DeepSeek-V3 是我们与 DeepSeek 交互时使用的默认模型。它是一个多功能的大型语言模型 （LLM），作为可以处理各种任务的通用工具脱颖而出。该模型与其他如OpenAI 的 GPT-4o类似。DeepSeek-V3 的主要特点之一是它使用了 Mixture-of-Experts （MoE） 方法。这种方法允许模型从不同的 “专家” 中进行选择来执行特定任务。在为模型提供提示后，对于任

而深度思考更侧重于对信息的处理、分析和生成，比如解答复杂问题，进行逻辑推理，或者生成内容。获取不了当下最新的网络信息，回复不了时效性的内容，比如问一个某方面的数据，DeepSeek只会给出截止到到2023年的数据。会显示DeepSeek推理分析过程，输出答案是经过DeepSeek深度思考后得出的，有逻辑且专业，比较符合需求。我的建议是平常使用的话只开启一个深度思考模式就行，如果问题牵扯到一些时效性

而深度思考更侧重于对信息的处理、分析和生成，比如解答复杂问题，进行逻辑推理，或者生成内容。获取不了当下最新的网络信息，回复不了时效性的内容，比如问一个某方面的数据，DeepSeek只会给出截止到到2023年的数据。会显示DeepSeek推理分析过程，输出答案是经过DeepSeek深度思考后得出的，有逻辑且专业，比较符合需求。我的建议是平常使用的话只开启一个深度思考模式就行，如果问题牵扯到一些时效性

而深度思考更侧重于对信息的处理、分析和生成，比如解答复杂问题，进行逻辑推理，或者生成内容。获取不了当下最新的网络信息，回复不了时效性的内容，比如问一个某方面的数据，DeepSeek只会给出截止到到2023年的数据。会显示DeepSeek推理分析过程，输出答案是经过DeepSeek深度思考后得出的，有逻辑且专业，比较符合需求。我的建议是平常使用的话只开启一个深度思考模式就行，如果问题牵扯到一些时效性

这篇文章主要介绍了 DeepSeek R1 的相关内容，包括其创新的推理策略、技术概述（模型架构及区别）、训练过程对比、性能指标、局限性和未来发展，还阐述了部署与可获取性（开源许可、模型格式）及使用方式（网页访问、API 访问、本地部署），并提及本地部署步骤和试用体验，最后探讨了其未来可能。

DeepSeek-V3 是我们与 DeepSeek 交互时使用的默认模型。它是一个多功能的大型语言模型 （LLM），作为可以处理各种任务的通用工具脱颖而出。该模型与其他如OpenAI 的 GPT-4o类似。DeepSeek-V3 的主要特点之一是它使用了 Mixture-of-Experts （MoE） 方法。这种方法允许模型从不同的 “专家” 中进行选择来执行特定任务。在为模型提供提示后，对于任