最近，很多用戶都在私有化部署“DeepSeek大模型一體機”，

并且已經上線跑起來了，

大家都知道，插滿GPU的DeepSeek大模型一體機不便宜，少則十幾萬，滿血版的都是百萬起、甚至大幾百萬。

一體機上線之后，效果到底怎么樣？

這錢花得值不值？

值不值，不能光靠感覺

需要從多個維度進行評估！

為啥有人氣懵了，有人贏麻了？今天我們就來說道說道↓

就像我們看一輛車好不好，先看它跑得快不快。

▌極限總吞吐（TPS）

也就是每秒最高能處理多少個Tokens。

比如，有的一體機極限吞吐量是8000Token/s，有的則是3000Token/s，說明性能差距翻了兩三倍。

這有硬件的原因，也有軟件優化的原因。

理論上講，極限吞吐越高，越好。這代表了一臺一體機的上限。

▌響應速度

說白了就是用戶點一下，大模型多久能給出答案。

這個主要看兩個指標：TTFT（首Token延遲）和TPOT（單Token生成時長）。

前者代表了用戶發出請求到大模型吐一個字所需要的時間。后者則決定了模型持續生成內容的效率。

這點一定要注意，嘿嘿，前端的同事和領導們能直接感知到哦，是爽還是卡~

▌并發能力

能同時處理多少個用戶請求，而不崩、不卡、不掉線。

比如，原來能撐500人同時用，現在1000個人用，會不會卡？

并發能力是判斷大模型服務“能不能上生產”的核心標準之一。

▌多場景性能體驗

花大價錢買的一體機，可不是光拿來玩聊天的。

目前市面上秀出來的一體機性能，主要是極限吞吐，一般是模擬1k上下文長度的聊天會話場景，通過增大并發來獲得極限吞吐。

而在企業場景，還需要看比如知識庫、翻譯、文章解讀、代碼生成等場景的具體體驗。

所以，選購的時候，最好讓供應商也提供相應場景的測試數據。（序列長度/并發量/TPOT/TTFT/TPS）

買設備不是“一錘子買賣”，還要看未來能不能靈活擴展、平滑升級。

別一買進入“鎖死架構”。

▌能否支持多種模型同時跑

能不能同時跑多個模型，如 DeepSeek、QwQ、Llama等，不被框架或資源限制住？

▌能否平滑支持集群部署

都說單機版跑DeepSeek，由于并行限制導致性能無法跑到最佳。

那么手里的一體機，未來擴展成多機、集群，有沒有硬傷，多機互聯有沒有瓶頸？

單機的優化和多機的優化，區別很大，軟件上能不能快速適應，把那些PD分離、EP并行的玩法都加上。

▌配套AI開發工具鏈到底有沒有坑？

一體機硬件重要，配套的AI工具鏈同樣重要。

是不是把Dify套了殼，就說是自研？

那可以要小心了，別被人家發了律師函。

▌是否支持模型熱部署與快速切換

不重啟系統、不停服務的情況下，能隨時切換模型、加載新模型，讓系統“熱著”也能換腦子！

“后臺更新、前臺無感知”，這很重要！

決定了你能不能“放心大膽”地，折騰模型、迭代模型、可控交付、持續交付。

▌是否具備一套完善監控和運維機制

能把GPU、內存、延遲、模型狀態這些關鍵指標都監起來，運維才不抓瞎。

出現宕機、推理失敗、死鎖、內存溢出等問題，有沒有告警機制？

當然，上面這兩點，在一體機采購之前，就可以進行評估、質詢、測試，然后綜合評定，理智避坑。

接下來的，就沒那么好判斷了↓

錢花得值不值？

對業務有沒有幫助？老板最關心！

這才是大模型上線后最核心的評估目標！

技術再強，不能推動業務增長也白搭。

▌員工人均效率是否提升？

比如，之前一件工作需要3天，現在需要6小時，人效ROI大幅上升。

▌是否能解決具體業務問題？

比如，用大模型搞合同審核，準確率提升到80%；用大模型搞招聘，人崗匹配準確率提升 30%..

▌業務指標，有提升嗎？

比如，公司的銷售轉化率、運營效率、客戶留存率提升了嗎？

說白了就是：能不能省錢或賺錢，回本快不快？

▌推理成本降了沒有？

比如，原來從外面調用API，每百萬Tokens要16元，私有部署后，綜合攤下來只要5元，長期就能省下一大筆。

▌整體投入產出比如何？

比如，花100萬部署，能不能在半年內通過效率提升或營收增長賺回來？

總之，大模型一體機項目，想要被老板和內部認可，

就看兩點：

第一，情緒價值拉滿

一家敢真金白銀投入大模型的企業，必然是有魄力，敢投、敢試、不落后，愿意走在行業前頭，而不是“落后挨打”。

內部企業員工也有自豪感，也會覺得：

“哇，我們公司可以啊，挺有前瞻性啊，干得漂亮”

第二，業務價值到位

指標亮了、效率高了、轉化率提了、成本省了——說明這事干得值，是真正為業務添了把火。

情緒上贏人心，業務上有正反饋

這，才是一體機項目真正的成功！