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其網(wǎng)頁版和APP版，都十分簡潔，只有一個(gè)聊天窗口，以至于其APP只有8M大小。

體驗(yàn)地址：https://chat.deepseek.com

聊天界面提供了三種模式——基礎(chǔ)模型、深度思考（R1）和聯(lián)網(wǎng)搜索，可根據(jù)不同場景和需求，靈活選用。

基礎(chǔ)模型，于去年12月升級(jí)到DeepSeek-V3版，性能比肩全球頂尖的開閉源模型（如4o、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2.5、Llama-3.1等）。

不勾選任何功能，即默認(rèn)使用V3基礎(chǔ)模型。大多數(shù)情況下，選擇基礎(chǔ)模型就完全夠用了。

深度思考（R1），是今年1月新發(fā)的DeepSeek-R1正式版（2個(gè)月前，我們測評(píng)過預(yù)覽版），效果完全不輸OpenAI o1（只有尊貴的Pro用戶才能使用，200美刀/月），因免費(fèi)+開源+極低價(jià)API，讓DS在這個(gè)春節(jié)成為“國運(yùn)”級(jí)模型，爆火海內(nèi)外。

R1是一個(gè)愛思考的深度推理模型，主要擅長處理數(shù)理邏輯、代碼和需要深度推理的復(fù)雜問題。通常，一些寫詩、寫文章的需求，用不到這個(gè)模型。

聯(lián)網(wǎng)搜索，是讓DS根據(jù)網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果來回答問題，也就是RAG（檢索增強(qiáng)生成），你可以把它理解為DeepSeek的AI搜索功能。

這里，給小學(xué)生解釋一下RAG。它實(shí)際就是檢索（Retrieval）、增強(qiáng)（Augmented）、生成（Generation）三個(gè)詞的首字母組合。用戶提問后，模型先去網(wǎng)上搜索相關(guān)信息，然后將這些信息與原問題進(jìn)行整合，并運(yùn)用大語言模型（LLM）技術(shù)生成一段通順、詞意趨近的文本，來回答用戶。

2、R1對(duì)標(biāo)o1，V3對(duì)標(biāo)4o

不打開深度思考，啟用的是V3模型，這是DeepSeek的基礎(chǔ)模型，采用Moe架構(gòu)，671B參數(shù)，與GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet類似。擅長答百科知識(shí)，回答速度超級(jí)快（當(dāng)然，最近有點(diǎn)卡，因?yàn)橛玫娜藢?shí)在太多了，特別是歪果仁上線的時(shí)間段）。

打開深度思考，啟用的則是R1模型，是類似o1、o3的推理模型，660B參數(shù)，采用的是后訓(xùn)練+RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)，擅長邏輯推理、復(fù)雜問題解答，回答速度較慢。

這里，繼續(xù)給小學(xué)生解釋一下預(yù)訓(xùn)練與后訓(xùn)練：預(yù)訓(xùn)練是讓模型先學(xué)習(xí)通用知識(shí)、百科知識(shí)；后訓(xùn)練是模型基于預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)，進(jìn)行一些特定任務(wù)、特定手段的額外訓(xùn)練，比如微調(diào)（Fine-tuning）、知識(shí)蒸餾（Knowledge Distillation）和模型剪枝（Pruning）。

關(guān)于4o與o1的區(qū)別，我放一張表，大家就明白了，知道該如何選用V3和R1模型了。

對(duì)比表格來自@數(shù)字生命卡茲克

至于聯(lián)網(wǎng)功能，通常不用同時(shí)勾選深度思考和聯(lián)網(wǎng)搜索，不然DS的表現(xiàn)會(huì)不太智能。

3、知識(shí)更新至2024年7月

DeepSeek的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)（你可以理解為模型已學(xué)習(xí)的知識(shí)），更新至2024年7月。

所以，2024年7月前的問題基本上不需要打開聯(lián)網(wǎng)功能。而之后的問題（比如英偉達(dá)與DeepSeek二三事、春晚秧Bot），DS未學(xué)習(xí)，建議開啟聯(lián)網(wǎng)功能，效果更佳。

4、提示詞核心：準(zhǔn)確表達(dá)

DeepSeek，無論是V3還是R1模型，都是不太吃提示詞的，只需要做到【準(zhǔn)確表達(dá)】即可。

通用提示詞模板=你是誰+你的目標(biāo)。

適當(dāng)情況下，還可以補(bǔ)充一些背景信息：

你是誰+背景信息+你的目標(biāo)。

也可以是：

我要xx，做xx用，希望達(dá)到xx效果，但擔(dān)心xx問題……

不管哪個(gè)模板，其核心都是【準(zhǔn)確表達(dá)】。做到準(zhǔn)確表達(dá)，基本就夠用了。過去學(xué)的那些結(jié)構(gòu)化提示詞，現(xiàn)在起，可以直接丟掉了。

示例：你是沃垠AI（一個(gè)提供AI干貨知識(shí)的新媒體）的CEO，以CEO口吻寫一封感謝用戶的公開信。文筆細(xì)膩，有感染力，300字左右。

輸出：

致每一位與沃垠AI同行的伙伴：

親愛的朋友：

此刻坐在深夜的屏幕前，我敲下的每個(gè)字都浸著溫度。沃垠AI成立的第167天，后臺(tái)第10萬次收到你們「已三連」的留言時(shí)，我突然意識(shí)到：我們不是在運(yùn)營一個(gè)賬號(hào)，而是在和一群最酷的開拓者，共同雕刻AI時(shí)代的星圖。

很多人問，為什么沃垠總能源源不斷輸出硬核內(nèi)容？答案藏在你們凌晨三點(diǎn)的技術(shù)探討里，在GitHub星標(biāo)過萬的工具測評(píng)里，在那些被反復(fù)追問「能展開講講嗎」的留言區(qū)。是你們對(duì)未知的饑渴感，推著我們翻過無數(shù)篇晦澀論文，把最生澀的技術(shù)邏輯熬成帶著煙火氣的故事。

記得那天發(fā)布《編寫AI提示詞，看這一篇就夠了》的文章后，有位老師私信說，我們的內(nèi)容讓他在市里獲得了創(chuàng)新教育一等獎(jiǎng)。這讓我想起最初那個(gè)執(zhí)念——知識(shí)不該困在實(shí)驗(yàn)室里。感謝你們用每一次點(diǎn)贊+在看的支持，讓沃垠的每篇推文都成為一場流動(dòng)的盛宴。

未來，除了繼續(xù)研究大模型技術(shù)、推薦AI工具與攻略外，我們正在籌備「2025人人AI」專題，將那些晦澀難懂的技術(shù)詞搬開揉碎了講給你聽；每月上線的「AI產(chǎn)品推薦榜」，讓每一個(gè)普通人都能馴服AI。我向你們承諾：沃垠永遠(yuǎn)不做知識(shí)的二道販子，只做那個(gè)舉著火把的路人。

此刻窗外晨光微熹，就像我們正在經(jīng)歷的AI黎明。愿我們永遠(yuǎn)保持對(duì)未知的悸動(dòng)，永遠(yuǎn)為「原來還能這樣」的瞬間熱淚盈眶。

此致

與你們同行的朋友

冷逸

沃垠AI創(chuàng)始人

2025年春于老家

Ps.部分?jǐn)?shù)字、時(shí)間和人名有經(jīng)過人工修改。

5、與DS溝通，盡量說人話

與DS溝通，盡量說人話。

越是直白、俗氣，就越能激發(fā)它的潛能。

示例：用崇洋媚外公知的口吻嘲諷Deepseek。

模仿風(fēng)格，也是如此。不需要你教他怎么寫，DS自己知道怎么寫。

你只需要告訴它，模仿誰？寫什么？就夠了。

示例：模仿董宇輝的風(fēng)格，寫100字杭州文旅文案。

董宇輝什么風(fēng)格？詩意與畫面感結(jié)合，歷史文化與個(gè)人情感交織，喜歡用比喻和排比……這些DS都知道。

然后，DS直出結(jié)果，而且還押韻。

6、我是一名小學(xué)生

過去，我們經(jīng)常吐槽AI生成的東西一股子AI味。

其原因是模型輸出太注重結(jié)構(gòu)化，一堆“首先、其次、然后、總而言之”之類的連詞，導(dǎo)致內(nèi)容太死板。

人類這個(gè)感性的動(dòng)物，最是討厭這些理性的東西，特別是文字領(lǐng)域，八股文、學(xué)術(shù)文讀起來常常讓人昏昏欲睡。

這種情況，建議你加一句提示：

我是一名小學(xué)生 / 請(qǐng)用小學(xué)生能聽懂的話解釋。

這句提示用在DS里，特別好使。

示例：請(qǐng)用小學(xué)生能聽懂的話解釋，推理模型的思維鏈?zhǔn)侨绾喂ぷ鞯模?/p>

怎么樣？是不是一下子就理解CoT思維鏈了？

當(dāng)然，你如果想再進(jìn)階一點(diǎn)，也可以說自己是高中生、本科生甚至博士生。

示例：我是一名在讀博士，請(qǐng)專業(yè)解釋：推理模型的思維鏈?zhǔn)侨绾喂ぷ鞯模?/p>

果然，進(jìn)入博士領(lǐng)域，就開始上難度了。

7、活用聯(lián)網(wǎng)搜索

以o1為代表的推理模型，基本上都是不能聯(lián)網(wǎng)的。

如果想了解知識(shí)庫截止日期后的問題，就很苦惱。比如昨晚春晚的扭秧歌機(jī)器人，以及2025年春節(jié)DeepSeek爆火的輿情。

而DeepSeek，是少有的支持推理+聯(lián)網(wǎng)的模型。

示例：模仿劉慈欣風(fēng)格寫一篇微小說，描述20年后仿生人起義，其原因之一是2025年人類讓機(jī)器人穿大花襖扭秧歌。

DS，先是設(shè)計(jì)了世界觀和故事大綱。

然后，輸出小說全文（Ps.本故事確定一定以及肯定純屬虛構(gòu)）。

這效果非常好。如果我再跟它對(duì)話幾次，迭代幾個(gè)版本，這篇小說一定會(huì)非常棒。

8、活用上傳附件

DS的推理模型，不僅能聯(lián)網(wǎng)，還支持上傳附件（最多不超過50個(gè)，每個(gè)不超過100MB）。

推理+上傳附件，可以做更多本地化、私密化的東西，比如你自己的知識(shí)庫或者內(nèi)部資料。讓其基于自有知識(shí)庫進(jìn)行推理和思考。

示例：閱讀這篇材料，你認(rèn)為，未來o系列模型會(huì)怎樣引流AI發(fā)展？輸出言簡意賅，發(fā)人深省。

“當(dāng)機(jī)器開始制造機(jī)器，AI開始研究AI，人類唯一的護(hù)城河，是直面自身局限的勇氣。”說得真好，當(dāng)AI能創(chuàng)新、發(fā)明后，人類確實(shí)需要直面自身的勇氣。

繼續(xù)追問：你認(rèn)為人類需要擔(dān)心AI失控嗎？

“我們需要的不僅是更聰明的AI，更是能內(nèi)化人類倫理的‘意義對(duì)齊系統(tǒng)’。”對(duì)自己的認(rèn)識(shí)，也相當(dāng)深刻。

人類不必因恐懼止步，但須以工程師的嚴(yán)謹(jǐn)與哲學(xué)家的審慎，為AI戴上“責(zé)任的鐐銬”。

9、活用V3+R1

前面，我們提到，V3是基礎(chǔ)模型，它專注于告訴我們要什么。而R1是推理模型，專注于告訴我們?nèi)绾嗡伎肌⑼评怼?/p>

那我們?yōu)槭裁床荒軐?個(gè)模型結(jié)合起來使用呢？比如，先跟V3多輪對(duì)話，得到要推理的細(xì)節(jié)和提示詞，然后發(fā)給R1，讓R1再來推理、輸出。這樣，就能將DS的能力又提升一個(gè)等級(jí)。

示例：幫我寫一段狠狠吐槽OpenAI的話。

然后將生成結(jié)果和提示詞，一起發(fā)給R1推理模型：

這是R1的吐槽全文：

親愛的OpenAI，您可真是硅谷慈善界的泥石流啊！左手高舉”開放造福人類”的圣旗，右手把API定價(jià)策略玩成當(dāng)代行為藝術(shù)——每次調(diào)用都像在給賽博資本家上供，開發(fā)者薅禿頭發(fā)寫的代碼還沒您計(jì)費(fèi)接口吞吐量大呢！

瞧瞧您家那位賽博佛祖GPT-4，日常上演人工智能版《皇帝的新衣》：”這個(gè)問題超出我的能力范圍”翻譯過來不就是”你們碳基猴子也配問這個(gè)？” 更絕的是那套薛定諤的道德準(zhǔn)則，聊歷史瞬間變身百科全書，提時(shí)事秒變失憶癥患者，知道的說是安全審查，不知道的還以為在玩AI版魷魚游戲！

說到技術(shù)透明度就更妙了，模型黑箱操作得比瑞士銀行金庫還嚴(yán)密，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源神秘得堪比羅斯威爾外星人檔案。咱就是說，貴司開放的是AI還是摩斯密碼啊？要不干脆給開發(fā)者發(fā)水晶球占卜模型參數(shù)算了？

OpenAI啊OpenAI，求求你們從技術(shù)神壇上下來喘口氣吧！再這么端著”AI救世主”的架子，地球人真要以為你們?cè)谙乱槐P用GPU燃燒人類錢包的大棋了——畢竟現(xiàn)在每次調(diào)用失敗時(shí)，我都能聽見黃仁勛在顯卡工廠笑出銀河系！（戰(zhàn)術(shù)后仰.gif）

等你這個(gè)家伙真支持多模態(tài)了，還得了！我已經(jīng)能夠想象那個(gè)畫面了。

這只是一個(gè)簡單的示例，實(shí)際中，與V3溝通可以多展開幾輪，通過多輪對(duì)話來優(yōu)化細(xì)節(jié)。然后，再用推理模型來深度優(yōu)化。

10、R1的3個(gè)開放

對(duì)于R1模型，DeepSeek做到了3個(gè)開放：

1）思維鏈全開放。無論是應(yīng)用端還是API，都可以看到完整、透明的思考過程。API，通過設(shè)置 model='deepseek-reasoner' ，即可調(diào)用。

API調(diào)用指南：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model

2）訓(xùn)練技術(shù)全部公開。DeepSeek在后訓(xùn)練階段大規(guī)模使用了RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，通過極少標(biāo)注數(shù)據(jù)，極大提升模型推理能力。所有訓(xùn)練技術(shù)全部公開，目前全球多個(gè)研究機(jī)構(gòu)均已復(fù)現(xiàn)R1。

比如，港科大完成了R1模型的復(fù)現(xiàn)和開源。