- 导读 -

通过与业务场景和管理模式的结合，蒸馏版DeepSeek能够发挥超越满血版的使用价值。

——编辑/侯杰‍‍

自2025年春节以来，DeepSeek已经在超过100家医院落地，大模型技术在提升医疗质量和效率方面发挥了关键作用。然而，目前大多数医院对大模型仍存在疑惑，对其不同算力版本、智能体应用、硬件支持等缺乏足够的了解。为此，CDSreport围绕医疗场景下的大模型部署、应用等话题，开展系列分析报道。本期将围绕DeepSeek不同版本在院内的选择，从技术特征、场景匹配、部署方案等方面展开分析。

满血版——顶级算力展现“全能”属性CDS REPORT  ｜PART 1

满血版DeepSeek是DeepSeek-R1系列中的完整版，其参数达到6710亿，是各系列版本中数据规模最大的版本。同时，满血版DeepSeek也是系列中能力最强的版本。它拥有强大的计算能力和复杂的模型架构，支持200k token/s的超长上下文理解能力，这使得它在复杂推理任务上表现出色‌。此外，满血版的模型架构更为庞大复杂，具备更强的学习和表达能力。因此，‌满血版DeepSeek适用于对计算精度和性能要求极高的场景‌，如复杂推理任务、代码生成和学术研究等。

在医学领域，满血版DeepSeek的能力能够在疑难病症的诊断、多学科协作诊疗（MDT）、多模态数据处理等方面发挥自身价值。例如，面对罕见病或复杂病症，其强大的知识储备和推理能力能够迅速筛选出可能的疾病，并为医生提供详细的诊断思路和治疗建议。在MDT场景中，它能够整合不同科室的专业知识和经验，为复杂病例提供综合性的治疗方案。

不过，正是由于庞大的参数和性能，满血版DeepSeek仅模型文件就需要约700GB存储空间，运行时需要1300GB显存。因此，想要运行起满血版DeepSeek，需要医院本地化部署更高算力的服务器。而仅硬件成本通常在几百万人民币以上，其他各类智能体和应用还需要对应开发和维护。这样的成本对于大多数医疗机构是难以负担的，仅少量头部机构能够实现本地化部署。云端部署是满血版DeepSeek更多的部署方式，但在医疗数据和患者隐私方面存在安全隐患。‍

蒸馏版——聚焦“专科化”适配能力CDS REPORT  ｜PART 2‍

蒸馏版是通过知识蒸馏技术从满血版中提炼而来，参数量相对较小，但保留了满血版的核心能力和专业特点。蒸馏版分为不同规模的参数版本，如70B/32B、7B-14B、1.5B等，每个版本都有其独特之处。

70B：70B是仅次于满血版DeepSeek的版本，其已经展现出接近GPT-4级别的能力，能够进行多步骤、复杂结构的推理和决策。同时，它的算力需求相较满血版更低，在部署成本上能够匹配更多机构。

32B/14B：尽管在多步骤、复杂结构的推理过程中能力下降明显，但凭借较强的推理能力，32B/14B版本的蒸馏版DeepSeek在代码生成、复杂问答、知识推理等领域同样表现出了较好的能力。同时，由于参数量更小、算力需求更小，32B/14B版DeepSeek的响应能力更快，能够适应更多临床诊疗场景需要。更低的部署需求和训练成本，使得其更适合特定专业领域的应用。

1.5B/7B/8B：这些版本参数量更小，算力需求也更小，甚至消费级GPU上即可快速运行，适合更加聚焦的场景，可部署移动工作站以及个人电脑等。较低的硬件成本更适合成本有限的机构，但快速的响应能力可以胜任问诊、答疑等工作。

更低的硬件需求和训练成本使得蒸馏版DeepSeek使用场景更加聚焦，更适合特定场景的“专科化”应用。例如，其可以快速识别肺炎、肺结核等常见疾病，自动分析检查检验和影像报告等文书，并为呼吸科医生提供详细的治疗方案和用药建议。同时，它还可以对患者的随访数据进行分析，及时发现病情变化，为后续治疗提供参考。通过与业务场景和管理模式的结合，蒸馏版DeepSeek能够发挥超越满血版的使用价值。

根据诊疗场景选择模型版本CDS REPORT  ｜PART 3‍

近期，DeepSeek在众多医院中成功落地部署的新闻不断涌现，引起了广泛关注。许多医疗机构对于采用这项先进技术表现出浓厚的兴趣，并且跃跃欲试，希望能够借助DeepSeek提升自身的医疗服务水平。然而，在面对市场上众多版本的DeepSeek以及其他大型人工智能模型时，医院的管理人员常常会感到困惑和困扰，不知道如何选择最适合自身需求的产品。

实际上，在选择适合的医疗人工智能产品时，医院管理人员需要结合实际情况考虑多个关键因素。例如，医院是否已经具备一定信息化建设基础，能够建立相对完善的数据管理系统，确保医疗数据的规范化采集、存储和管理。在硬件方面，医院是否有足够的本地服务器算力支持，或者有足够预算进行采购。此外，医院需要明确大模型参与实际工作的具体场景，才能有的放矢，有针对性地开展部署工作。

以病历质量控制工作为例，其成效直接关系到“国考”、智慧医院建设等关键任务的结果。某医院将大模型与临床决策支持系统（CDSS）相结合，把语义理解和推理能力深入到病历质控各个环节，有效协助临床医生和质控人员识别并修正病历中的潜在内涵缺陷，从而提升全院病历的整体质量，确保医疗服务水平和患者安全。该过程采用了大多数医疗机构都能承担的DeepSeek-R1 32B模型，经过训练和优化，其推理准确性甚至可以媲美满血版DeepSeek的应用效果，但部署成本却仅为1/5。在大模型的助力下，该院各项病案管理控制指标迅速提升，并保持在全国领先行列。

此外，各家医院将DeepSeek应用到了不同场景，例如急诊鉴别诊断、多学科会诊（MDT）、病情智能分析、病历辅助生成等（点击此处查看更多DeepSeek医疗场景应用案例）。

DeepSeek不同版本并非“优劣之分”，而是“场景之选”。医院需结合自身规模、专科特色与信息化水平等，制定阶梯化部署策略。未来，随着医疗AI从“辅助工具”向“核心生产力”演进，如何将其与医院发展深度耦合，才是医疗机构智能化转型和医疗AI发展的关键竞争力。

参考资料：1、闾海荣,江瑞,张学工,等.DeepSeek与医学大语言模型：技术创新与医疗服务模式重构[J].医学信息学杂志,2025,46(02):1-7+13.

       原文标题 : 一文读懂：医疗场景下各版本DeepSeek部署&应用攻略