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提要
TECHNICA REPORT
近期，在DeepSeekV4發布的第一時間，四川賽狄攜手華菁振興，正式宣布完成DeepSeekV4在昇騰算力上的本地化部署，并將其成功接入通用大模型平臺及工業預測性維護系統。這是國產大模型與國產算力在高端制造領域深度融合的一次最新實踐。
不談空話，直接來看我們的首批驗證成果。
PART 01
1. 性能驗證：昇騰硬件上的高效推理
DeepSeekV4的底層架構優化，最直觀的感受就是“對顯存更友好，吞吐上限更高”。在拿到模型權重的極短時間內，賽狄研發團隊迅速在昇騰設備上跑通了全量推理流程，并取得了令人滿意的性能表現。
（注：以下為賽狄實驗室在特定并發條件下的首批驗證均值，供業界參考）
圖1：DeepSeek V4 性能測試數據
測試數據表明，DeepSeekV4在昇騰硬件上運行穩定，推理效率出色，完全滿足工業級應用的性能要求。
PART 02
2. 能力印證：賽狄 AI 平臺的進化
為了直觀地感受V4的能力提升，我們將其API接入了賽狄內部AI平臺，重點對代碼生成和文本邏輯生成進行了驗證。
圖2：DeepSeek V4 接入賽狄 AI 平臺
更老練的”程序員”
在生成帶有復雜架構的業務代碼時，V4很少再犯低級的邏輯穿插錯誤，對上下文依賴的理解更加精準。
圖3：DeepSeek V4 代碼生成能力測試
更有條理的“分析師”
面對長篇幅的專業文檔輸入，它不僅能精準抓取細節，輸出的總結報告也更具結構性和層次感。
圖4：DeepSeek V4 長文本生成能力測試
PART 03
3.工業協同：聯合華菁振興賦能高端制造
通用對話只是能力的初步印證，工業場景才是檢驗大模型價值的“深水區”。
在此之前，四川賽狄已與華菁振興聯合研發了 “設備參數智能判斷和預測性維護系統”，該系統深度融合了工業機理與AI算法，目前已在航空航天、風電風機等多個高精尖場景中常態化運行。
借著這次V4發布，我們與華菁振興技術團隊連夜將系統底層的AI引擎進行了升級。得益于V4強大的長上下文處理能力和深層邏輯推演特性，這套預測性維護系統迎來了明顯的“能力躍遷”：
01
超長時序數據的高效處理
T
面對風電設備和航空器動輒數月的海量傳感器日志，升級后的系統能夠處理更長時間跨度的歷史數據，從而捕獲更隱蔽的衰退趨勢。
02
更精準的故障根因推演
T
當設備出現復雜的交變載荷異常時，系統不再只是給出冰冷的閾值報警，而是能結合專業機理模型，像資深專家一樣輸出包含交叉驗證的診斷報告。
圖 5：DeepSeek V4 接入參數判定系統后的長數據、長規則判定測試
圖6: DeepSeek V4 接入參數判定系統后的長數據，長規則判定測試
圖7: DeepSeek V4 接入參數判定系統后的系統數據精準度測試
總結
TECHNICA REPORT
從2025 年首發適配 DeepSeek-R1，到今天第一時間落地V4，四川賽狄與華菁振興始終致力于將最前沿的AI大模型，切實地運行在國產算力底座之上，并在工業真實場景中持續創造價值。此次部署是國產AI技術棧在高端制造領域從“可用”走向“好用”的關鍵一步。未來，雙方將繼續深化合作，探索基于昇騰算力的“大模型 + 工業互聯網”創新模式，助力中國智造邁向更高臺階。
后續我們將陸續分享關于 DeepSeekV4在昇騰硬件上的深度調優指南及更多垂直場景落地案例，敬請持續關注。
(四川賽狄 動態寶)
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