2025年春節過的好快，轉眼間，大家又回到了各自工作崗位了，要說這個春節，什么最火，肯定繞不開DeepSeek。

幾乎一夜之間，所有人都在關注DeepSeek，甚至我在老家，完全沒用過AI的七大姑八大姨，都在問我，DeepSeek是什么，怎么用。

今天就來聊一聊DeepSeek，話不多說，開始。

1、DeepSeek到底是什么？

簡單來說，DeepSeek它是一款AI大模型，類似于ChatGPT、豆包、Kimi這樣的AI工具。網頁版、APP端都能使用，
但真正讓它火爆出圈的，是它的“深度思考”模式（R1）。

它不僅能給出答案，而且還能像學霸解題一樣，有推導、分析、檢查過程。相比普通AI模型只是機械地復述信息，它更像一個真正會思考的智能助手。

2、關于DeepSeek公司介紹

DeepSeek（深度求索），是一家在2023年7月17日成立的公司深度求索所開發的大模型名稱。公司坐落于杭州，是幻方量化旗下的子公司，全稱是杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司。

DeepSeek開發團隊是由一群年輕且富有才華的高校畢業生組成，團隊創始人梁文鋒，是量化投資領域的資深專家，擁有豐富的量化投資經驗和AI技術背景。其它主要成員大多數來自清華大學、北京大學和浙江大學等國內頂尖高校。

3、為什么DeepSeek這么火爆？

DeepSeek火爆出圈的最大原因是，它以極低的成本，做出了能比肩海外巨頭的AI大模型。

DeepSeek 成立時間雖才一年多，但已經在中美APP store登上免費應用榜首，且應用成果和行業影響顯著：

• 2024年5月，發布DeepSeek-V2，正式打響中國大模型價格戰，當時新發布的 DeepSeek-V2 的API價格只有 GPT-4o 的 2.7%，隨后一周時間，國產廠商全部跟進紛紛降價。

• 2024年12月，DeepSeek推出的DeepSeek-V3，在全球AI領域掀起了巨大的波瀾，它以極低的訓練成本，據說訓練成本不到600W美元，實現了與GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等頂尖模型相媲美的性能，震驚了業界。自此，東方的神秘力量徹底坐實。

• 時隔不到一個月，2025年1月，DeepSeek又一次震動全球AI圈。和上次不同的是，今年1月份推出的新模型DeepSeek-R1不僅成本低，更是在技術上有了大幅提升。這款新模型延續了其高性價比的優勢，僅用十分之一的成本就達到了GPT-o1級別的表現，API定價僅是國內外其他頭部AI廠商幾十分之一。DeepSeek R1出現如同一匹黑馬，以驚人的姿態闖入AI圈。它不僅讓英偉達市值一夜蒸發超1萬億美金，更是讓各路AI大佬瞬間破防。

而且，更重要的是，DeepSeek還是一個開源模型。你沒看錯，DeepSeek-V3、DeepSeek-R1模型全部開源，這種開源策略不僅促進了技術生態的發展，還會降低了企業的使用成本，促進AI大模型的普及率。與此同時，開源還意味著：

• 其他國內外大廠迅速跟進，做出自己的類DeepSeek模型。
• 軟件公司或個人開發者可對DeepSeek進行二次開發，做出自己的DIY版本的DeepSeek。目前已經有很多大廠已經接入了DeepSeek。
• 不以商業化為第一要義，很多時候能輕裝上陣。

在硅谷，類似DeepSeek這樣的AI創新并不少有，只是這次是一家中國公司做出了這個動作，相比傳統的"美國創新、中國應用" 的模式顯得格外的讓人興奮。

簡單小結一下，OpenAI的GPT-4o模型雖強大，但光訓練成本可能就已經達到上億美元。而DeepSeek僅用了幾百萬美金，做出了性能接近的模型。再加上它對中文理解極佳，回答更自然，不像其他AI過于“模板化”，這也是它受歡迎的原因之一。

我也讓DeepSeek列個GPT-4o和o1的對比表格，大家應該也能一目了然。

而R1，可以直接類比o1，兩者在跑分上，幾乎相同。

所以，很多業內人士甚至喊出了“DeepSeek接班OpenAI”的口號。

4、DeepSeek開源地址

DeepSeek 相關模型已經開源，以下是不同模型的開源地址：

1、DeepSeek Coder，它是代碼大模型，倉庫地址為：

https://github.com/DeepSeek-AI/DeepSeek-Coder

在這個倉庫中，你可以找到模型的詳細介紹、使用文檔、代碼示例，還能下載對應的模型權重來開展開發工作。

2、DeepSeek LLM, 它是通用大語言模型，倉庫地址為:

https://github.com/DeepSeek-AI/DeepSeek-LLM

這里有關于該模型的架構、訓練方法等方面的介紹，同時也提供了模型使用的指引。

3、DeepSeek-R1,倉庫地址：

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

論文鏈接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

5、DeepSeek能用來做什么？

DeepSeek 具有多種強大功能，主要體現在以下幾個方面：

1、高效信息處理與學習

• 知識問答：能快速解答科學、技術、文化等跨領域問題，為用戶提供即時準確的信息。
• 學術研究：可輔助進行文獻綜述、術語解釋、數據解讀等工作，幫助研究者提升效率。
• 語言學習：能夠提供語法糾正、翻譯練習以及多語言對話訓練，助力用戶提升語言能力。

2、專業領域輔助

• 編程開發：可以進行代碼生成、提供調試建議和算法優化，降低開發者的學習成本，提高開發效率。
• 數據分析：能指導數據清洗、統計方法選擇以及提供可視化建議，讓非技術用戶也能快速上手數據分析。
• 商業決策：能夠生成市場分析框架、競品對比模板等，輔助企業進行初步調研，為商業決策提供支持。

3、創意與內容生產

• 文案創作：可以輸出廣告語、社交媒體內容、劇本大綱等結構化創意內容，為內容創作者提供靈感和幫助。
• 設計靈感：能夠提供用戶畫像分析、產品命名建議、藝術風格參考等，激發設計師的創意。

4、日常效率工具

• 日程管理：可以拆分復雜任務、生成待辦清單，并提供時間管理建議，幫助用戶更好地規劃和管理時間。
• 個性化助手：能為用戶定制旅行攻略、健身計劃、飲食方案等，滿足用戶的個性化需求。

對于大多數人來說，最為常用的有幾類AI使用場景：

• 文案創作（適合自媒體、營銷人員）：輸入“幫我寫一篇介紹如何在小紅書做副業的文章”，AI會自動生成高質量的文案，你只需適當調整即可發布。
• 論文輔助（適合學生、研究人員）：輸入論文大綱，讓AI幫你擴寫內容或潤色語言。
• 代碼生成與優化（適合程序員）：輸入“用Python寫一個爬蟲，爬取某個網站的文章標題”，AI會提供完整代碼。
• PPT大綱生成（適合職場人士）：輸入“幫我整理一份關于AI未來發展的PPT大綱”，AI會生成清晰的結構。

當然，借助AI生產我們所需要的內容時，往往通過多個AI工具組合效果會更佳，比如用DeepSeek寫文案，再用AI配圖工具（如Midjourney、即夢）制作配圖。用DeepSeek自動寫代碼，再用ChatGPT優化代碼邏輯等。

6、零基礎小白如何入門？

這部分照顧一下新手，老司機可跳過。目前 DeepSeek 有 2 個地方可使用，一個是網頁端，一個就是 APP。

1、網頁端沒什么好說的，訪問官網鏈接：https://chat.deepseek.com或訪問https://ai.com
直接就可以登錄，可以使用手機號或者微信登錄。

2、移動端，可以直接在各大應用商店搜索"DeepSeek"，或者在網頁端直接掃碼下載：

操作基本也和網頁端差不多，同樣的簡單純粹。

溫馨提示：請關閉你的一切代理，另外注冊的話要用國內手機號，別問為什么，前人經驗。

在上述對話框中不做操作用的就是默認的 DeepSeek-V3 模型，點擊「深度思考」才會切換到 DeepSeek-R1 模型。

3、那 DeepSeek-V3 和DeepSeek-R1 這兩使用起來啥區別呢？

V3 和平時大家使用的ChatGPT、豆包、kimi 類似，能快速處理任務，屬于指令型模型，而R1 則是一種推理模型，AI 自己會深度思考來解決復雜的任務。

這也是DeepSeek R1最有價值以及能在眾多AI模型中脫穎而出的原因之一，因為它不只是給出答案，而是能像學霸解題一樣，有推導、分析、檢查，有完整的思考過程。且這個思考過程是不帶任何個人主觀，非常客觀的思考推理過程，這個思考過程能更好的引導我們向正確的方向去思考。

4、相信你也看到了旁邊還有個「聯網搜索」按鈕，點了他，DeepSeek 就能幫你搜索互聯網上資料，類似百度搜索這種。

因為 DeepSeek 默認情況下使用的是幾個月前的訓練數據，所以如果我們想要參考最新的消息，就得開啟聯網搜索，以便聯網獲取實時信息。

7、那么，到底什么是指令型AI or 推理型AI？

1、指令型AI

指令型AI模型是一種基于預設規則和指令的AI模型，它按照給定的指令執行特定的任務。特點是高度結構化、任務明確、依賴預設規則。并按照指令輸出相應的結果。

代表 AI 工具：ChatGPT、文心一言、通義千問、豆包、Kimi等。需要說明的是幾乎目前像 GPT 等主流大模型都屬于指令型大模型。

指令型AI在對話時，需要給出清晰、具體的指令，且提供結構化的數據或信息，便于模型處理。
使用指令型AI工具時，無論是生成文本、圖片還是視頻，如果你想得到相對準確的答案，核心是你的指令提示詞一定要準確。

指令型AI提問技巧，也可以說是AI的提問萬能公式，通常需遵循四步：

• 角色扮演：就是我們要給AI一個身份，他是站在什么角色，什么身份去回答我們。
• 任務：你需要讓AI幫你做什么？翻譯、分類、回答還是總結，要明確、具體，不要給模糊的指令。
• 完成步驟：你需要讓AI先干嘛，后干嘛，最后干嘛。
• 輸出格式：把要AI呈現給你的形式要具體準確的描述出來。是生成文字、圖片、視頻、表格、思維導圖、還是代碼。

指令型模型需要你事無巨細的交代流程，他才能明白怎么做，也就誕生了很多prompt 模板，甚至產生了很多的提示詞工程師。

毫無夸張地說，AI 提示詞在推理型模型沒出前，是學習 AI 必須掌握的技能。

2、推理型AI

推理模型是一種基于數據分析和邏輯推理的AI模型，它能夠從數據中提取知識，進行自主學習、推理和決策。它側重于從已知信息中挖掘潛在的規律和關系。

代表AI工具：DeepSeek。

使用 DeepSeek 這類推理模型的AI工具，非常簡單，它拋棄之前繁瑣的提問模板，直接描述清楚你的問題即可。

例如：

可以看到 DeepSeek 加了很多內心戲，畫面感更強，也能體現很多思考推理的細節。

3、小結一下：

指令型大模型和推理型大模型，這就像兩個員工：

• 一個是需要你事無巨細地安排工作任務、每個步驟都不能落下。（指令型AI）
• 一個很機靈，只要你說明要求、目的，他就能自己思考怎么做。（推理型AI）

8、如何正確使用DeepSeek？

很多人初次體驗DeepSeek，發現它有時候答非所問，或者說話太高大上，不夠接地氣。其實，這只是你的用法不對。這就像看著一群人拿著東風導彈去炸魚，還嫌水花不夠大一樣一樣的。

1、DeepSeek提問技巧

當使用推理型模型DeepSeek R1，你只需要直接提需求，但如果你在此基礎上稍加優化，就更加完美了，讓回答更加接近你的提問。

如果真的需要有一個萬能Prompt模板，送你一個萬能的提問公式：背景+需求（你的目標）+約束條件（可選），背景信息給的越多越能讓DeepSeek R1理解你的需求幫助你更好的完成任務。

比如： 我是編程小白（交代背景），怎樣快速的提高我的Java編程能力（提出需求），不考慮英語水平（約束條件）

更加通俗一點，推理型AI提示詞公式，可拆分為四個關鍵要素：

• 我想要做什么？
• 做這個干嘛用？
• 要做到什么效果（具體要求）？
• 但我擔心什么？（具體顧慮，可選）

比如： 我要做一個小紅書的創業筆記，要給想做副業的人用，希望能讓他們快速的理解小紅書應該如何賺錢，但我擔心這些創業小白并不能理解商業的很多專業名詞和概念。

總之，在使用DeepSeek時，不需要你寫"專業提示詞"，直接用自然語言清晰地表達出真實場景和具體需求就行了。

2、讓 DeepSeek 說人話

在使用DeepSeek，還有一個好用的技巧，就是讓它“說人話” 。如果AI的回答太過于專業，或者晦澀難懂，因為所有的AI回答，在你沒有經過專業知識學習之前，它的回答通常都會有一些抽象和官方，有時候還是不方便普遍人理解，這個時候，你直接跟deepseek補充回復：“說人話”，你會發現它的表達瞬間變得直白易懂。

例如，你向DeepSeek輸入："什么是TCP三次握手"

上述回答的答案，如果是非技術專業的人員，幾乎看不懂，不過沒關系，你只需要繼續補充：“說人話”

是不是，它的回答瞬間變得通俗易懂了，基本上是個人都能看的懂了。

3、對標模仿"牛人"

在向DeepSeek提問時，你還可以讓DeepSeek模仿名人風格，因為它對中文的掌握能力極強，能模仿名人的寫作風格。如果你想寫一篇特別有味道的文章，不妨讓它模仿某位名人的筆觸。

這也是我很喜歡用的一個小技巧，比如我們在寫文章或者做視頻的時候都喜歡找對標對吧。

比如你想模仿對標賬號的文風，你完全可以這樣提問：幫我模仿XXX的語氣，幫我分析下2025年經濟環境。

9、如何查看DeepSeek服務器狀態

相信最近使用 DeepSeek 都遇到過「服務器繁忙，請稍后再試」的提示（特別是晚上），使用的人太多加上遭到一堆人攻擊導致的。

這個時候，你可以到：https://status.deepseek.com 這個地址查看 deepseek 的服務狀態。

一般來說，當服務狀態為紅色時，表明服務壓力大，就會較頻繁出現異常提示了。

當然你也可以訂閱異常狀態，有異常就會發送到你的郵箱了。

上面只能查看DeepSeek服務狀態，但無法從根本上解決，下一篇我們會分享，如何從根本上解決DeepSeek使用過程卡頓的問題，屏幕前的你可以留言，還想了解學習DeepSeek哪方面的內容呢？

10、最后

DeepSeek快速在全球爆火，它到底是資本炒作，還是國產AI崛起的里程碑？目前沒人能給出準確答案。
但至少，它讓我們看到國產AI的潛力，也讓更多人開始關注、學習、使用AI。
或許，再過幾年，AI助手會像智能手機一樣普及。
而DeepSeek，可能正是推動這場變革的重要力量之一，因為它正在重新定義AI的未來。

好了，今天就先聊到這吧，下篇見！

計劃近期會抽空創建一個AI知識星球和交流社群，對AI感興趣的讀者，可以先加入占坑。