穩定，可靠，不掉線！思必馳正式接入DeepSeek-R1 671B模型
架構革新：構建穩定可靠的分布式系統
思必馳依托國家重大AI任務專項，構建了基于DFM-2東風中樞大模型的1+N分布式大模型智能體系統，具備“理解可靠、決策可靠”的特性，通過模塊化拆卸、不同大模型/智能體熱插拔與定向更新技術，實現多垂域大模型的靈活調度與高效協同。相較于集中式大模型，DFM在綜合成本、響應速度及垂域精度上優勢顯著。
此次深度融合的核心在于思必馳1+N分布式智能體架構的靈活性與高效性。該架構能夠快速接入DeepSeek，并能在資源受限的場景下實現可靠的任務執行。通過這種架構，思必馳DFM不僅能夠充分利用DeepSeek的深度推理能力，還能有效避免因延時較高而帶來的不利影響，優化資源使用，動態分布流量，進一步提升系統的實時性與穩定性。
架構革新：分布式架構設計
針對傳統系統的單點故障問題，思必馳DFM通過分布式架構設計，打造高可靠性的系統基礎。
· 模塊化微服務：
將業務拆分為獨立部署的微服務，實現故障自動隔離，避免局部問題影響全局；
· 分布式計算框架：
Spark/Flink集群化部署，算力指數級提升；
· 異地多活部署：
跨地域部署數據中心，確保單一機房故障時服務不會中斷。
智能資源調度：動態平衡與彈性伸縮
系統通過實時監控服務器健康狀態，結合多層負載均衡實現流量智能分配，優化資源使用，避免單點過載，動態分配流量，確保高性能和高可用性，保障運行穩定性。
· 動態負載平衡：
實時監測每臺服務器"健康狀態"；
· 四層/七層負載均衡：
Nginx+HAProxy的組合實現流量智能分配；
· 動態擴縮容策略：
支持CPU/內存/QPS多維指標觸發的彈性擴縮容策略。
全鏈路壓力測試：模擬真實極限場景
為確保系統在高并發、復雜故障場景下的穩定性，系統采用全鏈路壓測方案：
· 真實流量建模：
基于歷史數據生成流量模型，精準模擬業務高峰；
· 混沌工程演練：
隨機注入節點故障、網絡延遲等異常，驗證系統容錯能力；
· 全鏈路監控優化：
通過APM系統實時追蹤性能瓶頸，快速定位并優化響應延遲、資源競爭等問題。
場景賦能：從智能汽車到高效辦公，
DFM釋放垂域價值
思必馳DFM-2東風中樞大模型憑借垂域理解精準、系統協作架構清晰的特征，能夠快速實現場景落地。通過深度集成DeepSeek，DFM進一步提升了在復雜場景下的智能化服務能力，尤其是在智能汽車和AI辦公本等垂域應用中展現了顯著的技術優勢，為用戶帶來更高效、更可靠的體驗。
智能汽車：
以思必馳助力五菱接入DeepSeek為例，深度融合后的DFM大模型和以此為基礎的思必馳天琴語音助手在車載場景中表現出色。借助DeepSeek的深度推理能力，車載系統能夠更好地理解用戶的語音指令，并在復雜的駕駛環境中提供精準的服務。后續，思必馳還將與更多合作車企共同推進在其他車型中的應用。
思必馳AI辦公本：
為效率而生的強勢生產力工具思必馳 AI 辦公本已正式接入DeepSeek-R1模型，用戶可通過「AI 助手」語音喚醒或輸入文字指令直接調用其功能。接入DeepSeek-R1后，思必馳 AI 辦公本也將為用戶帶來更強大的深度思考與推理能力，信息獲取更高效；生成內容支持本地導出，內容管理更便捷；同時支持文字或語音指令，創意操控更輕松。思必馳自研專業會議大模型結合強大智能的創新 AI 工具，幫助用戶提升創意表達和工作效率。
思必馳DFM與DeepSeek的深度融合不僅為當前的應用場景帶來了深度思考能力的提升，也凸顯其卓越的技術性能與場景適配能力。未來，思必馳還將聚焦于進一步推動端側大模型、多模態大模型以及推理模型的落地應用，依托分布式架構的靈活性與高可靠性，為用戶提供更加豐富和高效的應用體驗。