deepseek官方下载-deepseek正版免费下载1.5.0 最新版

DeepSeek创始人

梁文锋，男，1985年出生，广东省湛江市吴川市覃巴镇米历岭村人，浙江大学毕业，拥有信息与电子工程学系本科和硕士学位。杭州幻方科技有限公司、DeepSeek创始人。 

2008年起，梁文锋开始带领团队使用机器学习等技术探索全自动量化交易。2015年，幻方量化正式成立。2019年，其资金管理规模突破百亿元；同年，梁文锋在当年的金牛奖颁奖仪式上发表主题演讲《一名程序员眼里中国量化投资的未来》。2020年开始，幻方的AI超级计算机“萤火一号”正式投入运作。2021年，幻方投入十亿建设“萤火二号”。2023年7月，幻方量化宣布成立大模型公司DeepSeek，正式进军通用人工智能领域。2024年5月，DeepSeek发布了DeepSeekV2；同年12月27日，DeepSeek-V3面世。2025年1月20日，DeepSeek正式发布DeepSeek-R1模型；同日，梁文锋参加了中共中央政治局常委、国务院总理李强主持召开专家、企业家和教科文卫体等领域代表座谈会，并在会上发言。 

DeepSeek官网入口

https://chat.deepseek.com

deepseek怎么下载和使用

deepseek在各种型号的手机自带的应用商店都可以下载到，直接搜索即可安装。所以本期就不再做apk分享，各位自行下载即可。后续本公众号还是会继续带来更多有意思的游戏和软件免费分享。

deepseek使用方法也很简单，下载安装后，通过轻松注册就可以直接提问，让deepseek给你解决各种问题，比如我要求deepseek写一幅蛇年春节的春联，deepseek不仅能迅速给出答案，还能对给出的内容做明确且详细的解释，的确是非常强大的一款大模型软件，有兴趣的朋友可以自行下载，摸索更多有趣玩法。

DeepSeek收费吗

不收费，免费开源。

Deepseek背景

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，是一家创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。

在硅谷，DeepSeek很早就被称作“来自东方的神秘力量”，也是网上热议的“杭州六小龙”之一。

借用爆款游戏《黑神话悟空》制作人，游戏科学创始人冯骥的话，让大家轻松了解这款deepseek：

deepseek可能是个国运级别的科技成果！

1、强大。比肩O1的推理能力，暂时没有之一

2、便宜。参数少，训练开销与使用费用小了一个数量级

3、开源。任何人均可自行下载与部署，提供论文详细说明训练步骤与窍门，甚至提供了可以运行在手机上的mini模型。

4、免费。官方目前提供的服务完全免费，任何人随时随地可用

5、联网。暂时唯一支持联网搜索的推理模型（o1还不支持）

6、本土。深度求索是一家很小规模的年轻中国公司，由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成

上面的六条，DeepSeek全部、同时做到了。

实在太6了，6到不真实。

如果这都不值得欢呼，还有什么值得欢呼？

DeepSeekapp怎么搜索内容？

点击中间的输入栏，输入我们想要知道的问题；

输入完毕以后点击发送，稍等片刻；

这个时候我们就可以获取相应的答案了。

deepseek是一款由中国人研发的能免费开源的AI智能机器问答模型，功能和GPT是一样的，目前很火爆，并且由于免费+中文开发研发背景，更加适合中国用户的问答习惯，不管是工作生活还是学习，方方面面的问题都可以用这个AI帮助你进行有效的回答和解惑。

deepseek和chatgpt相比如何

关于类似的大模型，最广为人知的可能是OpenAI开发的ChatGPT。从2024年9月OpenAI发布o1-preview到现在，仅过去不到四个月，市场上媲美甚至超越其性能的推理模型就已遍地开花。

DeepSeek之所以可以从这众多的模型之中异军突起，是因为它不仅率先实现了媲美OpenAI-o1模型的效果，更是将推理模型的成本压缩到了极低。

一、性能与基准测试‌

DeepSeek-V3在多项基准测试中表现出色，尤其在数学代码方面完全碾压GPT-4o，同时在中文能力上也全面领先国外的领先大模型。在mmlu-pro、gpqa-diamond和math500等测试中，DeepSeek-V3的准确率均高于GPT-4。

‌二、训练与使用成本‌

DeepSeek-V3的训练成本仅为557.6万美元，远低于GPT-4超过1亿美元的训练成本。在使用成本上，DeepSeek-V3的API服务定价也远低于GPT-4，使得DeepSeek-V3在成本效益上具有明显优势。‌

‌三、功能与多模态能力‌

GPT-4支持文本、音频和图像的任意组合输入，并生成相应的文本、音频和图像输出，具有强大的多模态能力。而DeepSeek-V3目前主要专注于文本处理，不具备多模态能力。‌

‌四、应用生态与稳定性‌

GPT-4发布时间较早，经过了大量的优化和更新，在各种领域和任务中的应用更加广泛和成熟，相关的工具、插件和应用集成丰富。同时，GPT-4在实际使用中稳定性相对较好。而DeepSeek-V3作为新发布的模型，其生态系统和社区支持相对较弱，且在实际使用中可能会出现一些小概率的错误或不稳定情况。‌

综上所述，DeepSeek和GPT各有优势。如果注重性能、成本效益以及中文处理能力，DeepSeek可能是一个更好的选择。而如果需要多模态能力、广泛的应用生态和更高的稳定性，GPT则更为合适。因此，在选择时应根据具体的使用场景和需求进行权衡。

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如何真正用好DeepSeek？

和AI打交道的核心关键在于“沟通”。AI就像是一个被蒙住眼睛的天才，它懂很多，但无法直接感知这个世界。只有通过我们的描述，它才能理解现实世界的样子。java解压缩软件下载-java超级无损解压缩工具1.0绿色版

这就好比你在给一个从未见过大海的人描述海浪的声音。如果你说“哗啦哗啦”，对方可能理解成下雨的声音；如果你说“像是无数巨大的丝绸在空中抖动”，画面感就完全不一样了。同样的，和AI交流就需要这样的“描述力”。

与AI沟通，提示词就是你的“表达能力”。就像学习一门新语言，这种能力需要不断练习才能提升。即使是像Deepseek这样强大的AI，如果我们说不清楚自己想要什么，它也只能给出模糊不清的答案。

还有一点特别重要，AI的“幻觉”问题。它就像是一个博学但有时会不自觉“脑补”的朋友。它可能会自信满满地编造不存在的数据，还会把不相关的信息联系在一起，又或者生成看似合理但实际错误的内容，所以我们要做AI幻觉的“执剑人”，时刻保持警惕。

换句话说，AI是一个强大的工具，但工具的使用效果取决于使用者的能力。通过不断练习和保持警惕，我们才能真正发挥AI的价值，同时避免掉入“幻觉”的陷阱。

那么，如何用好这个“AI神器”呢？给大家分享几个技巧。

一、常规提问模版

过去和ChatGPT这样的指令模型对话时，我们常常会使用很复杂的提示词模板。但DeepSeek不太一样，它更像一个擅长思考的伙伴，反而是简单清晰的表达方式效果更好。

非常推荐这个简单但超级实用的“四步提问法”：背景+任务+要求+补充。举个例子：

这个方法的妙处在于：

这样提问不仅能让DeepSeek更好地理解你的需求，还能避免它理解偏差或者回答跑题。这就像和一个聪明的朋友交谈，你把情况说清楚了，他自然能给出更有针对性的建议。

记住，和DeepSeek对话，不需要太多花哨的技巧，保持简单清晰才是王道。它的推理能力很强，只要你把需求说明白，它就能理解你的意图，并给出令人惊喜的回答。

二、解复杂任务

现阶段AI由于上下文，模型能力等问题，其实在处理复杂任务的时候时常会出现“偷懒”这种情况，这种时候就需要我们帮AI拆解任务。

接下来用写一篇“远程办公的未来发展”的文章为例，告诉大家怎么一步步指导AI完成高质量写作。

三、连续提问技巧

不要指望AI能一次性完成你想要的内容，在使用AI时要调整好心态，把它当作一个博学但经验尚浅的实习生。它知识面很广，但需要你的引导才能交出令人满意的作业。

比如上面写的咖啡店的开业方案，刚产出的第一版肯定是不符合我们的需求，需要通过继续提问的方式让它优化内容，直到符合我们的要求。

以上面咖啡店开业方案为例，DeepSeek写的第一版方案没有很好地突出“大学生”这个目标客群。这时候，别急着否定，而是可以这样继续对话：

就像是在指导实习生，告诉他具体需要改进的方向。DeepSeek会基于这些新的信息，对方案进行调整。

如果修改后的方案还不够完善，可以继续提问：

这个过程就像是在进行一场头脑风暴，每一轮对话都在帮助方案变得更加完善。关键是要：

1.保持耐心，不期待一步到位

2.给出明确的优化方向

3.循序渐进，一个方面一个方面地改进

4.及时总结和归纳，确保方向正确

DeepSeek怎么读/DeepSeek中文叫什么

深寻

深寻“deepseek”的发音可以拆解为“deep”和“seek”两部分。其中，“deep”的发音类似于中文的“迪普”，而“seek”的发音则类似于中文的“西克”。因此，整体读作“迪普-西克”。

DeepSeek是什么

DeepSeek官方推出的AI助手，免费体验与全球领先AI模型的互动交流。

使用一经开源即在海内外引起震动、总参数超过600B的DeepSeek-V3大模型，多项性能指标对齐海外顶尖模型，用更快的速度、更加全面强大的功能为你答疑解惑，助力高效美好的生活。

deepseek和豆包比如何哪个好

1.DeepSeek属于大语言模型，而豆包属于多模态大模型，因此在算力需求上本身不在同一数量级。

2.deepseekv3算力用的少，主要是通过激活参数少、把精度降低实现的（16位变8位），这是在不断改进基础大模型，而r1是在v3这个基础模型上，又花了大量算力去让他推理能力更强。而豆包属于基于前期大语言模型训练的同时，基于训练其他图片/音频/视频等模型能力，且训练和推理仍在持续。相当于DeepSeek做减法、豆包做加法。

结论：DeepSeek是国产大语言模型之光（重视合作方和生态）；豆包是国产多模态大模型之光（重视算力底座和端侧应用落地）。

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