​2025年大模型算法备案全攻略：DeepSeek开源时代的企业合规指南

人工智能领域正经历飞速发展，尤其是以DeepSeek开源大型语言模型（LLM）为代表的技术浪潮，为创新带来了前所未有的机遇。然而，机遇背后是在国内日益复杂的监管要求。合规运营不再仅仅是“加分项”，而是企业可持续发展的基石。众森企服旨在为您揭开算法与大模型“双备案”制度的神秘面纱，2025年如何进行大模型备案和算法备案？

一、为什么要做大模型备案和算法备案？

目前，我国已经建立了一套全面的AI服务监管框架，其核心在于提升透明度、保障安全并明确责任。推动备案需求的主要法规包括：

• 《互联网信息服务算法推荐管理规定》：该规定要求算法推荐服务提供者必须进行备案。

• 《互联网信息服务深度合成管理规定》：将备案要求扩展至深度合成服务提供者及其技术支持者。

• 《生成式人工智能服务管理暂行办法》：该办法专门针对生成式AI服务，要求具有舆论属性或社会动员能力的此类服务进行安全评估，并完成算法备案。

简而言之，如果您的服务在中国境内使用算法推荐内容，或生成内容（文本、图像、音频等）给用户，那么很可能已落入这些法规的监管范围。

二、算法备案 VS 大模型备案：关键差异解析

算法备案与大模型备案虽然相关，但在目的上各有侧重，有时也会有所重叠：

• 算法备案：范围更广，涵盖各类算法，如个性化推荐、搜索过滤、调度决策以及生成合成类算法。  它更侧重于算法的通用应用和功能。

• 大模型备案：更具针对性，主要面向基于生成式AI模型（如LLM）的服务。  它需要对模型的训练数据、安全措施及内容生成能力进行更深入的审查，特别是那些可能影响公众舆论或具备社会动员能力的服务。  大模型备案通常被视为在更广泛的算法治理框架下，一个更严格的子集或特定要求。

三、大模型需要是否都要做大模型备案和算法备案？

一个常见的困惑是，完成一种备案是否能豁免另一种。以下是一般性指引：

• 已完成算法备案，但使用生成式AI？ 如果您的算法属于“提供生成式人工智能服务”，那么您很可能仍需完成大模型备案。这是因为大模型备案对生成式AI有更具体和严格的要求。

• 已完成大模型备案？ 您通常仍需完成算法备案。  生成式AI服务被视为合成类算法的一种，属于算法备案的范畴。  因此，为实现全面合规，通常需要完成“双备案”。

四、DeepSeek开源模型需要做大模型备案还是算法备案？

以DeepSeek为代表的强大开源模型的出现，极大地降低了获取先进AI能力的门槛。然而，在中国使用这些模型仍需审慎对待备案义务：

1. 直接使用（无修改，面向公众）： 如果您通过API直接集成开源模型，未作任何更改便向中国用户提供服务，您可能需要向省级网信办进行使用大模型登记和算法备案，而非完整的大模型备案，但这取决于具体模型及其先前的备案状态。

2. 修改/微调后使用（面向公众）： 如果您在向中国用户部署开源模型前，对其进行了改编、微调或其他修改，那么作为运营主体，您很可能需要同时进行大模型备案和算法备案。  修改可能会改变模型的行为和输出，因此需要进行新的合规评估。

3. 私有化部署并修改（面向公众）： 如果您在自有基础设施（私有云或本地服务器）上部署开源模型，并对其进行修改以提供面向中国公众的服务，通常需要同时完成大模型备案和算法备案。

4. 仅限内部使用： 如果模型严格用于内部业务流程，不作为服务向公众提供，则通常无需备案。 但数据安全和隐私保护的义务依然适用。

5. 个人使用： 个人出于非商业目的使用开源模型，通常不受这些备案要求的约束。

6. 面向特定专业人群使用（不影响公众舆论）： 如果服务仅限于特定的专业用户，且不显著影响公众舆论或不具备广泛的社会动员能力，则无需做大模型备案，只需要做算法备案。

五、大模型备案和算法备案流程

1. 算法备案：

• 平台： 通过全国性的“互联网信息服务算法备案系统”在线进行。

• 关键材料：

• 企业及相关责任人信息。

• 全面的算法安全自评估报告。

• 关于算法原理、数据来源、模型、干预策略及风险防范机制的详细说明。

• 使用该算法的产品或服务信息。

• 时间周期： 通常约为2个月，国家网信办会定期公示备案成功的批次。

2. 大模型备案（生成式人工智能服务备案）：

• 平台： 主要为线下流程，需向地方（省、自治区、直辖市）网信办提交材料。

• 关键材料（通常更广泛）：

• 上线备案表：填写备案信息。

• 安全评估报告：对模型的安全性进行评估。

• 模型服务协议：明确服务条款和责任。

• 语料标注规则：说明语料的标注规则。

• 拦截关键词列表：列出需要拦截的关键词。

• 评估测试题：准备测试题目，用于评估模型性能。  

• 审核重点与时间周期： 审核过程非常严格，常涉及第三方机构测试。  关键点包括模型架构、训练数据的合法性与安全性，以及模型拒答有害或敏感内容的能力（对敏感提问的高拒答率至关重要，通常要求达到95%或以上）。  此过程可能需要4-6个月甚至更长时间。

六、大模型备案的主要难点

大模型备案尤其具有挑战性，主要原因包括：

• 训练数据（语料）安全：

• 来源合法性： 证明所有训练数据（无论是开源、自采还是商业获取）均合法获得并得到适当授权至关重要。

• 内容纯净度： 确保训练数据不含非法和不良信息是一项艰巨的任务。  这通常需要多层过滤（关键词、分类模型、人工抽检）以满足严格要求（例如，不良信息占比低于5%，随机抽样合格率不低于96%）。

• 模型输出安全：

• 全面测试： 模型需通过包含大量多样化提示（可能多达数千条）的测试，覆盖众多风险类别，以确保不会生成不良内容。

• 内容标识/水印： 未来法规可能要求对生成内容进行明确标识或添加水印，这增加了技术合规的复杂度。

DeepSeek开源模式的推广大幅降低了大模型的技术门槛，但企业在享受技术普惠红利的同时，合规性始终是业务落地的第一道关卡。希望这篇文章能够帮到你，请点赞、分享~

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