户应用上开展深入测试与优化，为用户提供更为流畅的ai体验。
搭载deepseek模型的移远边缘计算模组和银河注册送38元的解决方案，不仅适用于消费类和工业类机器人领域，还可广泛应用于智能座舱、机器视觉、个性化虚拟助理、平板电脑、老人监护、智能家居、ai玩具及可穿戴设备等多元化场景，为各行业提供强大的ai赋能，例如更自然的语音交互、更精准的图像识别以及更加个性化的服务体验。
此外，在成功实现deepseek模型端侧运行的基础上，移远通信还完成了该模型的针对性微调，并应用于自身的大模型银河注册送38元的解决方案中，为客户提供更精准、更高效的端侧ai服务。这一成果不仅彰显了移远通信在端侧ai领域的技术实力，更体现了其领先的工程化能力，将有力推动aiot应用的快速发展与落地。
面向亟待接入ai能力的广泛垂直领域，移远通信将持续投入资源，推动更多高、中、入门级边缘计算模组，以及智能座舱、5g、lte模组和银河注册送38元的解决方案全面接入deepseek等先进模型以及云端大模型，助力物联网设备实现智能化升级，开启万物智联新时代。
