面向審計行業DeepSeek

大模型操作指南

版本

1.0

|適用對象：審計從業人員南京審計大學計算機學院大模型團隊提供2025年

2

月

8

日目錄1

DeepSeek

基本概況................................................................................................................32.

DeepSeek

主要版本...............................................................................................................43.

DeepSeek

審計能力...............................................................................................................54.

DeepSeek

部署方法...............................................................................................................64.1

官方渠道..........................................................................................................................64.1.1

網頁版使用..............................................................................................................64.1.2手機版使用..............................................................................................................84.2

第三方渠道......................................................................................................................84.2.1硅基流動&華為云

...................................................................................................84.2.2納米

AI搜索............................................................................................................94.2.3

阿里云

....................................................................................................................104.2.4百度智能云............................................................................................................114.2.5火山引擎................................................................................................................114.2.6其他平臺................................................................................................................124.3

本地部署........................................................................................................................124.3.1下載

ollama

............................................................................................................134.3.2

合適版本安裝.........................................................................................................134.3.3輸入安裝代碼

........................................................................................................154.3.4測試部署模型

........................................................................................................174.3.5部署非量化模型....................................................................................................185.

DeepSeek

審計助手.............................................................................................................205.1基礎操作場景...............................................................................................................205.2

審計工作輔助...............................................................................................................215.3

審計學習考試...............................................................................................................225.4其他提示.......................................................................................................................231.

DeepSeek

基本概況DeepSeek

是由杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司（簡稱“深度求索

”）開發的一系列人工智能模型。該模型擁有數以億計甚至更多的參數，通

過在海量文本數據上進行預訓練，學習到豐富的語言結構和語義信息；并支持智

能對話、準確翻譯、創意寫作、高效編程、智能解題和文件解讀等多種功能。其

“深度思考

”和“聯網搜索

”功能能夠更全面地理解用戶問題并提供準確答案。杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司公司成立于

2023

年

7

月

17日，專注于開發先進的大語言模型（LLM）和相關技術。

自成立以來，公司在AI

領域取得了顯著成果，主要使用數據蒸餾技術，得到更為精煉、有用的數據。

2024

年1

月

5日，發布

DeepSeek

LLM（深度求索的第一個大模型），

目前，

DeepSeek-R1

、V3

、Coder等系列模型已上線國家超算互聯網平臺。英偉達稱，

DeepSeek-R1

是最先進的大語言模型，亞馬遜和微軟也接入

DeepSeek-R1

模型。

DeepSeek

大模型在多個基準測試中表現優異，尤其是在代碼和數學任務上，超越了其他開源模型，甚至與領先的閉源模型（如GPT-4

和Claude-3.5-Sonnet）

不相上下。DeepSeek

被業界認為“

以高性價比著稱的

AI

模型服務商”，原因是這家公司

的出現極大地降低了大模型訓練和應用的成本，如該公司開發的

DeepSeek-V3

訓練成本僅

557.6

萬美元，而

OpenAl

訓練

GPT-4

所花費的成本高達

7800

萬美元

甚至是

1

億美元，雙方的成本相差至少

10

倍。DeepSeek-V3

在數學、代碼能力

和中文知識問答方面還超過了

GPT-4

，可以說是性價比超高。此外，DeepSeek團隊只有

139

名研發人員，而開發

GPT

的

OpenAl

團隊則有

1200

名研究人員。在審計領域，DeepSeek大模型能夠幫助審計人員高效處理各類多源異構的審計數據、識別風險、提升審計質量；通過自動化的數據處理、智能化的風險識

別和定制化的報告生成等功能，幫助審計人員降低人工成本、提高審計質量和效

率。蒸餾的模型基座模型下載地址DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BQwen2.5-Math-1.5BHuggingFaceDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BQwen2.5-Math-7BHuggingFaceDeepSeek-R1-Distill-Llama-8BLlama-3.1-8BHuggingFaceDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQwen2.5-14BHuggingFaceDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BQwen2.5-32BHuggingFaceDeepSeek-R1-Distill-Llama-70BLlama-3.3-70B-InstructHuggingFace這三個版本原始模型權重已經在

huggingface

上開源，用戶可以免費下載。國

內

使

用

可

以

通

過

其

鏡

像（/

）

獲

取

。DeepSeek-V3和

DeepSeek-R1

的模型參數量較大，達到了

671B

，直接部署這兩個模型需要

1.3~2TB（FP16）的顯存支持（如

128

卡

H100的集群）。為方便一般用戶本地使用，DeepSeek

團隊使用

Qwen2.5

和

Llama3.3

，以

DeepSeek-R1

為教師模型，蒸餾了6

款小模型，包含

1.5B～70B

在內共有

6

個尺寸，如表

2

所示。表

2DeepSeek-R1蒸餾的

6個尺寸的模型模型版本發行時間模型大小核心能力適用場景示例DeepSeek-V32024-12-26671B通用自然語言處理（NLP），支持

長文本理解、多語言交互合同條款解析、政策法規

匹配、審計報告生成DeepSeek-R12025-1-20671B復雜邏輯推理，強化數學與

代碼生成能力財務數據分析、異常檢測、

風險建模DeepSeekJanusPro2025-1-287B多模態（文本+

圖像+表格）

理解與生成票據識別、圖表數據關聯

分析、可視化報告2.

DeepSeek

主要版本目前，DeepSeek

的核心版本主要有

DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、JanusPro，

表

1

中列出了這

3

個核心版本的特點和適用場景。表

1DeepSeek核心版本與適用場景即使經過了蒸餾，7B

模型也需要

20~25G

的顯存，即使是

24G

的

4090

顯卡，部署也存在一定的風險。為此，在個人使用時，很多會將這類模型進行進一步量化，以縮減模型大小，ollama

官方拉取的

DeepSeek模型即是通過

4bit

量化后的模型。這里需要注意：無論是模型蒸餾還是量化，都會或多或少降低模型的能力。3.

DeepSeek

審計能力（一）數據采集與預處理DeepSeek

支持多種數據源的接入，包括財務系統、ERP

系統和數據庫等，確保數據獲取的全面性。通過數據清洗、缺失值填補、異常值檢測和格式轉換等操作，DeepSeek

能夠自動清洗、轉換和整合數據，確保數據質量，并將不同來源的數據統一格式化，

為后續分析提供高質量的數據基礎。（二）數據分析與挖掘DeepSeek

提供多種數據分析工具，如趨勢分析、比率分析和異常檢測等，幫助審計人員快速識別潛在的風險區域。DeepSeek還可以進行時序分析，揭示

財務數據中的潛在問題。DeepSeek

利用機器學習算法識別潛在風險和異常交易，通過結合歷史數據訓練風險識別模型，實時監控異常交易、非正常模式和潛在的舞弊行為。（三）支持自定義分析模型用戶可以根據具體審計需求自定義分析模型，針對特定場景（如稅務審計、資產管理審計等）設定獨特的分析參數。（四）風險識別與評估DeepSeek

基于預設規則和機器學習模型識別潛在風險領域，通過預設的審計規則和數據驅動的機器學習模型，自動識別潛在風險區域，幫助審計人員發現財務漏洞、操作風險或法律風險。DeepSeek

會對識別出的風險進行評估和排序，根據風險的嚴重程度、發生概率和影響范圍，

自動評估并排序，幫助審計人員優先處理最關鍵的風險點。（五）審計證據收集與管理通過

DeepSeek

的自動化分析，系統能夠生成詳細的審計底稿，包括審計過

程、分析方法、數據來源及審計結果等內容，確保審計工作的透明性和可追溯性。DeepSeek

支持審計證據的電子化存儲和管理，審計證據以電子形式存儲，支持文檔管理、版本控制和權限管理，方便審計人員快速查閱和追溯。（六）可視化與報告生成DeepSeek

提供豐富的可視化圖表，包括圖表、熱力圖和流程圖等，幫助審計人員直觀展示分析結果，提升報告的可讀性和說服力。系統能夠自動生成標準化的審計報告，包含詳細的數據分析結果、風險評估

和審計結論等內容，顯著減少報告編寫時間。4.

DeepSeek

部署方法使用DeepSeek

主要有三種渠道：官方渠道、第三方渠道、本地部署。這三種渠道各自特點如表

3

所示。表

3DeepSeek

三種使用渠道對比4.1

官方渠道DeepSeek

官方分為網頁版和移動版，網頁版用戶點擊“開始對話”并注冊后即可使用；移動版需通過手機下載注冊后使用，兩者功能相同。4.1.1

網頁版使用訪問鏈接：https://chat.DeepS/，可以在任何設備和瀏覽器打開。之前

從未登錄過的用戶需要進行登陸，使用手機號、微信或者郵箱登陸即可。如圖

1渠道優點缺點官方渠道功能齊全、操作簡單（聯網搜索/

跨設備同步）高峰期易崩潰，取決于流量，看運氣第三方渠道規避官方崩潰風險，國產

GPU

加速或白嫖算力功能受限（如對話記錄不保存），需實名認證

/復雜配置本地部署隱私性強、永久離線，定制化

模型選擇依賴硬件性能（需高配電腦），技術門檻較高，

大部分部署的是蒸餾版本圖

2DeepSeek

官方網站主界面不過需要注意，那就是如何選擇

V3

還是

R1

模型，可以參考下圖。此外還圖

1DeepSeek

注冊頁面登錄成功后，進入圖2

所示界面，然后點擊“開始對話

”就可以使用。所示，輸入自己的手機號，點擊發送驗證碼，然后可以通過接收到的驗證碼登錄即可。圖

3不同版本的

DeepSeek選擇4.1.2

手機版使用手機版的使用和電腦版基本一樣，根據需要是否激活

R1

即可。唯一不同的是需要在手機安裝對應的App

。安裝方法如下：方法

1

：進入

DeepSeek

官網后，將鼠標移動至“獲取手機

APP

”處，掃描

彈出的

APP

下載二維碼（https://download.DeepS/app/），然后選選擇對應

的下載渠道即可。方法

2

：在手機自帶的應用商城中，搜索DeepSeek

，點擊下載安裝即可。4.2

第三方渠道隨著

DeepSeek

模型迅速走紅，官方平臺面臨訪問量激增的壓力，經常遇到服務擁堵的情況。不過，國內主流云計算平臺已全面接入

DeepSeek

模型，為用

戶提供

了穩定可靠的替代方案

。

這些非官方

渠道提供

了

三類模型選擇：

DeepSeek-V3

模型、完整版

DeepSeek-R1

模型（671B

參數）、輕量級

DeepSeek-R1

模型（參數規模從

1.5B

到

70B

不等）。其中，完整版

R1

模型保留了全部

671B

參數，能發揮出最佳性能，但對計算資源要求較高，通常需要支付一定費用。輕量級模型則通過知識蒸餾技術，在保持核心功能的同時大幅降低了參數規模，可

在普通算力環境下流暢運行，為用戶提供了更靈活的選擇。4.2.1硅基流動&華為云可根據需要，選擇是否勾選“聯網搜索

”。圖

4硅基流動模型廣場主界面4.2.2

納米

AI

搜索360

宣布在其旗下納米

AI

搜索中開通“DeepSeek

高速專線

”，用戶可在手

機應用商店中下載并安裝“納米

AI

搜索

”，注冊登錄后點擊底部“大模型

”，進

入如圖

5

所示左邊畫面。隨后選擇“DeepSeek-R1-滿血版高速專線

”，即可進入

圖

5

所示右邊畫面。接著就可以在下面的輸入框中輸入你需要的問題了。硅基流

動與

華

為云

團

隊聯合

首

發

并

上

線

了基

于

華

為云

昇騰云服

務的DeepSeekR1/V3，推理服務目前支持

V3

和

R1

大模型，以及多款

R1

蒸餾小模型。在

硅

基

流

動

的

一

站

式

大

模

型

云

服

務

平

臺

SiliconCloud上（網

址

為

：

https://silicon/zh-cn/），用戶注冊后可以在網頁右側選擇

DeepSeek-R1

等模

型進行體驗使用，如圖4

所示。圖

5360納米

AI

搜索

app4.2.3

阿里云阿里云

PAI

Model

Gallery

支持用戶通過云平臺一鍵部署

DeepSeek-V3、

DeepSeek-R1

模型及其蒸餾版本。用戶可以根據業務需求選擇部署不同參數量的

模型。具體請參考鏈接：https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/one-click-deployment-DeepSeek-v3-model圖

6

阿里云模型界面4.2.4

百度智能云百度智能云提供兩種使用

DeepSeek

模型的途徑：

一是在模型廣場調用

DeepSeek

的

V3

和

R1

模型的

API；二是在體驗中心與這兩款模型直接對話。其使用網址為：/product-s/qianfan_modelbuilder。圖

7百度智能云會話界面4.2.5

火山引擎火山引擎支持

V3/R1

等不同規模的

DeepSeek

開源模型，用戶可以通過兩種

方式使用這些模型。一是在火山引擎機器學習平臺

veMLP

中部署，適用于自己圖

8火山引擎模型界面4.2.6

其他平臺（1）無問芯穹（

目前提供蒸餾版

R1）：https://cloud.infin/genstudio（2）國家超算互聯網平臺（

目前提供蒸餾版

R1）：/（3）騰訊云

TI-ONE：https://console.cloud.tencen/tione/v2/aimarket（4）秘塔

AI

搜索：/4.3

本地部署這是最保險的一種方法，即在本地電腦上安裝

DeepSeek

。只要電腦正常運行，用戶就可以隨時使用

DeepSeek。但這種方法有一個缺點，那就是一般來說個人電腦的性能有限，只能裝“蒸

餾版

”的

DeepSeek，這個版本的

DeepSeek

需要占用的電腦資源要比滿血版少的

多，同樣性能也差不少。這種方式適合的人群為：1需要保證數據安全，不能聯網

；2對于性能的

忍受度較高

；3只需要普通的

AI

功能。進行模型定制、部署、推理的企業；二是在火山方舟中調用模型，適用于期望通過API快速集成預訓練模型的企業，

目前已經支持

4

個模型版本。其訪問的網絡地址為：https://www.v/product/ark圖

9ollama

官網4.3.2

合適版本安裝安裝

Ollama

后，用戶可以選擇下載

DeepSeek

的不同版本，其中

R1

和

V3

是較為推薦的版本。如果你符合上述描述，那你可以選擇本地部署，方法其實非常簡單。4.3.1

下載

ollamaOllama是

一

個

集

成

主

流AI大

模

型的

免

費

平

臺

，

用

戶

可

以

通

過

訪

問

/

下載并安裝。圖

10ollama

中的

DeepSeek模型這兩個的不同點為

R1

提供了從

1.5B

到

671B

不同大小的模型，而

V3

只有

671B，而

671B

需要的電腦性能單個電腦幾乎不可能滿足，所以建議大家可以直

接安裝并且部署

R1

模型。DeepSeekR1

的鏈接：https://olla/library/DeepSeek-r1:7b可以看到

R1有

7

個版本，其中最小的是

1.5b，它需要的內存大小為

1.

1GB，圖

11ollama

中的

DeepSeek-r1模型4.3.3

輸入安裝代碼這一部分需要一些基礎的編程知識。Windows

用戶可以通過搜索打開命令行，

而

Mac

用戶則需要打開

Terminal

，界面如下。這個要求幾乎所有的電腦都可以滿足，可以作為嘗試。圖

12命令行界面圖

14執行模型下載及運行指令安裝速度取決于網速和所在地區。1.5B

的模型通常可以在

5

分鐘內完成安裝，安裝界面如下，箭頭所指的位置是輸入問題的地方。然后再返回

Ollama

頁面，選擇

1.5b

這個模型，相對應的代碼會自動更新，可以點擊復制按鈕一鍵完成復制操作。圖

13復制模型下載及運行指令復制并粘貼代碼成如下方式，然后回車鍵即可。圖

16運行結果界面1.5b

的效果受限于模型大小，性能不會很好，可以根據自己電腦內存大小嘗

試

14b

或者

32b

的模型。圖

15

安裝成功界面4.3.4測試部署模型使用方法非常簡單，用戶只需輸入問題并等待輸出結果即可。4.3.5部署非量化模型另外，如果想部署未量化版本的

DeepSeek

或者原始版本的DeepSeek，可以

進入網站“/

”，選擇對應版本的模型，按照其指南依次進行

部署。下面以

32B

未量化版本為例，說明該過程。進入模型所對應的頁面：https://hf-mi/DeepSeek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

，點擊“Usethismodel

”，如下圖所示。圖

17huggingface

國內鏡像

DeepSeek-R1-32B模型頁面在上步點擊后，將彈出不同的使用方式。如下圖。圖

18使用方式界面選擇“vLLM

”方式，點擊后將顯示該方式的部署和測試步驟。此處提供兩種部署方式，一種是基于

pip

的安裝方式，如下圖所示。圖

19基于

pip

的安裝部署及本地測試說明另一種是基于

docker

的安裝方式，如下圖所示。圖

20基于

docker

的安裝部署及本地測試說明5.DeepSeek

審計助手5.1

基礎操作場景訪問官網:在瀏覽器輸入www.DeepSeek.com，用戶可以直接選擇“開始對話

”或下載手機

App。使用前需注冊賬號，可選擇郵箱或手機注冊（建議使用常用郵箱），驗證身份時需查看收件箱中的驗證郵件；也可選擇手機注冊，綁定手機號

并輸入驗證碼。由于用戶訪問量過大，服務器負載過高，與

DeepSeek

對話時經常出現“服

務器繁忙，請稍后再試

”的提示。除了官網之外，還有硅基流動、英偉達、秘塔

A搜索等平臺部署了DeepSeek

供用戶使用。5.1.1快速理解概念操作方式：用戶可以直接向DeepSeek

提問（中英文均可），提問時需注意明確需求、提供背景、指定格式、控制長度和及時糾正等，這些通常被稱為“提

示詞

”。與大模型的交互需要專業的提示詞和邏輯性交流，將其視為工作伙伴和

助手，以便更好地理解人類語言。（1）明確需求?×錯誤示例：「幫我寫份審計底稿」?

正確示例：「我需要?份關于財政審計中“挪用公款

”的審計底稿，

并附上相關法律法規的具體條款，時間范圍為

2024-2025

年。」（2）提供背景?×錯誤示例：「分析這個數據」?

正確示例：「這是一家企業過去三個月的銷售數據，請分析與過去三年

同期的銷量差異（附審計數據）」（3）指定格式?×錯誤?例：「給出審計整改方案」?

正確示例：「請用表格形式逐條列出上述審計整改方案，包含審計問題對象和整改預期成果」5.1.3

審計案例庫操作方式：輸入“#審計案例#+關鍵詞”示例輸入："審計案例:存貨舞弊"→

獲取瑞幸咖啡等真實案例解析"審計案例函證失敗"→展示典型錯誤及應對方案案例學習后輸入"生成思維導圖"可自動梳理要點5.2

審計工作輔助5.2.1

審計工作清單操作方式：通過描述任務自動生成定制化清單示例輸入："我要審計一家電商公司的銷售費用情況，請生成審計新手注意事項清單"示例參考：（4）控制長度?×錯誤示例：「詳細說明」?

正確示例：「請用

100

字以內說明區塊鏈審計技術的應用，確保完全不

懂技術的人也能理解」（5）及時糾正?×錯誤示例：「審計證據」

當回答不滿意時，可以：?

正確示例：「審計證據的充分性和適當性有什么區別？我不理解，請再

舉個例子。追問」5.1.2

審計過程模擬操作方式：通過場景示例進行演練（參考）5.2.2

審計文檔解析操作方式：上傳審計文檔示例輸入：·

合同/憑證→自動提取關鍵條款（如退貨權期限）·

財務報告→異常波動自動標注（如應收賬款周轉率驟降）

·

會議紀要→識別潛在風險信號（如"放寬信用政策"表述）5.2.3

審計訪談操作方式：輸入#模擬訪談#+角色開啟演練示例參考：5.3

審計學習考試5.3.1

智能錯題本操作方式：上傳錯題截圖/拍照→自動解析特色功能：·自動歸類知識點（如"審計抽樣風險"）·

推送相關真題（按難度分級）·

生成易混淆點對比表（如"信賴不足風險vs過度信賴風險"）5.3.2CPA

審計訓練操作方式：輸入#CPA特訓#+章節編號示例參考："CPA

特訓第

5

章"→獲取近

5

年考點熱力圖"生成記憶口訣"→獲得如："認定三兄弟，存在完整性，權利與義務"5.3.3

學習路徑輔導學習建議（參考）：·

早上：用

5

分鐘問

1

個基礎概念（如"什么是分析程序"）

·

午間：解析

1

個真實審計文檔（上傳公司年報試分析）

·

晚上：完成

1

個情景模擬（如存貨監盤突發情況處理）5.4

其他提示隱私保護：·

上傳文件自動加密（24

小時后刪除）·

支持匿名學習模式效率技巧：·

對復雜問題說"請用表格對比說明"·

在答案后追加"生成知識卡片"獲取復習素材新手常見問題庫：輸入#常見誤區#查看：·

審計=查賬？·

細節測試越多越好？·

如何判斷審計證據是否足夠？附錄：常見問題解答（FAQ）一、模型選擇與部署Q1：如何選擇適合審計任務的

DeepSeek版本？.DeepSeek-R1：o適用場景：復雜邏輯推理（如風險建模、異常交易檢測）。o

推薦版本：

R1-1.5B：本地部署（顯存≥1.

1GB），適合基礎問答和文檔

解析。

R1-32B：團隊使用（顯存≥32GB），支持多維度數據分析。.DeepSeek-V3：o適用場景：長文本處理（合同條款解析、法規匹配）。o

推薦版本：僅

671B

完整版（需云端部署）。.

Janus

Pro：o適用場景：多模態任務（票據識別、圖表關聯分析）。Q3：第三方平臺如何收費？（參考價格如下，收費價格以各平臺官網發布為準）.

華為云：o按需計費：R1-671B

模型

輸入為￥4

元/M

tokens，輸出為￥16

元/M

tokens。.

火山引擎：oR1-671B

模型輸入為￥2

元/Mtokens

，輸出為￥8

元/Mtokens。o

企業套餐：按年訂閱可享

85

折優惠。.

百度云帆：.顯存需