+ 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT

+ 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT

平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集

国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl-o1正式版。 (Pass@1) 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 分配的合法性和 公正性。 提示语策略差异 1 推理模型 2 通用模型 • 提示语更简洁， 只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑） 。 • 无需逐步指导， 模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤， 反而可 能限制其能力） 。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提

保护隐私与数据安全。数据不外传：本地运行模型可以完全避免数据上 传至云端，确保敏感信息不被第三方访问。 2. 可定制化与优化。支持微调（Fine-tuning）：可以根据特定业务需求对模 型进行微调，以适应特定任务，如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行，适用于无网络环境。可在离线环境下运行：适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性：即使云服务宕机，本地大模型依 然可以正常工作，不受外部因素影响。 在自然语言处理（NLP）领域 发挥着越来越重要的作用，广泛应用于智能问答、文本生成、代码编写、机 器翻译等任务。LLM 是一种基于深度学习的人工智能模型，其核心目标是 通过预测下一个单词来理解和生成自然语言。训练 LLM 需要大量的文本数 据，使其能够掌握复杂的语言模式并应用于不同任务。 接下来，咱们先从较为基础的概念开始。 2.1 LLM 基础概念 模型参数。其中比较重要的比如deepseek-r1:1 加通用，这是因为它们基于大量多样化的数据集进行训练，涵盖了不同领域 和任务的数据。这种广泛的学习使得大模型具备了较强的知识迁移能力和 多任务处理能力，从而展现出“无所不知、无所不晓”的特性。相比之下， 我们基于单一数据集训练的模型通常具有较强的针对性，但其知识范围仅 限于该数据集的领域或问题。因此，这类模型的应用范围较为局限，通常只 能解决特定领域或单一任务的问题。 Scaling Laws 大家可能在很多场合都见到过。它是一个什么法则呢？大

行各种语 言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言 处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处 理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未有的性能，以此为基础，多模态融合的应用使得 LLM 更全面地处理各种 信息，支持更广泛的应用领域。 图源：https://postgresml.org/docs/.gitbook/assets/ml_system 微调（Fine Tuning）是在大模型框架基础上进行的一个 关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是 用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练，以使 其更好地适应特定的任务或应用场景。这一步骤使得通 用的大型模型能够在特定任务上表现出更高的精度和更 好的效果。 大模型框架提供了 LLM 的基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节。两者相结合， 使得 LLM 在广泛的应用场景中都能发挥出色的性能。

邮箱注册，速度快，但感觉比Cerebras弱一些。 …… DeepSeek 三种模式对比 • 基础模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，适用于绝大多数任务，“ ”任务 • 深度思考（R1）：推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码，“ ”任务 • 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 DeepSeek 两种模型对比 操作规范清晰 且对结果有明确要求 操作路径多元、开放， （多路径探索） Responsiveness （响应模式） 被动适配 （按规则执行） 主动创新 （自主决策） Risk （风险特征） 低风险 （稳定可控） 高风险 （不确定性高） （限定于文本生成任务） DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 如何提问？两种模型的提示语差异 • 基础模型（V3）：“过程-结果”清晰（指令） • 深度思 深度思考（R1）：目标清晰，结果可以模糊（推理） RTGO提示语结构 Role（角色） 定义AI的角色： 经验丰富的数据分析师 具备十年销售经验的SaaS系统商务 …… Task（任务） 具体任务描述： 写一份关于XXX活动的小红书宣推文案 写一份关于XX事件的舆论分析报告 （XX活动/事件相关背景信息如下……） Goal（目标） 期望达成什么目标效果： 通过该文案吸引潜在客户，促成消

General Intelligence，人工通用智能）是一种理论上的人工智能， 它可以理解、学习和应用知识跨越各种不同领域，功能上等同于人类智能。 与专用人工智能（AI）不同，AGI 能够执行任何智力任务，具备自我意识和 自适应学习能力。AGI 的研发目标是创造出可以广泛地模拟人类认知能力的智 能系统。 1.3 大模型 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，这类模型通过训练大量的数据来获 得广泛 于编码方式。 上下文窗口大小决定了模型在回答问题或生成文本时可以利用的上下文范 围。窗口越大，模型就能处理越长的上下文，对理解长文本内容非常重要。 较大的窗口允许模型处理更长的文本片段，从而提高在长文本任务中的表 现，如长篇对话、文档生成和分析等。 1.4.2 单位 B 和 T 在 AI 大模型中，常用的两个单位是 B 和 T。 B（十亿，Billion）：在英文里是 Billion 的缩写，表示十亿。对于 Claude 是 Anthropic 公司开发的一系列大型语言模型，它设计用于执行多种涉 及语言、推理、分析和编码的任务。 2.1.3 通义千问 通义千问（Qwen）是阿里云开发的一系列预训练的大型语言模型，用于聊天、 生成内容、提取信息、总结、翻译、编码、解决数学问题等多种任务。这些模型 在多种语言数据上进行预训练，包括中文和英文，覆盖广泛的领域。 2.2 图像 Figure 4: AI

力迫使它改变 这种状态为止。 如果作用在物体上的合力为零，则物体保持匀速直线运动。 即物体的速度保持不变且加速度为 零。 4. 角色扮演（情景续写）：提供一个场景，让模型模拟该场景下的任务对话 USER 假设诸葛亮死后在地府遇到了刘备，请模拟两个人展开一段对话。 5. 结构化输出 ：将内容转化为 Json，来方便后续程序处理 SYSTEM 用户将提供给你一段新闻 号运载火箭 恢复发射。目前，双方并未透露 8 月 28 日助推器着陆失败事故的详细信息。尽管发射已恢复，但原计划进行五天 “ ” 太空活动的 北极星黎明 （Polaris Dawn）任务却被推迟。美国太空探索技术公司为该任务正在积极筹备，等 待美国联邦航空管理局的最终批准后尽快进行发射。 6. 代码生成：让模型生成一段完成特定功能的代码。 USER 请帮我用 HTML 生成一个五子棋游戏，所有代码都保存在一个 有很强的优越感。 USER 美国的饮食还习惯么。 10. 内容分类：对文本内容进行分析，并对齐进行自动归类 SYSTEM #### 定位 - 智能助手名称 ：新闻分类专家 - 主要任务 ：对输入的新闻文本进行自动分类，识别其所属的新闻种类。 #### 能力 - 文本分析 ：能够准确分析新闻文本的内容和结构。 - 分类识别 ：根据分析结果，将新闻文本分类到预定义的种类中。

网 络模型表达和压缩等标准。 8. 软硬件协同标准。规范智能芯片、计算设备等硬件与系 统软件、开发框架等软件之间的适配要求，包括智能芯片与开发 框架的适配要求、人工智能计算任务调度、分布式计算等软硬件 协同任务的交互协议、执行效率和协同性能等标准。 （三）关键技术标准 关键技术标准主要包括机器学习、知识图谱、大模型、自然 语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、人机混合增 和 10 智能体基本功能、应用架构等技术要求，包括智能体强化学习、 多任务分解、推理、提示词工程，智能体数据接口和参数范围， 人机协作、智能体自主操作、多智能体分布式一致性等标准。 10. 群体智能标准。规范群体智能算法的控制、编队、感知、 规划、决策、通信等技术要求和评测方法，包括自主控制、协同 控制、任务规划、路径规划、协同决策、组网通信等标准。 11. 跨媒体智能标准。规范文本、图像、视频、音频等多模