DeepSeek是由中國頂尖AI團隊深度求索自主研發的通用大語言模型體系，其研發始于2023年，涵蓋從7B到超千億參數的完整模型矩陣，在數學推理、代碼生成、多輪對話等核心能力上達到國際領先水平。通義千問是阿里巴巴推出的大語言模型，其商業版QwQ基于Qwen2.5模型訓練，通過強化學習提升了模型推理能力，數學代碼等核心指標達到DeepSeek-R1滿血版水平。騰訊混元大模型采用MoE架構，實現了計算資源的高效分配，整體定價處于中低水平，應用涵蓋通用文生文、翻譯、代碼及角色扮演等領域。

使用 DeepSeek 構建 AI Agent 的方法、優勢及實際應用。DeepSeek 作為一種高效、開源且具有成本效益的 AI 模型，憑借其強大的自然語言處理能力、多語言支持和靈活的 API 集成，成為構建 AI 代理的理想選擇。文章詳細介紹了 DeepSeek 的技術特點，包括其在性能、效率和部署成本上的優勢，并對比了其與 OpenAI 的 GPT 等模型的差異。通過分步指南，開發者可以利用 DeepSeek 構建用于客戶支持、自動化任務、智能決策等場景的 AI 代理。此外，文章還強調了在構建過程中需要關注的安全性、可擴展性和持續優化的重要性，以及如何通過云平臺和監控工具確保 AI 代理的高效運行。DeepSeek 的開源特性和經濟高效的部署方式，使其能夠推動 AI 代理在更多行業和領域的廣泛應用，為企業和個人帶來更高的效率和創新價值。

本文介紹了如何使用DeepSeek R1、LangChain和Ollama構建一個端到端的生成式人工智能應用。首先，需要搭建開發環境，安裝Ollama并選擇合適的DeepSeek R1模型。接著，通過LangChain將DeepSeek R1與外部數據源連接，并構建提示鏈以實現上下文感知的交互。然后，利用Streamlit創建用戶友好的界面，設計流暢的用戶交互流程，并實現用戶輸入處理和響應生成。此外，文章還提供了優化應用程序性能的方法，如使用高性能硬件、多線程處理以及添加語音識別、多語言支持等高級功能。最后，強調了DeepSeek R1在多個領域的應用潛力，并鼓勵開發者嘗試新的應用場景。

2025年，全球大模型格局分化，中國模型在開源領域表現亮眼。DeepSeek-R1、Qwen2.5-72B、Llama-3-8B三大模型在技術性能、API能力、開源生態及落地成本上各有優勢。DeepSeek-R1以高效推理著稱，Qwen2.5-72B登頂HuggingFace開源榜，Llama-3-8B引領輕量級開源潮流。從API性能評測來看，DeepSeek-R1在推理效率上優勢明顯，Qwen2.5-72B綜合性能強勁，Llama-3-8B適合輕量級應用。HuggingFace作為開源模型社區，為開發者提供了豐富的模型資源和便捷的部署方式。未來，大模型將更加普及，開發者可根據需求選擇合適的模型和部署方案。

2025年全球大模型發展迅猛，進入“超級周期”。主流模型如DeepSeek-R1、Claude 4系列、Gemini 2.5等在技術、應用等方面均有突破。DeepSeek-R1提升推理與創作能力，Claude 4強化專業場景應用，Gemini 2.5多模態生成邁向影視級。技術上，原生多模態成主流，MoE與CoE架構各有優勢，合成數據助力語料難題破解。應用落地廣泛，涵蓋政務、醫療、工業等多領域，推動行業變革。同時面臨“AI失語癥”等挑戰，創新方案不斷涌現。政策與生態方面，各國積極推動，促進全球協作發展。未來展望，“百模大戰”將淘汰部分模型，AI Infra競爭加劇，監管與創新需再平衡，多模態具身智能或成新爆點。