中国大模型发展的两个方向：DeepSeek为新，九天为用？

近日，随着DeepSeek的爆火，以及中国移动全面接入DeepSeek，由此引发了关于中国移动自主开发大模型“九天”的质疑：DeepSeek之下，九天何以自处？我先说我的观点，我认为两者并不冲突，事实上，我认为两者恰恰代表了中国大模型发展的两个方向：DeepSeek走技术开源+多场景渗透路线，九天则依托运营商优势深耕产业数字化。

DeepSeek：技术开源+多场景渗透

DeepSeek大模型作为近来人工智能领域的一匹黑马，以其独特的优势迅速吸引了业界的关注。DeepSeek大模型的高性价比是其最大的亮点之一。

在人工智能领域，高昂的研发成本和训练费用一直是制约大模型广泛应用的重要因素。然而，DeepSeek通过创新的架构设计和高效的训练策略，显著降低了训练成本，同时性能达到了顶级闭源模型的水平。这一优势使得DeepSeek大模型在市场竞争中脱颖而出，成为众多企业和开发者首选的AI解决方案。

除了高性价比，DeepSeek大模型的开源策略也是其成功的关键。开源不仅促进了知识的共享和技术的进步，还为开发者提供了广阔的商用空间。通过开源，全球开发者社区可以共同检查、改进并利用这些模型进行进一步的研究和开发。这种开放的合作模式不仅加速了DeepSeek大模型的技术迭代和优化，还推动了其在更多领域的应用和拓展。

此外，DeepSeek大模型还具备强大的多模态处理能力和自然语言处理能力。多模态处理能力使得DeepSeek能够处理包括逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像等多种类型的数据，显示出其强大的通用多模式理解能力。而自然语言处理能力则使得DeepSeek能够处理多种复杂的语言任务，如智能对话、文本生成、语义理解等。这些能力的结合，使得DeepSeek大模型在智能客服、自动驾驶、金融风控等领域有着广泛的应用前景。

然而，DeepSeek大模型在特定行业领域的定制化方面可能存在一定的局限性。由于DeepSeek大模型更注重通用性和开源性，因此在满足特定行业需求时可能需要进行二次开发或定制。这虽然增加了开发成本和时间，但也为开发者提供了更多的灵活性和创新空间。

九天：依托运营商优势深耕产业数字化

与DeepSeek大模型相比，中国移动的九天大模型在自主技术攻坚、行业定向增强、安全可信可控等方面表现出色。作为通信行业的巨头，中国移动在大数据、云计算、人工智能等领域有着深厚的积累和技术实力。

九天大模型正是中国移动在这些领域技术积累的结晶。九天大模型在自主技术攻坚方面取得了显著成果。通过自主研发，中国移动实现了全链路核心技术的自主掌控，降低了对外部供应商的依赖，提高了整体的安全性和可控性。这一优势使得九天大模型在应对复杂行业场景和需求时能够更加灵活和高效。在行业定向增强方面，九天大模型也展现出了强大的实力。

中国移动深入金融、交通、能源、制造等10+个行业，全自研了30+横跨多领域的行业大模型。这些模型针对特定行业需求进行了定制和优化，提供了更专业、个性化的服务。例如，在金融领域，九天大模型可以应用于风险评估、智能投顾等场景；在交通领域，可以应用于智能交通管理、车辆调度等场景。

这种行业定向增强的策略使得九天大模型在满足特定行业需求时具有更高的准确性和效率。同时，九天大模型还具备完善的数据安全、系统安全等保障机制。在人工智能领域，数据安全一直是一个重要的问题。九天大模型通过采用先进的数据加密技术、访问控制机制和安全审计等手段，确保了数据的安全性和隐私性。

此外，九天大模型还具备系统稳定性、可靠性等方面的保障，确保了模型的正常运行和持续可用。虽然九天大模型未开源，但中国移动秉持开放合作的理念，积极推动大模型技术与产业场景的深度融合。通过向合作企业供给研发算力、基础模型、训推平台等资源，中国移动助力合作企业快速构建和部署大模型应用，推动了大模型技术在更多领域的应用和拓展。

DeepSeek与九天：各有千秋，共促发展

DeepSeek大模型和中国移动的九天大模型各有其独特的优势和特点。DeepSeek大模型以高性价比、开源可商用、强大的多模态处理能力和自然语言处理能力为优势，迅速在市场上崛起；而九天大模型则在自主技术攻坚、行业定向增强、安全可信可控等方面表现出色，深入多个行业提供了横跨多领域的行业大模型解决方案。

两者各有千秋，选择使用哪个模型应根据具体的应用场景和需求来决定。对于需要高性价比、开源可商用和强大多模态处理能力的场景，DeepSeek大模型是一个不错的选择；而对于需要满足特定行业需求、具备完善安全保障机制的场景，九天大模型则更加适合。下面是DeepSeek梳理的两个大模型的相关信息对比——

1. 核心定位与背景

DeepSeek（深度求索）

(1)技术驱动型通用大模型：专注通用人工智能研发，覆盖文本生成、代码开发、数学推理、多模态等领域。(2)开放生态：推出开源模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-Coder），吸引开发者社区参与优化。(3)商业化场景：重点布局金融、教育、科研等领域，强调逻辑推理和复杂任务处理能力。

九天大模型（中国移动）

(1)行业垂直型大模型：依托中国移动的通信基础设施和行业资源，聚焦通信、政务、能源等垂直领域。(2)运营商基因：深度融合5G、云计算、物联网技术，强调“云-网-算-智”一体化解决方案。(3)B端服务优先：主要面向企业客户和政府机构，提供定制化行业解决方案（如网络运维、智慧城市）。

2. 技术优势对比

3. 应用场景优势

DeepSeek

(1)教育与科研：解题辅助、论文润色、代码生成（如GitHub Copilot竞品）。(2)金融分析：财报解读、风险建模、自动化报告生成。(3)开发者工具：开源模型降低AI应用门槛，支持长代码生成与调试。

九天大模型

(1)通信网络优化：基站故障预测、用户投诉自动处理、网络资源调度。(2)智慧政务：政策文件语义检索、民生咨询问答、政务流程自动化。(3)工业物联网：设备运维知识库、生产数据异常检测（如电力、能源行业）。

4. 生态与合作

DeepSeek(1)与高校、开源社区合作紧密（如上海AI Lab、OpenBMB）。(2)提供API和轻量化部署方案，适配中小型企业需求。九天大模型(1)深度集成中国移动云服务（移动云）、5G专网、OneCity智慧城市平台。(2)与华为、中兴等通信设备商共建行业解决方案。

5. 局限性

(1)DeepSeek：行业Know-How积累弱于垂直领域厂商，B端定制成本较高。(2)九天：通用能力（如创意生成）弱于通用大模型，开源支持有限。

总结：如何选择？

(1)选DeepSeek：若需通用AI能力（尤其代码/数学）、重视开源生态或轻量化部署。(2)选九天：若需通信/政务场景深度优化、依赖运营商资源或物联网数据融合。两者代表了中国大模型发展的两个方向：DeepSeek走技术开源+多场景渗透路线，九天则依托运营商优势深耕产业数字化。