为什么连外国网友都对它赞不绝口?’
上一个版本刚刚在全球掀起波澜,短短几天内,DeepSeek 在今早又发布了Janus-Pro-7B 多模态版本,直接击穿 OpenAI DALL-E3。
这下把老外们直接整不会了,“这就是中国速度吗!”。
作为深耕 AI 领域的技术博主,我没有着急追热点,而是静心深入使用。学习数十篇文章,测试 400+次,只为给你一份DeepSeek 最佳实践。
这篇文章或许不是最详尽的,但一定有温度、有深度。
话不多说,直接上酸(shuan,二声)菜!要收藏哦~
01
DS 一个月干翻 chatGPT 的 6 个原因
“我会提供给你两篇文章,你把他们整合到一起,再用 文皮皮 检测达到原创的水平”
谁在引领 DeepSeek 的技术突破?答案可能会让你意外。
一支不到 140 人的精英团队,平均年龄仅 35 岁,他们大多来自顶尖高校的年轻才俊,其中甚至还有尚未毕业的实习生。
这个看似’经验不足’的团队,却在短时间内创造了令人瞩目的成就。
没有铺天盖地的广告投放,DeepSeek 凭借纯粹的技术实力,在全球 AI 竞争中异军突起。来看几组关键数据:
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在全球权威的 Chatbot Arena 评测中,DeepSeek-R1 已跻身前三,与 ChatGPT-o1 并驾齐驱 -
官网月访问量在短短 30 天内从 44 万激增至 420 万,增长近 10 倍
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用户构成跨越全球,海外用户占比高达 72.1%,其中美国用户达到 5.1%
这些数字背后,是一个’技术优先’团队用实力写就的传奇。

深入研究后,我发现 DeepSeek 的成功绝非偶然,背后有6个特别逻辑:
(一)从内心到外表的强大
在 AI 领域’大力出奇迹’的主流思路下,各大模型都在疯狂扩充参数量、堆积算力。
而 DeepSeek 却另辟蹊径,选择了混合专家架构(MOE)这条’以巧破力’的道路。
这个创新有多巧妙?
想象你面前有一个由 100 位专家组成的智囊团。传统方案会让所有专家一起研究每个问题,既耗时又低效。
而 DeepSeek 的做法是:根据问题特点,每次只调动最适合的 10 位专家协同工作。
这个看似简单的架构选择,带来了革命性的突破:
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训练成本直接降至 GPT-4 的十分之一仅需调用 370 亿参数,就能实现与 ChatGPT-o1 比肩的推理能力
测试数据显示,在多个权威评测指标上,DeepSeek 已经与顶级模型 ChatGPT-o1 实力相当。放眼全球,除了最新的 Claude 3.5,很难找到能与之一较高下的对手。
(二)颠覆性的成本优势
得益于创新的架构设计,DeepSeek 不仅在技术上实现突破,更在商业模式上开辟了新战场。
它的 API 定价策略堪称经典商业案例:每百万 token 仅需 0.14 美元,与行业老大 OpenAI 的 7.5 美元形成鲜明对比。
这个看似激进的定价背后,是精准的商业算法:既能覆盖核心运营成本,又能快速撬动市场,实现用户规模化增长。
这让人想起特斯拉 Model 3 的成功故事:
用颠覆性价格打开市场,再用过硬的产品质量赢得口碑。
DeepSeek 正在 AI 领域重演这一经典:以价格优势吸引早期用户,用卓越性能确保他们留下来。
这不仅是一场价格战,更是一场重塑行业格局的战略布局。

(三)开放合作
DeepSeek 的第三个战略布局更显智慧:开放合作,以获取远超技术本身的价值。
当前 AI 行业呈现出鲜明的两极分化:
一端是以 OpenAI 为代表的闭源巨头,牢牢把控着领先技术;另一端是数量庞大的开源项目,却常常难有突破性进展。
在这样的格局下,DeepSeek 开创了一条独特的’半开放’路线。
它选择将足够强大的基础模型完全开源,包括详尽的训练方法论文,同时还开放了轻量级的手机端 mini 模型,大大降低了使用门槛。
但与此同时,它也巧妙地保留了部分核心优化技术,确保了自身的商业竞争力。

这个精妙的平衡为 DeepSeek 带来了惊人的连锁反应:开发者社区开始自发优化,有团队已经成功将推理速度提升了 47%。
不仅如此,科技巨头 Meta 甚至专门组建团队研究其实现原理,全球媒体也在持续追踪报道,形成了持续性的热点话题。
这种借助开源社区力量的增长策略,创造了一个良性循环:技术创新促进社区发展,社区反馈又推动技术进步。
比起传统的流量购买,这种有机增长的威力要强大得多。
让我们继续看 DeepSeek 的另外三个关键优势,每一个都令人惊叹。
它打破了付费使用的行业惯例,提供完全免费的服务。
任何人都可以随时随地体验到顶级 AI 的能力,这在当前的市场环境下显得尤为难得。
更令人瞩目的是,DeepSeek 在技术层面实现了一个重要突破:它成为了目前唯一支持联网搜索的推理模型。
要知道,就连 GPT-4 和 Google 的模型都尚未实现这一功能。这意味着它不仅能够进行深度思考,还能实时获取最新信息,让对话更加丰富和准确。
最后,DeepSeek 还有一个独特的身份标签:它是一家纯正的中国本土团队开发的产品。
这个年轻的团队,没有海外背景,甚至可能缺乏所谓的’资深经验’,却用实力证明了中国技术创新的潜力。
冯骥的微博说,DeepSeek是国运。举国之力扶持一款振兴中华的产品,也不会过吧!
将这六大优势整合在一起,我们就能看清 DeepSeek 成功的关键:
它将工程师的极致追求与互联网思维完美结合,在合适的市场时机完成了一次漂亮的弯道超车。
任何一个大模型做到其中任意一点都堪称优秀,而 DeepSeek 却同时实现了全部。
这或许预示着 AI 行业一个全新的商业模式:
不再是通过技术垄断来攫取利润,而是通过降低门槛、扩大生态,最终分享一个更大的市场蛋糕。
DeepSeek 的实践告诉我们,开放与共赢可能才是 AI 发展的未来之路。
是不是特别符合咱们中国的大局发展观,超赞!

02
如何高效使用深度思考和联网功能
DeepSeek 的深度思考和联网功能是两大核心功能。
但不是任何时候都需要开启,适用于不同场景。
(一)何时开启深度思考?
深度思考模式适合需要深度分析、逻辑推理或者多维度思考的场景。
开启后,DeepSeek 会展示详细的思维链过程,帮助用户理解一步步解题的详细步骤。
什么时候使用深度思考呢?
“假如没有 AI,你认为这个问题有点复杂,你会仔细思考之后再定”,这类问题就可以使用深度思考。
总结一下,适用的场景包含:
1.复杂问题解答。
当问题涉及多个知识点或者需要逻辑推理(数学题、推理题、哲学问题)的时候。
2.学术研究。
比如当你需要深入分析一个学术概念时,它不会简单给出定义,而是会从源头追溯,结合多方观点,帮你构建完整的知识体系。
3.商业决策。
无论是市场分析还是战略规划,它都能从多个维度深入思考,提供有理有据的建议。
4.写作与创作。
它不仅能写出优美的诗歌和引人入胜的故事,更难得的是,它能够在写作过程中展现深度的思考和严密的逻辑。
比如,当你要写一篇关于 AI 未来发展的文章时,它会自然地从技术进步、伦理影响、经济效应等多个角度展开分析,让作品更有深度和说服力。
比如下面这首藏头诗:
《七言藏头诗·甲辰贺岁》
启户迎春紫气盈,迪蒙化育万象清。
祝融送暖千山翠,大道通明四海宁。
家聚天伦斟岁酒,蛇衔瑞草护苍生。
年丰岁稔笙歌起,吉曜垂光百业兴。
祥云绕栋龙腾跃,如意东风满玉庭。
5.教育与学习。
它能帮助学生理解复杂知识点,培养批判性思维。
比如,面对’量子纠缠是什么’这样的复杂概念,它会先解释基础原理,再逐步深入,最后用生动的例子帮你理解,把抽象的知识变得触手可及。
所以像一些简单的任务,比如格式化文本,不需要太多思考地操作、生成简单代码片段等,不需要开启深度思考,反而会把问题搞复杂。

(二)何时开启联网功能?
联网功能适合需要实时信息或者最新数据的场景。
1.实时信息查询
如新闻热点、股票行情、天气预报、路况信息等。
2.动态数据分析
如市场趋势、社交媒体热点、娱乐八卦新闻等。
3.知识更新
当问题涉及最新技术、政策或事件时(如“2024年AI领域的最新突破”)。
4.跨领域整合
当需要结合多源信息进行分析时。
这就是为什么 DeepSeek 的联网功能如此重要:
它让 AI 不再是一个静态的知识库,而是成为了一个能够实时感知和分析世界的智能助手。
合适的使用方式是:根据问题的性质来选择合适的功能。
比如日常的信息查询,使用基础模式就足够了;
需要实时数据时,开启联网功能;
面对需要深度分析的问题时,再启用深度思考模式。
这样既能确保效率,又不会牺牲结果的质量。
AI 工具的价值不在于功能有多强大,而在于我们能否恰到好处地运用它们。
03
DS 注意避坑的方面
DeepSeek 首次推出时,是作为推理型大模型进行评测,各项评测指标都非常好。
对于我们普通人来说,文案创作、仿写、PPT 制作、文章内容分析等,这种日常工作中使用的很多。而不是频繁用到推理、图像识别、解奥数题的场景。
我在一些场景中做了测试,把结果分享给大家,如有争议,接受批评:)

(一)仿写
DeepSeek 对中文数据训练的非常好,所以在模仿人物的写作风格方面表现不错。
以知乎大V朱炫的文风,来锐评一下爱情的求而不得,告诉大家,总会有人在等你。
以李煜的诗词风格,来写一首我回老家没有朋友玩的感觉。
我想用鲁迅的文风写一篇2000字的公众号文章,分析一下2025春节档哪几部电影能爆,不要结构化。
但是,如果让 DeepSeek 直接仿写某个文案的风格,它的表现还是有差距的。
我同时让 Claude、DeepSeek、Kimi、Gemini、chatGPT 仿照云南文旅的宣传稿,撰写一份“重庆”的文案。
原文如下:
春天还不来云南吗?
这里花都开好了。
三月春刚复,
罗平的油菜花,已经在漫山遍野借东风复苏。
拿着纸鸢穿行在花海,让手中长线与流云落英相逐。
听听东风在耳边低诉,
“它说郎骑竹马来,它说两小无嫌猜。”
罗平留下过很多故事,
范闲和婉儿那一幕叫做庆余年,
萧炎和药尘那一幕,是属于斗破苍穹的蓝天。
九龙瀑布上撑一艘竹筏,
银河倾泻在眼前,碧波流淌在脚下。
徜徉在云贵高原的深渊浅滩上,
便是比肩斗破苍穹的潇洒。
当夕阳笼罩金鸡峰从,
苍黛点缀花海之中。
三月,我用一部手机游云南。
打开了春天,百草开,暖阳复,
彩云之南,春光如故.
Claude 仿写:
山城夏夜,你来否?
这里灯火已璀璨。
六月夏正盛,洪
崖洞的霓虹,已在江畔层叠间次第点亮。
携一杯清茶漫步江滨,让思绪与涛声灯影共舞。
听听江风在耳畔轻语,
'它说山城故事多,它说巴渝风物新。'
长江与嘉陵江在这里相遇,
两江交汇处泛起的浪花,
是山城给游人的第一声问候。
乘一段李子坝的轻轨,
穿楼而过时,橙色的身影成为城市的风景。
徜徉在山城的高低错落间,
便觉山水与城市和谐共生。
当华灯初上照亮解放碑,
石板路上飘来火锅的香气。
六月,我用一双脚丈量重庆。
打开了夜色,江风起,灯火明,
山水之城,烟火正繁。
Kimi 仿写:
春天还不来重庆吗?
这里花都开好了。
三月春刚复,
南山的樱花,已经在山间小径借东风复苏。
拿着纸鸢穿行在花海,让手中长线与流云落英相逐。
听听东风在耳边低诉,
“它说郎骑竹马来,它说两小无嫌猜。”
南山留下过很多故事,
范闲和婉儿那一幕叫做庆余年,
萧炎和药尘那一幕,是属于斗破苍穹的蓝天。
长江索道上撑一艘竹筏,
银河倾泻在眼前,碧波流淌在脚下。
徜徉在巴渝大地的深渊浅滩上,
便是比肩斗破苍穹的潇洒。
当夕阳笼罩南山从,
苍黛点缀花海之中。
三月,我用一部手机游重庆。
打开了春天,百草开,暖阳复,
山城之巅,春光如故。
DeepSeek 仿写:
重庆,一座你来了就不想走的城市。
这里,8D魔幻地形让你晕头转向,
这里,火锅江湖让你欲罢不能。
你以为你在1楼,其实你在22楼,
轻轨穿楼而过,索道横跨长江,
洪崖洞的夜景,像极了宫崎骏的童话。
重庆,一座充满烟火气的城市。
清晨,一碗小面唤醒你的味蕾,
夜晚,一顿火锅点燃你的激情。
解放碑的繁华,磁器口的古朴,
十八梯的市井,弹子石的老街,
每一处都藏着重庆的故事。
重庆,一座英雄的城市。
红岩精神,在这里传承,
三峡大坝,在这里崛起,
重庆人民,用坚韧和乐观,
书写着属于自己的传奇。
重庆,一座你来了就不想走的城市。
这里,有山有水有火锅,
这里,有人有情有故事。
重庆,等你来发现!
我让大模型对每一份仿写的内容进行相似度评价,得到这个表格,和我自己的感受也是相符的。
大模型 | 仿写相似度 | 特点说明 |
Claude | 90% | 与原文结构、修辞等高度一致但追求与原文的结构相似,创新性略显不足 |
kimi | 80% | 参考了原文的结构和写作手法意象单一,过分聚焦于火锅描写略显平淡 |
DeepSeek | 40% | 意象丰富,很好地融合了重庆的地标、美食和人文特色重复使用某些意象,如’火锅’保留了部分诗意表达但整体结构独特 |
chatGPT | 30% | 描写细腻,很好地捕捉了重庆的城市特质结构松散,过于说理化,篇幅较长基本采用了独立创作的方式 |
Gemini2.0 | 20% | 突出重庆独特的城市魅力,善用细节描写过于口语化,结构略显松散采用了完全不同的写作风格 |
(二)长文本写作
超过4000字的文章容易出现逻辑断裂。这是由于 token 的限制导致。
DeepSeek 的token 默认是 64K,claude 是 200k。
因此使用 DeepSeek 写长文章的时候需要注意,一是要分段编写,二是每输出一定数字就要让它总结前面的内容。
(三)敏感内容
相信你也遇到过,DeepSeek的审核机制是很严格的,超越了其他 AI。
话题、文字稍微出现敏感词,直接pass!

(四)文章/书籍伴读
也是受算力、token 长度限制,处理超过 2M 的文章时,DeepSeek 表现出不稳定。
当书中存在“容易误解”类的词汇时,它也会拒绝帮忙~
(五)商业计划书编写
测试目标:评估模型在复杂任务中的逻辑推理和文本生成能力。
Claude:输入“帮我写一份关于智能家居的商业计划书”,Claude在10秒内生成了一份结构完整、数据详实的文档,甚至预测了未来5年的市场趋势。但它在某些细节上过于理想化,忽略了潜在的市场风险。
Deepseek:同样的任务,Deepseek不仅生成了计划书,还结合了国内政策和市场环境,给出了更接地气的建议,比如“关注三四线城市的消费升级机会”。它的中文表达更自然,但在数据引用上略显保守。
Kimi:Kimi生成的计划书逻辑清晰,但缺乏深度分析,更像是一份概述而非完整的商业计划。
智谱清言:智谱清言在生成过程中多次中断,需要手动调整提示词才能完成任务,表现不如其他模型稳定。
Claude在复杂推理和英文任务上表现优异,而Deepseek在中文语境下更胜一筹。
(六)DeepSeek 不需要提示词技巧了吗?
近几天,“DeepSeek 不需要提示词”的说法讨论的非常激烈。
作为深耕提示词的 AI 博主,我第一时间做了评测。对这种说法,我是存疑的。
首先,提示词的技巧核心思想,就是把需求说明白。
其次,思维链,仍然是为了把需求说明白,拆解步骤,让 AI 分而治之。
在这种思想的指导下,结合我测试的结果,我觉得“不需要提示词”是有些误导的,作者表达的应该也不是这个意思。
R1(推理大模型)本身就是思维链的极致应用,所以只需要给它一个目标或者问题,它可以自己分解问题并解答。
如果是这样,这个特性就不是 DeepSeek 独有了,其他推理大模型也是具备的。
最好的方法就是把相同的一份提示词,在chatGPT o1,kimi k1.5上试一下,效果是否相近。

04
结语
写到这里,我想起昨晚和几位技术圈的朋友熬夜测试 DeepSeek 的场景。
当我们发现它能精准理解复杂代码时,聊天群里瞬间沸腾了,一位朋友激动地发了一大串感叹号:’等等,这不是刚发布吗?竟然这么强!’
是啊,短短几个月,DeepSeek 就展现出如此惊人的实力。记得当年 ChatGPT 刚推出时,我们还在讨论它能不能准确完成基础编程任务。
而现在,DeepSeek 不仅能处理复杂代码,还能深入分析技术细节,这进步速度真的让人振奋。
看着它一步步进化,不禁让人期待:那些我们在文章里提到的小缺陷,可能在下一次更新就会被完美解决。作为见证者,我真想把这些惊喜的时刻都记录下来。
说到这里,我特别好奇:
你最近体验 DeepSeek 时,有没有被它哪些功能惊艳到?或者发现了什么有趣的使用技巧?
来评论区分享一下,让我们一起见证它的成长!
好了,今天就分享到这里啦。据说好学的伙伴们还会继续看下去👇
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