近日，科来全线产品接入DeepSeek-R1，更高效地提升模型性能，满足企业不同业务场景下的智能化需求，助力客户进一步的降本增效与数智化水平提升。
DeepSeek-R1 模型：AI 推理新巨头
DeepSeek-R1 模型自问世以来，便凭借卓越的性能表现和广泛的应用潜力在 AI 领域掀起了波澜。
例如在技术开发方面，它能加速代码编写和调试过程，提高开发效率；在金融预测领域，它能分析市场趋势、用户行为等数据，为投资者提供投资建议；对于IT运维领域而言，DeepSeek技术突破不仅进一步提升了运维效率，它在智能监控与异常检测处置、自动化资源调优、安全防护与应急响应等多方面的应用，也为运维领域的智能化转型带来了新的契机。
AI智能化融合创新 科来正式接入DeepSeek-R1
作为网络流量分析领域的领军企业，科来在AI方向布局已久，截止目前，相关产品已经在运维巡检、业务变更、疑难故障分析等众多场景为用户提供专业级支持，为大量不同行业的客户企业数字化运维提升效率。
科来全线接入DeepSeek，将进一步实现网络流量数据的深度解析能力与AI模型的智能分析能力的深度融合，叠加大量私有化训练与样本优化，可以满足企业“看懂-预测-决策-自愈”的下一代智能业务运维需求，尤其适用于对网络实时性、安全性要求极高的金融、能源、政务等关键行业：
（一）提升分析效率与准确性
在面对海量的网络流量数据时，大模型强大的推理能力能够快速处理和分析这些数据，从而在错综复杂的网络线索中，精准定位问题所在。
例如出现故障时，传统分析处理手段可能需要耗费大量时间和人力排查问题，从众多网络节点和数据中寻找故障根源。而现在，工程师能在瞬间对网络流量进行全面分析，通过智能推理迅速判断出是网络设备故障、带宽不足，还是存在恶意攻击等问题，大大提高分析效率。
科来业务性能管理系统接入DeepSeek-R1
在准确性方面，科来智能产品能够对网络数据进行深度挖掘和分析，避免了传统分析方法可能出现的误判和漏判。它能够识别出网络中的细微变化和异常模式，为企业提供更准确的网络分析结果，帮助企业及时采取有效的措施，保障网络的稳定运行。
（二）深度挖掘数据价值
两者的结合，为网络分析带来了更广阔的应用场景。在网络安全监测方面，进化后模型能够实时监测网络流量，通过大量私有化训练与学习，快速识别出潜在的安全威胁，如 DDoS 攻击、恶意软件传播等。一旦发现异常，它能够立即发出警报，并提供详细的威胁信息，帮助企业及时采取防护措施，保障网络安全。
流量安全分析场景
不仅如此，科来产品可以基于大模型对业务流量进行分析，了解业务的运行状况和用户行为。通过对数据的深入挖掘，企业可以发现业务流程中的瓶颈和问题，从而进行针对性的优化。例如，通过分析用户在不同时间段对业务的访问量和响应时间，企业可以合理调整服务器资源分配，提高业务的响应速度和用户体验。
（三）进一步提升效益
从成本效益的角度来看，科来智能产品接入DeepSeek-R1 模型后具备了更多新的优势。
借助科来智能产品与解决方案，可进一步借助数据智能分析、AI驱动的预测与优化技术，显著提升企业IT基础设施的资源利用效率，尤其是通过流量智能分析与带宽动态优化、故障预测与运维效能提升、企业冗余专线/低效链路检测等多方面入手，综合降低成本投入。
应用案例
某大型金融机构，业务涵盖股票交易、基金管理等多个领域，日常业务产生了海量的金融交易数据。随着业务的不断拓展，网络流量日益增大。为了保障金融服务质量与客户满意度，客户希望进一步构建一个更为精细、高效的监控告警体系，确保业务稳定性。
结合科来智能产品与先进的大模型分析推理能力，用户构建了“流量感知—智能异常检测—故障自愈”三位一体的新一代监控体系，使其能够提供深入洞察，从而做到准确预警潜在的故障风险，提升业务稳定性。
智能告警中枢：基于科来L2-L7全协议解码能力，结合大模型对业务语义的深度理解，动态生成业务级告警规则，增强业务运维主动性和智能性。
动态基线提效：利用科来提供的全量NetFlow/sFlow元数据，大模型通过时序分解算法与分析，为每个交易终端构建多粒度基线，有效识别呈现各类波动异常，自动关联威胁情报库并生成预警。
故障自治闭环：通过科来全链路数据包级回溯能力捕获故障时间窗流量，大模型基于故障知识库进行深度推理分析，快速定位诊断复杂问题，并自动输出优化方案，提升运维效率性。
该方案上线后实现关键指标突破：告警精准度提升16%，交易链路故障MTTR压缩30%，通过流量仿真推演实现“故障预自愈”。
科来与DeepSeek-R1的结合，标志着企业在AI技术流量数据分析与应用领域迈出了坚实的一步。通过强大的AI模型支持，科来不仅提升了产品性能，更为客户提供了更高效、更智能的解决方案。这一举措无疑将进一步推动行业向着更加智能化和自动化的方向发展。