近期，金現代大模型產品全面接入DeepSeek，基于DeepSeek-R1（6710億參數）的推理能力，打造思考能力更強、準確率更高、交互體驗更好的智能中樞。

推理模型DeepSeek-R1在處理高復雜度任務上具有更高的準確性與邏輯性，不僅在一定程度上緩解了大模型幻覺問題，而且大幅降低了大模型訓練與推理成本，實現了技術創新與商業落地的雙重突破，在面向企業的ToB業務場景中表現突出。

 金現代接入的大模型

金現代研究院人工智能研究所所長宗云兵指出，“我們看重的是DeepSeek-R1模型的推理能力，面對用戶提出的復雜任務，能夠以專家顧問的身份，串聯各類信息、做專業判斷。”目前，金現代大模型產品已經實現了文本問答、數據庫問答、智能寫作、文檔審查、工單填寫等智能應用場景模型的全面升級。

小金智問作為一款AI智能問答產品，在接入DeepSeek-R1模型之后，語義理解和邏輯推理能力取得了顯著進展。通過該模型的“思維鏈” ，小金智問可以更加精準地解讀用戶提問，將推理過程拆解成多個步驟，讓用戶可以清晰地看到模型是如何一步步推導出最終答案的，從而大幅提升了智能問答準確度，優化了用戶的智能問答體驗，在電力安全應急管理、汽車行業合規性管理、銷售數據管理、實驗室數據管理等實際場景中展現出更高的價值。

基于DeepSeek-R1模型的文本問答場景

基于DeepSeek-R1模型的數據庫問答場景

比如，當用戶提問“合同中是否存在逾期付款違約金過高的風險?”時，小金智問可以模仿人類解決問題的漸進式思維，將復雜問題拆解為可解釋的中間步驟，依次提取合同中的“違約金條款”內容，以及企業財務規范中的相關要求，動態計算并判斷違約金是否超標，最后給出風險是否過高的結論。

除此之外，金現代的智能文檔處理平臺、知識管理平臺、智慧識才干部大數據分析系統等產品也接入了DeepSeek模型，讓產品在面對企業級端到端的復雜任務、流程任務、分析任務時，給出更精準、更契合用戶需求的答案，提高文檔審查、知識檢索等智能化水平。

宗云兵介紹道：“金現代不是DeepSeek火了之后才開始研究大模型的，而是從2020年就組建了人工智能算法團隊，2022年就開始了基于ChatGPT等國內外大模型的AI技術研究，并且已經實現了數十個應用案例的落地，這是我們接入DeepSeek的先發優勢。”

此次部署基于國產化技術完成全棧適配，金現代在現有主流算力環境下實現了從硬件兼容到推理引擎適配的全自主可控驗證。未來，金現代將在繼續加大AI技術研發投入的同時，緊跟行業前沿的AI技術動態，積極引入和集成業界最先進的AI成果，幫助企業在數智時代搶占先機！

(風險提示：相關產品接入DeepSeek對業績尚不構成重大影響，對未來業績的影響不確定，請投資人注意風險)