在AI应用的舞台上，DeepSeekapp以惊人之势崛起。上架短短18天，便在全球160多个国家登顶，日活跃用户数突破1500万，成为全球增速最快的AI应用。这一成绩的取得，得益于其发布的免费且无比聪明的模型——DeepSeekR1。
DeepSeekR1的出现，曾一度让美股市值一晚上蒸发超1万亿美金，英伟达股价单日下跌16%。它的“聪明”特性，让大量提示词技巧失效，用户只需简单表述需求，就能获得超出预期的回答。
从大语言模型发展历程来看，2022年11月30日ChatGPT的发布让大模型进入大众视野，而两年后的DeepSeek R1则让优秀模型变得触手可及。
作为一款推理模型，DeepSeek R1与日常使用的对话类AI有很大不同。像OpenAI的[GPT-4](https://ai-kit.cn/sites/1023.html)o、DeepSeekV3、豆包等都属于指令模型，专门用于遵循指令生成内容或执行任务。而DeepSeek R1专注于逻辑推理、问题解决，能够自主处理复杂任务。
值得一提的是，OpenAI的o1也是推理模型，但需付费成为plus会员且使用权限有限。而DeepSeekR1现在完全免费，且在大量写作、写代码任务上甚至比o1更强。
尽管DeepSeek R1相比指令模型有很大进步，但它依然是大型语言模型，存在一定局限性。理解这些特点，有助于更好地应用它。
首先，大模型在训练时将内容token化，所看到和理解的世界与人类不同。例如，在推理模型出现前，很多大模型无法准确回答“Strawberry这个单词中有几个r字母”的问题，这是因为token化会将部分单词拆分，模型看到的是经过编码的token序列。
其次，大模型知识存在截止时间。DeepSeekR1基础模型的训练数据窗口期早在数月前就已关闭，这导致它存在知识滞后性，无法回答一些2024年后发布的模型或2024巴黎奥运会赛事结果等问题。要突破这种限制，可以激活联网搜索功能或补充必要知识。
再者，大模型缺乏自我认知/自我意识。DeepSeek R1不知道自己是谁，也无法告诉你它的特点和使用技巧。
另外，多数大模型包括DeepSeekR1都有上下文长度和输出长度的限制。上下文长度限制使得无法一次投喂太长文档或进行太多轮次对话，输出长度限制则让无法让其一次性完成较长文本的翻译或写作任务。
为了更好地使用DeepSeekR1，有一些有效的技巧。比如提出明确要求，能说清楚的信息不要让其猜测；要求特定风格，R1在特定风格写作上表现出色；提供充分任务背景信息，让结果更符合需求；主动标注自己的知识状态，使输出内容精准匹配理解层次；定义目标而非过程，让R1有思考空间；提供AI不具备的知识背景，帮助其突破知识限制；从开放到收敛，根据R1的推测完善需求，获得更精准结果。
同时，在使用R1时，一些提示词技巧已基本失效。例如思维链提示、结构化提示词、要求扮演专家角色、假装完成任务后给奖励、少示例提示、角色扮演、对已知概念进行解释等，这些策略不仅无效，部分还可能起反作用。
如果还没使用过DeepSeek，有两种官方使用方式：访问DeepSeek官网https://chat.deepseek.com/，或在AppStore或安卓应用商店搜索“DeepSeek”下载免费使用。在使用时，注意聊天输入框下方的“深度思考R1”和“联网搜索”选项，根据需求合理选择。
