生物医药：Deepseek在药企研发领域的本地化部署和应用场景

中心思想

本报告的核心观点是：DeepSeek-R1大模型的本地化部署为药企研发带来了显著的效率提升和成本降低。通过与智慧芽生物医药平台“芽仔”的集成，DeepSeek-R1在分子设计、临床剂量推荐、代谢产物预测以及临床前毒理试验等多个场景中展现了强大的应用价值，有效推动了药物研发进程。然而，DeepSeek-R1的部署也面临着成本和性能的挑战，需要根据企业规模选择合适的部署方案。

DeepSeek-R1的优势与挑战

DeepSeek-R1作为一款国产大模型，凭借其低成本、开源以及强大的推理能力，打破了国际巨头在该领域的垄断，为中小型企业提供了接入AI技术的可能性。其API定价仅为行业均价的十分之一，极大地降低了药企的研发成本。然而，其6710亿参数的规模也带来了部署成本的挑战，满血版模型的部署需要高昂的硬件投入。因此，在实际应用中，需要根据企业规模和预算选择合适的部署方案，例如采用CPU+GPU混合推理等方式来平衡成本和性能。

DeepSeek-R1在药企研发中的应用潜力

DeepSeek-R1的推理能力在多个药企研发场景中得到验证，例如：

• 分子设计: 通过与PDB库和智慧芽数据库的信息结合，DeepSeek-R1可以预测药物与靶蛋白的结合模式，并辅助智能体agent完成分子动力学模拟。
• 临床剂量推荐: 基于动物实验数据和智慧芽数据库中的信息，DeepSeek-R1可以辅助临床项目经理推荐临床一期阶段的药物剂量。
• 代谢产物预测: DeepSeek-R1可以根据已知药物结构和智慧芽数据库的信息，预测新药的代谢产物。
• 临床前毒理试验: DeepSeek-R1可以根据动物实验数据和智慧芽数据库的信息，预测临床前毒理试验的模型和推荐剂量。

主要内容

大模型发展阶段与DeepSeek-R1的定位

报告首先介绍了大模型的发展阶段，指出DeepSeek已进入推理模型阶段，跻身全球第一梯队。其核心技术突破实现了复杂推理任务的精准处理与高效执行，覆盖多模态场景应用，在综合性能上与GPT系列、Claude等国际顶尖水平直接对标，并具有开源、低成本、国产化的优势。这些优势使其对行业产生了巨大影响，打破了头部企业的垄断，并推动了中小型企业低成本接入AI。

DeepSeek-R1在药企的本地化部署方案

报告详细阐述了DeepSeek-R1在药企的本地化部署方案，针对个人用户和企业用户分别提出了不同的建议。对于个人用户，推荐使用Ollama框架；对于企业用户，则推荐使用Transformers或vLLM框架，以实现高效的模型推理。报告还提到了其他一些部署方案，例如KTransformers和Unsloth，但指出这些方案目前还不够成熟。 针对满血版模型的部署，报告指出需要高昂的硬件成本，并建议采用CPU+GPU混合推理的方式来降低成本，但同时也指出这会牺牲一定的推理速度。

芽仔与DeepSeek-R1的对接及应用案例

报告重点介绍了智慧芽生物医药平台“芽仔”与DeepSeek-R1的对接，并通过多个案例展示了其在药企研发中的应用。这些案例涵盖了分子设计、临床剂量推荐、代谢产物预测以及临床前毒理试验等多个场景，充分展现了DeepSeek-R1强大的应用能力以及与智慧芽平台的良好集成。案例中详细描述了问题的提出、数据来源以及DeepSeek-R1如何辅助解决问题，并提供了具体的解决方案和结果。

AI在智慧芽生物医药产品中的应用

报告最后简要介绍了AI技术在智慧芽生物医药产品中的应用，包括AI辅助专利检索、FTO分析、专利交底书撰写以及研发情报搜索等方面，展示了AI技术如何提升专利工作效率和释放Eureka的创新潜力。

总结

本报告详细分析了DeepSeek-R1大模型在药企研发领域的本地化部署和应用场景。DeepSeek-R1凭借其低成本、开源和强大的推理能力，为药企研发带来了显著的效率提升和成本降低。通过与智慧芽生物医药平台“芽仔”的集成，DeepSeek-R1在多个研发场景中展现了强大的应用价值。然而，其部署也面临着成本和性能的挑战，需要根据企业规模选择合适的部署方案。 未来，随着技术的不断发展和成熟，DeepSeek-R1及其类似的大模型技术将在药企研发中发挥越来越重要的作用，推动药物研发进程的加速和创新。