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大年初八 2 月 5 日，聯想傳出個人智能體「小天」接入了近期最炙手可熱的 DeepSeek AI 大模型，用戶在小天的 AI Space 界面點擊 DeepSeek 體驗。
與此同時，華為系統級智能體「小藝」在 HarmonyOS NEXT（原生鴻蒙）上也接入了 DeepSeek 最新的 R1 模型，在小藝 APP 升級最新版本（11.2.10.310）后上線了 DeepSeek R1 智能體。
圖/雷科技
一個是華為在鴻蒙生態中為「全場景智慧生活」設計的重要入口，一個是聯想跨終端的端側個人智能體，兩者幾乎同步接入 DeepSeek，或許不是簡單的巧合。
DeepSeek-R1 爆火，歸根結底就兩個詞：高效，開源。高效，是 DeepSeek-R1 以低得多的成本實現了「比肩 OpenAI o1」的推理能力和泛化能力，讓更多廠商能夠接入、更多用戶能夠使用世界一流的 AI 大模型。開源，則讓它的普及像野火一樣，廠商不用再看幾家 AI 巨頭的臉色，可以直接拿來用、自由優化、深度整合。
這可能也是為什么，短短兩周的時間，來自東方的神秘力量—— DeepSeek-R1 就從技術圈殺進消費市場，直接成了全球無數軟硬件廠商的「AI 新寵」，Keep、華為、聯想……這份名單還在不斷擴展和更新。
只能說，DeepSeek 真香。
圖/深度求索
不過公允地說，盡管我們已經看到華為和聯想接入 DeepSeek，但終端廠商離用好 DeepSeek，卻還有不小的距離。
小藝接入 DeepSeek-R1，更像插件而非內置
在終端 AI 的競賽中，華為其實一直是個特殊的玩家，從端云大模型到操作系統，從芯片到終端產品，都是自研，可能也只有 Google 能與之相較。而這一次，華為卻選擇了接入 DeepSeek-R1，而且方式有些耐人尋味。
限定 HarmonyOS NEXT，未做深度整合，作為智能體之一的方式接入——華為小藝的這次接入，實則仍有幾分試探的意味。
打開 HarmonyOS NEXT 上的小藝 APP（11.2.10.310 及之后版本），就可以在智能體廣場看到 DeepSeek-R1 赫然在列。但這并不是一次 UI 級的改動，而是真正的 AI 體驗增強。用戶可以直接在小藝內調用 DeepSeek-R1 進行代碼推理、數學計算、文本生成，甚至是復雜的邏輯推理任務。
圖/雷科技
小雷也試著詢問 DeepSeek-R1，如何通過提問來讓 AI 大模型幫我準確選購最適合我自己的被子和枕頭？相比之前的小藝，DeepSeek-R1 顯然要更「聰明」得多，給出的回答也更有建設性，完全可以比照著來使用。
華為終端 BG CTO 李小龍也表示，DeepSeek-R1 一上線就迎來非常大的使用量，華為也在擴容。
可以理解，DeepSeek-R1 的能力和表現已然得到了全球的認可，但小藝接入 DeepSeek-R1 的問題也很明顯。事實上，DeepSeek-R1 在小藝中的存在，更像是一個外掛插件，而非系統級的內置 AI。
從實際體驗來看，DeepSeek-R1 在小藝的接入方式非常簡單，就是在小藝 APP 中通過 DeepSeek 的 API 進行了接入，用戶也只能在 APP 中打開 DeepSeek-R1 智能體才能對話。
這種整合邏輯意味著 DeepSeek-R1 在 HarmonyOS NEXT 上更多是作為單獨的一個「智能體」存在，而不能設置為小藝的默認 AI 引擎。換句話說，如果你只是日常喚醒「小藝」，它仍然是那個熟悉的小藝智能體，而不會調用 DeepSeek-R1。
目前來看，華為對 DeepSeek-R1 的接入，更像是「插件式增強」，而非終端 AI 化的最終形態。這種方式雖然可以快速帶來 DeepSeek-R1 最新的 AI 體驗，但并不能改變終端 AI 的底層邏輯——即 DeepSeek-R1 只是作為一個「外部工具」的簡單調用，而不會帶來設備本身體驗的改變。
AI 手機真正擁抱 DeepSeek，還在路上
為什么華為選擇這種方式？答案或許和 HarmonyOS NEXT 生態的發展節奏有關。
DeepSeek 官方 APP 目前并未適配 HarmonyOS NEXT，意味著 HarmonyOS NEXT 用戶如果想用 DeepSeek-R1，最好的方式還是通過小藝 APP 這個入口。這在一定程度上，讓小藝成為 HarmonyOS NEXT 內唯一能原生使用 DeepSeek-R1 的渠道。
但與此同時，華為并沒有急于把 DeepSeek-R1 深度整合進系統，一方面可能是出于自家盤古大模型的權衡。華為一直在推進自研 AI（盤古大模型），而 DeepSeek-R1 是一個外部的開源方案，華為短期內更可能是「試水」而非直接全盤接入。
另一方面，不管是華為還是聯想，也都沒有選擇在端側進行本地部署。DeepSeek-R1 本身雖然高效，但仍然需要一定的算力和硬件支持，功耗也面臨挑戰，各家目前可能都還在探索更精簡、更深度的本地優化方案。