必然会的，DeepSeek能够在少量标注数据下显著提升推理能力，如DeepSeek-R1满血版在GPU上的推理速度非常快，能满足实时处理需求。例如在文本生成任务中，生成一段100字的文本仅需几秒钟，这能极大地提高开发效率。

我来分享对DeepSeek-R1的真实体验观察：

​部署体验优化建议
在测试DeepSeek-R1的医疗影像分析项目时，其容器化部署确实比传统框架节省约40%时间。但遇到两个关键问题：
多模态数据处理时，API对DICOM格式支持需要额外转换（我们开发了预处理脚本）
动态资源分配在突发高并发时出现过两次延迟响应（技术团队建议启用弹性伸缩配置后解决）
建议增加行业专用数据管道模板，这对医疗、工业质检等垂直领域开发者尤为重要。我们最终将肺部CT检测模型部署时间从2周压缩到3天，但对GPU型号的兼容性测试仍需1天。

​开发者必备工具预测
从当前技术趋势看，DeepSeek有望在三个方面形成壁垒：
在金融风控场景中，其小样本反欺诈模型准确率比传统方案高18%
与Jupyter Lab深度集成的开发环境，使算法迭代效率提升60%
我们测算其TCO（总拥有成本）比自建同规格模型低35-40%
但需要注意，目前AutoML模块的可解释性较弱，在合规严格领域（如银行信贷）需二次开发。若持续优化多语言支持（特别是Rust/Julia生态），可能成为跨领域开发者的核心工具。

关键转折点在于能否建立完善的开发者生态。我们团队已基于DeepSeek构建了供应链预测SaaS，其API可靠性达到99.98%，但第三方插件市场尚未成熟。若能在2025年前形成类似Hugging Face的模型共享生态，将具备不可替代性。

体验和建议

阿里云提供的产品和服务挺流畅的，但是有个问题就是对于个人和大企业而言不划算，对个人像是高配跑车加不起油,目标客户可能是中小企业。个人使用腾讯元宝这样的工具就可以，大企业私有化部署更高效。

2025年开发者可以忘带钥匙，但不能忘带DeepSeek——毕竟它能帮你撬开所有代码锁。

之前用某框架调参调到怀疑人生，而DeepSeek的「傻瓜式炼丹」直接把准确率从玄学变成科学。现在团队开会名言：「能DeepSeek的，绝不手写」——毕竟谁也不想当2025年的算盘手艺人。

问题1：### 部署体验

1. 环境准备

• 操作系统：DeepSeek-R1 满血版对操作系统的要求较高，建议使用 Linux 系统（如 Ubuntu 18.04 或 20.04）以获得最佳性能。
• 硬件配置：建议使用至少 16GB 内存和 500GB 以上存储空间的服务器或高性能计算机。对于 GPU 加速，建议使用 NVIDIA RTX 3090 或更高性能的显卡。
• 软件依赖：确保安装了最新版本的 Python（3.8 或更高版本）、PyTorch（1.10 或更高版本）以及其他必要的依赖库。

2. 部署步骤

• 下载模型：从 DeepSeek 官方网站或 GitHub 仓库下载 DeepSeek-R1 满血版的预训练模型文件。
• 安装依赖：使用 pip 安装所需的 Python 库，例如：

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  pip install transformers datasets accelerate
  

• 加载模型：使用 Hugging Face 的 Transformers 库加载模型，例如：

  from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
  
  model = AutoModel.from_pretrained("DeepSeek-R1")
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DeepSeek-R1")
  

• 运行模型：根据具体任务（如文本生成、问答等）编写代码，调用模型进行推理。

部署建议

1. 优化性能

• GPU 加速：确保模型在 GPU 上运行，以充分利用 GPU 的计算能力。可以使用 torch.cuda 检查 GPU 是否可用，并将模型和数据移动到 GPU 上。
• 分布式部署：对于大规模数据处理，可以考虑使用分布式部署，将模型和数据分布在多个 GPU 或服务器上，提高处理效率。
• 模型量化：使用模型量化技术（如 INT8 量化）减少模型的内存占用和计算量，提高推理速度。

2. 监控与调试

• 性能监控：使用性能监控工具（如 nvidia-smi、torch.cuda.memory_summary 等）监控 GPU 和内存使用情况，确保资源利用最大化。
• 日志记录：记录模型运行的日志，包括推理时间、内存使用、错误信息等，便于后续分析和优化。
• 调试工具：使用调试工具（如 pdb、PyCharm Debugger 等）进行代码调试，确保模型运行稳定。

3. 持续更新

• 关注官方更新：定期关注 DeepSeek 官方发布的更新和优化，及时更新模型和依赖库，以获得最新的功能和性能改进。
• 社区支持：积极参与 DeepSeek 的社区讨论，与其他用户交流部署经验和优化技巧，共同解决问题。

个人体验

1. 性能表现

• 推理速度：DeepSeek-R1 满血版在 GPU 上的推理速度非常快，能够满足实时处理的需求。例如，在文本生成任务中，生成一段 100 字的文本仅需几秒钟。
• 准确性：模型的生成结果准确且自然，能够很好地理解上下文，生成高质量的文本内容。

2. 易用性

• 部署简单：模型的部署过程相对简单，官方提供了详细的文档和示例代码，便于快速上手。
• 灵活性：模型支持多种任务（如文本生成、问答、摘要等），可以根据具体需求进行调整和优化。

3. 改进建议

• 文档完善：虽然官方文档已经比较详细，但可以进一步增加一些常见问题的解决方案和优化技巧，帮助用户更快地解决问题。
• 社区支持：希望官方能够加强社区支持，提供更多技术支持和交流平台，方便用户之间的经验分享和问题解决。

总结

DeepSeek-R1 满血版在性能和易用性方面表现出色，能够满足多种应用场景的需求。通过优化部署环境和使用性能监控工具，可以进一步提升模型的运行效率和稳定性。希望官方能够持续更新和优化模型，提供更多的技术支持和社区支持，帮助用户更好地使用 DeepSeek-R1 满血版。

问题2：DeepSeek很有可能成为2025年开发者必备的神器，原因如下：

• 技术能力突出
  • 强大的代码生成能力：可以快速生成多种代码框架，例如输入“用React实现拖拽上传组件，要求支持TS类型声明和进度条显示”，DeepSeek能在30秒内生成完整代码框架。
  • 高效的文档处理与分析：能自动生成架构图并标注核心组件依赖关系，处理5万字的PDF文档仅需2分钟，比手动阅读效率提升10倍。
  • 精准的SQL优化：遇到慢查询时，能根据执行计划和表结构精准定位缺失索引，甚至给出改写建议。
• 成本优势明显
  • API错峰降价：自2月27日起，DeepSeek开放API夜间时段（00：30-08：30）价格大跳水，V3模型降50%，R1推理模型仅需25%费用，开发者可以将批量任务调度到夜间执行，降低使用成本。
• 应用场景丰富
  • 生产环境BUG调试：能够给出内存泄漏定位思路，并建议使用MAT工具分析支配树。
  • 技术方案设计：可以根据需求给出包含缓存策略、限流方案、数据库设计的架构图等。
  • 新技术攻关：能进行智能Commit规范润色，如输入“帮我润色git提交信息，强调修复了JIRA-1234的并发问题”；还能对Dockerfile优化，上传现有配置，获取分层构建建议。
• 开源及生态优势
  • 开源推动：DeepSeek近期开源了DualPipe并行算法和EPLB负载均衡器，DualPipe通过双向流水线设计，将GPU利用率提升40%，这对需要训练自定义模型的开发者来说非常有帮助。
  • 深度集成：企业微信已接入DeepSeek-R1的“满血版”，支持智能表格生成和客户跟进总结。

作为一名程序员和普通用户，我感受到 DeepSeek 在简化 AI 开发流程方面的非常大的独特优势，它不仅提供了丰富的 API 接口和直观易用的界面，还支持在少量标注数据下显著提升推理能力，尤其是在数学、代码和自然语言处理等复杂任务中表现明显。
通过使用云上调用满血版 DeepSeek 的 API，我们可以快速构建和部署各种尺寸的模型，这样算是真正实现了从概念到产品的无缝衔接，我觉得最吸引我的是DeepSeek 提供了零门槛的体验：百万 tokens 免费试用，无需编码即可灵活部署，真正降低了 AI 开发的门槛。本期话题回答：

问题1回答：在体验了 DeepSeek-R1 满血版后，我对它的部署流程印象非常深，不管是云上调用还是本地部署，DeepSeek 都提供了详尽的文档和灵活的方案，极大地节省了大家的开发时间，尤其是在处理复杂任务时，满血版的性能表现非常稳定，推理速度远超预期。但是我觉得后面可以进一步优化模型的轻量化部署，以适配更多边缘计算场景，这就是我的建议。

问题2回答：我觉得DeepSeek 必将成为2025年开发者必备的神器，它不仅解决了 AI 开发中的痛点，还为开发者提供了更多开发中的便利。还有就是，无论是初学者还是资深工程师，DeepSeek 都能显著提升开发效率，降低技术门槛。

我认为随着 AI 技术的普及，DeepSeek 的灵活性和强大性能将使其在开发者工具生态中占据重要地位，让我们拭目以待吧！

1.部署体验和建议

作为一位AI开发者和技术爱好者，我在第一时间体验了DeepSeek-R1满血版的部署过程。整体来说，DeepSeek的部署体验可以用“高效、灵活、友好”三个词来概括。

部署体验

-零门槛：DeepSeek提供了清晰的操作指南和丰富的文档支持，即使是初学者也能快速上手。通过简单的点击和配置，我成功部署了满血版模型，整个过程仅用了不到10分钟。
-灵活部署：DeepSeek支持多种部署方式，包括云上调用和本地部署。我选择了云上调用，API接口非常稳定，响应速度也很快，完全满足了我的需求。

-强大性能：在处理复杂任务时，DeepSeek表现出色。例如，在数学推理和代码生成任务中，它的准确率和效率都远超我的预期。即使面对少量标注数据，DeepSeek也能快速学习并给出高质量的推理结果。

建议

-文档优化：虽然文档已经很完善，但可以增加更多实际案例和视频教程，帮助用户更快理解和使用。
-社区支持：建议建立一个开发者社区，方便用户交流经验和解决问题。
-更多免费额度：虽然百万tokens的免费试用已经很慷慨，但对于长期开发者来说，可以适当增加免费额度或提供更多优惠方案。

2.DeepSeek会成为2025年开发者必备的神器吗？

从目前的趋势和DeepSeek的表现来看，我认为DeepSeek完全有可能成为2025年开发者必备的神器。以下是我的分析：

技术优势

-强大的推理能力：DeepSeek在数学、代码和自然语言等复杂任务中的表现尤为突出。这种能力不仅能够帮助开发者快速完成高难度任务，还能显著提升开发效率。
-低门槛高灵活度：DeepSeek提供了丰富的API接口和易于使用的界面，让开发者能够轻松调用和部署模型。这种低门槛的设计使得无论是初学者还是资深开发者都能快速上手。

-高效数据处理：DeepSeek在少量标注数据下依然能够表现出色，这对于数据资源有限的开发者来说是一个巨大的优势。

市场趋势

-AI开发需求激增：随着AI技术的普及，越来越多的企业和开发者需要快速构建和部署AI模型。DeepSeek的高效性和灵活性正好满足了这一需求。
-成本优势：DeepSeek的免费试用和灵活定价策略让开发者能够以较低的成本使用高性能的AI模型，这对于中小企业和个人开发者来说尤其具有吸引力。

案例分析

以我个人的开发项目为例，我使用DeepSeek完成了一个自然语言处理任务。传统方法需要大量标注数据和复杂的模型调优，而DeepSeek在仅使用少量数据的情况下就达到了预期效果，节省了大量时间和资源。

以下图表对比了传统方法和DeepSeek在任务完成时间和成本上的差异：

DeepSeek凭借其强大的推理能力、低门槛的设计和高效的数据处理能力，正在成为AI开发领域的佼佼者。从我的部署体验来看，DeepSeek不仅操作简单，而且性能卓越，完全能够满足开发者的多样化需求。结合市场趋势和技术优势，我相信DeepSeek将在2025年成为开发者必备的神器，推动AI技术的进一步普及和应用。

1. 部署体验和建议

关于DeepSeek-R1满血版的部署，首先必须提到的是其用户友好的界面设计和详尽的操作指南，即使是初次接触的新手也能够快速上手。零门槛、即刻拥有的承诺确实名副其实，尤其是对于那些没有深厚编程背景但又渴望利用AI技术的人来说，这样的解决方案无疑是一大福音。在实际操作过程中，通过云上调用API的方式进行模型部署显得尤为便捷，不仅节省了本地计算资源，还大大缩短了从开发到上线的时间。然而，值得注意的是，在享受高效便捷的同时，确保数据的安全性和隐私保护也是至关重要的。因此，建议在后续版本中可以增加更多关于数据加密传输以及安全存储的功能。

2. DeepSeek是否会成为2025年开发者必备的神器？

随着人工智能技术的飞速发展，如何有效地利用这些先进技术来解决现实世界中的问题成为了众多开发者关注的焦点。DeepSeek凭借其强大的数据处理能力、高效的开发支持以及针对数学、代码、自然语言等复杂任务的优化，极有可能成为2025年开发者不可或缺的工具之一。
DeepSeek在少量标注数据下就能显著提升推理能力的特点，使得它在资源有限的情况下也能发挥巨大的作用。这对于初创企业或研究机构来说尤为重要，因为他们往往面临着资金和技术资源的双重限制。其次，DeepSeek提供的丰富API接口和易于使用的界面极大地简化了从概念到实现的过程，这不仅提高了工作效率，也为非专业人员打开了通往AI世界的大门。再者，考虑到当前社会对个性化服务需求的增长，DeepSeek在自然语言处理等方面的优秀表现，将帮助开发者更好地满足市场的需求。然而要成为真正意义上的“神器”，DeepSeek还需要不断地更新迭代，以应对日益增长的技术挑战和市场需求。例如，进一步强化数据安全措施，提供更加灵活多样的部署方案，以及增强与其他技术和平台的兼容性等。总之，虽然DeepSeek已经展现出了巨大的潜力，但未来能否稳固其地位并成为每个开发者必不可少的工具，还将取决于其持续创新的能力和对市场变化的适应速度。

1. 部署体验和建议

部署 DeepSeek-R1 满血版的过程确实体现了其零门槛的特点，尤其是对于那些寻求快速集成AI能力的开发者而言。无需复杂的编码知识，通过简单的界面操作就能完成模型的部署与调用，极大降低了技术门槛。不过，在使用过程中也发现了一些可以改进的地方。首先，尽管提供了丰富的API接口，但文档中关于如何高效利用这些接口进行高级定制化的指导略显不足。其次，虽然百万 tokens 免费试用是一个极大的吸引力，但对于大规模应用来说，可能还需要更加透明的成本预估工具，以便用户更好地规划预算。

2. DeepSeek 是否会成为2025年开发者必备神器？

我认为DeepSeek无疑将成为2025年开发者的得力助手，甚至可以说是“神器”。在这个数据驱动的时代，无论是数学计算、代码编写还是自然语言处理，DeepSeek都能提供强大的支持。它不仅简化了从概念到实现的过程，而且凭借其在少量标注数据下显著提升推理能力的优势，让开发者能够更快地迭代产品。特别是对于初创企业和独立开发者来说，DeepSeek的低门槛和高效率意味着他们可以用更少的资源做出更具竞争力的产品。然而，要成为真正的“神器”，DeepSeek还需不断优化用户体验，尤其是在高级功能的易用性和成本控制方面做出更多努力。总之，DeepSeek正朝着正确的方向前进，有望重塑开发者的日常工作流程。

关于DeepSeek-R1满血版的体验，虽然我无法直接访问或体验具体产品，但我可以根据描述来推测其可能带来的影响和用户体验。对于开发者而言，一个能够提供强大数据处理能力以及高效开发支持的工具无疑是非常吸引人的。DeepSeek不仅简化了从概念到实现的过程，还通过提供丰富的API接口和易于使用的界面降低了技术门槛，这对于无论是新手还是有经验的开发者来说都是极大的便利。特别是它在数学、代码和自然语言等复杂任务上的出色表现，使得即便是少量标注数据也能显著提升推理能力，这为快速原型设计和实验提供了可能。
关于DeepSeek是否会成为2025年开发者必备的神器，从目前的趋势来看，随着AI技术的发展，开发者越来越需要工具来帮助他们更快速、更有效地构建复杂的AI模型。DeepSeek提供的百万tokens免费试用、无需编码的多种灵活部署方案以及稳定快速的服务，无疑使其成为了一个极具吸引力的选择。尤其考虑到其针对数学、代码和自然语言任务的强大能力，对于从事这些领域的开发者来说，DeepSeek确实有可能成为不可或缺的工具之一。零门槛的即刻拥有模式进一步降低了使用成本和障碍，让更多的人可以接触到先进的AI技术。因此，结合其功能性和易用性，DeepSeek很有可能成为2025年开发者社区中备受推崇的工具之一。不过这也取决于它如何与市场上其他竞争产品相比较，以及是否能持续满足开发者不断变化的需求。

部署体验与建议

完整的部署过程与深度评测：评测|全网最强🚀！5min部署满血版DeepSeek，零成本，无需编程！

参考官方步骤详细、文字简洁的解决方案，我们很容易能在不到5分钟的时间内完成deepseek部署，获得我们私人版的deepseek。

而且，通过官方的api调用示例，我们自己搭建一个网站也轻而易举。

如果你对上述自己搭建网站感兴趣，参考原文：评测|全网最强🚀！5min部署满血版DeepSeek，零成本，无需编程！

借助官方提供的解决方案，通过百炼模型服务调用满血版 DeepSeek，对于想要快速体验且不懂编程的用户来说，这种部署方式极为友好，几乎无需技术门槛。整个部署流程高效顺畅，体验极佳🌟。

但注意，这种方式我们无法定制模型或用于其他场景。当然，对于有模型要求的企业用户而言，官方还提供了三种蒸馏版模型的部署方式。这三种方式有一定技术门槛，且会产生一定费用。

对于如何选取合适的模型，大家可以参考我的评测原文，都有详细说明。

总的而言，官方提供的解决方案非常详细，囊括了多种适用场景，整体部署体验表现不错。对于技术上，我没有太多建议，但是从宣传上，我举得官方得加油啊。隔壁的腾讯元宝广告铺天盖地，字节的豆包、tare也蠢蠢欲动，咱宣传得跟上啊！

DeepSeek 是否会成为 2025 年开发者必备神器？

作为AI工具的天花板🔥，DeepSeek 具备强大的 AI 能力，在代码生成、优化等方面表现非常优秀，确实有潜力成为开发者的高效助手。尤其是在今年，伴随着各大厂商接入deepseek，deepseek的热度更是只增不减。

⚠️但是，考虑到市场需求，AI 工具的竞争，我觉得deepseek想成为开发者的必备神器，还取决于其生态整合能力、竞争策略及产品定位。

作为开发者必备神器，如果其生态不丰富，比如在Vscode、IDE中不能使用，那显然会错失大部分用户。其次，市面上的AI工具五花八门，如Cursor、Windsurf字节的新出的trae等等。如果deepseek的竞争策略不够完善，可能会被其他AI工具分流。最后，也希望deepseek能清楚的明白自己的定位，千万别做一个“代码补全工具”，避免陷入"代码补全工具"定位。

所以，是否能成为“必备神器”，我觉得还得看其长期表现、生态建设以及和其他 AI 工具的竞争。如果持续优化性能和开发体验，DeepSeek 确实值得期待，很快能成为 2025 年开发者必备神器。

部署体验

完整的体验了 零门槛、即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版，
写了一篇评测文，全面开测 - 零门槛，即刻拥有DeepSeek-R1满血版，百万token免费用

阿里云平台为了用户能够快速上手DeepSeek做了充分的模型融合与努力，出具的解决方案能够很好的承担起这个责任。对于用户来讲，如果有DeepSeek大模型API token调用需要，可以尝试起来。
相对来说，还是建议普通用户，选择百炼作为最佳的方案。

欢迎大家阅读，对其内容进行雅正。用心写的内容，相信对大家都有所帮助！

DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器吗？

DeepSeek 是热门的推理模型，能在少量标注数据下显著提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言等复杂任务。

因为其种种优点，现在作为大模型的精品，争相被纳入到各个大模型利用平台内。

对于开发者来讲，使用DeepSeek，成了一项必备技能之一。

会用以及用好DeepSeek，能帮助我们开发者高效的工作。

相信在接下来的2025年乃至以后，DeepSeek都将作为主力大模型存在，帮助开发者的日常工作。

DeepSeek如果能够帮助开发者更好的开发，应该很可能是，但是如果加大了工作繁琐度，那就做不到初心了。

问题1：
DeepSeek-R1 满血版提供了丰富的API接口和简单易用的界面，能够帮助开发者快速构建AI模型而不需要深入的编程经验，这对于没有AI背景的开发者尤其友好。在实际部署时，我只需要通过简单的API调用来实现模型的推理或训练，免去复杂的配置工作。这种零门槛的方式无疑降低了使用门槛。
问题2：
我认为，DeepSeek有着成为开发者必备工具的潜力，尤其是在以下几个方面：

1. 低门槛：DeepSeek通过API简化了AI模型的开发过程，让即使没有AI领域深厚背景的开发者也能快速实现复杂任务的解决方案。这个特点将极大地提升开发者的工作效率，尤其对于一些需要快速响应市场需求的初创公司或开发团队来说。

2. 高效性：DeepSeek的推理能力，尤其是在数学、代码和自然语言等复杂任务上的优势，能够帮助开发者解决现实应用中的多样化问题，提升工作效率和结果准确性。如果其模型的推理能力确实如描述那样出色，它在开发者社区中的需求量可能会迅速增长。

3. 灵活的部署：通过提供多种方案的灵活部署，DeepSeek能够适应不同规模、不同需求的开发者或团队，从个人开发者到大规模企业用户都能找到合适的使用方式。这种灵活性将有助于DeepSeek在不同领域的应用，尤其是在AI应用快速普及的背景下，DeepSeek的这一特点显得尤为重要。

4. 免费的试用计划：提供百万tokens的免费试用对于开发者是一个巨大的吸引点，可以让他们在不担心成本的情况下，深入测试和了解DeepSeek的实际效果。只要DeepSeek能够提供稳定的性能和强大的支持，其市场吸引力会进一步增强。

短期（2025 年）：大概率成为“开发者工具箱中的重要成员”，但未必是“唯一神器”。
DeepSeek 的开源属性和灵活性为其奠定了差异化基础，但其能否跻身一线行列取决于以下两点：

1. 技术迭代速度：能否持续追赶甚至超越闭源竞品的功能边界；
2. 生态合作网络：是否获得足够多的企业级合作伙伴推动落地。

建议开发者保持关注其 Beta 测试反馈 和 社区活跃度，并在实际项目中小规模验证其效能，以降低试错成本。

1、刚用DeepSeek-R1做了个小项目，全程像拼乐高：选模块、拖接口、测试结果一气呵成。建议在操作指引里加些真实场景的案例包，比如用自然语言生成简单小游戏这种趣味模板，对新人会更友好。价格香是真香，但文档里那些专业术语能加点"说人话"的注释就更好了。
2、现在开发者工具箱里总缺个"万能扳手"，DeepSeek把数学推导、代码纠错和语义理解三个扳口做进同一把工具里了。就像当年Photoshop把修图师从暗房解放出来，现在用AI处理底层逻辑，开发者能更专注创意实现。只要持续优化交互体验，明年每个码农的IDE里都可能藏着这个瑞士军刀。

个人真诚回答，无客套。
问题1：

1. 阿里宣传的是百万Tokens,但是实际是1千万Tokens.足够使用很久。这个希望宣传的时候改一下。我还特地数了好多0.其他的模型确实都是一百万，r1是1千万，我不知道是不是故意设置的。
2. 使用过程是用api访问，cherry studio 直接调用r1或v3模型或千问的其他模型。整体表现尚可。 但是输出会比较慢，有的时候会卡在一个地方，过一段时间之后又继续输出。
3. api使用tokens无法直观的查看。在模型观察页面，只有调用次数和延迟等不是很关键的参数，我个人觉得tokens最重要。建议放在汇总页面。
4. 费用计算，建议以百万为单位计算，或者可切换的方式去简单的进行显示。如果0数多了，没有一个明确的概念，反而容易增加很多第一感觉很不专业的样子。
5. 尝试过自己部署，但综合电费等损耗来讲，还不如直接用api访问来的直接。

问题2：

1. 先给个肯定回答：DeepSeek肯定会成为开发者的必备的神器。
2. 为什么？加了思维模型以及RL训练。从R1出来之后基本上所有的模型都追加了Think类型，并且基本都免费了。用户能使用到近乎免费并且高性能高准确性的AI。同时，它仿佛可以补充人们思维的过程一样。可以在从思维的过程中用户也是可以查看到很多知识，并补齐自己的思考。实现用户和AI的协调进步。
3. R1出来已经1个多月了，按照每1个月DeepSeek基本会搞个大动作的节奏，从V3到R1，从R1到本月的分享周，估计DeepSeek-R2会在3月底也就是4月之前与大家见面。甚至在年前可能迭代出DeepSeek-R3版本，想想都非常可怕。
4. 当然现在竞争也很激烈。腾讯在社交上发力，绑定DeepSeek。阿里在基础模型千问系列发力，字节在豆包和火山引擎上推广比较大。
5. 开发上来说，嵌入代码部分，如果没有特别强大的模型，可能像通义灵码，MarsCode等等与编码相关的都会使用到DeepSeek。个人觉得还是很好的，并且会一直使用。

后续建议：

1. 希望阿里能继续，当然让模型能更好一些是很好的。目前主要是用这个。
2. 每个人的精力是有限的，在寻求知识方面或者工程方面，谁准确肯定是绝大部分优先用谁的，目前DeepSeek是这样的。按照如今的趋势，之后应该也是这样的。

部署体验
我在阿里云百炼平台部署DeepSeek-R1满血版时，整体流程较为顺畅。，仅需3步即可完成模型配置，无需编码基础。完整体验链接见下方：
https://developer.aliyun.com/article/1654463?spm=a2c6h.13148508.setting.14.36a04f0e2C3q2f

1. DeepSeek能否成为开发者必备神器？
   从个人实践来看，DeepSeek的三大特性已展现“破圈”潜力：
   ① 本土化优势碾压GPT
   作为国内首个开源MoE模型，其600B参数的DeepSeek-V3在中文场景的语义理解远超同类，例如处理方言或网络流行语时，比Qwen2.5更贴近实际语境。我曾用它生成过“东北话版技术文档”，效果意外地自然。

② 成本与安全双赢
通过硬盘缓存技术将API调用成本降低一个量级，且支持本地部署（如Ollama方案），这对医疗、金融等敏感行业开发者是刚需。上周用DeepSeek-R1处理患者病历分析时，完全无需担忧数据外泄。

③ 生态闭环初现
GitHub上awesome-deepseek-integration项目整合了1700+模型和RAG框架，甚至包含智能家居插件。最近尝试用其物联网模块控制树莓派，仅用5行代码就实现了语音指令开关灯。

结论：它很可能像当年的GitHub之于程序员一样，成为AI开发者的基础设施。但需警惕过度依赖——正如网页5所述，火爆日活导致服务器频繁卡顿，若不能解决负载问题，可能重蹈早期ChatGPT频繁宕机的覆辙。

评测卡伊参考：https://developer.aliyun.com/article/1652493

DeepSeek-R1满血本身需要专业服务器支持，如至少1T内存、双NVIDIA H100 80G显卡或更高配置，以确保其高性能运行。虽然硬件要求极高，但通过阿里云可以实现一键部署，避免本地硬件限制，可以省去大量硬件和运维成本，提供灵活的定价和多样的模型选择，满足不同用户的预算和需求。
在阿里云支持多种尺寸模型的部署，满足不同规模业务的需求。
提供灵活的API调用服务，用户无需过多关注底层技术细节，即可快速集成到现有应用或服务中。部署过程无需专业编程技能，用户只需按照简单的指引进行操作，即可在5分钟内完成部署，提供详尽的文档和教程，便于用户理解和操作。

DeepSeek-R1满血版采用先进的深度学习技术，能够在少量标注数据的情况下提供显著的推理提升。尤其在数学推理、编程和自然语言处理任务中表现突出。参数规模高达671B（6710亿），基于DeepSeek-V3框架通过强化学习技术训练而成，性能接近GPT-4等顶级闭源模型。DeepSeek-R1凭借其出色的性能、积极的用户反馈、开源和低成本以及潜在的增长空间，有可能成为2025年开发者必备的神器

1.体验完零门槛、即刻拥有DeepSeek-R1满血版的部署流程后，个人感觉还是很快捷的，这是云服务的巨大优势，无需进行硬件配置，仅需要进行软件的安装和模型下载部署就能使用，很是方便；
2.DeepSeek的火爆程度超乎想象，开发者使用DeepSeek查询资料、辅助编码能够提升工作效率，2025会成为开发者必备的神器（也可能是别的AI）。

1、已经完成了基于百炼 API 调用满血版 DeepSeek-R1 模型的chatbox的调用体验，很是方便。
2、我认为 DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器，已经在开发中使用了，简直是真香