deepseek如何看待（deep knowledge）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、普通人玩deepseek的具体玩法是什么?
• 2、deepseek真的那么厉害吗
• 3、如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

普通人玩deepseek的具体玩法是什么?

DeepSeek是一个基础模型，普通人使用它主要通过相关应用程序或平台。首先，可以在支持DeepSeek模型的对话类应用中使用。打开应用进入对话界面，像与正常聊天一样提出各种问题，无论是日常知识咨询，如询问历史事件的具体情况、科学原理的解释；还是寻求创意启发，例如让其创作故事、诗歌、文案等。

普通人使用deepseek，主要是利用其强大的搜索功能来获取信息。使用deepseek的第一步，就是打开deepseek的官方网站或者APP。在搜索框中输入你想要查询的内容，比如“如何烹饪红烧肉”，然后点击搜索按钮。接着，deepseek会为你呈现出与搜索内容相关的各种结果，包括网页链接、图片、视频等。

在应用探索方面，随着DeepSeek模型在文本、图像等多领域展现能力，普通人可关注新兴内容创作。比如利用基于DeepSeek开发的文本创作工具，进行高质量文案写作，为自媒体、广告等行业提供内容服务；或者借助图像生成工具，在设计领域开拓副业，如制作创意海报、插画等。教育学习领域也存在机会。

普通人开启DeepSeek玩法可按以下步骤进行。首先，访问DeepSeek官方网站，在官网获取相关信息和资源，了解其功能特点、适用场景等内容。官网通常会提供详细的文档说明和引导，帮助用户快速上手。然后，根据自身需求和设备情况进行安装。如果是在电脑端使用，确保设备满足DeepSeek的运行要求，按照安装向导完成安装。

玩转DeepSeek，你可以从以下几个方面入手：了解基础操作：首先，熟悉DeepSeek的界面布局和基本功能。掌握如何搜索、浏览和筛选信息，这是玩转DeepSeek的基础。高级搜索技巧：利用DeepSeek的高级搜索功能，可以更精确地获取信息。学习使用布尔运算符来组合搜索词，提高搜索效率。

Deepseek可以通过以下多种方式挣钱： 定制化服务：针对特定行业需求，开发AI应用并提供数据分析、自动化客服等服务，按项目或订阅收费。 SaaS平台：创建基于Deepseek的SaaS产品，供企业或个人用户订阅使用，实现持续收益。

deepseek真的那么厉害吗

DeepSeek的通用性也值得一提，它可以灵活应用于众多领域，如智能客服、机器翻译、图像设计、视频创作等，为不同行业提供了强大的技术支持。另外，它在资源利用上也较为高效，通过优化算法和模型结构，在保证性能的同时，减少了对硬件资源的需求，降低了运行成本，使得更多机构和开发者能够使用。

DeepSeek在某些方面表现出了一定的靠谱性，但也有其局限性和缺点。从性价比角度看，DeepSeek的模型设计成本相对较低，而其性能在多项测试中表现优秀，甚至在某些方面超越了主流的开源模型。这使得它对于一些需要高性能AI模型但预算有限的用户来说，是一个有吸引力的选择。然而，DeepSeek也存在一些缺点。

ChatGPT和DeepSeek各有优势，很难简单判定谁在技术上更厉害。ChatGPT由OpenAI开发，一经推出便在全球引起广泛关注。

如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

1、DeepSeek MoEdeepseek如何看待，国内首个开源MoE模型deepseek如何看待，其技术报告揭示deepseek如何看待了创新点。一方面，通过将专家进行更细粒度的划分（如图b所示），借鉴deepseek如何看待了知乎上有关Mixtral微调的民间高人见解；另一方面，设计了部分专家每次激活作为共享专家（见图c），以确保公共知识的充分参与。深思结构基于假设：特定专家能够涵盖特定领域知识。

2、DeepSeek开源大模型是一款由深度求索团队开发的大规模预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及在垂直领域的深度优化而闻名。DeepSeek基于Transformer架构并通过技术创新如MoE（混合专家）架构来降低计算复杂度，提升模型效率。

3、从技术角度看，DeepSeek推出的产品和技术展现了很高的水准和创新性。例如，其独特的MoE架构和多头潜在注意力机制，以及通过蒸馏、强化学习等多种优化策略来降低推理成本，这些都显示了DeepSeek在技术创新方面的实力。这些技术优势使得DeepSeek在AI领域具有很高的竞争力。此外，DeepSeek还为人才提供了丰富的机会。

4、DeepSeek在选择和发展路径上与众不同，专注于研究和技术探索，至今未涉足toC应用，也没有全面考虑商业化，而是坚定选择开源路线，甚至未进行过融资。这种策略使得它在业界中显得独特而被忽视，但同时，它在社区中通过用户自发传播，成为了一股不可忽视的力量。

5、首先，DeepSeek采用了MoE架构，这种架构就像是有一个团队由多个专家组成。每个专家都专门处理某一类特定的任务。当模型收到任务时，比如回答问题或处理文本，它会将任务分配给最擅长处理该任务的专家，而不是让所有模块都参与处理。这样可以大大减少不必要的计算量，使模型处理复杂任务时更加迅速和灵活。

6、而32B到70B的高性能模型，则具有更强的复杂逻辑推理和长文本生成能力，适合用于代码生成、学术研究等更高级的任务。最大的671B模型，基于混合专家（MoE）架构，参数规模最大，支持尖端科研和复杂系统模拟。总的来说，选择哪种大小的DeepSeek模型，需要根据具体的应用场景、硬件资源和性能需求来决定。