界面新聞記者 | 伍洋宇
界面新聞編輯 | 文姝琪
“零一萬物決定做全面擁抱DeepSeek模型的第一個六小虎。”零一萬物創始人兼CEO李開復在今天的發布會上如此表示。
3月17日，零一萬物正式對外發布了萬智企業大模型一站式平臺（下稱“萬智”），并宣布可提供企業級DeepSeek部署定制解決方案。
DeepSeek代表中國AI大模型在全球異軍突起后，除了互聯網大廠們，業界對“AI六小虎”同樣報以擔憂。
這些公司在成立之初便以“AGI（通用人工智能）”為終極目標，力爭打造出性能堪比OpenAI的基座模型。但在DeepSeek爆火之前，這些公司已經在兩年發展中各有各的現實困境，如今更是在基座模型迭代上面臨嚴峻挑戰。
零一萬物是其中相對特殊的一家。今年1月初，零一萬物創始人兼CEO李開復明確表態，公司未來不會再做萬億參數模型的預訓練，而將專注在務實的、小而快的，能夠以商業性價比來評估的模型。
作為這一戰略轉變的承接，零一萬物宣布與阿里云聯合成立“產業大模型聯合實驗室”，借后者的平臺服務及通義系列模型的能力，以批量訓練垂直定向的產業智能模型。與此同時，零一萬物在國內的商業模式加速集中涌向B端（企業端）。
如何面對后DeepSeek時代的市場格局？零一萬物的答案是，既然不再參戰超大參數模型層面的對抗，那就擁抱DeepSeek激起的龐大市場需求。
“2025是AI-First應用爆發年，也是大模型商業化的大考年。”李開復表示。
在DeepSeek落地產業過程中，零一萬物認為其“DeepSeek Inside”企業解決方案存在部署難、應用難、定制難等問題。為此，零一萬物準備了覆蓋DeepSeek模型部署、應用實踐以及模型微調工具的完整解決方案。
這主要針對大模型私有化部署大量的“最后一公里”問題。
例如，在模型部署的算力儲備問題上，零一萬物為算力相對薄弱的企業聯合硬件廠商推出軟硬集成式一體機方案，預裝GPU，內置DeepSeek全系列模型，部署周期可縮短至小時級。在這個場景中，零一萬物強調自身可支持本地化推理與私有化數據隔離的“安全部署”。
應用實踐主要是指滿足企業垂直場景的應用需求，例如DeepSeek支持下的聯網搜索、知識庫RAG、企業級Agent、DeepResearch。
在這里，零一萬物的優勢在于有更高的準確性，比如引入Rewrite和Rerank模型降低模型幻覺，并且將模態文檔閱讀、OCR （光學字符識別）解析、AI寫作、AI PPT生成、AI數字人等既有功能封裝進服務平臺，甚至支持調用Dify等開源工具。
此外，DeepSeek-R1雖然在數學、代碼、自然語言推理等場景下表現突出，但對于缺乏模型訓練及微調經驗的企業而言，就R1進行更符合垂直領域需求的SFT（監督微調）仍是一個相對棘手的任務。對此，零一萬物的方案是支持企業在“萬智”上直接基于自身企業數據庫對R1進行微調。
不僅是擁抱DeepSeek，零一萬物進一步采取了開放姿態。“萬智”還適配了阿里巴巴通義千問（Qwen）、零一萬物Yi等國產模型。
不過，越是開放也越會面對是否過于依賴開源的質疑。零一萬物COO黃蕙雯對此回應稱，開源自有力量，沒有必要重復造輪子。并且，零一萬物不是簡單調取開源工具就釋放給客戶，而是還會根據自身產品開發經驗做針對性優化。
面對當前市場，零一萬物未來會愈發強調自己為企業解決落地問題的能力。
“未來的大模型的行業競爭將不再單指模型性能的比拼，更關乎從中臺到應用的能力，即模型能否快速響應場景需求、基于中臺構建行業應用。”李開復表示。
團隊認為，面對AI-First應用可能迎來的井噴期，零一萬物此時參與到技術與需求之間的產業鏈條失衡問題上，有可能在部署、微調、應用搭建等方面幫助企業解決大模型落地的瓶頸。
例如，過去近兩年發展中，零一萬物在輕量化模型研發、強化學習技術、高質量數據訓練，以及工具鏈與應用組件等方面積累的經驗，為公司在2024年發起的戰略轉型及B端市場布局奠定了基礎。“我們能做得很深。”李開復表示。
自擱置萬億參數模型Yi-X-Large的預訓練計劃以來，零一萬物頻頻面臨生存質疑。
在退出超大參數模型競爭后，零一萬物如何將已有研發投入轉化為市場認可的商業價值，是它在這一階段的重要命題。而基于現有更完整的商業模式，零一萬物對過去兩年的能力積累有了更合理化的解釋。
這也是李開復眼中零一萬物的競爭優勢。如今不僅是互聯網大廠，還有更多中小廠商也在推出一體機參與到大模型ToB服務賽道的進程中。
相較于一體機廠商，李開復認為團隊在大模型微調、數據庫對應、機器訓練以及數據配比等問題上更有經驗，“因為這些大模型的知識可能難以由系統集成商和一體機提供商來提供。”而對于大廠，他表示尊重大廠的大模型經驗與云服務，但零一萬物可以提供更深度的服務以及更低的價格。
競爭之外，另一個重要問題是大模型ToB服務的商業天花板。
李開復表示，零一萬物目前的ToB商業模式是“健康”的。據他透露，公司去年有超一億元收入，今年第一季度收入已接近去年全年收入。
他還分析稱，過去大模型行業ToB碰到挑戰，一方面是因為中國還沒有經歷所謂的ChatGPT時刻，模型賦能后企業能得到的價值也不見得足夠大；另一方面，模型廠商往往大幅砍價競爭招標，導致最后廠商賺不到很多錢。
“今天的差別是，企業客戶都覺醒了。”李開復說。