DeepSeek 成功“落地”福建高校，引发广泛关注。本地化部署与直接接入存在显著差异。本地化部署意味着将 DeepSeek 的技术体系在本地高校环境中进行全面搭建和整合，能更好地适应高校独特的教学、科研需求，数据安全也更有保障，可深度定制化开发以契合高校各类应用场景。而直接接入则相对便捷，无需自行搭建复杂系统，但在数据隐私和定制化方面可能受限。两者各有优劣，本地化部署虽前期投入大但长远来看更利于高校的特色发展，直接接入则更适合短期快速应用需求的场景。

近日，泉州职业技术大学联合创新产业学院宣布，在学院服务器上部署了最新的人工智能模型——DeepSeek R1，成为我省高校中率先进行DeepSeek本地化部署的院校。

据悉，DeepSeek系开源大语言模型，任何用户皆可免费基于该模型开展训练工作，进而进行个性化开发或模型优化，以满足不同用户在多元场景下的特定需求。

此前，清华大学、浙江大学、上海交通大学、华中科技大学、武汉大学、北京航空航天大学等国内多所知名高校纷纷宣布完成了DeepSeek系列大模型的本地化部署。国产通用大模型DeepSeek也由此吹响了进军高等教育领域的号角。

记者搜索发现，当前，互联网上有许多将DeepSeek部署到本地计算机的教程。本地化部署是将DeepSeek的AI大模型安装到本地计算机内，不依赖网络或云服务。

区别于网页版使用与直接接入，缘何要进行本地化部署？对此，记者采访了泉州职业技术大学联合创新产业学院的相关负责人。

“本地化部署具有一定的私密性。在DeepSeek上，所有的操作都需要经过它提供的服务器。而作为高校，我们希望学校内部的数据可以保留在本地，例如科研项目、横向服务项目与DeepSeek之间的‘互动’保留在本地，这对我们起到了保护数据安全的作用。”联合创新产业学院副院长谢云翔教授回答说。

对高校来说，本地化部署如何做到？

近日，多所高校宣布完成“满血版”DeepSeek本地部署。“满血版”DeepSeek，通常指的是参数规模为671B版本的DeepSeek R1。据了解，DeepSeek R1系列模型的规格划分主要是为了使用不同的场景需求，有1.5B、7B，直至671B，从小到大，覆盖了轻量化应用到高算力推理的各种场景。“满血版”DeepSeek R1的参数高达6710亿，相当于一个“超级大脑”，使其具备强大的语言理解和生成能力等，能够处理复杂数学题、编程、长文本分析等高难度任务。

根据目前各高校发布的信息来看，大多是依托高校自有的算力资源部署本地版DeepSeek，更具稳定性。师生在校园网内通过访问链接，即可无限次地免费体验，同时可告别“服务器繁忙，请稍后再试”的困扰，降低师生使用AI的门槛。

“我们参照网上的方式做了一个尝试，但受限于硬件设施，我们只是进行简单的部署，更深度的功能还有待完善。”谢云翔介绍说。

谢云翔也提出了引入DeepSeek的顾虑。“实现本地化部署虽然并不困难，但是具体如何将教学和科研紧密联系，仍然有待考虑。此前的大模型如豆包、Kimi等也在学生群体中广为使用。作为学校，我们实际上是反对学生过度使用AI完成作业、毕业论文等学习任务的。”

“现在的大模型具有极强的深度思考能力，对学生自主学习有很大帮助。我们的初衷，是希望学生能够在日常生活中学会善用AI，借此加强主动思考的能力。”谢云翔说。

泉州职业技术大学联合创新产业学院表示，本地化部署DeepSeek是将人工智能技术引入高等教育的一次尝试，“希望借助AI技术打破传统教育模式的束缚，为培养具有创新精神和实践能力的高素质人才提供有力支撑，但最重要的是要探索如何既充分利用它的长处，又能规避不利因素”。