关于DeepSeek，99%都搞错了的七个点

1.DeepSeek要部署在本地，才能抓住这波AI浪潮？

错误🙅，对于普通人来说，压根没有实力去买到能够承载满血版R1的机器去搭建。什么？那你部署70b，甚至7b版本的？那你还不如去用Kimi。

原因在于，即便到现在Scale Law也还在发挥效应，我们来看：DeepSeek V3/R1模型本身参数高达671B，就知道了，这在开源模型里面绝对算得上是超大规模模型。而且也用了14T的数据训练，所以那是普通人轻松松松就能部署得了相同效果模型的？

2.DeepSeek是最近才用上华为升腾的GPU芯片的？

实际上，早在DS发布V2版本，也就是半年前，就已经适配了。这波受到大家关注，主要是开源大模型推理提供商硅基流动上线的API版本明显标注以及媒体报道所致。

3.DeepSeek的盈利模式，并非to C方向

因为其APP压根不收钱，而是To B和To G方向。即便是To B方向，收费也相当便宜，只需要45万/年/套，相比同期智谱1960万/年的报价，实在便宜太多。

4.DeepSeek很牛逼，碾压一切其他模型，全能型选手。

别过度吹捧。DeepSeek很强，很厉害，在性价比上做到了极致，是新时代AI行业的小米。但DeepSeek也不是全能的，比如说，相对于Claude-3.5-Sonnet、o3-mini-high等模型来说，其编码能力并不强。所以如果你遵循大模型”只用最好“这一原则，那么建议在编码方面，选择后两者。

5.DeepSeek已经吊打OpenAI了

实际上，这一波确实对OpenAI冲击很大，搞得美国总统都不得不提及，其创始人更是承认OpenAI在开源上一直站在历史错误的一边。

然而。世上怕就怕在这个然而。仅靠DeepSeek依然无法撼动美国在AI行业的霸主地位，甚至来说DS也无法全方位追赶OAI。原因在于，OpenAI经过成立了七八年的公司，其积累相当深厚，Sam手里的牌可能还很多，比如说迟迟不来的GPT-5。

6.最后说说，R1模型的发布和破圈发展，对于我们来说，有何影响，如何利用？（以下内容来自R1）

1️⃣交互方式升维

• 对话式编程：用户可用自然语言描述需求（如"创建每周自动分析销售数据的Python脚本"），AI能理解隐含逻辑并生成可执行代码
• 多模态推理：上传产品设计图+市场报告，AI可推导出潜在专利冲突点，实现跨模态因果推断
• 案例：Notion AI已实现根据会议纪要自动生成项目甘特图，推理链条涉及时间推算、资源分配等复杂逻辑

2️⃣决策支持强化

• 风险决策树：购房决策时，AI可同步分析房价趋势、贷款利率、学区政策等20+维度，构建动态决策模型
• 反事实推演："如果提前三个月投资比特币"类假设问题，AI能结合历史数据模拟300+种市场情境
• MIT实验显示，使用推理AI的投资者年化收益提升23%，风险敞口降低18%

3️⃣认知负荷转移

• 复杂问题解构：面对法律文书，AI可自动提取关键条款，生成权利义务关系拓扑图
• 知识蒸馏引擎：医学报告被转化为可交互的3D病理模型，标注关键异常参数
• 剑桥研究证实，使用推理AI辅助的医学生诊断准确率提升41%，学习效率提高2.3倍

4️⃣ 创造范式革新

• 涌现式创作：输入"后现代风格的环保主题雕塑"，AI可生成融合生物形态与工业废料的概念设计
• 跨域创新：AI发现石墨烯结构与敦煌藻井纹样的数学同构性，启发新材料美学设计
• Sora等工具已实现从文字到物理规律合规的视频生成，包含光影反射等复杂推理

5️⃣元认知培养

• 思维过程显性化：数学解题时，AI展示问题分解、公式选择、验证策略等完整认知路径
• 认知偏差检测：在投资决策中实时提示确认偏误、锚定效应等12类心理陷阱
• 教育实验表明，使用推理AI辅助的学生在逻辑思维能力测试中得分提升37%

技术临界点已至：R1的思维链长度突破1200词，已然达到人类专家水平。