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开云APP下载从0到1学会使用Deepseekdocx
2025-07-06
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本文详细剖析DeepSeek的诞生背景、核心技术、应用场景，并手把手教你如何在短时间内上手使用它。结合开发者的实际实战经验，给你带来一篇真正系统全面的DeepSeek大模型“使用说明书”。篇幅较长，但如果你能耐心读完，一定会对DeepSeek有一个全面的认识，乃至对整个大语言模型产品应用都有新的启发。
DeepSeek是一款由中国团队研发、具备通用人工智能（AGI）潜质的大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）。从其早期版本（V1、V2）到如今的V3与后续衍生版本R1、R2等，DeepSeek的研发团队将国际前沿的算法创新与实际生产环境的工程化优化融会贯通，为AI社区贡献了多项极具代表性的技术突破。
开源与开放：DeepSeek推出了开源模型（如R1、R1-Zero），允许开发者在不付费的情况下做二次开发或研究，大大降低了高门槛AI技术的使用成本。
性能与可扩展性：DeepSeek在一系列自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的任务上表现出色，同时也在编程、数学推理、知识检索等垂直领域具备较强的适配能力。
核心特色——推理能力：DeepSeek特别强调对于复杂逻辑、严谨数学推断、代码生成与调试等需求的支持，并在此领域展现出领先于同等规模模型的表现。
如果把时间拨回三四年前，当时国内外的许多LLM项目大多都依赖超大规模的GPU硬件资源，或是依靠巨额资金投入进行海量数据训练，追求“参数规模越大，语言模型越强”的基本路线。DeepSeek的技术团队却持有不同的思考，他们更关注高效算法与工程设计如何实现性能与成本的平衡。
DeepSeek通过一系列低秩压缩、MixtureofExperts（MoE）无辅助损失负载均衡以及FP8混合精度等创新手段，把原本只属于少数顶尖实验室的“豪华模型训练”玩出了新的性价比极限。
在这个过程中，DeepSeek也收获了极佳的口碑，尤其是在国内外开源社区和前沿学术会议上，引发了关于「如何在有限资源下训练高性能大模型」的新一波讨论。
深度强化学习后，推理能力表现出色，但早期版本（R1-Zero）可读性和语言流畅度略差。
与“冷启动数据、多阶段训练”结合，推出正式版DeepSeek-R1，在数学推理、编程等领域成绩可与OpenAI-o1-1217媲美。
蒸馏版（Distill-Qwen、Distill-Llama）：针对小模型进行蒸馏，从而让7B、32B规模的模型也能具备高推理水准。
以上只是DeepSeek演进的冰山一角，后续我们还会在“技术报告导读”与“第三方解读”部分详细展开。
DeepSeek-V3在自注意力机制上进行了一次重大创新：Multi-HeadLatentAttention(MLA)。与传统Transformer的多头注意力（MHA）相比，MLA引入了低秩联合压缩，对Key-Value进行降维处理，减少了大规模数据传递与缓存时的GPU显存压力。
在大语言模型推理时，最常见的瓶颈就是“KV缓存爆炸”。MLA在不显著牺牲性能的前提下，将模型推理时所需缓存量降低到原先的约60%～70%，这是在上百亿至千亿参数规模大模型上极其可观的优化。
在训练过程中，MLA针对Query也进行了适度的低秩压缩，这会进一步减少训练时的激活内存消耗。训练团队配合使用了多GPU并行（如16路流水线路专家并行等），能让大模型训练更加高效。
大语言模型若采用MixtureofExperts（MoE）架构，可以在不同的专家层间共享部分权重，从而减少重复运算量。但MoE也会遇到负载不均的问题，通常要引入额外的“辅助损失（AuxiliaryLoss）”来平衡路由流量。但是这往往会出现“辅助损失越调越失真”的尴尬局面。
DeepSeek提出的思路是在训练时不给任何辅助损失，而是为每个专家添加动态偏置（bias），让他们在训练过程中“自己”去适配负载。实验证明，这种无辅助损失策略可以避免过多的“人工干预”，让专家路由更稳定，并且也不容易引起训练的回退（lossspike）。
在大模型训练中，FP16或BF16混合精度已经较为常见。但DeepSeek率先实践了FP8（8位浮点数），不仅极大降低了算力需求和GPU显存使用，也减少了I/O传输的开销。为了避免低精度带来的数值不稳定性，DeepSeek通过细粒度量化和改进过的乘法精度方案，扩展了FP8的动态范围，使得训练不至于轻易出现溢出或梯度爆炸。
在具体实现上，DeepSeek还采取了诸如DualPipe算法、跨节点全连接通信内核优化等工程手段，使得在多GPU集群上能将计算与通信重叠进行。理论上，这等同于给原本“流水线+数据并行+专家并行”的多重并行体系再加一道“加速器”，让GPU资源使用效率最大化。
DeepSeek-V3的预训练数据量高达14.8万亿Token，包含多语言语料，覆盖科学文献、工程手册、代码库、百科、新闻、社交媒体文本等多样化的领域。如此海量且多样的数据，为DeepSeek带来了丰富的知识储备。
上下文长度从4K到128K：通过两阶段上下文扩展，模型可以处理更长的输入序列，这在合并多文档、长篇论文写作、复杂对话场景中非常有用。
“针在草堆中”测试：用来检验模型在超长文本中定位关键信息的能力，DeepSeek-V3表现优异，说明其注意力机制在长文场景下的鲁棒性很强。
DeepSeek在预训练结束后，会有一系列“后训练”阶段，包括SFT（监督微调）和RL（强化学习）。SFT通常会让模型更好地遵循人类指令，而强化学习（如PPO、GRPO等）能进一步优化模型在复杂任务上的策略。
DeepSeek-V3：在多领域的150万指令数据集上进行SFT，再结合基于规则和模型的奖励策略进行RL，取得了不错的可控性与多样性平衡。
DeepSeek-R1：则主要依赖纯RL，不一定要有前置的SFT，号称“R1-Zero”能够从零开始直接强化学习。不过R1-Zero也出现了可读性问题，因此又加入冷启动数据、多阶段训练，最终成型的R1可以和主流商用大模型在推理场景一战。
除了官方技术报告外，DeepSeek在开源社区和科研圈也引起了广泛讨论。多家第三方研究机构尝试评估其性能、挖掘其潜在问题，并对大模型的前景做出展望。以下总结自数十张技术报告解读与访谈内容：
蒙特卡罗搜索树（MCTS）等强强化学习方法在大语言模型上收敛难度极高，容易出现梯度发散和奖励黑客。许多团队甚至在调参、策略设计方面投入大量人力而收效甚微。
一旦模型在某个垂直领域（如数学、编程、科学推理）通过RL学到较为完善的思维链条，它将具有“可自我演化”的能力，这并非SFT所能等同替代。因此，若能掌握强化学习在大模型上的训练技巧，将为复杂逻辑任务带来质变。
DeepSeek-R1也研究了蒸馏：把大模型“教师模型”里的推理能力，迁移到更小的模型里（如7B、32B尺寸）。这在实际部署中非常有价值，毕竟大模型推理成本高，小模型若也能得到强推理能力，可以适配更多终端场景。
局限：蒸馏过程仍可能导致模型多样性下降，且部分领域需要更多垂直数据才能超越原始大模型（如软件工程相关任务，DeepSeek-V3依旧更强）。
DeepSeek-V3训练总成本约557.6万美元，耗时2.788MGPU小时（基于H800计算）。虽然绝对金额依然巨大，但在同等规模大模型里已经算是非常“省钱”了。
主要取决于场景并发量和吞吐设计。若是云端有大量请求，MoE架构的多专家并行能有效分摊token费用。但对于极端低时延需求或单卡部署场景，稠密模型（如LLaMA一系）反而更简单直接。
业界普遍认为DeepSeek还将继续往多模态、安全合规、长思维链（Chain-of-Thought）等方向发展，并可能在更多领域场景推出专用版本。不过由于资源有限，DeepSeek团队暂时专注在语言模型本身的持续优化，还没有大规模触及图像、语音、多语言多模态等模块。
在理解完DeepSeek的技术原理后，相信你已经跃跃欲试，想要亲自操作一番。别担心，本章将手把手告诉你如何快速上手，从最基础的注册和提问，到高阶的文档分析、代码生成和自动化工作流搭建。无论你是普通用户、学生、开发者，还是企业管理者，都能从中找到适合自己的用法。
点击右上角的“笑脸图标”，选择“邮箱/手机注册”（强烈建议使用常用邮箱），根据提示完成验证。（如果找不到验证邮件，可以检查垃圾箱）
输入密码时最好使用大小写字母+数字的组合，增强安全性，例如“Deep2024@seek”。
登录后，你会看到一个简洁的操作面板，左侧是对话历史，右侧是功能工具栏和输入框。
对话输入框：与聊天软件类似，回车即可发送请求。注意不要把回车当成微信的“换行”来用，想换行可使用Shift+Enter。
历史记录栏：列出所有对话，鼠标右键可进行重命名或删除。假如你在做论文辅助，可以把对话命名为“论文数据分析”，方便日后查找。
附件上传：点击“回形针”图标，可上传PDF、Word、TXT等文件，让模型解析文档内容。
代码块：在输入框中点选“代码”图标，可提示模型以Markdown代码形式输出，便于直接拷贝或运行。
这样的基本操作虽小，却是了解DeepSeek性能和对话上下文管理的第一步。
?“这是一家奶茶店过去三个月的销售数据，请分析周末和工作日的销量差异（附CSV数据）。
?“请用表格形式列出三种情人节咖啡店促销方案，包含成本预估和预期效果。”
如果AI输出的东西不尽如人意，可以提示它“只保留要点”或“字数限制200字”，或让它聚焦某一段内容进行细化。
提示：当回答中断或不完整时，可使用“/续写”让DeepSeek接着生成。
掌握好这些“魔法指令”，你会发现与DeepSeek的沟通效率大幅度提升。
DeepSeek会输出分步骤的建议，从光线、角度、修饰到后期调色都有详尽指导。
很多人都对大模型的文档解析功能情有独钟：一键上传合同或者论文，然后让AI帮你提取条款、总结要点，甚至做多文档交叉比对。DeepSeek的具体操作流程如下：
点击回形针图标上传文件：支持PDF、Word、TXT。对于敏感文档，请注意隐去隐私信息。
如果文档较长，DeepSeek会分段处理并自动建立上下文。你也可以根据需要手动指定段落范围，例如：“只分析第10页到第15页的内容”。
作为一款逻辑推理能力突出的模型，DeepSeek在代码生成和调试上也非常拿手。试试看：
“我是机械工程专业本科生，请推荐5个智能机器人相关课题，要求：具有创新性但不过于前沿，需要仿真实验而非实物制作，附参考文献查找关键词。”
对话示例：你说“基于深度学习的机械臂抓取系统研究”。DeepSeek回应：“建议改为‘基于改进YOLOv5的未知物体自适应抓取系统研究’，创新点更明确。”
上传10篇PDF文献后，输入：“请用表格对比各文献的研究方法，按‘创新点/局限/可借鉴处’三列整理。”
“请将这段实验步骤改写成学术被动语态：‘我们先用CAD画了模型，然后导入ANSYS做力学分析。’”
提供Excel数据后：“请建议三种适合展示温度变化曲线的图表类型，并说明选择理由。”
这样，DeepSeek几乎可以当你的“AI导师+学术助理”一体，节省大量读文献、改格式、查重降重的时间。
在移动互联网时代，优质内容依然稀缺。如果你是一位自媒体人，或正在运营企业公众号、短视频账号，那么DeepSeek可以在写作、排版、数据分析等多个环节节省你至少50%的精力，让你更专注于创意与策划。
爆款标题通常具备“悬念+情感+目标人群”的要素。我们可以对DeepSeek说：
DeepSeek会一次性给出一整套脚本大纲和标题方案，例如：当冰箱塞进了薯条和薯片，量子比特却只要一半空间？》
数据支撑：有时你需要数字或真实案例，那么可以让DeepSeek“搜索2023年某某领域的案例”，它会生成或总结一部分参考数据。你也可以自己上传部分数据，让它帮你做可视化或对比分析。
大多数公众号或博客平台都对排版有要求，比如大标题、小标题、字体加粗、插入图片描述等。示例：
你好，我是小王，这里给你3条自媒体运营建议：1.提前7天策划选题……2.……”
DeepSeek会自动把内容排成层次分明的格式，甚至添加一些视觉提示符（如引用符号、重点标红等），让发布者直接复制粘贴即可使用。
自媒体后台的数据往往能揭示“阅读/点赞高峰期”“用户画像”“粉丝增长情况”，但是自己去表格汇总、做数据透视很费时间。DeepSeek让你：
指令：“分析粉丝活跃时间段，建议下周最佳发稿时刻表，用24小时制标注3个高峰时段，并附简单的原因说明。”
DeepSeek便会告诉你粉丝何时更频繁上线，并分析可能的行为模式，如“周二晚间因为下班后空闲度较高”，从而让你有理有据地安排推文或视频上线智能学习规划系统：个性化教育与自我提升
DeepSeek还能成为一个强大的“智能学习教练”，无论你是中学生、大学生，还是在职进修者，都能通过它来制定学习计划、进行概念理解、错题分析等，实现自适应学习。
我是一名在职人员，想要在3个月内系统学习“机器学习+Python编程”。
DeepSeek可根据你的工作时间、基础水平，给出一个周度或月度的学习进度表，按“先基础理论，后项目实践”的顺序排列，并自动插入复习阶段和测试阶段。
“请规划3个月的机器学习+Python学习计划，每周至少5小时，输出表格格式：时间、目标、主要资源、预期成果。”
概念理解：输入“用三句话解释蒙特卡洛模拟：第一句类比生活场景，第二句技术定义，第三句应用案例。”
DeepSeek会生成类似“就像在黑暗房间里摸索物体形状”这种类比，让人一下子就懂了。
错题分析：如果你有不会做的数学或编程题，可以上传截图，然后告诉DeepSeek：“请解析错误根源，并推荐3道同类强化练习题。”它还会给你解释为什么这个错误常见、下次如何避免。
这种配合语言特性的操作能让你记得又快又牢，尤其适合文科背诵、医学生背公式等场景。
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