Deepseek对于ANSYS使用的技术支持

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型的应用范围持续扩大。全球范围内，ChatGPT的影响力已经广泛传播，然而对于国内的许多用户来说，由于网络访问限制和高昂的使用成本，直接体验AI技术的机会相对有限。在这种背景下，DeepSeek这一本土开发的AI大模型凭借其开源和免费的特性，为国内用户开启了一扇通往人工智能世界的大门。目前，从教育到医疗，从金融到娱乐，各行各业都在积极探索如何运用这一前沿技术，以期为各自领域带来革命性的变革。

在ANSYS的使用过程中，我们往往会遇到模型建立、仿真设置、结果分析等方面的问题，通常我们要求助于网络和资深的前辈来解决这些问题，要不就是去埋头翻阅帮助手册来解决问题，效率低且浪费精力。而Deepseek凭借其强大的智能分析能力，能够迅速理解我们的问题，并提供精准的解决方案。无论是初学者还是资深工程师，都能快速从Deepseek中找到合理的解决方案。

在实际应用中，当我们遇到技术难题时可以寻求Deepseek的帮助，比如我们来问：“在ANSYS中建立有限元模型时，出现了节点未连接或单元类型选择不当的错误，应如何解决？”Deepseek会回答出下面的内容：

我们可以看到Deepseek不仅给出了全面的答案，而且还体现了它的思考过程，就像一个人一样在思考，整个过程的逻辑是非常清晰明了的。

下面我们再问一个问题：“ANSYS Workbench打开字体太小怎么解决”，Deepseek是这样回答的：

给出的答案也是非常全面，而且是按照概率排序，而且把常见的方法放都在了靠前的位置。

值得一提的是，多名开发者表示，近期DeepSeek平台一直提示服务器繁忙，通过硅基流动、国家超算互联网平台等使用DeepSeek模型服务，也较为卡顿。在爆火的同时，巨大的流量涌入Deepseek，给服务器带来了巨大的压力。AI模型的运行需要强大的算力，大量用户同时访问会占用大量带宽资源。当服务器无法满足这种需求时，就会出现繁忙的提示。当然，作为一款新兴的AI工具，Deepseek还有待进一步完善和优化。但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，Deepseek将在ANSYS领域发挥越来越重要的作用。

服务器繁忙的问题可以通过把大语言模型部署到本地的方法来解决，本地部署的大模型与官方的相比具有不用联网（离线）和解除了很多的道德限制的优势，完全使用本地的算力。这一方面的缺点也是显而易见的，跑AI大模型对硬件所需的配置非常高，普通人使用的硬件能跑起来的基本是32B的模型，跟网页端将近600B的模型比智商和效率实在低太多，至少需要部署32B及以上的模型才可与官网模型的推理能力去对比。不过最小版本的1.5B，较低的配置也可运行操作，电脑配备NVIDIA显卡即可体验，比较适合入门体验一下。1.5B的版本的回答也是可以显示思考的过程的，只是最终的回答结果没有高版本的那么全面。

比如，我们求函数f(x)=x²在[0,2]的定积分。

-V2输出：“答案是2.666″（无过程）

-V3输出：“使用积分公式Jx²dx=1/3x²代入上下限得8/3~2.666

下面我们用1.5B版本的deepseek-r1模型回答相同的问题，可以看到较大模型和较小模型的回答都是比较全面的，不过较大模型的回答更为深入和详细。

1.5B：这是最小的模型规模（即“1.5 B”），通常意味着模型使用了较简化的架构（如简单的全连接层、卷积层等）。这类模型在处理特定任务时，可能具有较大的计算能力和覆盖更广的知识库，专注于特定任务的关键特征。

671B：这是一个更大的模型规模，通常意味着模型使用了更加复杂的架构（如更深层的卷积 layers, 多个注意力机制, 或更大数量的层）。这类模型在理解复杂模式、捕捉全局结构以及进行多任务学习时的能力更强。大型模型（671B）会更全面地理解问题的数学性质、上下文信息以及跨领域知识，生成的结果可能更接近官方答案。