【亚信科技_清华AIR】2025年DeepSeek赋能自智网络高阶演进评测报告_42页_23mb

DeepSeek V3R1测试报告聚焦其在自智网络场景中的应用效果。报告分为测试目标、环境搭建、通用能力评估、高价值场景测试及优化方向分析五大模块。测试环境基于NVIDIA A800 GPU，采用PyTorch与FlashAttention等框架，覆盖L4/L5级业务场景。关键指标包括语义连贯性、准确性、时效性等，不同模型版本（C/D/E）表现差异显著。

在业务智能编排场景中，DeepSeek V3模型较R1版本性能提升明显，意图识别准确率、信息提取准确率及覆盖范围均达95%以上，其中V3模型在语义一致性与因果关系准确性上表现更优。网络数据查询分析场景中，V3模型在准确性（99.6%）和覆盖范围（96.9%）上优于其他版本，但部分指标如隐含信息理解仍有改进空间。网络拓扑生成任务中，DeepSeek V3在实效性指标上表现突出，但需提升对复杂网络结构的解析能力。

网络故障根因分析场景显示，V3版本在诊断准确性（94.4%）与方案合理性（93.0%）上优于R1版本，但隐含信息理解能力较弱。IP网配置生成场景中，各模型准确率均超90%，但V3在相关性与多样性平衡方面有待优化。一线装维服务测试表明，V3在服务完整性（95.0%）和时效性（95.4%）上表现最佳，但需加强实时性与场景覆盖广度。感知诊断分析场景中，模型在指标识别准确率（94.4%）和全面性（95.5%）上表现优异，但语义一致性仍需提升。无线投诉处理场景显示，V3版本在优化效率（94.6%）和覆盖率（95.4%）上优于R1版本。

技术优势方面，DeepSeek V3在语义理解、复杂任务处理及行业标准适配性上表现突出，支持自智网络L4级功能需求。其不足主要体现在多模态推理完整性、隐含信息解析能力及实时处理效率上。优化方向建议通过增强上下文感知、引入混合模型架构、提升数据处理速度及强化意图识别算法来完善性能。

报告结合TMForum、3GPP等行业标准，验证了DeepSeek在自智网络中的技术可行性，为后续AI驱动网络自动化提供了数据支持与改进路径。