【智慧芽】2025年Deepseek在药企研发领域的本地化部署和应用场景

智慧芽生物医药近日发布了《Deepseek在药企研发领域的本地化部署和应用场景》报告，该报告深入探讨了Deepseek-R1大模型在药企研发领域的本地化部署策略及其在多种应用场景中的实践案例。报告详细分析了Deepseek-R1的技术优势、行业影响以及在药企中的部署方案，包括个人部署、企业部署和满血版模型部署等。此外，报告还涵盖了AI技术如何融入智慧芽生物医药产品，以及AI在提高专利工作效率和释放创新潜力方面的应用。这份报告为理解Deepseek-R1在药企研发中的重要作用提供了丰富的信息和深刻见解，是行业人士了解AI技术在医药研发领域应用的宝贵资料。

在2025年的生物医药领域，Deepseek-R1的本地化部署和应用场景成为了行业关注的焦点。这份报告详细解读了Deepseek-R1在药企研发中的作用和潜力，以及它如何推动行业创新。

Deepseek-R1以其强大的基础能力和推理能力，在大模型的发展阶段中脱颖而出。它不仅能够处理复杂的推理任务，还能覆盖多模态场景应用。这种技术突破，使得Deepseek-R1在全球大模型中占据了一席之地，与GPT系列、Claude等国际顶尖水平直接对标，成为国产大模型的行业标杆。

Deepseek-R1的出现，打破了以往头部企业在AI领域的垄断局面。它的API定价仅为行业均价的1/10，这使得中小型企业也能以低成本接入AI，对各行业产生了积极影响。这一点，从报告中的数据可以看出，Deepseek-R1的价格优势，无疑为行业带来了一股新风。

在药企的本地化部署方面，Deepseek-R1提供了多种部署方案。个人用户可以选择Ollma框架进行私有化本地部署，而企业用户则推荐使用Transformers来快速验证模型能力，或者使用vLLM框架借助PagedAttention技术实现高效推理。这些方案，尤其是vLLM框架，因其简单性和高效性，特别适合中小型企业进行大模型推理部署。

报告中还提到了Deepseek-R1满血版模型的部署方案。由于模型规模巨大，通常需要1200G左右的显存，这需要双节点8卡H100服务器才能运行，成本高达260万-320万左右。为了实现低成本的高性能部署，大多数方案都采用了牺牲模型推理速度的策略，将一部分推理计算转移到CPU上，降低GPU的负载。

在实际应用场景中，Deepseek-R1展现出了其强大的能力。例如，在分子设计场景中，Deepseek-R1能够一键式生成分子动力学模拟图，自主设计的新分子通过智能体agent快速完成分子对接的过程。在推荐临床一期剂量场景中，Deepseek-R1能够根据药物在不同动物模型中的暴露量，结合智慧芽的数据库和AMG510的一期临床剂量，给出药物HW-1的参考剂量。

此外，Deepseek-R1在预测代谢产物场景中，也能根据奥希替尼的结构，推测伏美替尼metID的结果。在预测临床前毒理试验模型和剂量场景中，Deepseek-R1能够根据药物在不同动物模型中的暴露量和药效试验结果，给出药物HW-2临床前毒理试验的模型和推荐剂量。

报告中还提到了AI在专利工作中的提效作用。AI可以进行语义搜索，进行FTO、无效分析的特征比对，自动生成检索策略，以及提供专利交底书助手。这些功能，无疑为专利工作带来了革命性的变化。

智慧芽生物医药通过构建由Synapse新药情报库、Bio生物序列数据库、Chemical化学结构数据库和Hiro-LS芽仔生物医药四大核心产品组成的综合SaaS产品矩阵，为生物医药领域的全产业链条提供全面、精确、实时且遵循统一标准的全生命周期数据服务。

这篇文章的灵感来自于《Deepseek在药企研发领域的本地化部署和应用场景》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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