来源：金科环境2025-02-12

特别值得一提的是，本次通过与deepseek大模型的深度融合，充分发挥了deepseek的泛化推理能力、多模态理解能力和知识整合能力，大大提高了水萝卜ai智能体的运营多模态管理能力。...我们荣幸地宣布，金科环境的新水岛ai运营管理平台经过全面升级，成功融合最新的deepseek大模型，推出全新的ai智能体“水萝卜newaterobot”。

来源：防城港核电2025-02-12

近日，中国ai大模型创业公司deepseek（深度求索）正式发布deepseek-r1大模型，迅速引发了全球的广泛关注。...，并有效提高了算力资源的使用效率，成为广西区内首个基于国产算力部署deepseek模型的工业企业。

来源：国际能源小数据2025-02-12

能源，更准确地说是 deepseek 能够使用更少的能源，才是它如此具有突破性的原因。deepseek 的重要意义是什么？与竞争的大型语言模型不同，deepseek 采用开源、去中心化的模型。

来源：国网青海省电力公司2025-02-11

带着热度、带着假期电网安全稳定的愉悦感，笔者在deepseek查询了电网安全稳定和大面积停电等信息。...deepseek对国内大面积停电案例给出的答案是，截至2024年7月，国内并未出现大面积停电事件。中国的电力供应整体稳定，电网建设较为完善，能够满足大部分地区的用电需求。

来源：南方电网报2025-02-11

“智能问数gpt就是电力计量系统的deepseek，友好对话就能迅速在海量数据中定位、筛选，并以直观的图表或简洁的数据报表呈现你想要的答案。”

来源：国际能源小数据2025-02-11

摩根大通网站发表文章，题目是：is the deepseek drama a gamechanger for the ai trade（deepseek 的“盛筵”会改变 ai 应用格局吗）？

来源：北极星输配电网2025-02-11

北极星输配电网向deepseek提出“deepseek和chatgpt的电力消耗成本，存在哪些区别？”这一问题，deepseek在假设同等规模的情况下，进行了成本估算对比。

来源：北极星储能网2025-02-11

北极星储能网讯：春节过后，除了《哪吒2》，最火爆的话题当属deepseek。有消息称，东风岚图、吉利汽车、广汽adigo sense正与deepseek深度融合，完善其原有ai模型，上车指日可待。

来源：广汽集团2025-02-10

2025年2月8日，一段实车视频演示了广汽智能车机借助deepseek-r1大模型回答语音提问的表现，这标志着广汽自主研发的adigo sense端云一体大模型与deepseek-r1大模型完成深度融合

来源：北极星电力网2025-02-10

deepseek的回答电力央企员工的薪资水平受多重因素影响，包括企业性质、岗位层级、地区差异以及行业政策等。以下从不同维度进行分析，供参考：1....问都问了，再问下年终奖deepseek的回答关于电力央企员工的年终奖水平，由于涉及企业薪酬保密制度和个人隐私，官方通常不会公开具体数据。

来源：电力法律观察2025-02-10

在观茶君抱着怀疑的态度提出问题后，直到看到文章才相信，ai居然真的给出了答案！以下为ai给出的预测。（来源：微信公众号“电力法律观察” 作者：ai观茶）增量配电业务改革作为中国电力体制改革的突破口，其未来既面临多重挑战

来源：北极星电力网2025-02-08

让ai评价下ai先上ai对比出来的答案目前电力行业的大模型应用尚处于探索阶段，但已有多个企业和研究机构推出了针对性解决方案。以下对主流电力大模型进行总结和对比分析，并补充行业趋势洞察：一、主流电力行业大模型对比二

来源：远光软件2025-02-07

集成deepseek后，所有远光软件的客户可升级体验全新ai服务。...除deepseek外，还接入了通义千问、智谱清言、百川等多个大模型。

来源：高工储能2025-02-07

短短一周，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的deepseek火爆出圈。

来源：鱼眼看电改2025-02-06

ai对这个问题的理解（来源：鱼眼看电改 作者：俞庆）“deepseek的创新对电力行业有什么启示”，这个话题我首先问了deepseek r1本尊，它给出了一堆技术创新的应用点，于是我意识到，我更想知道的是

来源：国际能源小数据2025-02-06

这个实验带有许多注意事项：他只测试了 deepseek r-1 的中等规模版本，仅使用少量提示。“deepseek 是我们能接触到的第一个比较流行的推理模型，”他说。...总体而言，在 40 个提示的测试中，deepseek 被发现与 meta 模型具有类似的能源效率，但 deepseek 倾向于生成更长的回答，因此被发现使用了多 87% 的能源。