DeepSeek这么好用,为什么手机厂商还要自研大模型? 探索差异化竞争力。DeepSeek狂潮席卷到了手机行业。截至2月18日,华为、荣耀、努比亚、魅族、小米、vivo、OPPO等国内主流手机厂商都已接入DeepSeek。
多数厂商目前的工作是为DeepSeek开“入口”,再接入兼容DeepSeek开源模型所提供的API接口,这是最简便的方法。但由于部分厂商只接入了“尝鲜版”,在问答体验上并不完全与DeepSeek相同。此外,API接入的方式被质疑相当于安装了一个APP,并没有太多体验创新。这是因为满血版推理任务需要庞大算力支持,若直接采用可能会面临服务器繁忙的问题,“尝鲜版”则在成本与稳定性间更易平衡。
努比亚并未选择开“入口”的方式。其旗舰手机Z70 Ultra已经实现了全尺寸系统内嵌6710亿参数的DeepSeek R1模型,实现了DeepSeek-R1与系统的整合。
在DeepSeek-R1诞生之前,AI手机的竞争已经持续了两年。为了自研大模型,头部厂商纷纷投入高额资金:荣耀前CEO赵明曾透露,荣耀在AI领域的投入已达100亿元;vivo副总裁周围也表示,每年在大模型领域的投入成本在20-30亿元。
然而,手机厂商对AI的重金投入暂时还没有换来明显的销量增长。当前AI功能主要集中在语音助手优化、图像处理等场景,缺乏杀手级应用。尽管手机厂商开始探索AI与系统的融合,推出智能体点外卖等差异化功能,但实际体验仍处于起步阶段。
DeepSeek的出现改变了过去手机厂商比拼参数的逻辑。努比亚技术专家表示,DeepSeek打破了高性能推理模型的成本桎梏,且开源,使得这类模型能够部署在像手机这样的消费电子产品上,并大幅降低成本。
除了通过API接入DeepSeek之外,多家手机厂商尝试将DeepSeek-R1部署在本地。不过,当前的手机芯片配置还难以支持满血版DeepSeek-R1(670B)的本地部署,仅能支持10B以下的蒸馏版本。这显然不是最佳方案,因为蒸馏也会在一定程度上损失推理能力。但在某些垂直场景中,小模型表现依然值得肯定,例如在通话总结、文档概要等高频场景中,vivo蓝心3B端侧模型通过模型压缩和精度恢复技术,实现了端侧运行且功耗降低46%。