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杨骏，李长健．DeepSeek大模型本地化部署应用：功能检视、新兴风险及治理路径［J］．统一战线学研究，2025（3）：69-83．

统一战线话语和叙事体系构建专题

——新一代信息技术与统战工作研究

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DeepSeek大模型本地化部署应用：

功能检视、新兴风险及治理路径

杨骏李长健

（华中科技大学法学院/法律与公共政策研究院，湖北武汉430074）

摘要：DeepSeek大模型本地化部署应用是人工智能实践的重要方向之一，是新时代我国建

设科技强国的重要内容。由于DeepSeek大模型具备开源性、低成本和高性能优势，其本地化部署

应用能够在政务处理、教育培训、科学研究等方面，给使用主体带来工作辅助、效率提升、协助

决策等功用。DeepSeek大模型本地化部署分为全本地化部署和伪本地化部署，针对不同的使用主

体，可以在实现深度个性化定制、构建生态创新体系以及推动基础能力升级方面发挥重要作用。

然而，DeepSeek大模型本地化部署在硬件设备要求、运行稳定性方面仍存在一些实践不足。其在

本地化部署应用后，生态链条得以进一步延伸，同时也可能引发新兴的安全漏洞风险、用户权益

保障风险以及数字国别竞争风险。基于适应性治理的理念，在完善具体治理路径时，应以弹性化

制度工具推动规则科学更新，以多元主体协同完善生态治理路径，以人类命运共同体理念强化国

际合作发展。

关键词：科技强国；人工智能；DeepSeek；本地化部署；功能；新兴风险；适应性治理

DOI：10.13946/ki.jcqis.2025.03.006

作者简介：杨骏，华中科技大学法律与公共政策研究院助理研究员，华中科技大学法学院博士研究

生；李长健，中国农业农村法治研究会副会长，华中科技大学法律与公共政策研究院院

长，华中科技大学法学院二级教授、博士研究生导师。

基金项目：国家社会科学基金重大项目“深化基层矛盾纠纷化解共建共治机制及其风险预判研究”

（18ZDA166）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“中国式现代化背景下生成

式人工智能赋能新质生产力发展的法治保障研究”（YCJ

引用格式：杨骏，李长健．DeepSeek大模型本地化部署应用：功能检视、新兴风险及治理路径［J］．

统一战线学研究，2025（3）：69-83．

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2025年第3期

中图分类号：TP18；G122文献标识码：A文章编号：2096-3378（2025）03-0069-15

一、问题的提出

DeepSeek（深度求索）是一家致力于通用人工智能（AGI）研发的中国企业，由知名金融机构幻

方量化战略孵化而生。自2023年成立以来，公司相继推出了基于MoE架构的DeepSeek-R1模型，并

陆续开源了DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder等系列大模型。2024年12月26日，公司进一步发布并

开源了DeepSeek-V3大模型。与OpenAI开发的专有模型ChatGPT相比，DeepSeek在性能表现上可与

顶级GPT-o1模型比肩，同时在推理成本方面仅需GPT-o1十分之一