DeepSeek结合实际生产行业场景应用与实践，擅长的任务类型受到市场热捧

一、Deepseek受到市场热捧

日活数据:上线仅20天，日活用户数量突破2000万大关，日活增长速度超过ChatGPT。

下载数据:自1月26日首次登上苹果AppStore全球下载排行榜榜首以来，在140个国家的苹果App Store下载排行榜中始终保持第一的位置;发布前18天内的下载量达到1600万次，几乎是同期ChatGPT下载量的两倍:印度市场贡献了所有平台下载量的15.6%。

云厂商接入:微软Azure、英伟达、阿里云、华为云、腾讯云、百度云等众多云厂商纷纷宣布上线R1，还推出零代码”，“超低价”等优惠活动。

二、DeepSeek-R1:强化学习驱动的全能推理引擎

> DeepSeek-R1是由幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)研发的先进推理模型，特别擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。

该模型采用大规模强化学习技术进行后训练，在仅有少量标注数据的情况下显著提升了模型性能，并且通过智能训练场动态生成题目和实时验证解题过程来进-步增强推理能力。

2025年1月20日，DeepSeek-R1正式发布，并同步开源其模型权重，采用MIT许可协议，极大地降低了AI应用的门槛并促进了开源社区的发展。

DeepSeek-R1实现了高性能与低成本的良好平衡，API服务定价极具竞争力。

技术特点:利用大规模强化学习技术，仅需少量标注数据即可提升性能:构建智能训练场以动态调整和优化模型推理能力。

开源许可:完全开源，采用MIT许可协议，允许自由使用、修改、分发和商业化。

三、使用DeepSeek的多条路径

API接口

适用场景:集成DeepSeek模型到第三方应用(如聊天机器人、数据分析工具等)。

支持模型:DeepSeek-R1、DeepSeek-Math等系列模型

开源模型使用

部分模型(如DeepSeek-MoE)已在GitHub开源，支持本地部署。访问GitHub仓库获取模型权重及推理代码。

百度云:https://cloud.baidu.com/

硅基流动:https://www.siliconflow.com/

官网页面或手机APP

直接访问对话页面与预训练模型交互，支持多轮对话、代码生成等。

本地化部署

DeepSeek-R1系列(1.5B-671B)、DeepSeek-V3(参数量为 671B)、DeepSeek-Janus 系列(视觉相关多模态模型)DeepSeek-Coder和 DeepSeek-Coder-V2、DeepSeek-VL(视觉-语言模型)

四、DeepSeek擅长的任务类型

1.实时动态决策

亚毫秒级响应动态奖励函数

2.容错机制

多模态因果推理

3.跨模态对齐反事实推理

不确定性量化

3.复杂系统优化

超大规模组合优化多目标权衡

实时重规划

4.知识密集创造

海量知识索引

跨学科概念联结

可解释性生成

五、Deepseek潜能领域

1.代码开发与调试

编写、调试和优化复杂的软件代码，通过分析程序运行日志和错误信息，自动定位问题根源，提出有效的解决方案。

2.多源信息整合与跟踪

从多个来源(如新闻、社交媒体、市场报告等)收集信息，并整合为可操作的洞察;能够持续跟踪关键指标的变化，及时发现潜在风险并发出预警。

3.算法设计与优化

对于需要复杂算法设计和优化的项目，DeepSeek-R1可以提供有力支持，帮助研究人员快速探索不同的算法实现，并进行性能评估。

4.模拟与预测

对未来市场趋势、产品表现或系统行为进行模拟和预测，构建多种未来情景，评估不同策略的效果。

5.数据分析与建模

在处理大规模数据集时DeepSeek-R1能够高效地进行数据分析，识别模式并建立预测模型，适用于科学研究中的数据驱动发现。

6.对话与互动

通过较好的逻辑推理、情感分析及上下文理解能力，在对话互动中提供高度个性化和一致性的用户体验。

六、提示词工程:精准指引 效能增益

1.设定明确的目标与上下文

说明任务的具体目标(如获取信息、牛成文本、分析数据等)提供背景信息，以减少模型的猜沉给出期望的输针对不同的场景，出类型(如表格、列表、总结等

2.动态反馈与迭代优化

在收到回答后，指出模型的误差或不足，并要求修正让模型根据前一轮的输出进行自我改进请求模型总结多轮对话中的关键点，确保连贯性和准确性snnnnsnsnsan

3.激活角色与思维模式

设定模型为某种特定的身份，如技术专家、教师或HR指导模型使用某种特定的写作风格(如正式、非正式、技术性等让模型模拟某种特定的思维模式如批判性思维、创造性思维等

4.提供参考材料与外部资源

向模型提供外部参考文献或文本.并要求根据这些材料生成答案要求模型在作答时引用或链接到具体的来源集成外部工具(如代码执行)来完成复杂的计算或查找任务

5.逐步拆解复杂任务

将复杂问题分解为多个独立的步猥在每一步操作结束后，请求模型总结或验证中间结果合并多个子任务的输出，形成完整的解决方案或总结

6.引导深入推理与思考

让模型分步骤推导出答案，要求'思维链”推理要求模型在作答前进行简要的自我反思或验证要求模型解释每一步的思路，而不仅仅是给出最终答案N

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