科大讯飞星火大模型和DeepSeek的核心区别在于‌技术路线、应用场景和商业化策略‌。星火大模型依托科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的积累，‌侧重教育、医疗等垂直领域‌；而DeepSeek作为新兴AI公司，‌更注重通用大模型的研发与开源生态建设‌，技术迭代速度更快。

1. ‌技术架构差异‌
   星火大模型采用混合专家（MoE）架构，通过多模态融合提升语音交互能力，尤其在中文场景下表现突出；DeepSeek则基于Transformer的变体结构，强调代码生成和数学推理能力，其开源的模型参数规模更大，适合开发者二次训练。

2. ‌落地场景对比‌
   科大讯飞将星火深度整合到智慧课堂、医疗辅诊等B端产品中，强调行业解决方案；DeepSeek主要面向开发者社区和科研机构，提供API和开源模型，应用场景更偏向编程辅助、数据分析等工具类需求。

3. ‌数据与训练策略‌
   星火的训练数据侧重中文语料和专业领域数据（如医学文献），并加入人工反馈强化学习（RLHF）；DeepSeek使用更大规模的公开多语言数据集，训练过程中特别优化了逻辑推理和长文本处理能力。

4. ‌商业化路径不同‌
   科大讯飞通过政企合作实现模型变现，如与学校、医院联合开发定制化产品；DeepSeek采用“开源引流+云服务付费”模式，通过降低技术门槛吸引生态合作伙伴。

两者分别代表了AI大模型在‌垂直深耕‌与‌通用普惠‌方向的不同探索。企业用户更适合星火的行业定制能力，而技术团队可优先考虑DeepSeek的开源灵活性。