671B DeepSeek R1成「办公桌标配」，清华系创业公司趋境科技将大模型部署门槛降低10倍

主要观点总结

本文介绍了趋境科技在AI领域的技术突破和产品创新，通过全新的私有化架构设计，让“算力奢侈品”变为“办公桌标配”，打破顶尖本地化AI智力与落地成本之间的鸿沟。利用MoE大模型架构的稀疏性，采用GPU/CPU异构协同和存储空间优化，小规模集群即可运行高性能大模型。趋境科技的产品已助力多家客户完成大模型部署，节省算力投入，实现AI民主化。

关键观点总结

关键观点1: 趋境科技的技术突破

利用MoE大模型架构的稀疏性，采用GPU/CPU异构协同和存储空间优化，实现小规模集群运行高性能大模型。

关键观点2: 打破顶尖本地化AI智力与落地成本之间的鸿沟

通过全新的私有化架构设计，让中小企业用有限预算获得智算中心级推理能力。

关键观点3: 趋境科技的产品创新

以四大革新重新定义企业级AI部署，降低顶尖大模型的部署成本，提高推理性能，实现秒级响应。

关键观点4: 合作与开源

与清华KVCache.AI团队长期合作，参与多个大模型推理的开源项目，将核心技术开源，助力大模型的发展。

关键观点5: 公司背景及愿景

趋境科技创始团队来自清华大学计算机系高性能所，致力于底层创新解决成本、效果、效率的不可能三角问题。其产品已经助力多家客户完成大模型部署，节省算力投入，实现AI民主化。

文章预览

让“算力奢侈品”变为“办公桌标配”。 2025年2月，当DeepSeek-R1以”开源即巅峰”的姿态引爆AI界时，某AI科技团队却陷入了两难：这款拥有类专家级推理能力的模型，既是AI应用效果困局的钥匙，也是吞噬企业算力预算的黑洞——云服务持续过载导致关键实验中断，而组建百万级私有云集群的方案，让这个几十人团队望而却步。 在很多领域，尤其是金融、能源、政府等关键领域，70%以上企业明确要求本地化部署，数据安全与稳定性的优先级高于一切。这成为了大家共同的困境： 顶尖AI智力与落地成本之间，横亘着一道难以逾越的鸿沟 。 在”智能无妥协”的理想国背后，残酷现实正在上演 DeepSeek R1主要分为两大类别，共计8个版本，但性能与GPT-o1抗衡的版本只有671B满血版本。其他蒸馏版模型虽经过了调优，但性能仍与满血版有差距。然而，根据传统 ………………………………