在打造 Yi 系列頂尖基座模型的過程中，零一萬物已經(jīng)積累了從模型訓練到模型微調，再到應用實踐的大模型端到端（end-to-end）四大管線技術棧功底。自2024年底宣布針對 2B 智能化轉型市場的戰(zhàn)略聚焦一系列動作后，零一萬物進一步采取基座模型的開放策略，針對 DeepSeek 模型私有化專業(yè)部署的市場痛點，將全鏈條技術管線復用到 B 端的模型私有化部署場景，推出了萬智企業(yè)大模型一站式平臺。
基于這一平臺，零一萬物首發(fā)面向企業(yè)客戶提供企業(yè)級 DeepSeek 部署定制解決方案，涵蓋了 DeepSeek 模型部署、應用實踐以及模型微調工具。在確保數(shù)據(jù)安全的前提下，上述方案能夠將 DeepSeek 無縫嵌入到企業(yè)業(yè)務體系，快速支持行業(yè)模型定制和應用創(chuàng)建，讓原本的開源 AI 模型真正成為完整、合規(guī)且安全的一站式解決方案。
除 DeepSeek 全系列模型外，萬智企業(yè)大模型一站式平臺嚴選適配了阿里巴巴通義千問（Qwen）、零一萬物 Yi 等國產(chǎn)最新主流模型，能夠支撐企業(yè)靈活配置，找到性能 x 性價比的最優(yōu)解。
萬智：讓“滿血增強版”DeepSeek極速穿透企業(yè)核心業(yè)務流
基于目前行業(yè)內所面臨的部署難、應用難、定制難等三大難題，零一萬物萬智企業(yè)大模型一站式平臺為企業(yè)規(guī)劃了DeepSeek 落地“三步走”步驟，并提供了針對性的解決方案：
當前的企業(yè)客戶中，算力基礎設施、模型部署等方面的軟硬件積累參差不齊。在基座模型部署方面，零一萬物整合了 DeepSeek、Qwen、Yi 等國內 Top3 模型，推出了“安全部署”方案。
“安全部署”方案支持本地化推理與私有化數(shù)據(jù)隔離，有效防范數(shù)據(jù)外泄風險，保障企業(yè)核心業(yè)務信息安全；此外，本地化推理也能避免因公共云端波動而影響業(yè)務連續(xù)性，為企業(yè)提供更穩(wěn)定、可控的 AI 運行環(huán)境，滿足金融、政務等對數(shù)據(jù)合規(guī)性、服務穩(wěn)定性要求極高的特殊需求。
完成模型部署后，如何安全、穩(wěn)定地將先進模型能力轉化為企業(yè)生產(chǎn)力，已成為企業(yè)必須面對的核心命題。而具備工具調用能力、自主執(zhí)行任務的專家級 Agent，正是推動模型能力落地的關鍵。相較于近期如火如荼的 C 端通用 Agent，企業(yè)級 Agent 更專業(yè)、更穩(wěn)定、更安全，更能滿足企業(yè)垂直場景的需求。
2024 年，零一萬物開始發(fā)力國內大模型 ToB 應用，在零售、能源、金融、游戲等垂直領域內積累了豐富的行業(yè) Agent 開發(fā)經(jīng)驗。大模型 ToB 解決方案也獲得了中國移動、阿里云、華為、百勝中國、順豐科技、孩子王、美圖、飛書等頭部客戶的認可。
以零一萬物自研 ToC 出海 AI 搜索產(chǎn)品為例，搜索準確性得分 88%，校正大模型幻覺的能力優(yōu)于以搜索性能強著稱的 Gemini (73%)、Perplexity (73%)、ChatGPT Search (64%)。
零一萬物構建了高度可擴展的 RAG 架構，支持無縫接入企業(yè)的結構化和非結構化數(shù)據(jù)，將部署和實施速度提升至原來的兩倍。通過引入先進的 Rewrite 和 Rerank 模型，大幅降低了 DeepSeek 等大模型的幻覺效應，使召回率提升 60%，準確率提升 30%。
一方面，企業(yè)客戶能夠基于自身業(yè)務場景，通過簡單的點擊、拖拽等操作就能夠一鍵生成企業(yè)級 Agent；另一方面，針對各自工作流中的核心環(huán)節(jié)，零一萬物也會與企業(yè)客戶深度共建，深度定制真正穿透企業(yè)核心業(yè)務流程的企業(yè)專屬 Agent。
萬智企業(yè)大模型一站式平臺提供DeepResearch功能，經(jīng)過多步推理，生產(chǎn)深度專業(yè)級報告。
在零一萬物過往全球化應用實踐中得到驗證的其他成熟功能，如多模態(tài)文檔閱讀、高精準度的 OCR （光學字符識別）解析、AI寫作、AI PPT生成、AI數(shù)字人等也都被封裝入萬智企業(yè)大模型服務平臺，成為企業(yè)客戶即插即用的標準化組件。
作為世界第一梯隊的通用基座大模型，DeepSeek-R1 在數(shù)學、代碼、自然語言推理等場景下均有優(yōu)秀表現(xiàn)。但由于 DeepSeek-R1 本身并不支持 Function Call（工具調用），JSON Output（JSON 格式的字符串輸出）。這兩大企業(yè)剛需能力的缺失，使其在落地專業(yè)工作場景內進一步受限。
對于期待通過接入 DeepSeek-R1 實現(xiàn)提效的企業(yè)而言，基于 DeepSeek-R1 進行 SFT（監(jiān)督微調）成為剛需。零一萬物率先給出基于 DeepSeek-R1 的成熟微調方案，企業(yè)能夠在萬智企業(yè)大模型一站式平臺上，基于自身企業(yè)數(shù)據(jù)庫對 DeepSeek-R1 進行模型微調，使之符合垂直領域的業(yè)務需求。
零一萬物潛心兩年構建四大管線，練就“大模型開發(fā)中臺”
2025 年有兩大趨勢：一是中國超大參數(shù) LLM 基座模型將收斂到以 DeepSeek、阿里巴巴通義千問（Qwen）等最頭部的兩三家企業(yè)；二是輕量化模型以極高性價比催化 AI-First 應用迎來井噴期，真正解決市場痛點、穿透企業(yè)核心業(yè)務流程的應用，將創(chuàng)造真金白銀的價值。
在這兩大趨勢下，經(jīng)過開年“DeepSeek 沖擊波”，中國 ToB 市場需求端正經(jīng)歷前所未有的高漲，產(chǎn)業(yè)鏈條上的失衡問題也日益顯現(xiàn)——從通用大模型到企業(yè)業(yè)務場景的落地過程中，部署、微調、應用搭建等能力的缺失成為關鍵瓶頸。
在創(chuàng)立至今近兩年的發(fā)展過程中，零一萬物構建了扎實的大模型端到端技術管線體系，形成了四大核心技術棧。這一技術積累為公司 2024 年的戰(zhàn)略轉型和 B 端市場布局奠定了堅實基礎，使零一萬物能夠更自信地應對企業(yè)級 AI 解決方案的復雜挑戰(zhàn)。也正是基于下列四大管線技術棧，零一萬物能夠精準把握企業(yè)需求，推出萬智企業(yè)大模型一站式平臺，填補大模型產(chǎn)業(yè)落地的關鍵空白。
零一萬物是中國最早探索 MoE 等輕量化模型架構的大模型企業(yè)之一， 2024 年 5月，零一萬物投入 MoE 等輕量化模型路線，10月份推出 MoE 模型 Yi-Lightning，發(fā)布后即在 LMSYS Chatbot Arena 上取得世界第六的排名。目前，已沉淀 MoE 模型、小語種模型、多模態(tài)游戲模型等成熟的輕量化模型方法論。
零一萬物已經(jīng)復現(xiàn)通過“強化學習+基于規(guī)則的獎勵模型提升模型推理能力”的技術范式路徑。利用零一萬物自研的強化學習技術管線，即便在制造業(yè)、生物醫(yī)療等非結構化、非標化數(shù)據(jù)占比大的領域，只要能相對清晰地定義獎勵函數(shù)，就有可能省去大量數(shù)據(jù)標注的工作，優(yōu)化模型面對垂直復雜場景的表現(xiàn)，定制更懂行的產(chǎn)業(yè)大模型。
零一萬物在賦能頭部 B 端企業(yè)客戶的過程中積累了豐富的 SFT 方法論、模型蒸餾經(jīng)驗。在數(shù)據(jù)安全方面，零一萬物已建立多重防護體系和數(shù)據(jù)治理措施來確保模型的安全合規(guī)與隱私保護，打磨出了安全成熟的高質量行業(yè)數(shù)據(jù)構建管線。在金融、零售等行業(yè)數(shù)據(jù)豐富的領域，零一萬物能夠快速構建企業(yè)專屬、安全穩(wěn)定、高效的產(chǎn)業(yè)大模型。
工具鏈與應用組件方面，零一萬物的聯(lián)網(wǎng)搜索、RAG（檢索增強生成）、多模態(tài)文檔解析、高精準度的 OCR （光學字符識別）解析、AI PPT 生成等都經(jīng)過了企業(yè)級市場的實踐檢驗。
李開復博士表示：“萬智所做的與坊間的系統(tǒng)集成商或一體機分銷商能做的淺層服務有著本質區(qū)別。零一萬物有著完整的前沿大模型研發(fā)經(jīng)驗，所以有能力閉環(huán)交付全鏈條的大模型解決方案。萬智選擇貼近企業(yè)實際需求出發(fā)，通過安全便捷的一體機本地部署和可視化控制臺解決方案，幫助企業(yè) ‘零門檻、保安心’ 開啟AI大模型”。
“應用?模型”進入產(chǎn)業(yè)深水區(qū)，拷問模型研發(fā)落地能力
DeepSeek 的走紅為整個中國大模型領域完成了實質意義上的 ToB 市場認知教育。隨著模型性能的提升與推理成本的下降，大模型應用在越來越多的 ToB 場景內實現(xiàn)了降本增效。在龍頭企業(yè)的帶頭作用影響下，可以預見 2025 年大模型 ToB 領域將會迎來新的增長。
市場教育與基模能力到位的當下，模型能力與市場需求之間出現(xiàn)了技術鴻溝。中國大模型行業(yè)已進入“產(chǎn)業(yè)深水區(qū)”，亟需成熟的企業(yè)級解決方案，來推動大模型從通用能力向垂直行業(yè)深度融合。
這與零一萬物“聚焦產(chǎn)業(yè)大模型商業(yè)落地”的戰(zhàn)略轉型不謀而合。
2024 年 5 月，零一萬物內部對 Scaling Law 的邊際收益遞減進行推演，最終決定放棄訓練原定萬億參數(shù)的超大模型 Yi-X-Large，而轉為訓練更輕量化、更具商業(yè)落地前景的 MoE（混合專家）模型 Yi-Lightning。
2024 年 10 月，零一萬物推出 MoE（混合專家）模型模型 Yi-Lightning，發(fā)布后即在 LMSYS Chatbot Arena 上取得世界第六的排名。
2025 年 1 月：零一萬物與阿里云成立產(chǎn)業(yè)大模型聯(lián)合實驗室，補強自身超大參數(shù)模型的布局的同時，正式宣布聚焦參數(shù)適中、性能領先、推理速度快、推理成本低的輕量化模型，以產(chǎn)業(yè)大模型發(fā)力商業(yè)落地。
2025 年 2 月：零一萬物與蘇州高新區(qū)聯(lián)合成立的產(chǎn)業(yè)大模型基地正式授牌，聚焦制造、金融等領域的產(chǎn)業(yè)大模型。
迎合 AI-First 應用爆發(fā)的行業(yè)趨勢，零一萬物主動調整，從“模型+應用”走向“應用+模型”，以應用場景需求反推產(chǎn)業(yè)大模型的能力，打通從基座模型到垂直場景的“最后一公里”，力求解決大模型“高分低能”、“無法落地產(chǎn)業(yè)、解決實際問題”的核心痛點。
萬智企業(yè)大模型一站式平臺是零一萬物“以大模型賦能千行百業(yè)”的重要起點。不同規(guī)模和發(fā)展階段的企業(yè)需要個性化的落地支持，萬智目前所包含的“安全部署 + 應用搭建 + 模型微調”的組合，既降低了企業(yè)的技術門檻，又確保了數(shù)據(jù)的本地化部署安全性，對于大模型技術積累相對薄弱的企業(yè)入手大模型尤為友好。
對于擁有更強算力需求、具備復雜業(yè)務場景的大型企業(yè)更為復雜的 AI 智能化轉型需求，零一萬物同樣具備“超大規(guī)模算力管理 + 數(shù)據(jù)資產(chǎn)及安全管理 + 行業(yè)模型訓練/精調 + 行業(yè)應用平臺”的全方位能力，可針對性提供企業(yè)進階解決方案。這一方案不僅能夠實現(xiàn)大規(guī)模算力的靈活調度，還能夠進行產(chǎn)業(yè)模型的訓練與精調，結合數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全管理，助力大型企業(yè)深度AI化轉型，提升業(yè)務運營效率與數(shù)據(jù)應用價值。“這類進階需求，我們認為只有自身做過大模型研發(fā)的公司，才有能力提供優(yōu)質且閉環(huán)的解決方案”，李博士說。
零一萬物 CEO 李開復博士表示，“AI 需要市場，市場也需要 AI，行業(yè)亟需實現(xiàn) “性能 x 性價比” 的大模型解決方案。后 DeepSeek 時代產(chǎn)業(yè)大模型正在加速落地，越來越多產(chǎn)業(yè)將會擁抱大模型，零一萬物以開放的態(tài)度選擇 ‘模型自由’，除了自研 Yi 模型，更開放企業(yè)客戶選用市場上性價比佳的優(yōu)異模型。未來的大模型的行業(yè)競爭將不再單指模型性能的比拼，更關乎從中臺到應用的能力，即模型能否快速響應場景需求、基于中臺構建行業(yè)應用。2025 是 AI-First 應用爆發(fā)年，也是大模型商業(yè)化的大考年。零一萬物將繼續(xù)開放自身底層能力，打通基座模型到垂直場景的“最后一公里”，推動大模型從炫技走向新質生產(chǎn)力，以大模型賦能千行百業(yè)”。
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