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歷經二十余年在教育信息化領域的持續(xù)深耕，新開普始終致力于以技術創(chuàng)新驅動行業(yè)發(fā)展，成功構建了覆蓋教學、管理、服務等多場景的智慧校園生態(tài)體系。結合公司智慧校園場景解決方案和產品實踐，新開普推出了涵蓋校園全場景AI助手、智能體創(chuàng)新平臺、私有模型定制開發(fā)與部署等核心模塊的智慧校園AI解決方案矩陣，深度聚焦智慧校園建設場景的智能化需求，有效推動高校數字化轉型進程。

本文將重點闡述備受矚目的國產DeepSeek-R1模型如何賦能新開普智慧校園AI解決方案，推動其持續(xù)升級并提供強大的智能化服務。后續(xù)系列文章還將深度剖析公司其他已落地實施的AI解決方案，全方位展現AI技術在教育信息化領域的實踐成效。

DeepSeek-R1作為國產大模型標桿，憑借6710億參數規(guī)模與MoE稀疏架構，在人工智能領域實現了新突破，其技術核心在于運用規(guī)則驅動且獎勵可驗證的強化學習技術，激發(fā)預訓練模型構建 “長思維鏈”的能力。長思維鏈類似人的思考過程：比如在理工科考試中，考生寫在草稿紙上的演算過程。而在復雜推理、數學計算、編程等任務中，長思維鏈模型的發(fā)散性假設、驗證、推理、反思等高級認知能力尤為讓人印象深刻。這種"深思熟慮"的決策路徑，相較傳統(tǒng)模型的即時反饋模式顯著提升了復雜場景下的回復質量。

作為全球第二個掌握長思維鏈訓練技術的AI實體（此前僅美國OpenAI的o1模型具備該能力），DeepSeek-R1打破國外技術壟斷構建自主可控的AI基礎設施，又為教育行業(yè)智能化升級提供新范式。目前該模型已在全國政府、高校系統(tǒng)實現規(guī)?；渴?，新開普作為教育信息化領軍企業(yè)，在完成模型部署技術路徑驗證的基礎上，進行了前瞻性的行業(yè)思考。

校園場景千姿百態(tài)我們總需要深度思考嗎？

現階段的“深思熟慮”是有代價的，即更長的等待時間和更多的算力成本。為滿足多樣化需求，結合使用性能良好的非長思維鏈模型與DeepSeek-R1長思維鏈模型成為更優(yōu)選擇。

以新開普小美助手家族系列產品為例，系統(tǒng)能基于任務認知層級使用不同類型的模型，無論采用遠程調用還是本地部署的方式，都能有效降低成本、減少用戶等待時間，提升整體用戶體驗。

深度認知層：針對數據洞察、專業(yè)決策問答、學科答疑、考試陪練、考題生成及試卷批改等復雜任務，由DeepSeek-R1負責處理。

即時響應層：對于意圖識別、校內知識問答、應用推薦及業(yè)務辦理等強調即時反饋的簡單任務，采用非長思維鏈模型快速響應（小美助手家族和星工場平臺兼容各類主流大模型）。

自由拓展層：用戶也可根據自身需求與偏好，靈活自由地切換DeepSeek-R1及其他模型，根據實際應用場景調整使用策略。

DeepSeek-R1賦能本地化 AI 解決方案

除了小美家族系列校園AI助手，新開普自研的星工場智能體創(chuàng)新平臺、大模型定制訓練服務和本地部署服務也已全面接入DeepSeek-R1。這種接入不僅限于遠程API調用，更能通過蒸餾+強化學習的訓練方法，使小參數量模型具備長思維鏈生成能力，從而打造性價比更高、任務適配性更強，且更適合本地部署的長思維鏈模型。

與此同時，公司研發(fā)團隊依托MoE模型架構的優(yōu)勢，對前向傳播計算進行優(yōu)化，顯著降低GPU顯存占用，進一步放寬了DeepSeek-R1本地部署的算力要求。接下來，我們將介紹DeepSeek-R1在校園場景的部分應用案例，并深入展示新開普在高效完成本地化部署和模型定制優(yōu)化方面的技術優(yōu)勢。

場景用例

1、專業(yè)決策問答——報銷智能助手場景展示

小美智能助手結合DeepSeek-R1，提供本地部署與云服務兩種模式，能夠對接各類業(yè)務系統(tǒng)，滿足自動化辦事、答疑解惑、數據查詢等核心管理與服務需求。

以涉及復雜的政策匹配與審批環(huán)節(jié)的報銷流程為例，DeepSeek-R1憑借長思維鏈推理能力，精準解析用戶需求和上下文信息，高效響應問答并提供決策輔助。

用戶提問：“我要報銷參加CVPR（IEEE國際計算機視覺與模式識別會議）的差旅費，該怎么操作？”

智能助手解析：識別核心任務（報銷差旅費），自動匹配具體會議（CVPR）及相應的高校報銷政策，并精準推送適用的報銷流程，避免用戶翻閱冗長的文檔。

此外，小美與DeepSeek-R1的結合，還廣泛適用于職稱評定與獎學金申請、校友資源與職業(yè)發(fā)展、突發(fā)事件應對、選課指南與學術助手等多種專業(yè)決策問答場景，為用戶提供精準高效的支持。

然而，對于高校本地化部署而言，DeepSeek-R1強大的推理能力伴隨的較高算力開銷，可能成為實際落地方案推進過程中的瓶頸。

為突破這一瓶頸，進一步提升校園場景中大模型的落地效果，新開普研發(fā)團隊將DeepSeek-R1賦能服務與管理的關鍵能力拆解為語義理解與任務拆解、跨層級知識關聯(lián)、個性化適配以及任務自動化與工具集成四個核心方面，同時，針對性收集并制備與這些關鍵能力相契合的校園語料，在公司自研的星普校園大模型上，通過SFT+RL（監(jiān)督微調+強化學習）的訓練技術，實現了與DeepSeek-R1相近的智能推理效果，而算力消耗僅約為其 1/20（內部測評驗證）。這一創(chuàng)新成果帶來諸多優(yōu)勢：

低成本部署：高校能夠在有限的算力預算內，在校內服務器上高效運行AI助手，實現本地化智能推理，降低運營成本。

本地數據安全：支持私有化部署模式，有效避免敏感數據外泄風險，嚴格符合數據合規(guī)要求，保障校園數據安全。

高效任務處理：針對報銷、學術、選課、職業(yè)規(guī)劃等場景，提供接近DeepSeek-R1級別的強大推理能力，同時降低GPU顯存占用，提高本地化推理效率，為校園用戶帶來更優(yōu)質的服務體驗。

2、提供學科答疑——智能助教場景展示

星工場智能體創(chuàng)新平臺融合DeepSeek-R1的強大能力，靈活支持本地部署和云服務兩種模式，賦能每所學院為每門課程量身定制教學助手，深度回答學生圍繞教學內容提出的各類問題，極大地節(jié)省授課教師與學生助教的時間精力，有效提升教學效率。

在理科與工科領域，有力支持代碼調試、實驗設計、公式推導等復雜應用場景，全面提升解題準確率，助力學生攻克專業(yè)難題；

在文科與社科范疇，平臺可提供文獻綜述、引用推薦、思路指導以及學術趨勢分析等服務，使科研效率實現倍增，為學術研究注入強大動力。

憑借強大的推理能力，DeepSeek-R1在AI助教的多個關鍵領域展現出顯著價值，涵蓋教案自動生成、作業(yè)智能批改等助教工作，個性化輔導、問題即時答疑等助學環(huán)節(jié)，以及試卷智能生成、個性化補考方案等助考方面。但DeepSeek-R1和其他通用大模型在精準適配特色學科教學內容方面仍存在一定原生局限性。

面對不同高校特色學科的精準適配需求及高昂算力成本挑戰(zhàn)，新開普研發(fā)團隊與高校展開深度合作，提供定制化解決方案，通過對百億量級標桿基座模型（諸如DeepSeek蒸餾版模型、星普大模型）進行專項優(yōu)化，結合精細數據篩選、標桿模型導入、監(jiān)督微調（SFT）+強化學習（RL）、精準評測+迭代優(yōu)化，確保模型精準貼合各高校的學科建設需求。

同時，優(yōu)化后的模型在算力成本方面具有優(yōu)勢顯著，能夠在本地實現高效部署，支持萬人級并發(fā)，通過學科定制化+高效部署的雙重優(yōu)化，為高校提供更為精準、智能的教學支持，強力推動智慧校園建設與精品課程的蓬勃發(fā)展。

3、精準數據洞察——數據智能場景的應用與優(yōu)化

高校在服務管理、教學、科研等多個領域積累了種類豐富、規(guī)模龐大的數據，其中許多已接入校園統(tǒng)一數據平臺，涵蓋消費、選課/排課、論文提交、教室資源、實驗、社團、輿情、就業(yè)、檔案、食堂、校車服務等眾多方面。

依托對接數據平臺，新開普提供的智能化解決方案深度融合小美智能助手、DeepSeek-R1及星工場創(chuàng)作平臺，有力支持跨部門的數據整合與深度挖掘，以教學、科研、后勤數據為例，能夠實現多方面的高效應用：

教學質量評估：借助課堂反饋與成績趨勢分析，預測學生掛科風險，進而優(yōu)化教學方案，提升教學質量。

校園安全預警：分析門禁記錄與事件上報數據，及時識別異常行為并觸發(fā)應急響應，保障校園安全。

資源智能調度：根據需求動態(tài)調整教室、食堂、校車等資源配置，顯著提高資源利用率。

在自然語言生成SQL指令這一關鍵環(huán)節(jié)，新開普依托多年積累的自有數據庫與開源數據的結合，通過監(jiān)督微調（SFT）+強化學習（RL）訓練出星普SQL大模型，該模型的SQL查詢準確率較一般通用大模型提升30個百分點（絕對值），總體準確率≥90%，表現媲美滿血版的DeepSeek-R1，但算力成本僅約為其1/20（內部測評驗證）。

憑借深厚的數據積累與卓越的模型優(yōu)化能力，公司致力于構建高效、低成本、精準可控的數據智能生態(tài)，賦能高校數智化升級，為智慧校園建設提供強勁驅動力。

4、智能體自動化創(chuàng)建——以 AI 輔導員的創(chuàng)建為例

星工場創(chuàng)新平臺，是一款專為校園打造的AI智能體與應用創(chuàng)新平臺，它與公司自有的智慧校園業(yè)務相結合，通過預置模板和AI自動化能力，支持用戶便捷地創(chuàng)建和編輯AI智能體與應用，助力校園智能化升級。在這一創(chuàng)新生態(tài)中，DeekSeek-R1/V3模型不僅服務于智能體本身，更扮演著“智能體創(chuàng)造者”的角色，極大地提升了創(chuàng)作過程的舒適度和便捷性。

以AI輔導員的創(chuàng)建為例，用戶只需在星工場中輸入“創(chuàng)建一個AI輔導員”，系統(tǒng)便會自動擴展AI輔導員的職責范圍，并生成格式優(yōu)美、內容豐富的提示詞，同時構建邏輯清晰、可用性強的工作流。創(chuàng)作者僅需對生成內容進行調整或提出進一步要求，即可輕松優(yōu)化AI輔導員的功能，從而大幅降低創(chuàng)作門檻與時間精力投入。

核心優(yōu)勢

1、強化人才與算力基石 驅動AI創(chuàng)新與服務升級

在研發(fā)人才投入上，新開普組建了一支實力卓越的AI研發(fā)團隊與專業(yè)的售前團隊，核心成員均畢業(yè)于國內外Top 10頂尖高校，擁有深厚的學術底蘊與豐富的行業(yè)實踐經驗。團隊成員曾在業(yè)界領先的科技企業(yè)或科研機構深耕多年，精通計算機視覺、自然語言處理等尖端技術，業(yè)務能力覆蓋算法研發(fā)、工程實現以及應用落地等多個關鍵環(huán)節(jié)，為公司技術創(chuàng)新與產品交付鑄就堅實基石。

在算力資源布局上，公司已完成本地GPU集群的搭建，并靈活租用云GPU服務器，可實現對NVIDIA A100、H20、L40以及昇騰910B等高性能計算卡的調度，確保大模型訓練擁有充足且穩(wěn)定的算力資源支撐，有效提升了運算的高效性與穩(wěn)定性，為技術突破奠定了堅實基礎。

面對AI技術的日新月異與客戶需求的瞬息萬變，新開普憑借雄厚的人才庫與強大的算力資源，成功建立了持續(xù)服務能力體系，確?？蛻粼谌魏螘r間、任何地點，都能便捷地獲取高效的本地部署服務、前沿的深度學習算法、專業(yè)的行業(yè)洞察、精準的形勢判斷以及創(chuàng)新的解決方案，始終保持與技術前沿同步，靈活應對市場挑戰(zhàn)。

2、打造高效本地化AI解決方案 三大核心優(yōu)勢賦能行業(yè)智能化升級

本地化部署可以為高校筑牢數據隱私安全防線，極大程度降低師生個人數據以及各部門、科處數據的外部泄露風險，但高昂的GPU服務器成本與復雜的集群建設過程往往成為其普及的障礙。

針對這一挑戰(zhàn)，新開普研發(fā)團隊深入探索，圍繞本地化部署方案打造三大核心優(yōu)勢，不僅簡化了私有化本地模型的部署流程，確保數據安全牢固地留在校園內部，而且有效降低了算力成本，顯著增強了本地部署方案的吸引力與可操作性，為高校帶來了更加經濟、高效且安全的AI解決方案。

（1）強化學習激發(fā)小參數量模型長思維鏈能力

相較于超大規(guī)模模型，中小參數量模型在推理速度和部署成本方面具有顯著優(yōu)勢，尤其在長思維鏈生成模式下，該優(yōu)勢更為凸顯。針對特定任務，通過強化學習策略提升中小模型在特定領域內的長思維鏈生成能力，可以極大增強其實用價值。這種方法不僅有望在校園服務與管理、教學、科研等場景中取得優(yōu)異任務表現，還可將算力開銷降至通用型超大模型的數十乃至數百分之一。

研發(fā)團隊基于十億級與百億級參數量的基座模型，運用監(jiān)督微調（SFT）+ 強化學習（RL），成功復現了DeepSeek-R1 671B模型的長思維鏈生成能力。在強化學習方面，受DeepSeek-R1技術報告啟發(fā)，團隊創(chuàng)新性地遴選了函數調用、數學問題求解、SQL指令生成、編程題解、正則表達式生成、邏輯推理等獎勵可驗證的任務，并以此構建強化學習訓練體系，從而有效提升模型的推理能力與思維連貫性。

與此同時，團隊持續(xù)拓展訓練任務集，收集并生產更多高質量訓練數據，進一步提升模型的泛化能力。實驗結果驗證了小參數量長思維鏈模型的可行性，表明其在專業(yè)決策問答、學科答疑、智能批改、數據洞察、智能門戶等校園AI場景中具備較高適用性，為實際應用落地奠定基礎，也為后續(xù)優(yōu)化與擴展指明方向。

（2）顯存優(yōu)化技術

針對DeepSeek系列模型的MoE架構，新開普研發(fā)團隊根據其特性對前向傳播計算進行優(yōu)化，將計算合理分配至GPU顯存和CPU內存，采用以內存換顯存策略，有效降低GPU顯存占用。在擴充GPU服務器內存后，團隊已成功在單張A800或H20 GPU上部署并運行滿血671B DeepSeek-R1模型，且實現10 tokens/s的生成速度。

相較于市場上主流的兩節(jié)點16張H20或A800部署671B DeepSeek-R1的方案，團隊的優(yōu)化方案將GPU算力成本降至原方案的約 1/16。目前，團隊正進一步優(yōu)化token生成速度，使單張GPU的推理性能更具實用價值。

除單張GPU部署外，團隊還積極探索多節(jié)點部署方案的優(yōu)化，研究跨節(jié)點專家并行（EP）和預填充-解碼分離（PD disaggregation）技術，以進一步提升token吞吐量。

未來，團隊將持續(xù)加大在大模型適配低成本硬件方面的研發(fā)投入，確保其不僅能在高性能數據中心穩(wěn)定運行，也能在資源受限環(huán)境中順利部署，推動更廣泛的實際應用，進一步提升本地部署的經濟性與可行性。

（3）大模型一體機

為解決傳統(tǒng)算力集群與模型獨立部署方案的復雜性與高昂成本問題，我們推出了大模型一體機——一款即插即用、軟硬一體化、高性能可擴展的AI計算平臺，支持DeepSeek-V3/R1全系列模型以及公司自研星普大模型和其他主流可商用開源模型（如Qwen、LLaMA、Baichuan、GLM等），滿足不同場景下的AI計算需求。

大模型一體機采用軟硬件一體化方案，出廠即預裝AI計算框架（PyTorch、vLLM、SGLang 等）和其他環(huán)境依賴，并可根據整體方案搭配小美系列校園助手和星工場創(chuàng)新平臺，預先完成系統(tǒng)部署、大模型裝載、適配與調優(yōu)。用戶僅需進行簡單的網絡配置，即可運行AI服務，實現“拎機即用”，大幅降低軟硬件選型、采購、部署及運維的復雜度，加速AI計算能力的落地應用。

不同任務場景對算力需求各異。公司提供的大模型一體機支持NVIDIA和昇騰兩大硬件方案，可根據業(yè)務需求靈活選擇，均支持多精度計算（FP16/BF16/ INT8/FP8），在保證計算精度的同時，提高推理速度，降低能耗和使用成本。

NVIDIA 一體機：搭載H20/A800/L40等GPU，適用于商用級AI部署，并通過3C認證，確保設備符合國家安全與質量標準。

昇騰一體機：基于Atlas 800I A2推理服務器，集成8顆昇騰 910B計算卡，支持全棧國產化AI計算環(huán)境，提供安全、穩(wěn)定、高效的AI計算能力。

對于涉及私域數據的AI任務，數據安全至關重要。大模型一體機采用本地私有化部署方式，無需依賴云端 API，有效避免數據泄露和隱私合規(guī)風險。同時，新開普提供包括硬件維保、軟件調優(yōu)、遠程技術支持等全方位的運維保障服務，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行，降低客戶的長期運維成本，讓AI服務更加高效便捷。