- 導(dǎo)讀 -

通過與業(yè)務(wù)場景和管理模式的結(jié)合，蒸餾版DeepSeek能夠發(fā)揮超越滿血版的使用價值。

——編輯/侯杰‍‍

自2025年春節(jié)以來，DeepSeek已經(jīng)在超過100家醫(yī)院落地，大模型技術(shù)在提升醫(yī)療質(zhì)量和效率方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。然而，目前大多數(shù)醫(yī)院對大模型仍存在疑惑，對其不同算力版本、智能體應(yīng)用、硬件支持等缺乏足夠的了解。為此，CDSreport圍繞醫(yī)療場景下的大模型部署、應(yīng)用等話題，開展系列分析報道。本期將圍繞DeepSeek不同版本在院內(nèi)的選擇，從技術(shù)特征、場景匹配、部署方案等方面展開分析。

滿血版——頂級算力展現(xiàn)“全能”屬性CDS REPORT  ｜PART 1

滿血版DeepSeek是DeepSeek-R1系列中的完整版，其參數(shù)達到6710億，是各系列版本中數(shù)據(jù)規(guī)模最大的版本。同時，滿血版DeepSeek也是系列中能力最強的版本。它擁有強大的計算能力和復(fù)雜的模型架構(gòu)，支持200k token/s的超長上下文理解能力，這使得它在復(fù)雜推理任務(wù)上表現(xiàn)出色‌。此外，滿血版的模型架構(gòu)更為龐大復(fù)雜，具備更強的學(xué)習(xí)和表達能力。因此，‌滿血版DeepSeek適用于對計算精度和性能要求極高的場景‌，如復(fù)雜推理任務(wù)、代碼生成和學(xué)術(shù)研究等。

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，滿血版DeepSeek的能力能夠在疑難病癥的診斷、多學(xué)科協(xié)作診療（MDT）、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理等方面發(fā)揮自身價值。例如，面對罕見病或復(fù)雜病癥，其強大的知識儲備和推理能力能夠迅速篩選出可能的疾病，并為醫(yī)生提供詳細的診斷思路和治療建議。在MDT場景中，它能夠整合不同科室的專業(yè)知識和經(jīng)驗，為復(fù)雜病例提供綜合性的治療方案。

不過，正是由于龐大的參數(shù)和性能，滿血版DeepSeek僅模型文件就需要約700GB存儲空間，運行時需要1300GB顯存。因此，想要運行起滿血版DeepSeek，需要醫(yī)院本地化部署更高算力的服務(wù)器。而僅硬件成本通常在幾百萬人民幣以上，其他各類智能體和應(yīng)用還需要對應(yīng)開發(fā)和維護。這樣的成本對于大多數(shù)醫(yī)療機構(gòu)是難以負擔(dān)的，僅少量頭部機構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)本地化部署。云端部署是滿血版DeepSeek更多的部署方式，但在醫(yī)療數(shù)據(jù)和患者隱私方面存在安全隱患。‍

蒸餾版——聚焦“�？苹�”適配能力CDS REPORT  ｜PART 2‍

蒸餾版是通過知識蒸餾技術(shù)從滿血版中提煉而來，參數(shù)量相對較小，但保留了滿血版的核心能力和專業(yè)特點。蒸餾版分為不同規(guī)模的參數(shù)版本，如70B/32B、7B-14B、1.5B等，每個版本都有其獨特之處。

70B：70B是僅次于滿血版DeepSeek的版本，其已經(jīng)展現(xiàn)出接近GPT-4級別的能力，能夠進行多步驟、復(fù)雜結(jié)構(gòu)的推理和決策。同時，它的算力需求相較滿血版更低，在部署成本上能夠匹配更多機構(gòu)。

32B/14B：盡管在多步驟、復(fù)雜結(jié)構(gòu)的推理過程中能力下降明顯，但憑借較強的推理能力，32B/14B版本的蒸餾版DeepSeek在代碼生成、復(fù)雜問答、知識推理等領(lǐng)域同樣表現(xiàn)出了較好的能力。同時，由于參數(shù)量更小、算力需求更小，32B/14B版DeepSeek的響應(yīng)能力更快，能夠適應(yīng)更多臨床診療場景需要。更低的部署需求和訓(xùn)練成本，使得其更適合特定專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

1.5B/7B/8B：這些版本參數(shù)量更小，算力需求也更小，甚至消費級GPU上即可快速運行，適合更加聚焦的場景，可部署移動工作站以及個人電腦等。較低的硬件成本更適合成本有限的機構(gòu)，但快速的響應(yīng)能力可以勝任問診、答疑等工作。

更低的硬件需求和訓(xùn)練成本使得蒸餾版DeepSeek使用場景更加聚焦，更適合特定場景的“�？苹�”應(yīng)用。例如，其可以快速識別肺炎、肺結(jié)核等常見疾病，自動分析檢查檢驗和影像報告等文書，并為呼吸科醫(yī)生提供詳細的治療方案和用藥建議。同時，它還可以對患者的隨訪數(shù)據(jù)進行分析，及時發(fā)現(xiàn)病情變化，為后續(xù)治療提供參考。通過與業(yè)務(wù)場景和管理模式的結(jié)合，蒸餾版DeepSeek能夠發(fā)揮超越滿血版的使用價值。

根據(jù)診療場景選擇模型版本CDS REPORT  ｜PART 3‍

近期，DeepSeek在眾多醫(yī)院中成功落地部署的新聞不斷涌現(xiàn)，引起了廣泛關(guān)注。許多醫(yī)療機構(gòu)對于采用這項先進技術(shù)表現(xiàn)出濃厚的興趣，并且躍躍欲試，希望能夠借助DeepSeek提升自身的醫(yī)療服務(wù)水平。然而，在面對市場上眾多版本的DeepSeek以及其他大型人工智能模型時，醫(yī)院的管理人員常常會感到困惑和困擾，不知道如何選擇最適合自身需求的產(chǎn)品。

實際上，在選擇適合的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品時，醫(yī)院管理人員需要結(jié)合實際情況考慮多個關(guān)鍵因素。例如，醫(yī)院是否已經(jīng)具備一定信息化建設(shè)基礎(chǔ)，能夠建立相對完善的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的規(guī)范化采集、存儲和管理。在硬件方面，醫(yī)院是否有足夠的本地服務(wù)器算力支持，或者有足夠預(yù)算進行采購。此外，醫(yī)院需要明確大模型參與實際工作的具體場景，才能有的放矢，有針對性地開展部署工作。

以病歷質(zhì)量控制工作為例，其成效直接關(guān)系到“國考”、智慧醫(yī)院建設(shè)等關(guān)鍵任務(wù)的結(jié)果。某醫(yī)院將大模型與臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）相結(jié)合，把語義理解和推理能力深入到病歷質(zhì)控各個環(huán)節(jié)，有效協(xié)助臨床醫(yī)生和質(zhì)控人員識別并修正病歷中的潛在內(nèi)涵缺陷，從而提升全院病歷的整體質(zhì)量，確保醫(yī)療服務(wù)水平和患者安全。該過程采用了大多數(shù)醫(yī)療機構(gòu)都能承擔(dān)的DeepSeek-R1 32B模型，經(jīng)過訓(xùn)練和優(yōu)化，其推理準(zhǔn)確性甚至可以媲美滿血版DeepSeek的應(yīng)用效果，但部署成本卻僅為1/5。在大模型的助力下，該院各項病案管理控制指標(biāo)迅速提升，并保持在全國領(lǐng)先行列。

此外，各家醫(yī)院將DeepSeek應(yīng)用到了不同場景，例如急診鑒別診斷、多學(xué)科會診（MDT）、病情智能分析、病歷輔助生成等（點擊此處查看更多DeepSeek醫(yī)療場景應(yīng)用案例）。

DeepSeek不同版本并非“優(yōu)劣之分”，而是“場景之選”。醫(yī)院需結(jié)合自身規(guī)模、專科特色與信息化水平等，制定階梯化部署策略。未來，隨著醫(yī)療AI從“輔助工具”向“核心生產(chǎn)力”演進，如何將其與醫(yī)院發(fā)展深度耦合，才是醫(yī)療機構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型和醫(yī)療AI發(fā)展的關(guān)鍵競爭力。

參考資料：1、閭海榮,江瑞,張學(xué)工,等.DeepSeek與醫(yī)學(xué)大語言模型：技術(shù)創(chuàng)新與醫(yī)療服務(wù)模式重構(gòu)[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2025,46(02):1-7+13.

       原文標(biāo)題 : 一文讀懂：醫(yī)療場景下各版本DeepSeek部署&應(yīng)用攻略