DeepSeek这么好用，为什么手机厂商还要自研大模型？|界面新闻 · 科技

界面新闻记者 | 陆柯言

界面新闻编辑 | 文姝琪

DeepSeek狂潮席卷到了手机行业 。截至2月18日 ，华为、荣耀 、努比亚
、魅族、小米 、vivo
、OPPO等国内主流手机厂商全部都已接入DeepSeek
。

不过
，上述多数厂商目前做的都是同样的工作：在自家产品服务上为DeepSeek开“入口”，再接入兼容DeepSeek开源模型所提供的API接口 ，这也是搭上快车最简便的办法。

但由于部分厂商只接入了“尝鲜版 ”
，在问答体验上并不完全与DeepSeek相同 。并且，API接入的方式也被质疑是“相当于安装了一个APP
” ，并没有太多体验创新
。这是因为，满血版推理任务需要庞大算力支持
，若直接采用满血版，可能面临类似DeepSeek官方服务“服务器繁忙”的体验风险 ，而“尝鲜版 ”在成本与稳定性间更易平衡。

努比亚并未选择开“入口
”的方式 。其旗舰手机Z70 Ultra已经实现了全尺寸系统内嵌6710亿参数DeepSeek R1模型
，实现了DeepSeek-R1与系统的整合。

在DeepSeek-R1诞生之前，AI手机的战火已经烧了两年
。为了自研大模型 ，头部厂商纷纷投入了高额资金：荣耀前CEO赵明曾透露
，荣耀在AI领域的投入已达100亿元，大模型战之后每天的投入都在翻倍；vivo副总裁周围也表示 ，每年在大模型领域的投入成本在20-30亿元。

但手机厂商对AI的重金投入 ，暂时还没有换来明显的销量增长 。一个原因是
，当前AI功能主要集中在语音助手优化、图像处理等场景，缺乏杀手级应用
。尽管手机厂商开始探索AI与系统的融合 ，推出智能体点外卖等差异化功能，但就实际体验而言
，仍然处于起步阶段。

DeepSeek的诞生改变了过去手机厂商比拼参数的逻辑 。努比亚技术专家告诉界面新闻，DeepSeek为手机厂商带来的最大改变 ，是打破了高性能推理模型的成本桎梏
，且开源，使得这类模型也能够部署在像手机这样的消费电子产品上 ，并且成本大幅降低
。

除了通过API接入DeepSeek之外
，已经有多家手机厂商尝试将DeepSeek-R1部署在本地。不过，当前的手机芯片配置还难以支持满血版DeepSeek-R1（670B）的本地部署 ，仅能够支持10B（10亿参数）以下的蒸馏版本 。

这显然不是最佳方案
，因为蒸馏也会在一定程度上损失推理能力
。但有手机从业者对界面新闻表示，小模型在部分垂直场景的表现值得肯定 ，例如在通话总结 、文档概要等高频场景中
，vivo蓝心3B端侧模型（30亿参数）通过模型压缩和精度恢复技术，实现了端侧运行且功耗降低46%。

也正因如此 ，手机厂商引入DeepSeek等通用大模型的同时，也仍有必要推进自研 。一方面是出于保护用户隐私的考虑
，承载健康监测、支付验证等敏感数据，另一方面还是成本压力
。

努比亚技术专家提到 ，尽管算力成本已经大幅降低
，但现阶段需要借助云端算力，鉴于手机用户规模之大 ，跑起来同样是一笔不菲的数字
，自研端侧模型能够承接部分高频次用户场景，进一步降低成本。

上述专家指出 ，DeepSeek与手机厂商自研大模型的本质差异在于能力边界：厂商自研模型聚焦用户意图理解与多模态场景串联（如通过传感器数据预判需求）
，这正是DeepSeek-R1这类通用推理模型的盲区 。

目前，行业普遍采用"前端感知层自研+后端服务层调用"的协同模式——厂商通过自研模型实现实时场景感知与交互设计 ，复杂计算则交由专业大模型处理。这也是一种共识：简单的文字搬运式调用无法体现移动端价值
，真正的竞争力在于芯片-模型-传感器的全链路整合
。

例如，全尺寸嵌入DeepSeek-R1的努比亚Z70 Ultra将DeepSeek与其自研星云AI的多模态能力结合 ，在拍照后可直接调用DeepSeek进行分析
、解答。

诸如此类的差异化体验，也将是未来AI手机的竞争焦点 。问答与搜索是第三方应用都能够满足的需求
，手机厂商比拼的则是如何通过AI对系统进行重构，以及联动生态资源的能力 ，例如用AI智能体来实现真正的自动点单、订餐等
。