标题：DeepSeek撕开一道裂缝

自2月5日华为宣布“小艺智能体”接入DeepSeek-R1算起，一周内六家手机厂商宣布接入DeepSeek，涵盖星纪魅族、荣耀、OPPO、努比亚、vivo等。接入后，各品牌主要实现联网搜索、文案生成及AI问答等功能，基本相当于增加一个在线插件。

手机厂商们不仅出于从众心理，还因看好DeepSeek。然而，除了从众效应外，也有从业者看好DeepSeek，特别是其本地部署的可能性。这引发两个关键问题：为何智能手机需要端侧部署模型？端侧模型何时能实用？

尽管各厂商接入DeepSeek作为扩展应用，但也有公司开始验证本地化部署。然而，当前模型尺寸与手机性能间的矛盾使得DeepSeek小尺寸模型表现不佳。例如，满血版DeepSeek-R1需960GB内存，而蒸馏版本如1.5B、7B参数则更适合手机端，占用1GB内存，基本不影响系统流畅度。

尽管1.5B版本精度较低，但其仍在进化，尤其在垂直领域如数学表现良好。开源大模型公司通常会发布从小到大的蒸馏版本，以打造生态并调动社会协作。这不仅是因为算力限制，也因为模型发布后的优化工作。

手机厂商寻求端侧部署的原因之一是用户隐私保护。近期，云安全公司Wiz发现DeepSeek数据库存在安全隐患。为解决数据安全问题，有两种方案：向量化加密上传或本地化部署。此外，DeepSeek对模糊意图的理解能力也是手机厂商重视的方面。

尽管目前端侧部署小尺寸DeepSeek模型性能有限，但行业正朝此方向努力。例如，7-13B级别的小模型如智谱GLM4-9B已展现不错成效。傅聪预测，未来一年内可能出现多个7B左右的“精品小模型”。

然而，手机厂商还需考虑沉没成本和技术发展方向。押注DeepSeek意味着需要大量生态配套，这也是过去自研大模型多为技术储备的原因。