2月21日，思必馳DFM-2東風中樞大模型已完成671B滿血版的 DeepSeek-R1部署，在穩(wěn)定性和可靠性方面凸顯優(yōu)勢，用戶不掉線，使用體驗更優(yōu)質(zhì)，當前已在智能汽車和智慧辦公場景實現(xiàn)落地應用，進一步激發(fā)垂域應用的智能化潛力。

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思必馳對話通用基礎大模型DFM-2

架構革新：構建穩(wěn)定可靠的分布式系統(tǒng)

思必馳依托國家重大AI任務專項，構建了基于DFM-2東風中樞大模型的1+N分布式大模型智能體系統(tǒng)，具備“理解可靠、決策可靠”的特性，通過模塊化拆卸、不同大模型/智能體熱插拔與定向更新技術，實現(xiàn)多垂域大模型的靈活調(diào)度與高效協(xié)同。相較于集中式大模型，DFM在綜合成本、響應速度及垂域精度上優(yōu)勢顯著。

此次深度融合的核心在于思必馳1+N分布式智能體架構的靈活性與高效性。該架構能夠快速接入DeepSeek，并能在資源受限的場景下實現(xiàn)可靠的任務執(zhí)行。通過這種架構，思必馳DFM不僅能夠充分利用DeepSeek的深度推理能力，還能有效避免因延時較高而帶來的不利影響，優(yōu)化資源使用，動態(tài)分布流量，進一步提升系統(tǒng)的實時性與穩(wěn)定性。

架構革新：分布式架構設計

針對傳統(tǒng)系統(tǒng)的單點故障問題，思必馳DFM通過分布式架構設計，打造高可靠性的系統(tǒng)基礎。

· 模塊化微服務：

將業(yè)務拆分為獨立部署的微服務，實現(xiàn)故障自動隔離，避免局部問題影響全局；

· 分布式計算框架：

Spark/Flink集群化部署，算力指數(shù)級提升；

· 異地多活部署：

跨地域部署數(shù)據(jù)中心，確保單一機房故障時服務不會中斷。

智能資源調(diào)度：動態(tài)平衡與彈性伸縮

系統(tǒng)通過實時監(jiān)控服務器健康狀態(tài)，結合多層負載均衡實現(xiàn)流量智能分配，優(yōu)化資源使用，避免單點過載，動態(tài)分配流量，確保高性能和高可用性，保障運行穩(wěn)定性。

· 動態(tài)負載平衡：

實時監(jiān)測每臺服務器"健康狀態(tài)"；

· 四層/七層負載均衡：

Nginx+HAProxy的組合實現(xiàn)流量智能分配；

· 動態(tài)擴縮容策略：

支持CPU/內(nèi)存/QPS多維指標觸發(fā)的彈性擴縮容策略。

全鏈路壓力測試：模擬真實極限場景

為確保系統(tǒng)在高并發(fā)、復雜故障場景下的穩(wěn)定性，系統(tǒng)采用全鏈路壓測方案：

· 真實流量建模：

基于歷史數(shù)據(jù)生成流量模型，精準模擬業(yè)務高峰；

· 混沌工程演練：

隨機注入節(jié)點故障、網(wǎng)絡延遲等異常，驗證系統(tǒng)容錯能力；

· 全鏈路監(jiān)控優(yōu)化：

通過APM系統(tǒng)實時追蹤性能瓶頸，快速定位并優(yōu)化響應延遲、資源競爭等問題。

場景賦能：從智能汽車到高效辦公，

DFM釋放垂域價值

思必馳DFM-2東風中樞大模型憑借垂域理解精準、系統(tǒng)協(xié)作架構清晰的特征，能夠快速實現(xiàn)場景落地。通過深度集成DeepSeek，DFM進一步提升了在復雜場景下的智能化服務能力，尤其是在智能汽車和AI辦公本等垂域應用中展現(xiàn)了顯著的技術優(yōu)勢，為用戶帶來更高效、更可靠的體驗。

智能汽車：

以思必馳助力五菱接入DeepSeek為例，深度融合后的DFM大模型和以此為基礎的思必馳天琴語音助手在車載場景中表現(xiàn)出色。借助DeepSeek的深度推理能力，車載系統(tǒng)能夠更好地理解用戶的語音指令，并在復雜的駕駛環(huán)境中提供精準的服務。后續(xù)，思必馳還將與更多合作車企共同推進在其他車型中的應用。

思必馳AI辦公本：

為效率而生的強勢生產(chǎn)力工具思必馳 AI 辦公本已正式接入DeepSeek-R1模型，用戶可通過「AI 助手」語音喚醒或輸入文字指令直接調(diào)用其功能。接入DeepSeek-R1后，思必馳 AI 辦公本也將為用戶帶來更強大的深度思考與推理能力，信息獲取更高效；生成內(nèi)容支持本地導出，內(nèi)容管理更便捷；同時支持文字或語音指令，創(chuàng)意操控更輕松。思必馳自研專業(yè)會議大模型結合強大智能的創(chuàng)新 AI 工具，幫助用戶提升創(chuàng)意表達和工作效率。

思必馳DFM與DeepSeek的深度融合不僅為當前的應用場景帶來了深度思考能力的提升，也凸顯其卓越的技術性能與場景適配能力。未來，思必馳還將聚焦于進一步推動端側(cè)大模型、多模態(tài)大模型以及推理模型的落地應用，依托分布式架構的靈活性與高可靠性，為用戶提供更加豐富和高效的應用體驗。