买完DeepSeek一体机，有人气懵了，有人赢麻了！
最近，很多用户都在私有化部署“DeepSeek大模型一体机”，
并且已经上线跑起来了，
大家都知道，插满GPU的DeepSeek大模型一体机不便宜，少则十几万，满血版的都是百万起、甚至大几百万。
一体机上线之后，效果到底怎么样？
这钱花得值不值？
值不值，不能光靠感觉
需要从多个维度进行评估！
为啥有人气懵了，有人赢麻了？
今天我们就来说道说道↓
就像我们看一辆车好不好，先看它跑得快不快。
▌极限总吞吐
（TPS）
也就是每秒最高能处理多少个Tokens。
比如，有的一体机极限吞吐量是8000Token/s，有的则是3000Token/s，说明性能差距翻了两三倍。
这有硬件的原因，也有软件优化的原因。
理论上讲，极限吞吐越高，越好。这代表了一台一体机的上限。
▌响应速度
说白了就是用户点一下，大模型多久能给出答案。
这个主要看两个指标：TTFT（首Token延迟）和TPOT（单Token生成时长）。
前者代表了用户发出请求到大模型吐一个字所需要的时间。后者则决定了模型持续生成内容的效率。
这点一定要注意，嘿嘿，前端的同事和领导们能直接感知到哦，是爽还是卡~
▌并发能力
能同时处理多少个用户请求，而不崩、不卡、不掉线。
比如，原来能撑500人同时用，现在1000个人用，会不会卡？
并发能力是判断大模型服务“能不能上生产”的核心标准之一。
▌多场景性能体验
花大价钱买的一体机，可不是光拿来玩聊天的。
目前市面上秀出来的一体机性能，主要是极限吞吐，一般是模拟1k上下文长度的聊天会话场景，通过增大并发来获得极限吞吐。
而在企业场景，还需要看比如知识库、翻译、文章解读、代码生成等场景的具体体验。
所以，选购的时候，最好让供应商也提供相应场景的测试数据。（序列长度/并发量/TPOT/TTFT/TPS）
买设备不是“一锤子买卖”，还要看未来能不能灵活扩展、平滑升级。
别一买进入“锁死架构”。
▌能否支持多种模型同时跑
能不能同时跑多个模型，如 DeepSeek、QwQ、Llama等，不被框架或资源限制住？
▌能否平滑支持集群部署
都说单机版跑DeepSeek，由于并行限制导致性能无法跑到最佳。
那么手里的一体机，未来扩展成多机、集群，有没有硬伤，多机互联有没有瓶颈？
单机的优化和多机的优化，区别很大，软件上能不能快速适应，把那些PD分离、EP并行的玩法都加上。
▌配套AI开发工具链到底有没有坑？
一体机硬件重要，配套的AI工具链同样重要。
是不是把Dify套了壳，就说是自研？
那可以要小心了，别被人家发了律师函。
▌是否支持模型热部署与快速切换
不重启系统、不停服务的情况下，能随时切换模型、加载新模型，让系统“热着”也能换脑子！
“后台更新、前台无感知”，
这很重要！
决定了你能不能“放心大胆”地，
折腾模型、
迭代模型、可控交付、持续交付。
▌是否具备一套完善监控和运维机制
能把GPU、内存、延迟、模型状态这些关键指标都监起来，运维才不抓瞎。
出现宕机、推理失败、死锁、内存溢出等问题，有没有告警机制？
当然，上面这两点，在一体机采购之前，就可以进行评估、质询、测试，然后综合评定，理智避坑。
接下来的，就没那么好判断了↓
钱花得值不值？
对业务有没有帮助？老板最关心！
这才是大模型上线后最核心的评估目标！
技术再强，不能推动业务增长也白搭。
▌员工人均效率是否提升？
比如，之前一件工作需要3天，现在需要6小时，人效ROI大幅上升。
▌是否能解决具体业务问题？
比如，用大模型搞合同审核，准确率提升到80%；用大模型搞招聘，人岗匹配准确率提升 30%..
▌业务指标，有提升吗？
比如，公司的销售转化率、运营效率、客户留存率提升了吗？
说白了就是：能不能省钱或赚钱，回本快不快？
▌推理成本降了没有？
比如，原来从外面调用API，每百万Tokens要16元，私有部署后，综合摊下来只要5元，长期就能省下一大笔。
▌整体投入产出比如何？
比如，花100万部署，能不能在半年内通过效率提升或营收增长赚回来？
总之，大模型一体机项目，想要被老板和内部认可，
就看两点：
第一，情绪价值拉满
一家敢真金白银投入大模型的企业，必然是有魄力，敢投、敢试、不落后，愿意走在行业前头，而不是“落后挨打”。
内部企业员工也有自豪感，也会觉得：
“哇，我们公司可以啊，挺有前瞻性啊，干得漂亮”
第二，业务价值到位
指标亮了、效率高了、转化率提了、成本省了——说明这事干得值，是真正为业务添了把火。
情绪上赢人心，业务上有正反馈
