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DeepSeek是幻方量化旗下的一家大模型企业，成立于2023年7月份，致力于探索人工智能本质。
主要产品线
最新版本包含两个主要产品线：
- DeepSeek V3：基础模型系列，提供通用 AI 能力。
- DeepSeek R1：专注于推理和编程能力。
DeepSeek相关模型已经开源，以下是不同模型的开源地址：
DeepSeek Coder：代码大模型，仓库地址：https://github.com/DeepSeek-AI/DeepSeek-Coder
DeepSeek LLM：通用大语言模型，仓库地址：https://github.com/DeepSeek-AI/DeepSeek-LLM
DeepSeek-R1，仓库地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1与V3的关系：
DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3的进一步优化，通过强化学习和蒸馏技术提升其推理能力。
DeepSeek满血版与蒸馏版：
| 版本 | 参数规模 | 性能表现 | 适用场景 | 部署成本 | 响应速度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 满血版 | 6710亿参数 | 复杂推理能力强，支持详细思考过程 | 科研、高级数据分析、自然语言生成 | 高 | 较慢 |
| 蒸馏版 | 1.5B~32B | 推理能力适中，无详细思考过程 | 小型企业、实时交互场景 | 中 | 快 |
| 量化版 | 压缩后的小模型 | 推理速度快，精度略有下降 | 移动端、边缘设备 | 低 | 很快 |
基本使用
网页版：
服务状态监控：
一般来说，当服务状态为红色时，会较频繁的出现：服务器繁忙，请稍后再试的提示。
官方提示词库：
官方提供了13个
DeepSeek提示词样例，可以作为参考：
联网搜索：
目前
DeepSeek的预训练数据更新到2024年7月。联网搜索使
DeepSeek不仅能依赖它自己的知识库，还能根据互联网实时搜索相关内容来回答问题。联网搜索模式基于
RAG(检索增强生成)。
学习资料
论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
清华大学《DeepSeek：从入门到精通》：
https://url81.ctfile.com/f/57345181-1460410030-b87ec0?p=3899
访问密码：3899
清华大学：DeepSeek与AI幻觉：
https://url81.ctfile.com/f/57345181-1494284845-5f75e2?p=3899
访问密码：3899
清华大学：DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单：
https://url81.ctfile.com/f/57345181-1494285146-a0ce6b?p=3899
访问密码：3899
清华大学：普通人如何抓住DeepSeek红利：
https://url81.ctfile.com/f/57345181-1494285374-29756d?p=3899
访问密码：3899
清华大学：DeepSeek赋能职场：
https://url81.ctfile.com/f/57345181-1494285536-bd574f?p=3899
访问密码：3899
DeepSeek_R1：
https://url81.ctfile.com/f/57345181-1494285706-9e4e95?p=3899
访问密码：3899
基础技巧
提问加上背景描述：
需要向
DeepSeek R1说清楚：
- 我是谁（如我一个互联网打工人）。
- 我当前的水平（如我是自媒体小白）。
- 我想让
DeepSeek充当的角色（如你是一名自媒体运营专家）等。有时
DeepSeek回答的内容可能不是你想要的，这时可以增加约束条件，来限制、优化它回答的内容。即：背景+需求+约束条件。
如：我家小孩读初一（交待背景），怎样提高他的英语水平（提出需求），不需要考虑口语问题 （约束条件）。
学会说人话：
问到一些专业领域的问题时，
DeepSeek的回答会掺杂很多专业名词来解释问题。只需要在提示词中加上说人话、大白话、通俗易懂等。
告别提示词：
DeepSeek可以完全不用准备提示词，只要简单明了地描述你的需求，DeepSeek就能理解并给出精准的答案。与
DeepSeek的对话，尽量使用简单、直白的语言，越是接地气的表达，DeepSeek就越能发挥其最大潜力。
DeepSeek的理解能力非常强，不需要过多的引导，给它一个清晰的问题，它就能提供精准的答复。
小学生沟通方式：
与
DeepSeek对话时，有时可能觉得AI的回答过于抽象。
- 源于传统AI模型过于注重结构化表达。
DeepSeek可以给它一个提示：比如：我是一名小学生，请用小学生能听懂的话解释什么是大模型。
活用上传附件：
DeepSeek的推理模型，不仅能联网，还支持上传附件。
- 推理+上传附件，可以做更多本地化、私密化的东西。
- 比如你自己的知识库或者内部资料，让其基于自有知识库进行推理和思考。
可以通过开启 联网搜索 实时搜索内容，上传附件来精准分析。
对于不能搜索的地址，先手动下载资料后，再上传给
DeepSeek R1帮助分析。
对标模仿能力：
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。
结合V3和R1：
先跟V3多轮对话，得到要推理的细节和提示词，然后发给R1，让R1再来推理、输出。
这样，就能将
DeepSeek的能力又提升一个等级。
持续追问：
运用持续追问的技巧，能够帮你快速搞清楚一个复杂问题，大致步骤如下：
- 提出一个概括性的问题。
- 基于回答内容进行深入追问。
- 继续挖掘具体细节。
- 让
DeepSeek把对话整理成详细的清单格式。