在刚刚结束的春节假期期间，DeepSeek的爆火如“平地一声雷”。这家于2023年成立的人工智能基础技术研究企业，在今年1月20日正式开源其R1推理模型，该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI-o1正式版，且开发成本仅为600万美元，仅相当于OpenAI-o1模型开发成本的1.2%。DeepSeek于2024年12月26日宣布上线并同步开源的DeepSeek-V3模型，以1/11的算力、仅2000个GPU芯片训练出性能超越GPT-4o的大模型，且训练成本仅相当于GPT-4o的5.6%。

业内人士表示，DeepSeek此举开拓出高性能模型训练的新思路，其以低成本实现大模型训练，也引发了业界对海外AI企业耗费巨量算力资源训练模型必要性的怀疑。近日，多家中外算力芯片企业纷纷发布适配DeepSeek模型的消息。

燧原科技：实现全国各地智算中心DeepSeek的全量推理服务部署。2月6日，燧原科技宣布，完成了对DeepSeek全量模型的高效适配，包括DeepSeek-R1/V3 671B原生模型、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-5B/7B/14B/32B、DeepSeek R1-Distill-Llama-8B/70B等蒸馏模型。截至目前，DeepSeek的全量模型已在庆阳、无锡、成都等智算中心完成了数万卡的快速部署。

华为：支持DeepSeek系列模型“一键获取”、“开箱即用”。2月5日，华为技术有限公司宣布，DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V2、Janus-Pro正式上线昇腾社区，支持一键获取DeepSeek系列模型，支持昇腾硬件平台上开箱即用。

海光信息：DCU适配三大模型，相关模型已正式上线。2月4日，海光信息宣布，其技术团队成功完成DeepSeek V3和R1模型与海光DCU（深度计算单元）的适配，并正式上线。2月5日，海光信息宣布其技术团队成功完成DeepSeek-Janus-Pro多模态大模型与海光DCU的适配优化，并正式上线。因DCU采用了GPGPU通用加速计算架构，DeepSeek模型可直接在DCU上运行，并不需要大量适配工作，技术团队的主要工作是进行精度验证和持续的性能优化。本次适配优化的DeepSeek-Janus-Pro模型具备跨模态理解与生成能力，专注于结合视觉与语言理解能力，旨在处理更复杂的跨模态任务。

天数智芯：一天完成DeepSeekR1适配。2月4日，天数智芯与 Gitee AI 联合发布消息，成功完成了与DeepSeek R1的适配工作，并且已正式上线多款大模型服务，其中包括DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek R1-Distill-Qwen-14B等，其过程仅耗时1天。

摩尔线程：已部署DeepSeek蒸馏模型推理服务。2月4日，摩尔线程宣布实现了对DeepSeek蒸馏模型推理服务的部署。基于Ollama开源框架，完成了对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B蒸馏模型的部署，并在多种中文任务中展现了优异的性能。用户也可以基于MTT S80和MTT S4000进行DeepSeek-R1蒸馏模型的推理部署。

英特尔：支持AI PC本地部署。1月31日，英特尔宣布，DeepSeek目前能够在英特尔产品上运行，更可以在AI PC上实现离线使用，强调DeepSeek的本地部署能力。DeepSeek的蒸馏模型在至强和Gaudi平台上得到了支持，能够帮助客户实现更低的成本和单价性能优势。例如，在最新发布的酷睿Ultra 200H（Arrow Lake H）平台上，DeepSeek-R1-1.5B模型能够顺利运行，且能够解决数学难题。DeepSeek最新的Janus-Pro图像生成和理解模型能够在英特尔酷睿Ultra 200V系列处理器（Lunar Lake）上运行。

英伟达：推理微服务支持DeepSeek-R1。1月30日，英伟达宣布，其开发者网站现已提供6710亿参数的DeepSeek-R1模型微服务预览版。单个NVIDIA HGX H200系统上每秒可为DeepSeek-R1提供多达3872个tokens。开发人员可以测试和试验可下载的NIM微服务应用程序编程接口（API）。通过将NVIDIA AI Foundry与NVIDIA NeMo软件结合使用，企业还将能够为专用AI代理创建自定义的DeepSeek-R1 NIM微服务。