DeepSeek对垂直领域私域大模型训练具有多方面的影响，主要体现在以下几点：

1、降低训练成本

算力成本降低：DeepSeek的训练成本骤降95%，推理成本锐减75%，使得企业和机构在训练垂直领域私域大模型时，无需像以往那样投入大量资金用于购买昂贵的硬件设备和租赁高性能计算资源。

人力成本减少：其出现降低了数据准备的难度和成本，无需大量的人工标注数据，节省了时间和精力，让开发人员可以将更多的精力投入到模型的优化和业务逻辑的实现上。

2、加速模型落地

简化部署流程：传统的大模型训练需要拼凑算力、算法、数据等三要素，过程复杂且耗时。DeepSeek的出现简化了这一过程，企业可以利用相关的大模型一体机等硬件产品，快速部署和训练私域大模型，实现“开箱即用”的智能化方案，大大缩短了项目的实施周期。

提高行业渗透率：在一些对数据隐私和安全要求较高的垂直领域，如医疗、金融等，DeepSeek的开源策略和技术优势能够更好地满足其需求，加速这些领域的AI渗透率。

3、提升模型性能

强化学习技术优势：DeepSeek采用纯强化学习(RL)实现“自我进化”，这种极简的奖励设计避免了复杂奖励模型可能导致的“作弊”风险，使模型训练更加高效、稳定，能够引导模型朝着正确的方向发展，提高模型的训练效果。基于此训练的垂直领域私域大模型可以更好地适应复杂的业务场景和数据特点，提供更精准、可靠的输出。

知识蒸馏机制助力：DeepSeek构建的跨维度知识蒸馏体系，将大型模型的推理逻辑解构并迁移到小型模型中，使小型模型也能获得较好的性能。这对于垂直领域私域大模型的训练具有重要意义，可以通过蒸馏技术将大规模的通用知识传递给小型的私域模型，让其在有限的数据和资源条件下也能学习到丰富的信息，提升模型的性能和泛化能力。

综上所述，DeepSeek对垂直领域私域大模型训练产生了显著影响。它降低了训练成本，加速了模型落地，并提升了模型性能。然而，也伴随着数据安全和隐私问题以及技术依赖和自主创新的挑战。