模型效果与模型质量并重：在陪练角色扮演、质检信息抽取、指标数据维度总结等场景当中，大模型的稳定性以及回复质量乃是基础所在。对 To B 场景而言，要求大模型在支持不同上下文长度（如 32k、128k）、可用模型能力和角色扮演能力等方面，均能够维持一致的高水准表现。

大模型调用成本足够优惠：为了实现商业模式的可持续发展，成本控制是不可或缺的一环。这要求技术服务提供商在优化模型性能的同时，也要考虑成本效益。

大模型落地要有专业保障：深维智信全量销售会话数据的近实时分析（分钟级）在销售高峰时段，会有性能波峰，需要模型能够持续高速响应；深维智信对大模型服务的 RPM、TPM、服务稳定性都有很高的要求，业务高峰 TPM 在千万级；深维智信业务处于快速发展阶段，为配合其功能迭代和创新工作，需要技术服务商能够提供专业技术支持并迅速响应问题，并在进行重大面客演示、客户体验等活动时，需要服务商做好重点工作保障。

更好模型：字节跳动自研豆包大模型经过内部 50+业务场景实践验证，每日千亿级 tokens 大使用量持续打磨，能够以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验，不仅能提供 32k、128k、角色扮演、语音合成等多个版本，支持深维智信按需选择不同版本主力模型，而且全系列语言模型均可精调，能够提供灵活经济的模型选择，完全满足了深维智信业务场景的需要。此外，在智源研究院旗下的 FlagEval 大模型评测平台发布的闭源大模型的“客观评测”中，豆包大模型（Doubao-Pro-4k）以综合评分75.96分排名第二，仅次于 GPT-4，是得分最高的国产大模型。在“主观评测”中，豆包大模型同样排名第二。

更低成本：依托火山方舟平台的算法和工程优化能力，豆包大模型能为深维智信提供行业中最具竞争力的产品价格，让深维能够以更经济的方式享受高质量的模型服务。

更易落地：火山引擎全力护航豆包大模型在深维智信的运行，精准捕捉并响应其日益增长的 RPM 与 TPM 需求，通过火山方舟灵活调整资源配额，确保在高并发流量下业务运行稳定；火山方舟凭借充足的算力储备与完善的功能体系，依托火山公有云 GPU 资源池，能实现底层算力分钟级完成千卡扩缩容；火山引擎为深维智信配备了专业支持团队，确保24小时不间断响应各类需求问题，依托专业的算法技术服务，深入挖掘并释放深维智信的独有数据价值，确保客户业务场景顺利落地。针对客户的重要演示等关键环节，火山引擎还设计了全方位的建设性保障解决方案。