少有人走的路我看到网上说，现在很多企业底层大模型采用千问，然后使用deepseek进行微调。
我不明白这个是什么意思。
两者是什么关系？
千问(Qwen)与DeepSeek的关系可通过以下几方面理解二者的技术协同模式：
一、基础定位差异
通义千问
阿里云推出的通用大模型系列4，覆盖推理、多语言支持等基础能力，提供预训练底座模型（如Qwen-7B/14B等）作为技术基座。DeepSeek-R1
深度求索公司开发的推理优化模型系列，包含原生模型及基于其他基础模型（如Qwen、Llama）的蒸馏版本4。其核心价值在于针对数学、代码等高复杂度任务的推理能力优化。
二、技术协同模式
企业实践中形成的典型链路：
textCopy Code千问基础模型 → DeepSeek蒸馏/微调 → 行业定制模型
成本与性能平衡
千问提供开源免费的基础模型，DeepSeek通过蒸馏技术压缩模型规模并保留核心能力，使企业仅需采购硬件即可获得性价比更高的推理服务1。垂直领域优化
DeepSeek的微调框架可基于千问进行二次训练：通过私有领域数据注入解决AI幻觉问题6
结合特定场景提示词优化上下文理解（如RAG系统增强）3
支持FP8量化部署降低企业落地门槛4
三、商业生态互补
模型平权效应
千问开源降低技术使用门槛，DeepSeek一体机提供开箱即用的软硬件方案1，二者组合加速AI普惠化进程。技术栈融合
飞桨等国产框架已打通二者的底层适配7，开发者可复用千问的预训练参数，结合DeepSeek微调工具实现快速行业适配。
四、典型案例
某医疗企业采用Qwen-7B + DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B方案：
基础层：千问处理通用病历文本理解
微调层：DeepSeek注入临床指南数据优化诊断建议生成6
硬件层：一体机集成安全防护模块满足合规需求1
这种分层架构兼顾通用能力与垂直场景精度，反映当前企业级AI落地的主流范式。
不太明白为啥不直接使用deepseek，它不是也可以布署本地吗
企业选择「千问基础模型 + DeepSeek微调」而非直接部署DeepSeek的核心原因：
一、技术架构差异
功能层级划分
千问：作为通用的预训练大模型（如Qwen-7B），提供语言理解、多模态处理等基础能力，适合作为技术基座4。
DeepSeek：专注于推理优化（如DeepSeek-R1系列），通过蒸馏技术压缩模型规模，提升数学、代码等高复杂度任务的精度4。
部署成本控制
直接部署原生DeepSeek模型需更高硬件配置（如高性能GPU和内存），而基于千问的蒸馏版本（DeepSeek-R1-Distill-Qwen）可实现同等性能下的资源消耗降低30%-50%14。
二、场景适配优势
数据安全性平衡
部分企业仅需在通用层保留云端服务（使用千问），而将涉及敏感数据的业务模块（如医疗诊断、法律分析）通过DeepSeek本地化部署实现私有化运行26。
混合部署灵活性
千问支持快速构建基线能力（如文本摘要、翻译），而DeepSeek可通过私有数据注入实现垂直场景强化（如金融合同条款解析）6，形成“通用底座+专业插件”架构4。
三、典型替代方案对比
四、案例场景说明
某法律科技公司采用混合方案：
使用千问-14B完成合同初稿生成（云端API调用）4
基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen本地部署，结合历史案件数据进行法律风险研判6
通过FP8量化技术将模型压缩至4GB以内，运行于普通工作站5
这种分层策略既降低初期投入，又能满足核心业务的隐私与性能需求26。
总结
企业选择组合方案的本质是平衡技术能力与商业成本：千问提供高性价比的基座能力，DeepSeek则通过微调实现场景深化，二者协同形成1+1>2的落地效果46。
