深度求索公司打造的这款AI应用，依托前沿的自然语言处理技术，能精准理解、分析文本并生成优质内容，适配各类使用场景。它不仅提供精准的问答服务，还支持多种格式文件的上传，可从中提取文字信息，对文件内容进行总结、分析或生成相关报告；同时具备强大的数据分析能力，能帮助用户从海量文本数据中提炼关键信息，并生成可视化报告。
DeepSeek Chat
支持自然语言处理、问答系统、智能对话、智能推荐、智能写作、智能客服等各类任务。可以理解并满足用户的各类问题与需求，涵盖闲聊、知识查询、任务处理等场景。具备多语言支持能力，能依据用户的语气和情绪适配对话风格。同时提供文件上传功能，可扫描识别图片或文件中的文字信息。
DeepSeek Coder
专注于编程代码的生成、调试与优化工作。在编程能力方面有显著增强，可针对编程瓶颈问题给出多种解决方案。能够支持代码优化和重构任务，助力提升代码的可读性与可维护性。此外，模型训练成本较低，还具备大规模数据处理的能力。
DeepSeek V3
这款模型的总参数量达671亿，其中激活参数为37亿；它在14.8万亿高质量token的数据集上完成了预训练，性能达到开源领域的最先进水平，不仅超越了Llama 3.1 405B，还优于GPT-4o等顶尖模型，尤其在数学能力上表现亮眼。其训练成本仅约558万美元，较传统大模型显著降低，且实现了完全开源，训练细节也对外公开。
DeepSeek V2
该模型的总参数量达到236亿规模，其中实际参与计算的激活参数为21亿。它能够处理长达128K的上下文内容，同时具备显存占用少的特点，使得每个token的处理成本显著下降。
DeepSeek R1
该技术方案提供模型蒸馏能力，通过蒸馏得到的1.5B、7B、8B、14B等规模的轻量化模型，具备本地部署的优势，特别契合资源条件有限的中小企业与开发者的使用需求。同时，该方案采用强化学习（RL）作为核心驱动机制，在数学运算和代码推理领域进行了针对性优化，支持思维链（CoT）的长链推理模式，能够有效应对各类复杂逻辑类任务场景。
与人工智能互动的核心在于“交流”。人工智能如同一位被蒙上双眼的智者，它知识渊博，却无法直接感知世界。唯有通过我们的描述，它才能洞悉现实世界的模样。
这就好比你在向一个从未见过大海的人描绘海浪的声响。要是你说“哗啦哗啦”，对方或许会误以为是下雨的声音；但如果你说“仿佛无数巨大的丝绸在半空颤动”，传递出的画面感就截然不同了。同理，与AI沟通也需要这样的“描述能力”。
和AI交流时，提示词就是你的“沟通本领”。这就好比掌握一门新语言，这类能力得靠反复练习才能精进。哪怕是Deepseek这般厉害的AI，要是我们说不清自己的需求，它给出的回应也只能是含糊不明的。
还有一点尤其关键，那就是AI的“幻觉”问题。这就好比一位学识渊博，却偶尔会下意识“脑补”的朋友。它或许会信誓旦旦地捏造不存在的数据，还可能将不相关的信息关联起来，甚至生成看似合理、实则错误的内容。因此，我们要成为AI幻觉的“执剑人”，时刻保持警觉。
换个说法，AI是一种强大的工具，然而工具能发挥多大作用，关键在于使用者自身的能力。只有坚持练习并时刻保持审慎，我们才能够切实地挖掘AI的价值，与此同时避开“幻觉”带来的误区。
如何才能让这个智能工具发挥最大价值？我来分享几个实用方法。
一、常规提问模版
过去和ChatGPT这类指令模型交流时，我们往往会用上复杂的提示词模板。不过DeepSeek有所不同，它更像是一位善于思考的伙伴，反倒是简洁明了的表达能带来更好的效果。
有个特别值得分享的实用小方法——“四要素提问框架”，它的核心是把问题拆解成四个关键部分：先说明相关的背景情况，再讲清楚具体要完成的任务，接着明确提出对结果的要求，最后补充其他需要注意的细节。下面给大家举个实际应用的例子：
这个方法的妙处在于：
优化提问方式能帮助智能助手更精准地把握需求，减少理解误差和答非所问的情况。这就好比与一位思维敏捷的伙伴交流，当你把背景和诉求阐述得清晰具体，对方自然能给出更贴合实际的回应。
记住，和DeepSeek交流时无需过多花哨的技巧，简单清晰才是关键。它具备出色的推理能力，只要你把需求表述清楚，它就能准确理解你的意图，进而给出令人满意的回应。
二、解复杂任务
现阶段AI受限于上下文、模型能力等因素，在处理复杂任务时往往会出现“偷工减料”的情况，这时候就需要我们协助AI对任务进行拆解。
接下来，我将以撰写一篇题为“远程办公的未来发展”的文章为例，向大家详细展示如何分步骤引导AI完成一篇高质量的写作任务。
三、连续提问技巧
在与智能工具协作时，不必期待它能直接产出完全契合需求的成果。更合适的心态是将其视为一位知识储备丰富、但实践经验有待积累的新手伙伴——它能提供多元的信息支持，却需要通过你的具体指引和逐步调整，才能打磨出理想的输出结果。
针对某个具体场景的初步策划方案，在首次完成时往往难以完全契合实际需求，这就需要我们通过持续的沟通和针对性的询问，逐步引导方案进行内容上的完善与调整，直至其能够满足我们的各项要求。
以上面咖啡店开业方案为例，DeepSeek 撰写的第一版方案未能充分凸显“大学生”这一目标客群。此时，不必急于否定，不妨尝试通过以下方式延续对话：
这就好比是在指导实习生，明确指出他具体需要改进的地方。DeepSeek 会依据这些新信息，对方案做出调整。
如果修改后的方案还不够完善，可以继续提问：
这个过程好比开展一场头脑风暴，每一次对话都在助力方案愈发完善。核心在于要：
保持耐心，不期待一步到位
给出明确的优化方向
循序渐进，一个方面一个方面地改进
及时总结和归纳，确保方向正确
基于DeepSeek-V3模型打造的强大语言模型，拥有卓越的语言理解与生成能力。
多格式支持：支持多种文件格式的上传和处理。
在处理海量文本信息时，既具备迅速完成任务的能力，又能确保最终产出内容的精准无误。
持续更新：模型会定期更新，以提供更优质的服务。
v1.2.3版本
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