打通大模型應用落地的最後一公里，火山引擎想了個好辦法_風聞

企業落地AI大模型，一個DeepSeek遠遠不夠。

在AI應用爆發的2025年，企業如何快速跨過大模型落地的最後一公里？低成本、高性能定製自己的專屬智能應用？

今天，我想帶大家探索一個令人驚喜的AI應用案例——「大模型應用實驗室」平台。

這是火山引擎最新推出的平台，隨之開源的手機助手、Deep Research、DeepSeek聯網版、即時視頻理解、互動雙語視頻生成器、語音即時通話-青青等眾多AI應用。烏鴉君也逐一試用，不得不説，應用實驗室這張牌有點猛！

透過這個平台，不難看出，火山引擎給出大模型落地的最有效辦法是：

與其開源大模型後讓企業自己高成本開發應用，不如一步到位，直接將大模型應用開源。

從此，企業落地大模型就變成了“一鍵複製”，完成基礎應用搭建，隨後加入個性化的行業Know-How和企業內部業務邏輯，快速步入應用落地的實幹階段。

**/ 01 /**大模型應用實驗室，打通大模型落地的最後一公里

企業落地AI大模型，單一工具應用的形態過於單一，如DeepSeek-R1僅以ChatBot為主。

如何利用現有的AI工具，如DeepSeek、豆包，來提升業務效率或解決實際問題？

火山引擎想了一個好辦法：集成開源模型，應用。

火山引擎正式上線「大模型應用實驗室」平台，並開源手機助手、Deep Research、DeepSeek聯網版、即時視頻理解、互動雙語視頻生成器、語音即時通話-青青等眾多AI應用。

「大模型應用實驗室」GitHub 地址：https://github.com/volcengine/ai-app-lab

產品送了免費token，後續費用划算，那我們就直接上手實操一下。

試用過程中，Deep Research開源應用給我留下的印象最深。

這是火山方舟開發的一款專為應對複雜問題的高效工具，利用DeepSeek-R1大模型對複雜問題進行多角度分析，並輔助互聯網資料，加上豆包大模型超強的互聯網資料總結能力，快速生成最合適用户的解決方案。

按照教程，我花10分鐘就完成了本地部署，通過外殼實現了ChatBot功能。

接下來我問了兩個問題，一個是“預測未來5年杭州房地產的發展趨勢，結合六小龍板塊規劃分析潛力區域以及買賣策略”，一個是讓它幫我整理一份近一個月中國AI大逆襲產業發展落地的調研報告。

單個問題思考用時僅兩分多，快得我驚掉下巴！所有的回答有事實、知識和理論的溯源，包括行業白皮書和報告等地址。

再看內容，比如提問樓市分析的問題裏，Deep Research從對宏觀市場走勢的研判，到微觀的潛力區域深挖，再到買賣策略制定、時機抉擇、資金調配，都給出科學建議。

試用下來能感覺到，火山引擎的token調用很穩，處理百頁級PDF文檔也不中斷。據瞭解，火山引擎通過動態流量調度技術，API調用成功率穩定在99.9%以上。

這是因為，「大模型應用實驗室」通過DeepSeek-R1大模型的深度邏輯推演能力，結合豆包1.5模型對全網即時數據的精準抓取，形成了“數據採集-交叉驗證-策略生成”的完整分析鏈條。

「大模型應用實驗室」旨在通過找到高難度高價值問題，集成多模態模型和知識庫、聯網、文件解析等常用插件，並高效銜接多種終端和豐富的雲服務，幫助開完成大部分AI應用基礎構建工作，並以高代碼形式開源給企業和開發者。

與傳統AI應用落地相比，「大模型應用實驗室」具有易集成、易落地、更開放三大特點。

以易集成為例，在傳統應用研發中，往往需要集成各種大模型插件，包括知識庫、聯網、文件解析等等。

而大模型應用實驗室集成了以上這些開發者可能用到的常用插件，這意味着開發者可以在瀏覽器調用各種工具，進行編寫、運行、調試和部署應用。

同時，火山引擎不僅能夠提供模型層種類豐富、功能強大的模型供客户選擇，還能在垂直模型定製時要有模型蒸餾、強化學習、訓推一體的能力。

此前，火山方舟憑藉接入DeepSeek服務時超高穩定性表現，受到企業和開發者的關注。火山方舟保證了低至20ms以內的超低延遲、全網最高500萬TPM初始限流、全網首家50億初始離線TPD配額。

**/ 02 /**十八般“武藝”大展示

除了Deep Research，大模型應用實驗室上的語音、視頻等方面的AI應用也有不少亮點。

互動雙語視頻生成器：一鍵製作動畫故事

這是一款為內容素材創作打造的創新工具，可根據用户輸入的主題，快速生成富有寓意的雙語視頻。體驗者也可以進行例如修改prompt、挑選圖片/視頻來干預最終視頻效果。

當我輸入“講一個睡前要刷牙的故事”，生成器在幾分鐘之內製作了一個“小熊刷牙”的故事，呈現出“文本-視頻動畫-語音講述”頁面。

這個“小熊刷牙”的故事，文本敍事擬人化、可愛清新，視頻製作全程自動化，語音方面由兩個虛擬人進行講述，語調自然、語氣温和。

語音即時通話：低延遲對話，高度模擬真人通話

通過語音即時通話，用户可以隨時與20歲的新傳學生“喬青青”熱聊。

當我在和“喬青青”聊起課業、演唱會、寒假安排時，“喬青青”對答如流，實現近乎即時的對話響應，讓我得到好比面對面聊天一般的體驗。説到開心的地方，她會自然地放聲大笑，讓我能真切感受到她的爽朗性格。

這款即時語音通話應用依託豆包語音系列大模型打造，能全方位模擬真人互動，讓用户深度沉浸。

即時視頻理解：和大模型面對面即時交流

通過豆包·視覺理解模型實現的即時視頻理解應用，能夠對攝像頭傳輸的即時畫面進行分析，無論是圖表論文、人物表情、動作細節還是場景環境等，都能精準洞察。

同時支持高清流暢的視頻通話，和大模型面對面、即時交流體驗。

在實測中，我發現它對即時視頻畫面中，文字、表情、動作、環境等要素的精準洞察，能提供準確解讀。並且，它能精準模擬真人互動情境，讓使用者彷彿正與虛擬角色面對面交流。

在現實生活中，視覺理解場景的應用空間很大。比如，遊戲中理解遊戲的畫面並給出即時的指導建議；在文旅場景，可以作為導遊即時講解看到的景點；以及具身智能對周圍物理環境變化的感知與反饋。

**/ 03 /**把應用開源當作“橋樑”

通過開源AI應用，火山引擎讓企業直接跳過大模型行業化這一難題，一鍵複製，完成基礎應用搭建，並可以加入個性化的行業Know-How和企業內部業務邏輯，快速步入應用落地的實幹階段。

“大模型應用實驗室”平台上線背後，也充分體現了火山引擎對於建立開源生態的堅持。

當AI行業發展重點從模型走向應用落地過程中，降低應用接入將成為打開應用供給端的重要一環。在這個過程中，火山引擎選擇將大模型應用開源意義重大。

首先是，火山引擎認為開源應用比開源模型更有價值。應用開源，為大模型在更多場景落地提供了橋樑。

對於個人來説，很多人對於要大模型幹什麼，其實比較迷茫。

對於公司來説，他們理解自身業務以及如何使用大模型，但是苦於沒有一個StarterAPP，而從頭串聯起大模型是一個巨大的成本，具體到需要招聘專員來進行各種的試錯。

火山引擎表示，他們把大模型、應用開源給用户，相當於解決了冷啓動的步驟。

2025年是應用的大年，火山引擎認為，整個行業的焦點將逐漸從模型轉向應用。

火山引擎也預告了近期的開源計劃。火山方舟表示，將未來幾周內陸續開源諸多的優秀應用。

現在，火山引擎為開發者們提供了豐富的優惠活動，享671B DeepSeek R1！暢享R1和豆包大模型多模態能力！

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不難看出，火山引擎在這場開源遊戲中越走越遠。讓我們與火山引擎一起步入應用落地的實幹階段！