中關村科金喻友平：做好垂類大模型應用的“交鑰匙工程”

大模型落地，開啓“垂類競速”狂飆。

中關村科金的“陽謀”，就是成爲這場競速的頂級玩家。

其總裁喻友平在DeepSeek企業應用之道論壇上說，客戶“要的是一輛能開的汽車，而不是直接給臺發動機。”

在這場發佈會，中關村科金髮布了基於DeepSeek全新升級的得助大模型平臺2.5、得助智能客服4.0兩大產品。目標領跑垂類大模型賽道。

喻友平拋出一組數據，預計在2025年，逾90%的企業，將把大模型深度應用到核心業務中，而垂類大模型就是創造價值的“鑰匙”，已成爲企業數智化升級的必選項。

所以，在競爭愈發激烈的大模型賽道水面之下，不要明星光環，也不想站上C位，只想好好服務好客戶，不怕幹苦活兒，幫企業做好垂類大模型落地最後一公里的企業，出現了。

何爲垂類大模型，“垂類競速”去向何方

垂類大模型是指針對特定領域或特定任務的大規模深度學習模型。它專注於某個特定領域的數據和任務，通過大量的數據訓練，實現對該領域的數據進行高效、準確地處理和分析。與通用大模型不同，垂類大模型更加專注於某一特定領域或任務，具有更高的領域專業性和實用性。

當然，一切還要從DeepSeek說起。

今年以來，DeepSeek的橫空出世，極大地推動了大模型的普惠，在企業側更是如此。

然而，對於企業，真正可以完成價值轉化的是垂類大模型，在人工智能產業演進圖譜中，通用大模型如同具備通識能力的本科生，而垂類大模型則是深耕特定領域的研究生。

這個研究生，不僅掌握專業領域的知識圖譜，更具備解決垂直場景複雜問題的核心能力。

所以，綜合來看，垂類大模型的價值有三：

其一，效率高、精度高。垂類大模型在處理特定領域的問題時具有更高的精度和效率。由於其針對特定領域進行訓練和優化，因此在處理該領域的問題時能夠提供更準確的解決方案。

其二，擁有定製化能力。垂類大模型通過使用行業專屬數據進行訓練和微調，可以更好地適應行業需求，提供更準確的解決方案。

其三，降低成本。垂類大模型更加實用。相比起來，通用大模型的算力成本、數據成本及模型迭代升級所需成本都較高，而垂類大模型利用細分行業特有的數據進行鍼對性訓練，研發成本更低。

舉個例子，在金融行業，企業內部的知識往往分散在多個系統和文檔中，員工在尋找所需信息時常常感到無所適從。不僅如此，涉及金融行業核心數據的應用，那必須進行私有化部署，這樣一來，既保障了數據安全性，也由於針對性訓練，確保了大模型產品的獨一無二，性能絕佳。

在各行各業都是如此，隨着開源大模型不斷突破能力上限，像中關村科金這樣，解決落地最後一公里的大模型企業也涌現出來，在當下，大模型應用元年才真正到來。

落地提速 全面接入DeepSeek全系模型

喻友平認爲，隨着越來越多的企業將大模型應用到核心業務中，企業大模型的勝負手不再是模型參數大小，而是誰更懂用垂類知識和經驗提升業務價值。

基於這些思考，中關村科金開始亮劍。

一是得助大模型平臺2.5，在原有算力統一調度、一站式模型訓推、應用快速構建三大核心能力基礎上，進一步升級。

得助大模型平臺2.5支持DeepSeek等主流大模型的統一納管，同時升級多模態能力，實現不同模態信息的融會貫通；支持AutoAgent、WorkFlow兩種方式快速構建企業大模型多類應用；還推出開箱即用的得助大模型應用開發一體機，內置得助大模型應用開發平臺、支持各種尺寸的DeepSeek模型和其他第三方模型、適配主流硬件及國產信創芯片。

二是得助智能客服4.0，據介紹，得助智能客服4.0是業界唯一具備全棧能力的智能客服產品，覆蓋從全媒體聯絡中心，語音機器人和文本機器人，到智能工作臺、智能陪練、智能質檢等智能輔助工具的全套智能客服產品家族。

在測試中，結果顯示，超過90%的智能客服細分場景，通過切換DeepSeek V3或R1模型，平均帶來了5%-20%的效果提升。在全媒體呼叫中心、智能工作臺、語音機器人、文本機器人、智能陪練等企業連接客戶核心場景，也帶來大幅優化提效。

中關村科金希望用這兩把利劍，撬開“垂類大模型”新世界。

正如喻友平在2025全員信所講，整個業界從大模型的技術、產品到商業化，都在快速地進化和演變。我們必須抓住這個時間窗口，用更快的速度行動起來

時不我待，剩下的交給時間。

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