中关村科金喻友平：做好垂类大模型应用的“交钥匙工程”

大模型落地，开启“垂类竞速”狂飙。

中关村科金的“阳谋”，就是成为这场竞速的顶级玩家。

其总裁喻友平在DeepSeek企业应用之道论坛上说，客户“要的是一辆能开的汽车，而不是直接给台发动机。”

在这场发布会，中关村科金发布了基于DeepSeek全新升级的得助大模型平台2.5、得助智能客服4.0两大产品。目标领跑垂类大模型赛道。

喻友平抛出一组数据，预计在2025年，逾90%的企业，将把大模型深度应用到核心业务中，而垂类大模型就是创造价值的“钥匙”，已成为企业数智化升级的必选项。

所以，在竞争愈发激烈的大模型赛道水面之下，不要明星光环，也不想站上C位，只想好好服务好客户，不怕干苦活儿，帮企业做好垂类大模型落地最后一公里的企业，出现了。

何为垂类大模型，“垂类竞速”去向何方

垂类大模型是指针对特定领域或特定任务的大规模深度学习模型。它专注于某个特定领域的数据和任务，通过大量的数据训练，实现对该领域的数据进行高效、准确地处理和分析。与通用大模型不同，垂类大模型更加专注于某一特定领域或任务，具有更高的领域专业性和实用性。

当然，一切还要从DeepSeek说起。

今年以来，DeepSeek的横空出世，极大地推动了大模型的普惠，在企业侧更是如此。

然而，对于企业，真正可以完成价值转化的是垂类大模型，在人工智能产业演进图谱中，通用大模型如同具备通识能力的本科生，而垂类大模型则是深耕特定领域的研究生。

这个研究生，不仅掌握专业领域的知识图谱，更具备解决垂直场景复杂问题的核心能力。

所以，综合来看，垂类大模型的价值有三：

其一，效率高、精度高。垂类大模型在处理特定领域的问题时具有更高的精度和效率。由于其针对特定领域进行训练和优化，因此在处理该领域的问题时能够提供更准确的解决方案。

其二，拥有定制化能力。垂类大模型通过使用行业专属数据进行训练和微调，可以更好地适应行业需求，提供更准确的解决方案。

其三，降低成本。垂类大模型更加实用。相比起来，通用大模型的算力成本、数据成本及模型迭代升级所需成本都较高，而垂类大模型利用细分行业特有的数据进行针对性训练，研发成本更低。

举个例子，在金融行业，企业内部的知识往往分散在多个系统和文档中，员工在寻找所需信息时常常感到无所适从。不仅如此，涉及金融行业核心数据的应用，那必须进行私有化部署，这样一来，既保障了数据安全性，也由于针对性训练，确保了大模型产品的独一无二，性能绝佳。

在各行各业都是如此，随着开源大模型不断突破能力上限，像中关村科金这样，解决落地最后一公里的大模型企业也涌现出来，在当下，大模型应用元年才真正到来。

落地提速 全面接入DeepSeek全系模型

喻友平认为，随着越来越多的企业将大模型应用到核心业务中，企业大模型的胜负手不再是模型参数大小，而是谁更懂用垂类知识和经验提升业务价值。

基于这些思考，中关村科金开始亮剑。

一是得助大模型平台2.5，在原有算力统一调度、一站式模型训推、应用快速构建三大核心能力基础上，进一步升级。

得助大模型平台2.5支持DeepSeek等主流大模型的统一纳管，同时升级多模态能力，实现不同模态信息的融会贯通；支持AutoAgent、WorkFlow两种方式快速构建企业大模型多类应用；还推出开箱即用的得助大模型应用开发一体机，内置得助大模型应用开发平台、支持各种尺寸的DeepSeek模型和其他第三方模型、适配主流硬件及国产信创芯片。

二是得助智能客服4.0，据介绍，得助智能客服4.0是业界唯一具备全栈能力的智能客服产品，覆盖从全媒体联络中心，语音机器人和文本机器人，到智能工作台、智能陪练、智能质检等智能辅助工具的全套智能客服产品家族。

在测试中，结果显示，超过90%的智能客服细分场景，通过切换DeepSeek V3或R1模型，平均带来了5%-20%的效果提升。在全媒体呼叫中心、智能工作台、语音机器人、文本机器人、智能陪练等企业连接客户核心场景，也带来大幅优化提效。

中关村科金希望用这两把利剑，撬开“垂类大模型”新世界。

正如喻友平在2025全员信所讲，整个业界从大模型的技术、产品到商业化，都在快速地进化和演变。我们必须抓住这个时间窗口，用更快的速度行动起来

时不我待，剩下的交给时间。

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