今天就来聊一聊DeepSeek，话不多说，开始。
简单来说，DeepSeek它是一款AI大模型，类似于ChatGPT、豆包、Kimi这样的AI工具。网页版、APP端都能使用，但真正让它火爆出圈的，是它的“深度思考”模式（R1）。
它不仅能给出答案，而且还能像学霸解题一样，有推导、分析、检查过程。相比普通AI模型只是机械地复述信息，它更像一个真正会思考的智能助手。
DeepSeek开发团队是由一群年轻且富有才华的高校毕业生组成，团队创始人梁文锋，是量化投资领域的资深专家，拥有丰富的量化投资经验和AI技术背景。其它主要成员大多数来自清华大学、北京大学和浙江大学等国内顶尖高校。
DeepSeek火爆出圈的最大原因是，它以极低的成本，做出了能比肩海外巨头的AI大模型。
2024年5月，发布DeepSeek-V2，正式打响中国大模型价格战，当时新发布的 DeepSeek-V2 的API价格只有 GPT-4o 的 2.7%，随后一周时间，国产厂商全部跟进纷纷降价。
2024年12月，DeepSeek推出的DeepSeek-V3，在全球AI领域掀起了巨大的波澜，它以极低的训练成本，据说训练成本不到600W美元，实现了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等顶尖模型相媲美的性能，震惊了业界。自此，东方的神秘力量彻底坐实。
时隔不到一个月，2025年1月，DeepSeek又一次震动全球AI圈。和上次不同的是，今年1月份推出的新模型DeepSeek-R1不仅成本低，更是在技术上有了大幅提升。这款新模型延续了其高性价比的优势，仅用十分之一的成本就达到了GPT-o1级别的表现，API定价仅是国内外其他头部AI厂商几十分之一。DeepSeek R1出现如同一匹黑马，以惊人的姿态闯入AI圈。它不仅让英伟达市值一夜蒸发超1万亿美金，更是让各路AI大佬瞬间破防。
而且，更重要的是，DeepSeek还是一个开源模型。你没看错，DeepSeek-V3、DeepSeek-R1模型全部开源，这种开源策略不仅促进了技术生态的发展，还会降低了企业的使用成本，促进AI大模型的普及率。与此同时，开源还意味着：
在硅谷，类似DeepSeek这样的AI创新并不少有，只是这次是一家中国公司做出了这个动作，相比传统的"美国创新、中国应用" 的模式显得格外的让人兴奋。
简单小结一下，OpenAI的GPT-4o模型虽强大，但光训练成本可能就已经达到上亿美元。而DeepSeek仅用了几百万美金，做出了性能接近的模型。再加上它对中文理解极佳，回答更自然，不像其他AI过于“模板化”，这也是它受欢迎的原因之一。
我也让DeepSeek列个GPT-4o和o1的对比表格，大家应该也能一目了然。
而R1，可以直接类比o1，两者在跑分上，几乎相同。
所以，很多业内人士甚至喊出了“DeepSeek接班OpenAI”的口号。
1、DeepSeek Coder，它是代码大模型，仓库地址为：
在这个仓库中，你可以找到模型的详细介绍、使用文档、代码示例，还能下载对应的模型权重来开展开发工作。
2、DeepSeek LLM, 它是通用大语言模型，仓库地址为:
这里有关于该模型的架构、训练方法等方面的介绍，同时也提供了模型使用的指引。
3、DeepSeek-R1,仓库地址：
DeepSeek 具有多种强大功能，主要体现在以下几个方面：
1、高效信息处理与学习
2、专业领域辅助
3、创意与内容生产
4、日常效率工具
对于大多数人来说，最为常用的有几类AI使用场景：
当然，借助AI生产我们所需要的内容时，往往通过多个AI工具组合效果会更佳，比如用DeepSeek写文案，再用AI配图工具（如Midjourney、即梦）制作配图。用DeepSeek自动写代码，再用ChatGPT优化代码逻辑等。
这部分照顾一下新手，老司机可跳过。目前 DeepSeek 有 2 个地方可使用，一个是网页端，一个就是 APP。
2、移动端，可以直接在各大应用商店搜索"DeepSeek"，或者在网页端直接扫码下载：
操作基本也和网页端差不多，同样的简单纯粹。
温馨提示：请关闭你的一切代理，另外注册的话要用国内手机号，别问为什么，前人经验。
在上述对话框中不做操作用的就是默认的 DeepSeek-V3 模型，点击「深度思考」才会切换到 DeepSeek-R1 模型。
3、那 DeepSeek-V3 和DeepSeek-R1 这两使用起来啥区别呢？
V3 和平时大家使用的ChatGPT、豆包、kimi 类似，能快速处理任务，属于指令型模型，而R1 则是一种推理模型，AI 自己会深度思考来解决复杂的任务。
这也是DeepSeek R1最有价值以及能在众多AI模型中脱颖而出的原因之一，因为它不只是给出答案，而是能像学霸解题一样，有推导、分析、检查，有完整的思考过程。且这个思考过程是不带任何个人主观，非常客观的思考推理过程，这个思考过程能更好的引导我们向正确的方向去思考。
4、相信你也看到了旁边还有个「联网搜索」按钮，点了他，DeepSeek 就能帮你搜索互联网上资料，类似百度搜索这种。
因为 DeepSeek 默认情况下使用的是几个月前的训练数据，所以如果我们想要参考最新的消息，就得开启联网搜索，以便联网获取实时信息。
指令型AI模型是一种基于预设规则和指令的AI模型，它按照给定的指令执行特定的任务。特点是高度结构化、任务明确、依赖预设规则。并按照指令输出相应的结果。
代表 AI 工具：ChatGPT、文心一言、通义千问、豆包、Kimi等。需要说明的是几乎目前像 GPT 等主流大模型都属于指令型大模型。
指令型AI在对话时，需要给出清晰、具体的指令，且提供结构化的数据或信息，便于模型处理。使用指令型AI工具时，无论是生成文本、图片还是视频，如果你想得到相对准确的答案，核心是你的指令提示词一定要准确。
指令型AI提问技巧，也可以说是AI的提问万能公式，通常需遵循四步：
指令型模型需要你事无巨细的交代流程，他才能明白怎么做，也就诞生了很多prompt 模板，甚至产生了很多的提示词工程师。
毫无夸张地说，AI 提示词在推理型模型没出前，是学习 AI 必须掌握的技能。
推理模型是一种基于数据分析和逻辑推理的AI模型，它能够从数据中提取知识，进行自主学习、推理和决策。它侧重于从已知信息中挖掘潜在的规律和关系。
代表AI工具：DeepSeek。
使用 DeepSeek 这类推理模型的AI工具，非常简单，它抛弃之前繁琐的提问模板，直接描述清楚你的问题即可。
可以看到 DeepSeek 加了很多内心戏，画面感更强，也能体现很多思考推理的细节。
指令型大模型和推理型大模型，这就像两个员工：
很多人初次体验DeepSeek，发现它有时候答非所问，或者说话太高大上，不够接地气。其实，这只是你的用法不对。这就像看着一群人拿着东风导弹去炸鱼，还嫌水花不够大一样一样的。
当使用推理型模型DeepSeek R1，你只需要直接提需求，但如果你在此基础上稍加优化，就更加完美了，让回答更加接近你的提问。
如果真的需要有一个万能Prompt模板，送你一个万能的提问公式：背景+需求（你的目标）+约束条件（可选），背景信息给的越多越能让DeepSeek R1理解你的需求帮助你更好的完成任务。
比如： 我是编程小白（交代背景），怎样快速的提高我的Java编程能力（提出需求），不考虑英语水平（约束条件）
更加通俗一点，推理型AI提示词公式，可拆分为四个关键要素：
比如： 我要做一个小红书的创业笔记，要给想做副业的人用，希望能让他们快速的理解小红书应该如何赚钱，但我担心这些创业小白并不能理解商业的很多专业名词和概念。
总之，在使用DeepSeek时，不需要你写"专业提示词"，直接用自然语言清晰地表达出真实场景和具体需求就行了。
在使用DeepSeek，还有一个好用的技巧，就是让它“说人话” 。如果AI的回答太过于专业，或者晦涩难懂，因为所有的AI回答，在你没有经过专业知识学习之前，它的回答通常都会有一些抽象和官方，有时候还是不方便普遍人理解，这个时候，你直接跟deepseek补充回复：“说人话”，你会发现它的表达瞬间变得直白易懂。
上述回答的答案，如果是非技术专业的人员，几乎看不懂，不过没关系，你只需要继续补充：“说人话”
是不是，它的回答瞬间变得通俗易懂了，基本上是个人都能看的懂了。
在向DeepSeek提问时，你还可以让DeepSeek模仿名人风格，因为它对中文的掌握能力极强，能模仿名人的写作风格。如果你想写一篇特别有味道的文章，不妨让它模仿某位名人的笔触。
比如你想模仿对标账号的文风，你完全可以这样提问：帮我模仿XXX的语气，帮我分析下2025年经济环境。
相信最近使用 DeepSeek 都遇到过「服务器繁忙，请稍后再试」的提示（特别是晚上），使用的人太多加上遭到一堆人攻击导致的。
一般来说，当服务状态为红色时，表明服务压力大，就会较频繁出现异常提示了。
上面只能查看DeepSeek服务状态，但无法从根本上解决，下一篇我们会分享，如何从根本上解决DeepSeek使用过程卡顿的问题，屏幕前的你可以留言，还想了解学习DeepSeek哪方面的内容呢？
DeepSeek快速在全球爆火，它到底是资本炒作，还是国产AI崛起的里程碑？目前没人能给出准确答案。但至少，它让我们看到国产AI的潜力，也让更多人开始关注、学习、使用AI。或许，再过几年，AI助手会像智能手机一样普及。而DeepSeek，可能正是推动这场变革的重要力量之一，因为它正在重新定义AI的未来。
好了，今天就先聊到这吧，下篇见！
计划近期会抽空创建一个AI知识星球和交流社群，对AI感兴趣的读者，可以先加入占坑。