制造行業怎麼用 DeepSeek
這個領域有 35 個微調模型、8 個開源項目、36 個插件。 下面是能直接上手的清單，以及研究進展、中文實踐、和落地前必須知道的事。
微調模型
35
開源項目
8
插件
36
論文
6
能直接用的模型
| 模型 | 下載 | ★ | 授權 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF | 2.8K | 4 | other |
| deepseek-coder-6.7B-kexer-GGUF | 2.8K | 1 | apache-2.0 |
| deepseek-coder-7b-instruct-v1.5-GGUF | 2.7K | 3 | other |
| deepseek-coder-1.3B-kexer-GGUF | 2.6K | 1 | 未声明 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF | 2.4K | — | mit |
| deepseek-coder-6.7b-instruct-GGUF | 2.4K | — | other |
| deepseek-math-7b-instruct-GGUF | 2.3K | 1 | other |
| deepseek-math-7b-rl-GGUF | 2.3K | 1 | other |
| DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF | 2.2K | — | other |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2- | 2.1K | 37 | 未声明 |
| Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B-GGUF | 1.2K | 3 | 未声明 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF | 1.1K | 1 | mit |
按下載量排序。商用前先看授權列。
開源項目
| 專案 | ★ | 狀態 |
|---|---|---|
| LlamaFactory | 75,883 | active |
| potplayer-plugin-aitranslate | 162 | slow |
| codex-deepseek-starter | 34 | active |
| wudao-kms | 19 | stale |
| Nexlify | 13 | stale |
| hariag/deepseek_train | — | stale |
| celestial-synapse | — | stale |
| manufacturing-resources | — | slow |
研究進展
- Seek-CAD: A Self-refined Generative Modeling for 3D Parametric CAD Using Local Inference v
- VeriContaminated: Assessing LLM-Driven Verilog Coding for Data Contamination
- XMainframe: A Large Language Model for Mainframe Modernization
- Leveraging LLMs for Multi-File DSL Code Generation: An Industrial Case Study
- Large Language Models in Code Co-generation for Safe Autonomous Vehicles
- PAFT: Preservation Aware Fine-Tuning for Minimal-Edit Program Repair
中文實踐
- 微调DeepSeek-R1-1.5B-Distill模型的自我认知部分
- DeepSeek+LoRA微调大模型实战
- 基于LLaMA-Factory微调DeepSeek
- 用llama-factory微调DeepSeek-R1
- lora微调大模型deepseek7b
- DeepSeek（14）：DeepSeek 模型微调
落地前必須知道的
- 工业场景多数需要私有化部署，公有云 API 在数据安全评审时通常过不了。
- 产线对延迟和稳定性要求高，7x24 可用性比模型能力更重要。
- 设备手册、工艺参数是核心资产，落地前先想清楚数据边界。