贡献者突破400 • 开源生态：多语言&集成 社区活跃度 影响百万开发者 • 官网访问用户数达90万 • 下载量达到300w次 • 服务超百家各领域头部知名企业 • 被国内大多云厂商托管 • 获得各类社区奖项8个 企业级应用 • 2021 OSC 中国最受欢迎开源项目 • 2022 InfoQ 十大开源新锐项目 • 2022 CSDN 中国开发者影响力项目 • 2022 开源成熟度评估 – 优秀二级 •

用落地 （零代码） 知识引擎应用开发平台：面向初级开发者 & 企业运 营 腾讯云全栈 AI 服务上线 DeepSeek 模型 通过 DeepSeek API 和应用开发平台多级能力，满足用户各类需求 API 服务：面向资深开发者 & 企业开发者 （满血版） 目标客户和场景 : • 面向具有一定开发能力的企业 / 资深开发者，期 望通过多款原子能力组建专属服务。 实时搜索」于一体 • 分钟级搭建大模型应用 • 集成私域知识库，让 AI 更专业，支持 复杂图文混排文档解析 > 目标客户和场景 : • 面向具备简单开发能力的初级开发者、企 业运营人员。 • 可通过模型选择、提示词模版、 RAG 配 置能 力等加速大模型应用构建，实现与自 身业 务系统的无缝对接。 接入搜狗搜索增强 API ，一键开关，即可让 免部署，分钟级搭建应用 腾讯云大模型知识引擎：基于大模型的应用开发平台 聚焦严谨场景，打造大语言模型应用开发平台 , 提供 LLM+RAG 、工作流、 Agent 多种应用开发方式，来助力企业及开发者，加速大模型应用 落 地。 混元大模型 turbo large standard standard-256k 腾讯云行业大模型 精调知识大模型

SaaS（Software as a Service）平台的建设尤为重要。本文旨在通过分析市场需 求、技术现状及未来趋势，制定一套切实可行的大模型 SaaS 平台 设计方案。此方案将为企业和开发者提供灵活、高效且易于集成的 人工智能服务，满足各行业对智能化解决方案的迫切需求。 首先，随着企业对智能技术依赖程度的加深，迫切需要一种便 捷易用的工具，使其能够快速实现人工智能应用的落地。大模型 入以下的表格，来阐明大模型 SaaS 平台的市场潜力与发展前景： 项目 数量/比例 市场需求增长率 25%年增长率 目标用户群体数 量 5000+企业 开发者参与度 60%开发者愿意使 用 资金投入 预计 1000 万人民 币 通过以上分析，本文希望能够为企业和开发者提供一个全面、 详细的指导，帮助他们在实际操作中更高效地部署人工智能技术， 推动行业的智能化转型。此外，创建大模型 SaaS 平台不仅代表着 首先，不同用户类型在使用大模型 SaaS 平台时，需求存在显 著差异。主要用户类型可以分为以下几类：  企业用户：包括大型企业、中小型企业，涉及各个行业如金 融、医疗、零售等。  开发者：独立开发者或企业技术团队，他们需要灵活的工具进 行模型的开发和调优。  学术研究者：高等院校和研究机构的研究人员，他们关注模型 的研究与创新。 针对这些用户类型，我们可以从以下几个维度进行具体分析：

战，DeepSeek 智能体开发通用方案应运而生。该方案旨在为企业 提供一套标准化、模块化的智能体开发框架，帮助开发者快速构建 高效、可靠且可扩展的智能体系统。 当前市场上，智能体开发的主要痛点包括： - 技术栈复杂：智 能体开发涉及机器学习、自然语言处理、物联网等多个技术领域， 开发者需要具备跨学科知识。 - 可扩展性差：现有解决方案往往针 对特定场景设计，难以适应不同业务需求的变化。  优点： o 强大的社区支持和丰富的第三方库。 o 高效的虚拟 DOM 机制，提升渲染性能。 o 灵活的组件化开发，便于代码复用和维护。  缺点： o 学习曲线较陡，尤其是对于新手开发者。 o 需要与其他库（如 Redux）配合使用以管理复杂的状 态。 Vue.js Vue.js 是一个渐进式 JavaScript 框架，易于集成到现有项目 中。Vue.js 的 和离线功能，从而提升应用的响应速度和可靠性。 最后，使用性能监控工具（如 Lighthouse、WebPageTest） 定期评估前端性能，并根据反馈进行优化。这些工具可以提供详细 的性能报告，帮助开发者识别瓶颈并采取针对性措施。 通过实施上述策略，可以显著提升前端性能，确保应用在不同 环境下都能提供流畅的用户体验。 8. 后端开发 在 DeepSeek 智能体开发的后端开发阶段，首先需要确定系统

率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可将智能软件研发分为办公软件、嵌入式软件、新兴技术软件、信息安全软件、信创软件。 办公软件是一种集成先进的人工智 达5.98亿，同比增长4.36%，年度付费个人用户数增至3,549万，同比增长18.43%。AI技术，尤其是大型语言模型的应用，通过减轻开发者的手 动编码负担以及消费者应用，进一步强化了领先企业在市场中的主导地位。在供给侧，LLM驱动的低代码/无代码平台使开发者能通过自然语言交 互降低开发门槛，自动生成复杂算法并优化架构，助力领先企业指数级扩张技术资产，并通过API经济模式垄断技术红利。在需求侧，基于LLM

资料来源：上海证券报，搜狐，中泰证券研究所 16 降本增效场景之三：智能合同质检 图表：江苏银行 AI 布 局 n AI Coding 能够替代低效工作 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看，

数据预处理等场景的执行效率。同时，基于 SIMD 指令集开发的软件能够在 ECS g�i 上无缝运行， 无需重写代码，方便开发者利用 SIMD 指令集的优势进行应用优化。 英特尔在 SIMD 指令集方面持续创新，从 AVX 到 AMX、VNNI 等，在多媒体处理、量化交易、科学计算 和人工智能等广泛领域被开发者所使用，推动计算架构从 “标量时代” 向 “向量时代” 跃迁。 2、训练场景 至强 ® 6 性能核处理器的

开源模型：开源模型如Meta的LLaMA3和阿里的Qwen2-72B模型，为研究人员和开发 者提供了丰富的资源。通过开放访问和使用，研究人员可以更容易地掌握先进的模型架构 和训练方法，为研究人员和开发者提供了一个共同的平台，以拓展人工智能技术的能力边 界，并探索其在现实世界问题中的应用。这种开放性不仅加速了新技术的产生和验证，还 促进了不同领域间的交叉融合，为解决复杂问题提供了更多可能性。总之，开源大模型不 模型，开发者可以 根据具体需求，选择适合的模型作为智能体的基础。在数据管理方面，平台提供数据管理 功能，开发者既可以使用平台内置的一些通用数据集，也可以使用自有数据集，上传平台 预处理后用于智能体的训练。在工作流编排方面，平台提供了可视化的界面，开发者可以 将不同的功能模块、模型和操作步骤组合起来，直观地设计智能体的工作流程和逻辑。在 测试优化方面，平台提供测试工具和环境，开发者可以对智能体进行功能测试、性能测试， 能体进行功能测试、性能测试， 并根据测试结果，调整优化智能体参数，改进工作流，以提高智能体的表现。在部署发布方 面，平台提供接口和工具，方便开发者将智能体集成到网页应用、移动应用、智能硬件等目 标系统中，完成发布和上线。 当前，业界主流大模型厂商均已推出智能体开发平台。例如，科大讯飞推出了重点面 向企业场景的星火企业智能体平台，可一键接入讯飞AI能力、提供企业场景下高频的信 源、工具和

满足不同用户的差异化需求，高度适配不同的应用场景，是 AIGC 真正落地、快速满足商业化需要的重要条件。在这一背景之下，多模型融合模式或是未来 AIGC 为行业赋能的 主流方向。毕竟，对于任何一家上层应用开发者来说，将人工智能“ 基座” 建设并应用在多模型上，在迭代效率层 面将是最优选项。 丰富的数据沉淀、多元化的应用场景和愈发高涨的消费需求，都令保险行业成为 AIGC 应用发展的沃土。第四次科

疗责任框架变得尤为迫切。在这种背景下，明确责任主体、责任范 围以及责任形式将直接影响到医疗 AI 技术的广泛应用和发展。 首先，医疗 AI 的责任主体应当明确，主要可以分为以下几 类： 1. 开发者：负责 AI 系统的设计、研发和维护。他们需要确保技 术的安全性、有效性和准确性，并做好相应的合规性评估。 2. 医疗机构：在使用 AI 工具进行诊断和治疗时，医疗机构负责 选择合适的 AI 议和预测应进行合理判断，他们对最终的诊疗结果承担主要责 任。 为妥善解决医疗责任问题，建议实施以下可行方案：  建立一个多层次的责任体系，确保在医疗 AI 的应用中，各层 级的责任清晰、可追溯。此体系可以包括开发者责任、医疗机 构责任及医疗人员责任，责任的比例和内容应根据不同的应用 场景具体分析。  制定合规标准，对所有医疗 AI 产品进行评估和认证，确保符 合医疗伦理和法律法规的要求。这包括产品的临床验证、数据 系统造成的误判或医疗事 故，医疗机构应及时进行道歉与沟通，适时提供合理的赔偿方 案，减轻患者的心理负担及法律诉讼的风险。 具体的实施措施可以通过以下表格进一步说明： 责任主体 责任内容 责任落实措施 开发者 确保 AI 技术的安全性和有效性 定期进行技术评估与合规检查 医疗机构 选择和使用符合标准的 AI 产品 建立内部审查机制和标准操作流 程 医疗从业人 员 对 AI 推荐结果进行合理判断