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DeepSeek使用教程蓝皮书
乐乐
2025-02-17 15:26:14
《DeepSeek使用教程蓝皮书》是一本全面介绍DeepSeek-R1模型的使用指南，涵盖了从入门到进阶的各个方面。该蓝皮书详细阐述了DeepSeek-R1的核心功能、优势、部署方法、应用场景及未来发展前景，旨在帮助用户充分利用DeepSeek-R1的强大能力，推动各行业的智能化升级。
报告来源：
全球数据资产理事会
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在人工智能领域，杭州深度求索科技推出的新一代推理模型 DeepSeek - R1 表现卓越，展现出诸多亮点。
DeepSeek - R1 在核心功能上优势显著。它构建了完备的推理能力体系，运用参数规模分层设计理念，最大版本参数规模高达 6710 亿。强大的参数规模赋予其出色的学习与推理能力，在数学推理和编程能力方面成绩斐然。在 AIME 测试中，数学推理准确率达 79.8%；在 Codeforces 竞赛中，超越 96.3% 的人类选手。同时，它还推出精简版模型，采用知识蒸馏技术，可在日常设备本地化部署，形成完整产品矩阵。
性价比方面，DeepSeek - R1 表现突出。在 MATH - 500 测试中，它与 OpenAI - O1 系列推理性能相当，准确率均达到 97.3%。但在成本控制上更具优势，其 API 服务成本仅为竞品的三分之一，输入 / 输出 tokens 单价分别为 1 元 / 百万和 16 元 / 百万，这为高频调用推理服务的商业场景大幅降低运营成本。
技术架构上，DeepSeek - R1 采用创新的双轨训练机制。借助长思维链微调技术，提升复杂问题拆解能力；运用无监督强化学习技术，突破传统训练范式对大量标注数据的依赖，在有限标注数据下仍能维持卓越推理性能。在 SWE - bench 等工程类测试中，成功超越 O1 系列，且能在推理过程中自我反思与迭代优化。
部署灵活性是 DeepSeek - R1 的又一亮点。它支持 4bit 量化压缩技术，减少模型存储空间与计算资源需求；动态模型切换技术可依据不同场景和需求，灵活切换模型版本。无论是在云端分布式系统，如电商数据爬虫架构中高效处理海量数据；还是在本地设备，像智能座舱交互场景中快速响应用户指令，都能表现出色。
DeepSeek - R1 在开源生态与商业服务协同上也取得良好效果。通过独特开源策略，吸引全球众多开发者参与应用开发。它提供标准化 API 与定制化训练框架，企业用户既能通过标准化 API 快速接入基础服务，又能利用定制化训练框架针对私有数据优化，打造专属 AI 应用。在 LiveBench 测试中，其问题解决率较前代提升 46%，单位解题成本降至传统方案的 1/30。
在使用方式上，DeepSeek - R1 提供网页版和 App 两种选择，网页版可直接访问官网使用，App 可在各大应用商店搜索下载。其提示词输入输出设计简洁高效，用户输入简洁指令，模型就能精准输出结果。信息传递遵循动态平衡原则，用户可通过隐式或显式指令、抽象或具体结果要求，与模型高效交互。掌握提示词使用技巧，如精准识别任务类型、明确结果预期、合理运用编写提示语技巧等，能充分发挥模型功能。
在部署方面，本地部署可根据硬件配置选择合适模型版本，借助 Ollama 工具方便下载运行；若电脑配置不足，还可通过在本地安装特定产品，接入相关 API 体验模型。云端部署则可通过一些平台实现，如 Cherry Studio，按步骤操作即可完成。
DeepSeek - R1 应用场景广泛，已在消费电子、云计算、金融、通信等多个行业实现规模化应用。在消费电子领域，华为、OPPO 等众多主流品牌接入，为用户带来智能交互新体验；在云计算领域，与十大云平台深度对接，推动云服务智能化升级；在金融行业，13 家头部券商完成本地化部署，加速金融智能化转型；在通信基础设施领域，三大运营商全面接入，提升通信智能化水平。
在数据资产管理方面，DeepSeek - R1 也展现出巨大潜力。数据收集阶段，能从多源异构数据中智能精准采集筛选；数据存储阶段，基于深度语义理解实现精准语义标注与智能分类；数据分析阶段，进行深度关联分析与精准预测；数据应用阶段，提供智能决策支持与服务优化升级方案；并且能深度融入数据管理全流程，实现自动化与智能化融合，保障数据质量和安全，确保合规性。
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