一、Deepseek受到市場熱捧

日活數據:上線僅20天，日活用戶數量突破2000萬大關，日活增長速度超過ChatGPT。

下載數據:自1月26日首次登上蘋果AppStore全球下載排行榜榜首以來，在140個國家的蘋果App Store下載排行榜中始終保持第一的位置;發布前18天內的下載量達到1600萬次，幾乎是同期ChatGPT下載量的兩倍:印度市場貢獻了所有平臺下載量的15.6%。

云廠商接入:微軟Azure、英偉達、阿里云、華為云、騰訊云、百度云等眾多云廠商紛紛宣布上線R1，還推出零代碼”，“超低價”等優惠活動。

二、DeepSeek-R1:強化學習驅動的全能推理引擎

> DeepSeek-R1是由幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)研發的先進推理模型，特別擅長數學、代碼和自然語言推理等復雜任務。

該模型采用大規模強化學習技術進行后訓練，在僅有少量標注數據的情況下顯著提升了模型性能，并且通過智能訓練場動態生成題目和實時驗證解題過程來進-步增強推理能力。

2025年1月20日，DeepSeek-R1正式發布，并同步開源其模型權重，采用MIT許可協議，極大地降低了AI應用的門檻并促進了開源社區的發展。

DeepSeek-R1實現了高性能與低成本的良好平衡，API服務定價極具競爭力。

技術特點:利用大規模強化學習技術，僅需少量標注數據即可提升性能:構建智能訓練場以動態調整和優化模型推理能力。

開源許可:完全開源，采用MIT許可協議，允許自由使用、修改、分發和商業化。

三、使用DeepSeek的多條路徑

API接口

適用場景:集成DeepSeek模型到第三方應用(如聊天機器人、數據分析工具等)。

支持模型:DeepSeek-R1、DeepSeek-Math等系列模型

開源模型使用

部分模型(如DeepSeek-MoE)已在GitHub開源，支持本地部署。訪問GitHub倉庫獲取模型權重及推理代碼。

百度云://cloud.baidu.com/

硅基流動://www.siliconflow.com/

官網頁面或手機APP

直接訪問對話頁面與預訓練模型交互，支持多輪對話、代碼生成等。

本地化部署

DeepSeek-R1系列(1.5B-671B)、DeepSeek-V3(參數量為 671B)、DeepSeek-Janus 系列(視覺相關多模態模型)DeepSeek-Coder和 DeepSeek-Coder-V2、DeepSeek-VL(視覺-語言模型)

四、DeepSeek擅長的任務類型

1.實時動態決策

亞毫秒級響應動態獎勵函數

2.容錯機制

多模態因果推理

3.跨模態對齊反事實推理

不確定性量化

3.復雜系統優化

超大規模組合優化多目標權衡

實時重規劃

4.知識密集創造

海量知識索引

跨學科概念聯結

可解釋性生成

五、Deepseek潛能領域

1.代碼開發與調試

編寫、調試和優化復雜的軟件代碼，通過分析程序運行日志和錯誤信息，自動定位問題根源，提出有效的解決方案。

2.多源信息整合與跟蹤

從多個來源(如新聞、社交媒體、市場報告等)收集信息，并整合為可操作的洞察;能夠持續跟蹤關鍵指標的變化，及時發現潛在風險并發出預警。

3.算法設計與優化

對于需要復雜算法設計和優化的項目，DeepSeek-R1可以提供有力支持，幫助研究人員快速探索不同的算法實現，并進行性能評估。

4.模擬與預測

對未來市場趨勢、產品表現或系統行為進行模擬和預測，構建多種未來情景，評估不同策略的效果。

5.數據分析與建模

在處理大規模數據集時DeepSeek-R1能夠高效地進行數據分析，識別模式并建立預測模型，適用于科學研究中的數據驅動發現。

6.對話與互動

通過較好的邏輯推理、情感分析及上下文理解能力，在對話互動中提供高度個性化和一致性的用戶體驗。

六、提示詞工程:精準指引 效能增益

1.設定明確的目標與上下文

說明任務的具體目標(如獲取信息、牛成文本、分析數據等)提供背景信息，以減少模型的猜沉給出期望的輸針對不同的場景，出類型(如表格、列表、總結等

2.動態反饋與迭代優化

在收到回答后，指出模型的誤差或不足，并要求修正讓模型根據前一輪的輸出進行自我改進請求模型總結多輪對話中的關鍵點，確保連貫性和準確性snnnnsnsnsan

3.激活角色與思維模式

設定模型為某種特定的身份，如技術專家、教師或HR指導模型使用某種特定的寫作風格(如正式、非正式、技術性等讓模型模擬某種特定的思維模式如批判性思維、創造性思維等

4.提供參考材料與外部資源

向模型提供外部參考文獻或文本.并要求根據這些材料生成答案要求模型在作答時引用或鏈接到具體的來源集成外部工具(如代碼執行)來完成復雜的計算或查找任務

5.逐步拆解復雜任務

將復雜問題分解為多個獨立的步猥在每一步操作結束后，請求模型總結或驗證中間結果合并多個子任務的輸出，形成完整的解決方案或總結

6.引導深入推理與思考

讓模型分步驟推導出答案，要求'思維鏈”推理要求模型在作答前進行簡要的自我反思或驗證要求模型解釋每一步的思路，而不僅僅是給出最終答案N

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