DeepSeek

DeepSeek（深度求索大模型）是由深度求索（DeepSeek Inc.）开发的通用人工智能大模型，涵盖多版本（如DeepSeek-R1（推理型）、DeepSeek-V1（通用型）、轻量级DeepSeek-R1-1.5B等），核心定位是”更懂中文的实用型大模型”，聚焦解决企业降本增效、个人效率提升、科研加速等实际问题，支持本地部署、API 调用等多种使用方式。

优势：
技术架构高效：采用混合专家（MoE）架构，通过多专家并行计算 + 强化学习优化，在复杂推理（如数学推导、逻辑分析）任务上表现突出，且资源占用更合理；
中文适配性强：针对中文语境（口语、专业术语、文化背景）深度优化，相比部分海外模型，对中文提问的理解更精准、回答更自然；
轻量级门槛低：推出DeepSeek-R1-1.5B等小参数量版本，无需 GPU 即可在普通电脑上本地运行，解决了 “大模型依赖高端硬件” 的痛点；
场景落地性好：覆盖科学研究（数据分析 / 理论推导）、工程计算（代码辅助）、企业服务（客服 / 流程自动化）、个人办公（文档总结 / 创意生成）等多场景，实用性强。
不足：
超复杂任务能力有限：在需要 “超长上下文理解” 或 “跨模态超大规模推理” 的任务（如 10 万 + 字文档总结、多模态复杂创作）上，与 GPT-4、Claude 3 等顶尖模型仍有差距；
部分功能需付费：高级 API 接口（如大参数量模型调用）或企业级定制服务需付费，个人用户若需商用功能需承担成本；
开源生态待完善：虽然部分版本开源，但社区工具链（如微调插件、可视化界面）不如 LLaMA、Qwen 等模型丰富。

实用技巧
轻量级部署技巧：个人用户优先选择DeepSeek-R1-1.5B，通过Ollama（本地大模型管理工具）一键部署，命令示例：ollama run deepseek-r1:1.5b，无需配置 GPU；
中文提问技巧：用 “口语化 + 明确需求”的提问方式（如 “帮我总结这篇中文论文的核心结论，用 3 点说明”），比英文式提问（”Summarize this paper”）得到的结果更贴合中文习惯；
企业整合技巧：通过 DeepSeek API 将模型嵌入业务系统（如客服机器人），可设置 “关键词触发”（如用户问 “退货流程” 时，自动调用模型生成标准化回答），降低人工客服压力；
科研辅助技巧：输入实验数据时，用 “结构化描述 + 要求”（如 “这是 10 组化学实验的温度 – 产率数据，帮我拟合曲线并解释趋势”），模型能更精准地输出分析结果。