学校落地大模型，一个DeepSeek绝对不够

     DeepSeek的出现，让信息化相对落后的教育行业迅速普及了AI技术。许多教师和学者通过DeepSeek第一次真正接触到了人工智能，了解了AI的潜力和应用场景。

     DeepSeek R1的“深度思考模式”尤其适合教育场景。它不仅能够给出问题的答案，还能详细展示解题思路，这种“有温度”的思考过程让许多教育工作者眼前一亮。例如，学生在使用DeepSeek解题时，不仅能得到最终答案，还能通过模型的逐步推理，理解问题的解决过程。这种能力让AI在教育中的应用价值得到了广泛认可。

     DeepSeek的开源路线极大地降低了使用门槛。免费、开放的特性符合互联网用户的使用习惯，也让更多学校和教师愿意尝试AI技术。更重要的是，作为国产大模型，DeepSeek在政策和合规方面具有天然优势，尤其是在教育行业，数据安全和隐私保护问题得到了有效解决。

科技引领未来

     尽管DeepSeek表现优异，但在实际应用中，许多学校和教育机构对其存在一些误解，导致AI落地效果不尽如人意。

   1.开源不等于零成本

     DeepSeek的开源特性让许多人误以为可以“免费随便用”。然而，实际部署和运行一个大型AI模型需要巨大的算力支持。本地化部署DeepSeek-R1-671B模型，就像建设一座高科技工厂：

    核心设备：至少需要4台超算级显卡（如H100，单价约20万），总成本约100万元。

内存需求：1000GB以上的超大内存空间，按DDR5 32G计算，成本约3万元。

    存储需求：模型本体需要2个256GB硬盘，训练数据还需额外10个硬盘，成本约5000元。

 电力与网络：顶级处理器和万兆网络是保证数据流通的基础，就像建设高铁专用轨道一样复杂。

    此外，运维成本也不容忽视。部署和维护DeepSeek需要专业的技术团队，包括系统管理员和运维人员，每年的人力成本大约在30万元左右。

2. 单模型无法实现全面AI化

  一些学校认为，只要本地化部署了DeepSeek，就能实现全面的AI化。然而，DeepSeek只是一个大型语言模型，其能力主要集中在自然语言处理和知识推理上。要想将其深度应用于教育教学，还需要结合复杂的智能体和工作流。例如：

  需要专门的数据分析模型，而DeepSeek并不擅长此类任务

       如果没有这些配套技术，DeepSeek只能作为一个简单的问答机器人，无法满足学校多样化的需求。

3.存在直接使用风险

      许多学校看重DeepSeek R1的深度思考模式，却忽略了其使用方法的局限性。

       DeepSeek本质上仍然是一个大语言模型，如果不加以设计和干预，可能会直接给出答案，甚至产生“幻觉”（即不准确或虚构的内容）。例如，学生在解题时可能会过度依赖模型，导致思维能力的退化。

     教育场景的复杂性决定了单一AI模型无法解决所有问题。学校业务涉及备课、教学、作业批改、学情分析等多个环节，每个环节都需要不同的技术支持。

     DeepSeek的能力虽然强大，但缺乏对校本知识的理解。要想实现高质量的教学支持，还需要构建本地化知识库，将AI与学校的教学资源深度融合。例如，将历年考试题、教学大纲和教师经验纳入知识库，可以让AI更好地服务于教学。

五.总结