deepseekv4怎么像傻子一样
deepsea v 四你们用了吗？我中高强度用了三天，我的核心感受就一个字，爽！但同时短板也挺明显的。今天聊一下，我个人感觉到了三个优缺点。先说优点，首先长文本是真的很强，我 十几万字的材料丢进去，权威哪里有标点符号的错误他都能给我标出来，而且真的是很快，基本文件一发送，那边马上就开始输出了。 v 四在省材料搭框架的工作里，效率提升是肉眼可见的。 然后第二是成本真的是很低，百万头肯的超长上下文中 kb 缓存占用只有钱袋的百分之十左右，我三天各种简单复杂的任务跑下来，花费还不到一杯咖啡的钱， 所以这一点目前市面上几乎没有对手，国外那些币源的模型瞬间就不香了。然后它是真正的国产芯片四倍的体系， b 四从一开始就围绕华为的升值做优化，跑通了中国芯加中国模型的闭环， 不是实验室的版本，而是你现在马上就可以用上，可以说是中国 ai 的 一个里程碑了。我只能说一句牛逼。 优点说完了，来说三个硬伤。首先，他的知识库还只到二零二五年的九月，甚至你问他他自己都不知道他自己已经是 v 四版本了，所以你想要获取最新的信息，只能联网搜索一部分，但纯靠模型本身 时效性，它就是一个硬伤。然后第二，它依然不是多模态的，还是一个纯文本型的选手。这个还是比较可惜的，毕竟现在友商已经是各种一键上传 ppt 啊各种文件什么的了，估计 deepstack 也在布局吧。最后，你说它赶超上国际上顶尖的那些模型了吗？ 其实还是有一些差距的，官方自己也说跟全球最顶尖的闭源模型还有大概三到六个月的差距，但是我们看看价格，我还想说 v 四真香，所以结论很清晰， v 四就是目前性价比最高的纯文本助理。 如果你大部分工作室和文字文档或者框架打交道，那 v 四真的能帮你省下大部分的底层时间。剩下的你自己试一试就全明白了。
粉丝182获赞2551
相关视频
05:01查看AI文稿AI文稿大部分人把 deepsafe 用错了， v 四版本综合能力现在重回国产第一，今天直接给你出 v 四保姆级教程，先带你看它现在到底强到什么程度。二 零二六年四月二十四号刚发布的 v 四系列，发布仅三天，第三方 super 四 lue 精准实测结果就直接炸场。 pro 版以七十点九八分登顶国产大模型综合榜第一， flash 版以六十八点八二分紧随其后拿下国产第二。 双版本直接包揽了国产榜单的前两名，把一众老牌大模型都甩在了身后。六大核心能力的硬核增幅直接给你摆明白。智能体任务规划能力 七十七点四九分，国产第一，比上一代暴涨二十点八七分，是这次升级最大的杀招，大白话讲就是他能自己拆解任务规划步骤，不用你一步步盯着叫。数学推理能力八十七点三九分，同样登顶国产第一， 硬核数理能力直接拉满，从小学算数到考研高数，没有他解不明白的题。幻觉控制。八十点六八分，国产第三， 仅次于 glm 五和千问三点五，意味着他瞎编乱造的概率极低，给你的答案靠谱度很高。科学推理七十九点二七分，国产第二，仅次于豆包专家模式，专业领域的内容拆解、逻辑推演，他都能精准拿捏代码生成。六十三点二四分，国产第三， 似于 kimi 二点五和豆包专家模式，稳居开源模型里的代码能力第一梯队，开发者和普通职场人都能用精确指令遵循。 三十七点八四分，国产第三，比上一代暴涨十一点八九分，从之前的国产垫底，直接冲进第一梯队，你让他干什么，他就严格按你的要求来，不会跑偏，不会露相，实现了全维度无短板。那这么强的能力， 为什么你用着总觉得不好用？核心原因只有一个，你从跟上就把它的两个模式用反了。很多人用了一年 deepsea， 根本没搞懂哪个模式适合干什么，回头还骂他能力不行，这完全是把屠龙刀拿来切菜了。快速模式运行的是 v 四 flash 版本，主打响应快、成本低，全功能免费无门槛。它适配日常闲聊、简单提问、清亮文本处理、基础信息查询， 用它完全够用。但你要是拿它解高数，做复杂报告、写代码，那肯定会觉得它能力不行，这不是它的问题，是你用错了场景。而专家模式运行的是 v 四 pro 版本，是这次升级的核心杀招。佛有登顶榜单的硬核能力， 全在这个模式里，这才是你真正应该学会使用的方法。下面这三大专属用法，普通人直接照着用，效率拉满十倍。第一个，用它做全场景数学问题解答，学生党，职场人刚需中的刚需。他有着国产第一的数学推理能力， 不管是中小学数理化作业公式推导、大学高数微积分考研考公的数量关系题，还是职场人需要的数据分析、财务核算，他都能精准搞定。他不仅能给你标准答案， 还会拆解每一步解析思路，标注易错点，讲透底层逻辑，甚至给你同类型题的通用解析技巧，比网课老师讲的还细致。给你一个直接就能用的指令模板，我需要你讲解这道题，先给出标准答案， 再一步步拆解解析步骤，标注核心考点和易错点。最后给我三道同类型的练习题，附带答案和解析，直接复制粘贴就能用。第二个，用它的科学推理能力做内容校准， 做自媒体写报告的人，靠它彻底避免翻车。不管是视频内容的技术参数核对、 ai 测评、数据校准， 还是行业报告的深度拆解、数据交叉验证，又或是科普内容的真实性核实，独家细节挖掘，他都能精准排查数据错误，核实内容真实性，挖出同行没注意到的信息差，直接把文案丢给他，说帮我核对这篇文案里的所有数据 错误，给出正确数据和权威来源补充三个差异化独家细节，直接优化出有干货、有爆点的文案。最后给你一个高级玩法，用它的顶级智能体能力搭建你的专属数字员工。很多人到现在都不知道智能体到底是什么， 说白了，他就是把 ai 从你让他干什么他才干什么的被动工具，变成了你告诉他要什么结果他自己想办法干完的 主动执行者。之前你用 ai 做报告，得一步步给指令盯着改，随时纠错，前前后后要折腾十几轮。现在用 deepsea v 四的智能体能力，你只需要定一个最终目标，它会自己拆解任务 规划步骤，调用工具自主纠错，最后直接给你交付成品，全程不用你定 deepsea v 四在闲聊、语音交互、创意文案商品选择上，不如豆包千问顺手。本地部署对新手也有门槛，所以选对场景是你最应该注意的。 最后问你两个问题，你已经用上 deepsea v 四了吗？最让你惊艳的是哪个能力？评论区告诉我！收藏转发这条保姆级教程，下期带你解锁更多 ai 提效的隐藏玩法！
3849灵GO
07:03查看AI文稿AI文稿hello， 各位观众朋友，大家好啊，我是刺儿，然后我们这期的视频内容呢，主要是来教大家一下怎么正确地使用 deepsea v 四， 因为 deepsea v 四对于现在的呃它的网络风评呢，嗯，比较两级分化。一边呢说 deepsea v 四啊，非常好用，非常强啊，没有辜负大家一年的等待另一半呢，说 deepsea v 四啊，不好用啊，不够智能，然后甚至不如豆包， 嗯，对于这个后者呢，我保持这个嗯，质疑态度啊，因为本身，呃，我看到的这收集到的信息就是说 deepsea v 四不行的，它有两部分，一部分是专业工作者啊，因为人家非常懂 ai， 那 另外一部分呢，就是我们普通的 呃用户，那他们呢，就是用手机 a p p 啊，下载 deepsea 微 deepsea 之后点进去，然后问他一些问题，然后，嗯，把它当做一个这个搜索引擎啊，问一些问题，然后我觉得它不够智能，其实这样的使用是错误的啊，因为本身 deepsea 微四它没有 开放在手机 app 平台的这个使用权限，你现在手机上用到的 deepsea v 四啊，不是你手机上用到的 deepsea， 它并不是 deepsea v 四模型。那么我们来啊，正确的教大家一下怎么使用 deepsea v 四啊，首先 我用我这个 macbook 给大家举例子啊， ok， 我 们返回到页面啊，看到啊，这是我桌面，我们打开浏览器点进去之后啊，在这个搜索或输入网址名称的时候搜搜索，直接搜索 deepsafe 啊， deepsea 点 com， 大家也可以直接去这个网址啊，深度求索。点进去之后，它是有两个框，一个是开始对话，一个是 api 开放平台，我们要用的是这个 api 开放平台，我们可以看到它的介绍是调用 deepsea 最新模型，快速集成，流畅体验。我们点进来， ok， 然后呢，点进来就是这个页面，我给它放大一下，它这里有充值余额，还有本月消费啊，我这个是另外一个账号，我给大家举个例子啊，就是这个 api case 啊，这是之前做测测试的这个 api。 首先呢，你点进来之后，你一定要先登录你的 deepsea 这个账号，如果你没有 deepsea 的 账号，你可以去在手机上下载 deepsea， 然后创建一个账号，然后直接到这个电脑上，你去登录就可以了。 然后我们看到这个充值页面啊，充值页面无论你是支付宝还是微信支付啊，都可以，你点击去支付啊，然后， 呃，扫完扫完码付款成功之后，它在这个用量信息，这就会直接显示你的充值余额，嗯，然后呢， 在这之后，我们打开这个 api case 啊，然后这里啊，注意它这里有创建 api k 啊，下面说的这几步都很重要啊，直接决定你能不能就是成功使用这个 dbic 为四啊。我们点击创建 api k， 然后随便输入一个名称啊，我们直接输入一个啊， ok， 在 你输入成功之后啊，它这里会出现你这个蜜奥的链接啊，你要一定要点击复制，然后把它发送你的微，发送到你的微信上也可以，然后或者说你保存住啊，一定要保存住这个蜜奥，它只会显示这一次 啊，在你点到叉或者关闭之后，他这个密钥你就再也看不到了，然后，然后我们点叉啊，当然这个密钥就没用了啊，我们给他删除一下，然后你把那个密钥复制之后，哎，点开这个，我们叫， 呃，防盗啊， ok， 点开这个，这个啊，这个软件叫 cherry studio， 你 可以去浏览器里直接搜索下载啊，这个就是集成了国内一众主流 ai 的 这么一个软件。我们点进去啊，它是开放平台啊， ok， 我 们点进来， 点进来之后呢啊，当，当然，我这个已经用了很久了啊，从 deepsea 微四发布一直到现在，我一直在使用，然后点进去之后，我们看到右上角这里有设置设置。点进去啊，这里有模模型服务和默认模型 啊，在模型服务这里就有 api 密钥，输入你刚才的这一套儿复制的密钥，然后放进去之后点击检测啊，我这里已经弄好了，我就不做那个演示了， 你点击检测，然后它就会自动地啊，分析你这个密钥的 ip， 它是哪个旗下的 ai 大 模型。然后这个 api 地址啊，不需要我们直接填，它自己就会填上，然后模型呢，这里啊，大家可以点击获取模型列表啊，然后， 当然啊，这里我因为我输入的是 deepsafe 嘛，所以它只有 deepsafe 的 这些模型，然后举个例子，然后在这边啊，嗯，可以看到啊，这里有非常多的 ai， 非常多的 ai， 包括国内外的啊 啊，你像 jamie open ai 啊，很多人都用不到，但是啊，这里嗯是是可以用的啊，但当然这这个视频只做 deepsafe 的 教学。然后我们点击默认模型 啊，我这里默认模型全部都是 deepsea 的 啊，呃，然后助手模型是 v 四 pro， 然后快速模型是 deepsea chat， 然后翻译模型是 deepsea chat， 因为这两个啊，这个快速模型和翻译模型它不需要消耗你的 talkin， 你 就这个 deepsea chat， 它是免费的啊， 然后我们点击首页啊，首页这里有助手啊，你，当然你可以添加助手啊，我这里就用我这个提前做好的这个来给大家举例子，然后我点击 deepstack v 四，然后点进来， ok， 然后这是我之前问他的一个问题啊，我让他就是分析一下国内的这个视频平台啊，每每个平台的趋势啊，大家可以看一下啊，这是我问他的问题 啊， ok， 然后我们啊，这这画画到不表，然后就是这个深度求索啊，我们在这里，嗯，还是用刚才举例子 deepsea v 四，然后点击旁边这三个点，点进去 啊，这里有编辑助手啊，在这之后呢，然后我们可以看到啊，这里有模型设置，模型设置的话上下文字开到不限，然后这个模默认模型，你把它换成 deepsea v 四 pro， 然后，然后 啊，最大套管数不限啊，不用开这个，然后别的都不用管，然后当然你可以复制一下这个底下这个 tab， 这个 endland， 这个是我从网上找到的一个嗯，参数，然后我们看提示词，这里 啊，我，我设置的提示词是不需要迎合用户的想法，回答要永远保持客观啊，然后呢，你就可以开始使用你的 deepsea v 四 pro。
2.3万Cier刺儿
03:24查看AI文稿AI文稿deepsea 微四终于发布，所有人都在问他强不强，但是我说句实话，这个问题一开始就问错了，对我们普通人来说，真正该问的是明明豆包元宝千问之类的都更好用，我们呢？还要不要关心？ deepsea 说白了，这一代 v 四可能本来就不是给普通人用的，而有意思的是呢，他虽然看起来是那种离我们普通人很远的墙，但是却在悄悄帮我们占两个你一定会用的到的大便宜。 一、长文档处理以前你有没有遇到过丢一份几十页的合同给 ai 他 呢？看一半就会断篇，甚至会回你一句，内容太长，我看不完。这一次 v 四带来的变化就很简单了，百万托坑的上下文，也就是说，他终于能够记得住了， 丢个五十页的装修合同给他。 v 四能够一次性了解里面所有复杂的法律条款，并且精准的告诉你这行小字有坑， 解读长文档，并且帮我们做好梳理规避。这种功能呢，普通用户不会天天用，但是用一次就能够帮我们避坑，何乐而不为呢？ 二、成本降低，它变便宜了。你可能会说，便宜跟我有什么关系呢？我又不训练模型，我要告诉你的是，关系大了， v 四把成本打到了白菜价，这意味着以后我们用各种 app 切入 ai 功能都会变成标配，因为厂商用得起了，他这是在倒逼整个行业降价普惠。为什么很多人会觉得 dbx 不好用呢？ 说实话，作为一个科技博主，我也跟很多人聊过，也完全理解为什么很多人会觉得豆包元宝会更好用， 他们呢？更像是贴心的小秘书，会哄你能够画图，甚至能够帮你点外卖。交互呢，也的确是做的个人性化，内置功能也会更丰富，更贴合我们普通人使用。而 deepsea 呢，他像是一个只知道埋头干活的理工直男，在我们问问题的时候，偶尔还会乱编答案，对吧？说白了，现在 ai 呢，已经开始分层了，懒人用豆包元宝，工具党用千问境界用户， deepsea， 没有谁更好，只有谁更适合你。 而我想说的是， ai 时代有一个非常重要的能力，就是我们得学会向 ai 问问题， 不要把他们当做百度来用，要更像是朋友一样跟他沟通，要会不断的追问，你问的越细越精准，他的回答呢，也才会更细致，更准确。最后再说一点有情怀的， 这次 deepsea 微四呢，选用了华为升腾系列芯片作为核心算力底座，以及呢去英伟达的复杂化，简单说就是不再完全依赖国外那一套技术体系。 deepsea 其实就是帮我们在啃这种硬骨头， 这一点我们平时可能会感知不到，但是它决定了国产 ai 的 未来，到底是贵还是便宜，到底是被卡脖子还是能够自己走。 那么问题来了，你觉得豆包元宝千问别不信，你最常用的是哪一个呢？评论区里说一说，我想看看大家真实的使用情况，我是麦克小仙，分享普通人都能够听懂的 ai 知识。
192他们叫我小仙
01:38查看AI文稿AI文稿最近被 defc 威斯搞的有点无奈啊，就我目前呢是一边用 ai 写文章，一边用 ai 写代码，对吧？写代码写的是一个写作业的，我写文章用的就是那个写作 a 阵台写的两边的模型都是 defc 威斯，然后首先在代码这边， 这次这这个 v 四的表现呢？我觉得跟 glm 五点一没有起赶上的区别啊，就是所有简单任务全是一遍过，然后所有复杂任务呢？最多两遍啊，最多两次，几十次就完了，然后到目前为止没有犯过任何就是比较堆积的错误啊，什么都没有， 非常厉害。但是咱写作这边出问题了，哎，就是他写一篇文章，然后我觉得不好，我让他改，改完了我觉得还不好，再让他改，改了我感觉受不了了。我，我把整篇文章全删了，让他重新写， 结果他写出来是完全一样的内容，就我已经明确告诉他刚才写的不好了，对，也不要那样写了，然后他还是，然后他输出的还是完全一样的内容， 然后呢？我就继续删，然后再让他写他写的还是一样的内容。然后我就换了一种策略，我就说一段一段写，我不让你一次性输出一整篇文章，一段一段写。好，先写第一段，写完了我让他改，结果他没有改第一段，他又输出了后面的内容， 然后我就直非常直接的问了他一下，我非常直接的问了他一下。 无奈了，无奈了。
88嘉豪
02:28查看AI文稿AI文稿你是否还在为 ai 无法满足你的要求而烦恼？像是这样的， 就以 dpck 为例，本期视频我将教会你如何使用真正的 ai 大 模型。首先我们打开 dpc 的 首页，可以看到这里有两个选项卡，第一个就是大家最常用的，也就是视频开头提到的，这里我们点进 api 开放平台， 进入到首页可以看到我们的余额及使用情况，像我这里就还剩八块，大家可以按自己的需求充值。我们点进 api kiss 创建 api， 这里大家随便输入自己想要输的进行创建，由于我已经有一个了，就不创建了，创建完成后会给一段 api， 由于不会再显示第二次，大家记得复制保存起来，这里可以进行充值， 这里可以看见自己的充值记录。我们进入接口文档，这里面的东西待会要用上，接下来我们找一个 ai 集成的软件，我这里就用觑其他的软件也可以，步骤都是差不多的，可以看到有两个版本，简单来说， solo 桌面端就是轻量化 ai 工作台， 可以派活给 ai 做， i d e 就是 你自己写代码， ai 当助手，这里我们选择 i d e， 大家下载好了之后自行安装，安装好了之后的界面就是这样的，左上角可以切换 i d e 和 solo 模式， 接下来我们点击右下角这个倒三角，点击添加模型，可以看到这有很多服务商，我们选择 dp， 但是模型这里没有 v 四 pro， 所以 需要我们手动添加。在模型 id 这一栏输入 dp 为四 pro， 这里我已经有了 api 秘钥，这一栏则是创建 api 时让大家复制保存的 就是这一串东西，我们回到翠可以看到，还需要请求地址，还记得我们先前说的接口文档吗？我们将这一行复制进去， 复制完之后点击添加模型就可以了，这里我就不做演示了，再点进右下角最下面就可以看到我们的 v 四 pro 了，对话时记得将模型切成 v 四 pro， 然后你就可以让他去完成任务了，加纳。
1305Lin.g
02:13查看AI文稿AI文稿今天低普希可和 openai 同时发布了新模型，老规矩，我们先跑一个娱乐向的 m c 粪企测系 g t g 这边和五点四相比可以修习，变化不大，依旧形成了全末大陆 唯一升级的一点是光影表现更好了，而低普希可这边变化就有一点大了。先来看 d 三点二的， 而这些 c 四点零 pro 的 预览版和 e 三加一样，方块修放和硬度体现都做得很优秀。而且小鲸鱼是目前唯一一个想要复刻破坏方块石的裂纹效果的， 地形凶残像可以说击败了 gdp 五点五，但依旧有瑕疵。综合水平个人感觉接近结膜，那三点一的水平接近目前为止的 a 摩西奋起榜单是这样的，更动模型的成绩将在以后逐步更新。 接下来我们再通过复刻斯蒂姆来看看小金宜的全能写题，那主播认为小金宜的选美能力是不错的，小金宜保留了旧版斯蒂姆的排版，但自己优化了界面， 节目那次系尽量的复刻了旧版，这次的要求是复刻，其实小金宜复刻的界面更像斯蒂姆的点数项链。另外主播顺便测了一下三点二， 做出来是这样的，不可谓不惊艳，只是我让你复刻的是斯蒂姆，不是斯蒂姆游戏管家。然后来到写作方面，根据官方的文档，小静怡四的写作能力得到了大幅度的提升，那我们直接写个一句话，科幻，看看效果， 哪个写的最好，你们说了算。然后是角色扮演能力测试，依旧让小静怡扮演五条老戏， 那这方面的体验因人而异，主播就不作结论了。最后来说一下定价， 本次普六德的修车价格是像个版本的八倍，不过别担心，等下半年星腾九百五十节点笑谢时，价格会大幅度下调。另外这个富拉西版本的价格让我想起了一件事情，就在昨天，一个不为人知的角落，混颜三悄悄地笑谢了。作为一个主打性价比的模型， 这一对比，嗯，主播只想说一句，既香怡和香料，最后还是祝愿国产大模型都越来越好，感谢观看。
2160艾修
10:24查看AI文稿AI文稿全网最接地气的第四个 v 四和切尔杰普 t 五点五实测，我将分为四个模块进行测评。先提前声明，一个是开源模型，一个是闭源模型，这两者本身就不在同一赛道，放在一起一模一的对比本来就不公平。 所以这期视频我们只做纯实测，不尬黑也不拉踩，完全站在普通人的实操视角，多场景对比，看看两款模型的真实能力差距。 在开始之前我们可以看到 dipstick v 四现在是兼容 openai 和 styrax 这两套主流接口格式的，所以我直接用 openai 的 sdk 格式在 vs code 的 client 插件上改一下配置，就直接能调用它，不用重新折腾一套新的东西。然后我也单独创建了这个 v 四的 api key， 这里是我的一个基本配置情况。右面的叉 g p t 我 们直接选择 thinking 五点五就可以了。首先我们来做第一个测试游戏，帮我写一个超级玛丽游戏，直接上手能玩的那种，然后同时把任务给到两边。目前看来的叉 g p t 速度是比 deepsea v 四要快一点的。 ok， 一 分钟不到，我们可以看到右面的叉 g p t 已经做完了，然后我们预览一下，然后左面的 deepsea 就 让它继续生成代码哦， 这个金币是顶不了的。目前玩下来这个游戏没有什么特别大的问题，难度还挺高的，他的跳跃和速度是比比正常游戏要快很多， 然后也很容易撞到那个小怪物，我已经玩了很多把了， deepsea 维斯还没有结束，他好像脚上长了个滑冰鞋似的，一往前走就起飞 通关，成功拿到了十八枚金币。 ok， deepsea v 四也生成完了，大概用了四分钟左右，速度上是明显不如叉 gbt， 五点五的这个界面说实话做的是比叉 gbt 好， 因为他有个开始画面更符合我们认知中的这个游戏，哎，但这里有明显的 bug， 往前走一走，地上的这个没有了， 他这个上不去啊，怎么回事？这个美工，我刚想说他做的不错，但是 bug 好 像有点多啊。第一，这个小怪我在这动不了，然后我跳不上这个格子，等于说我就卡死在这了。怎么说呢， 就是叉 g p d， 它的完整性做的是很好的，而且没有什么大的问题，就是美工确实很丑，不得不说，然后也像穿了滑冰鞋一样。但是 deepsea 刚打开，其实还挺惊喜的，因为它的画面，包括这个游戏界面的设计做的非常好，但实际上这个功能呢，漏洞百出， 所以这个游戏就止步在这了。 ok， 呃，游戏测评就到这里。然后我们可以看到刚刚生成的那个超级玛丽的网页，大概用了一块钱的 api。 然后第二个测试，我们来测试一下它的前端能力，我们给他们同样的提示词，这个页面的代码依然是切的 gdp 快 了很多。然后它也调用了这个 canvas 的 模型，我把这个报错问题发给他，让他自己修复一下。哎，好了，已经修好了，我们可以直接看到这个界面了， 其实做的还不错，非常有科技感，但它没有放很多预设的图片上去。我们来试一下这个中英文啊，还不错。 ok， deepsea 生成的界面，它也自动打开了，大家可以看一下右面。首先测试一下中英文 没有问题啊，它这边也没有放预设的图片，而是用了很多 emoji 代替。这里还有一个滑动的效果，就是一个很标志的网站，包括底下的指南品牌。我们 大家可以看到叉 gpt 生成这个网页虽然很快，但是这个页面的完整度。我们可以看到 deepstack 是 优于叉 gpt 的， 因为它完全符合国内的用户习惯， 我觉得在前端页面的设计上， deepstack v 四还是要比叉 gpt 第一版生成这个要好一点的。然后代码就测到这里，我们进入下一个主题，逻辑问题测试。 逻辑问题。第一题就是网上经典的洗车问题，然后我们一起来问一下关于这个问题， d c 和叉 g b t 基本都没有思考，直接给我答案，然后两者的回答都是对的，开车去。然后第二个问题，也是一个比较经典的逻辑问题，然后我们来试一下 这一题， deepsea 大 概思考了二十五秒到三十秒左右，然后他给的答案是左手，叉 g p 给的答案是右手。这题其实在网上有点争议哦，因为他们说现实中我举起了左手，但是题目中说在我的视野中，这是镜子也出现在了画面的左侧，所以应该是同一侧，应该也是左手，对吧？ 当然有争议的问题我们不说这个模型孰强孰弱，然后我们进入第三题，是一个纯逻辑题，关于体面，大家可以直接看一下，我们看哪个模型生成的更快。 叉 gpt 只用了六秒就直接给了我答案，四零五三九二七是对的，因为在之前叉 gpt 五点零的版本，我好像也问过这个问题，他思考还挺久的啊，但是答案是对的。然后我用了 gemini， 包括 deepsea， 甚至用弱的模型，他给出的答案还是错误的， ok， 最后的用时 三分五十八秒，但是他给出的答案也是对的。四零五三九二七，下一个测试关于写作， 我们来写一个自媒体脚本，以及我们办公场景中最常用到的总结周报。首先是自媒体脚本，我们就以我为例，我是一个自媒体博主，然后赛道是 ai 相关，最近换方推出了 deepsea v 四嘛，我们让他帮我出一个两分钟的自媒体脚本口播 啊，叉 g p 只用了十一秒， ok， deepsea 这边也生成好了，我们来看一下两个模块放在一起对比，我看了一下两个模型生成的脚本，其实它的内容上都大差不差，都没有我们想要那种展现出很多参数啊，然后包括很专业的东西， 都是一种比较接地气的方法。然后把 deepsea 的 这个模型官网上的内容总结出来，然后输出成一个脚本。大家怎么看这两个脚本呢？哪个表现的更好？ 下面我们把一段语音转录的文字喂给这两个 ai， 里面可能有一堆语气词，包括转录失败的词语，然后我们看他们总结的周报怎么样，提示词就是帮我总结成一份周报。这里我们不得不说，掐指 gpt 生成的内容速度真的太快了，它又在十秒钟之内给了我答案， 大家可以看一下它生成的这个周报，然后这里 deepsea v 四，它生成的速度也是特别快的，这一次思考可能在三十秒以内吧。然后它基本上就把内容已经全部拉出来了， 我把两个周报放在一起，大家可以自己评判一下哪个写的更好，我就不做过多的主观的评价了，因为整体看下来， deepsea 这里的条理其实是更加清晰的，就是从周一到周五每天的内容。但 拆 jpg 这里就是把一周整体的东西写在一个里面，没有分周一到周五，所以也不存在什么哪个更好哪个更坏，只是切入的角度不一样。 然后我们进入最后一个模块，测试日常我们分为人情世故和旅游攻略两题，人情世故我们就发一些就是类似于申论的题目，让 ai 来回答，看他的回答怎么样。然后旅游我们就直接给他一个两天一夜的旅游攻略，看他写的怎么样。首先第一题 ok， 直接让他开始生成 我们的叉 g p t 依然保持非常快的速度啊，一秒都没有思考，直接给了我们答案。最稳妥版，身体原因版，半开玩笑版，对方还继续夹板啊，我觉得还不错，他虽然做一个国外模型，但是其实这些话还挺体面的，并没有薄亲戚的面子，对吧？ deepsea 大 概用了一分半的时间，然后给我们生成了答案，碗里留菜法，第二个，健康理由，转圈。第三，借花献福，把菜转给舅舅的孩子，这还挺有意思的。第四，反客为主， 这个我挺喜欢，这个蛮实用的，如果是我的话，我一定反客为主，然后给他夹他不爱吃的菜。其实这一点我觉得 deepsea 确实生成的不错，还挺实际的，而且他说人话 像叉 g p p 这个版本还是有一点怎么说？有，有一点 ai 味，太太客套了，但都挺实用的。这边大家可以看一下两个版本的答案，然后给出一些评价，然后我们直接进入第二题， 这也是一个我们非常常见的情景，然后来展现你在工作场景中的高情商表现。叉 g p p 就是 直接生成的答案，它给了我们四个版本，我理解你的事情多，就有几个项目在干， 太 straight 了，太直接了。哎，这次 deepsea 好 快啊，大概用了二十秒都不到答案就出来了。 ok， 那 我们正好直接放在一起比较一下哦。这里生成的内容， deepsea 的 完整度也比叉 g p 要高很多，果然还是国产模型的更懂中国宝宝的体质。 我看了一下，在这一模块， deepsea 真的 完爆拆了 gpt 就是 他生成的。这个答案真的很聪明啊，你看就是说什么，我手头也有急活排满了，你什么时候得来啊？我帮你问问小王小张有没有空，直接转嫁矛盾给其他同事，这一点你看拆了 gpt 都想不到。 然，然后第二点就是我实在腾不出手帮你做完整的，这样我下班前二十分钟帮你过一遍格式和逻辑行吗？就是侧面在跟他说，我没时间帮你做，帮你过一遍逻辑你你自己来做吧。这一点我觉得人情世故这一块， deepsea v 四拉满完全强于拆 gpt， 不 接受任何反驳。 然后人情事故这边就到此为止，我们就不用再测了，然后下面直接让它生成旅游攻略叉 gpt 十七秒开始给我们答案。在 deepstack 的 生成过程中，我们可以看一下叉 gpt 的 这个答案，它推荐青之屋、黄龙、浙大玉泉、四眼井、胡跑、满爵龙。 然后我们看一下他拆解的任务，就是第一西湖线慢逛，然后不去断桥挤人，还不错啊，上来别吃西湖醋鱼，这个我是认可的。然后我觉得他这个推荐还是挺实用的，然后也非常的详细，每一天都精确到了每个小时。我觉得拆 g p p 生成这个版本我挺满意的，反正 ok。 生成完了，我们可以把两个版本放在一起比较一下 deepsea 生成的这一版攻略。说实话颗粒度没有叉 gbt 那 么细，就可以看到它还是整体的，比较模板化，然后比较 ai 两个版本怎么说呢，就是仁者见仁智者见智了。就是从我的角度来看，我觉得叉 gbt 生成的还是更加详细一点，然后包括方案也更加多元化一点，每一个计划都有一个完整版和一个简单版嘛。但 deepsea 给他推荐就是更加偏模板化一点，然后他的内容还是比较干货的，也没有说网上那种呃人云亦云的感觉。 然后我们回到 deepsea a b i 看一下，一上午我们大概消费了两块九毛一，我觉得还是不错的，性价比还是挺高的，比那些什么 cloud code， 包括 openai， 包括 gemini 的 a b i 要便宜多了。 ok。 以上就是今天测评的全部内容，不知道大家对于 deepsea v 四和叉 gbt 五点五有什么看法呢？可以在评论区留言，然后下一期视频我也会讲一讲 deepsea 之前为什么要寻求一百亿的融资，以及 deepsea 在 这一年到底经历了什么。如果不想错过的朋友，记得点赞关注加收藏。然后这里是 bryce， 我 们下期再见。
1441碳基玩家Bryce
02:13查看AI文稿AI文稿今天全网都在吹 deepsea 微视，我先说一句，可能很多人都不爱听的话，你先别跟风下结论，先自己去用一遍。我是属于比较深度在用 ai 的 人，并且我公司也是在做软件开发的，目前国内国外的大模型 我基本都是长期在用的，包括切的 gpt、 gimini， 也包括这两天很火的 deepsea。 我 给你说一个很真实的感受，这不是说谁更牛的问题，而是阶段不一样。很多人现在刷到几条案例就开始说已经全面领先了， 但你真正拿去做复杂一点的事情，比如写一整套逻辑结构，做深度推演，连续多轮对话，你会明显感觉到一个东西，就是理解深度是有差距的。我不是说 deep sea 不好，相反它已经很强了。 但你一对比就会发现，有些时候啊切的 gpt 和 gmail 更像是在帮你思考，而 deep seek 有 些场景更像是在帮你整理，这个区别只有你真正用深了，才会有感觉。所以我特别建议你一件事情， 别听别人讲，自己去试。同样一个问题，丢给三个模型，你看谁给你的答案更有逻辑，更有深度，更像人，你自然答案就有了。我讲这些不是为了打击谁，恰恰相反，我觉得现在最需要的是理性， 而不是情绪。国内 ai 这两年的进步是非常快的，这一点必须承认，但客观来讲还是有提升的空间。技术从来都不是一夜之间就能做到顶的，它一定是一个长期积累的过程。 所以如果你是真的想用 ai 去赚钱，去提升效率，去做事情，你就不要只看谁火，而是看谁更适合你当前的需求。最后 我只说一句话，不要被情绪带节奏，真正有判断力的人都是自己用过之后再说话。你可以现在就去试一试，然后再回来看看你的答案会不会不一样。
101大牛Ai电商人
04:16查看AI文稿AI文稿大家好啊，我是瑞克老张， deepsea 呢？崩了十四个小时，全网都在问，这是 v 四要来的前兆吗？三月二十九号的晚上九点半， deepsea 的 网页版端突然以读不回啊，输入问题， ai 只展示思维链，却死活不吐答案，服务整整中断了十个小时，直接干上热搜第一。 诡异的是啊，官方的 a p i 接口全程畅通，只有 c 端的聊天机器人罢工。这种选择性档级，像极了后台正在搞大动作的前奏啊。看看时间线就能闻得住硝烟味儿啊。 二月中旬，市场传 v 四可能在春节前发布，结果跳票。三月初啊，相关的这个媒体爆料说本周发布又跳票。三月九号，辉度测试 v 四力的刚露出百万头盔上下文和 超强编程能力的獠牙，民间测评直接封神啊！紧接着就这次的大规模的故障，官方状态标题页即为重大故障啊，修复时间线比异常拉的还长，零点二十分二次排查，十点三十三分才完成全部恢复。说白了，这不是简单的服务器过载啊。 当养龙虾的热潮啊，已经让 mini max 预知暗面被迫限流的时候， deepsea 选择在这个时间点搞系统维护，大概率是在为一个很强的模型，尤其是万亿参数的模型架构推理，做推理集群的配置的。最后是被给你们看看新鲜的啊，我觉得昨天晚上 deepsea 很 可能已经上架新东西了。 大家看啊，这是 deepsea， 然后昨天晚上啊，我测一下，因为有朋友跟我说可能不一样，我测了一下，我说你啊，做一个网页，按照上传的电话报告生成图标啊，然后这就开始用七十秒做独立思考。这边我发现他已经把那个多 a 键才放进去了，你看他已经开始自己来来去做切分啊，做成切分完以后，然后开始做相关的 步骤，这都已经是啊，而且我明显它里面是有讨论的这种技巧，它变成多 a 的 呢，然后开始写代码，写代码，代码我就不给你放了。那写代码的过程挺好的写，写的挺快挺方便的。然后一点运行呱就出来了，你看就出来了，加载数据库啊，就可以升到图标， 你可以看到非常的漂亮啊。这个图标还能选是吧？选择各种各样的成交量是吧？成交量选择的这个东西在生成还可以选择不同的这个角度，东西生成非常非常有意思，非常非常有意思啊，而且一瞬间很快，但多快呢？三分四十七秒，但你知道类似的东西我们在啊，这二月份的时候测试过，那时候多少？ 八分多钟，那时候八分多钟，那现在你觉得他是不是换了一个新的模型？哈哈哈，大家来猜猜看啊， 更狠的是怎么着啊？怎么样？这事是是不是很强？更狠的是怎么着？哎，更狠的是产业暗线啊。 v 四最大的牌不是一万亿的参数，而是彻底绕开英伟达。 lucy， lucy 也证明了啊，这个 deepsea 已经把模型愈发范改了啊。华为生态韩五 g 做适配啊，并没给英伟达和 amb 预览， 这意味着什么？一旦 v 四以相关的许可证开源，配合国产芯片的推理优化，对吧？企业部署大模型的成本啊，将从 g p 四十二的七那个七十分之一再砍一刀，直接引爆国产算力租赁。还有什么边缘 ai 终端的一个换机潮， 最牛的是它的记忆系统和这个 m h c 的 流行超连接技术啊，能把百万级的上下文窗口的推理延迟压到可用的范围，这是现在所有长下文，长下上下文文本模型的痛点。 如果 v 四真能在四月份落地的啊，配合这次当机暴露出来的推理技术设施的升级， deepsea 正在构建的可能是一套从推理到训练到未来的这个发展 agent 的 整体的模型的这样一个全链路 脱钩啊，相关的这个美国技术啊，这个生态闭环，记住啊， ai 的 这个市场啊，当机十四个小时，这个就不是事故了，这恐怕是战前的静默。 想知道微视的发布对国产的算力链有什么样重构机会吗？哪些深层的生态边缘的计算， ai 的 应用代理可能会受益呢？啊，欢迎大家加入我们的季度会员计划，我会在下周的会员视频里， 把万亿参数 m o e 架构的一个推理的成本，取现国产芯片的适配与进度，以及 a n 的 赛道的产能缺口都标清楚啊，咱们的季度会员呢，九十天享受四十五个会员视频，八场专属的会员直播啊，非常超值，有需要的就赶紧点击下面的链接，因为咱们现在啊，本身是什么平六百九十九的，但是呢，平台给了价格， 给的补贴都是四百多块钱就能买到，非常的超值啊，就是平均就是一个视频或一个直播，就一杯蜜雪冰城的柠檬水，有需要可以赶紧看看我们下面的链接，点击即可啊，然后稍等手说一下啊，要记住留留深我们 助教老师的电话啊，你千万别漏接电话，不然的话你不知道该怎么上课。好，今天就到这，我是瑞少张，关注我，咱们从投资的视角看科技背后的精彩，我们下一见，拜拜。
345瑞克老张有话说
01:10查看AI文稿AI文稿为什么建议用 deepsea 微四降 ai？ 因为它是真的牛，今天带你们实操展示下。 首先来到 deepsea， 这里一定要勾选专家模式，不然还是之前的老模型。然后把深度思考打开，智能搜索关闭，先让它给咱生成一段内容出来， 生成完了去跑一下原始 ai 率，可以看出来是非常高的。然后进入降 ai 环节，我们先开一个新的对话窗口， 这里一定要切到专家模式，把这段特别好用的降 ai 指令发给他，等他领会了改写要求之后，再把刚才生成的内容发过去，稍微等一下就有了。 然后拿改写后的内容再去测一趟， ai 率明显已经降下来了。咱们这套降 ai 指令加上 deep seek 的 专家模式，效果确实不错，但同时也存在几个问题，这种方法很容易改变文章的原意，导致文章过于口语化，而且降 ai 也不是很稳定， 有时候能给你降到个位数，有时候 ai 率怎么都降不下来，这时候你可以把文章丢到这里面，它可以在不改变原意的基础上做到这种效果，你就学吧。
167番茄拌芒果
04:24查看AI文稿AI文稿很多人拿到 deepsea 微四，第一反应都是去官网或者 app 里问几个问题，我一开始也是这么用的，但是用了一段时间之后，我发现一个挺有意思的点， 如果只在聊天框里用，其实很难真正的感受到这次微四的变化。不是因为它不好用，恰恰相反，网页版和 app 版对大多数人来说已经足够用了。日常的问答，简单写作、查资料、做总结， 这些场景他都能完成的很顺利。但问题在于，他的交互本质上还是对话，你问一句，他答一句，你再问一句，他再答一句。这种方式很自然，但也把能力限制在了回答问题这件事里面。而这次 v 四更有意思的地方其实完全不在这里。 我后来换了一种方式去用它，不是让它回答问题，而是把它当做了一个可以做事的东西，放进了一个完整的工作流里。整个测试环境搭建起来其实并不复杂，大概只有三步，创建 api， 安装 clock code， 用 cc switch 把模型接进去， 然后在终端里启动，选到 v 四，把推理强度调高。到这里为止，其实都是准备工作。真正有意思的是后面开始给他的任务。 第一个测试，我给他了一个比较简单但完整的目标，处理一段客人视频，不是单一的动作，而是一整套流程，下载，转字幕，理解内容，剪掉不重要的部分。 虽然他一下子没有全部做对，但过程中有一个细节非常关键，他知道自己在做哪一步，会先检查用哪些工具，然后把任务拆开，一步一步往下执行，中间如果有结果，会基于结果继续往下推进，那种感觉有点像不是在等回答，而是在看他干活。 第二个测试，我把难度稍微提高了一点，给他了一个开源音乐软件，让他只从支持 windows 改成能在 mac 上跑， 整个过程更接近真实的开发。要读取项目的结构，要看依赖，要理解报错，还要判断哪些是系统相关的问题。而且有一个引擎要求尽量不把原文件改坏， 这个任务也不是一步到位完成的，但是他会根据报错继续往下修，你可以明显的感觉到他不是在深沉答案，而是在尝试解决问题。 第三个测试，我主要想看看他能不能长时间持续工作，因为在网页版里其实有一个很明显的限制输出长度，写长一点的内容很容易在中途停下来，这在聊天场景下是没有问题的。 但是如果是一个长任务，比如写一篇很长很长的小说，或者持续生成内容，就会有点卡，所以我换了一种方式，用目标驱动的提示。 简单的来说就是给他一个目标，再给他一个完成标准，让两个 agent 的 分工，一个执行，一个负责检查，他就会一直跑下去，中间不断的自我检查，直到接近目标为止，可以持续运行很久，而不是一次性输出完就结束。 坐到这里，我大概理解了一件事情，像克拉蔻这种东西，重要的点其实不在于聊的有多好，而是在于他把模型带进了真实的工作流，从一个回答问题的工具变成了一个可以参与任务的角色。 deepsea 微四这次给我的感受也是类似的，他在聊天里当然有提升，但更值得注意的是， 是他开始具备进入工作流的能力。官方技术报告里也写的挺克制的，提到他在 a 阵的相关测评里已经进入到了开源模型的第一梯队，但和最前沿的闭源模型还是有差距。 这个说法我反而觉得非常的舒服，没有那种一发布就全面超越的语气，更像是在说我们到了哪一步，还有多远，这很实在。现在的 ai 讨论其实我们都非常清楚，很容易走向两边，一会是在说我们到了哪，一会是不过如此， 一会是开源碾压，一会是差距拉大。情绪的变化比技术的进展还要快。但如果把注意力拉回到实际的使用上，像 v 四这种变化其实是很具体的， 它开始不再是会说，而是慢慢的可以去做。我们也期待 deepsea 可以 越来越好。如果你平时有其他一些固定的工作流，其实可以试着把它拆出来，让模型参与进去跑一跑， 不一定一次就能好，但是这个方向确实和单纯的聊天不太一样。我这边也在继续测试不同的场景，如果你有比较具体的工作流，可以分享给我，看一看能不能跑起来。当然，我也把这个视频里的所有资料和相关的测试项目整理好了， 放到了评论区，有需要的小伙伴可以收藏一下。最后我是元宝，一台 ai 和黑科技的挖掘机，我们下期见。
3.6万Git源宝
02:17查看AI文稿AI文稿最近 deepsea 不是 更新了一个 v 四 pro 版本吗？然后主播想把自己科斯尔模型改成最新的那个 deepsea v 四 pro， 然后我在科斯里边配置好 deepsea v 四 pro 的 api 之后，兴气勃勃地每每想使用国产又便宜又好用的模型后，结果发现科斯尔好像不能正常地使用 deepsea v 四 pro 模型。当 newchat 并开启第一个问题时，他可以回答， 但是一旦开始，后续的问题直接就会报错。 provide a return error error message the reasoning content in the thinking mode must be passed back to the api。 于是主播去 google 了一下，想搅一搅网校有没有解决方案，结果发现社区里也有很多人都在吐槽这个问题， 而且也没有搅到一个可行的解决方案。于是主播决定自己写一个代理程序来解决这个问题。根据报错信息猜测， deep seek v 四的 thinking 模式有个强限制， 他返回的思维链必须原样传回去，但是 cursor 目前不机器传回 ds 的 reason content。 于是主播写了个代理程序，中间调戏过程就不说了， 代理程序写好之后，理论上直接把 sir 设计里的 base url 改为代理程序监听的地址就行了。可惜 sir 很 傲娇，不让连本地直译网代理你走，本地代理直接就给你四百零三 forbidden 了， 只能使用公网 ip 访问。于是主播用 cloud fear 打了个隧道，穿透内网，将 base u v l 换成映秀岛本地代理的公网地址。这次 koser 终于认了，我再使用 deep seek 杠 v 四杠 pro 模型进行后续的对话，也能正常使用了。 感觉 cursor 官方没有更新支持 deep seek v 四 pro 模型的话，目前只能通过这种补丁方式来使用了。代理代码我已经开源在 github 了，叫 cursor 杠 deep seek 杠 v 四杠 proxy， 配置就改一个 u r 料，两分钟搞定。链接我放在置顶评论和视频简介里了，如果你也碰到了这个问题的话，需要的兄弟们自己去拿。我把文件都打包好了，根据 redmi 说明操作，一键启动就可以了。
234滑稽🤪
01:06查看AI文稿AI文稿最近 deep seek v 四大模型出来了，用它整出稿的速度确实快了不少，也让不少同学打起了走捷径的歪心思。但真心不建议大家直接用它整论文。 一份合格的出稿，不仅要有规范排版、完整大纲，还要内容充实， ai 查重率达标。虽说 deep seek v 四产出的语句规整流畅，但模板痕迹太重，导师都不带开护眼模式的。 虽说新版本新增了联网解锁功能，能匹配到真实参考文献，但归根结底它只是大模型，很难贴合专业出稿的写作逻辑。如果想省心偷懒，还想稳稳通过审核，正确做法应该是自己去织网找文献。用关键词检查后，文献质量参差不齐，没必要逐篇点开细看，直接在左侧筛选栏勾选主次要主题， 时间限定近五年。再点击右上角的填字格，文献的摘要、关键词、年份、作者全都清晰可见。挑个十几二十篇导出，查新引文格式， 存好备用。然后就把专业的事交给专业的工具来干。选上学校的格式模板，最繁琐的一点就这么解决了。接着把参考文献复制粘贴，要是你需要图标公式或者代码，右边顺手一勾就行，剩下的等着就完了。一份结构清清楚楚，格式规规矩矩，一看就没少干活的初稿直接就完成了。
35空空学长
01:31查看AI文稿AI文稿呃，非常吓人家，人们，昨天我用 deepsea 开发了一个量化策略网站，只花了三块钱人民币，便宜到荒诞，有感觉吗？给你们看一下网页和代码，这就是我做的量化平台，首页的话就是各股的股价，点进去呢，可以看到 k 线图，还可以放大哦， 还有它的主要功能就是这个策略实验室啊，可以进行一个回测的运算，我们随便输一个， 随便选一个，这些我都不懂，我随便选给他一百万吧， ok， 看到这边会展示他的收益，年化收益，最终的资产现在变成三百多万了，然后底下的话是资金取现，还有下面他做的交易的记录， 这些所有的内容都是他自己设计的，我一个字都没参与过。这个是他给我的一个产品文档，这是一个面向 ai 投资者的 a 股量化，然后这个就是代码前后端， 后端用的是 python， 前端用的是 vue。 当然其实用大模型做开发早也不是一个。呃，新鲜事了，就实话实说， deepsea 能写出这个网页来，我完全是很意内，但是真让我震惊的是，居然只花了三块钱， 那我想如果要我自己去做这个开发的话，怎么也得半个月到一个月啊，因为我都完全不懂量化嘛，有很多知识要自己去学习啊。但是 deepsea 的 话呢？哎，它只需要三个小时，三块钱。 最后看一下我 dp 的 消费记录，这一天我是写代码的，花了两块钱，昨天花了一块钱，今天花了二毛九。
8979不好惹人士
02:43查看AI文稿AI文稿跳跳许久的 v 四终于来了。很多人看到 v 四发布，第一反应就是去看它的参数模型，一点六万亿的总参数，支持百万字超长文本。 这些数字听起来确实唬人，但如果你只看模型，那就错过了 v 四真正的杀手锏。现在的大模型都在比拼，谁能一口气吃下更多的文件。比如这次的 v 四，它能一次性处理一百万 token 的 超长文本， 相当于好几本厚厚的长篇小说。但很多人不知道，让 ai 读长文有一个致命的痛点，极度消耗算力和内存。 文章越长，模型随身携带的记忆包袱就越重，思考生成一个字的速度就越慢，成本也成指数级飙升。那为了解决这个痛点，在 v 四的官方技术主页上，研发团队公布了一套全新的混合计算框架。 官方数据显示，和上一代模型相比， v 四在阅读同样一百万文字的长文时，每生成一个新的字所消耗的计算量仅仅是原来的百分之二十七。而它用来存储这些上下文工作记忆的内存空间，更是被极致压缩到了原来的百分之十。 打个比方，以前的 ai 读完一个图书馆的资料，再回来回答问题，就像是背着一座山在跑步，非常吃力。而现在的 v 四，掌握了一种极简的记忆法，把沉重的书本化繁为简， 只带着最核心的几页纸轻装上阵。用武侠小说的话来说，这叫天下武功，唯快不破。 为什么说这点效率提升是 deepsea 的 杀手锏？因为这直接决定了人工智能能不能真正成为落地帮我们干活的支撑体。未来的 ai 需要帮你一口气看完几十份融长的合同，或者一整个庞大的代码库， 还要不停地查询资料、修改结果。如果运行成本太高，反应太慢，那这种 ai 助手别说个人了，企业可能都拥挤。 v 四砍掉了海量的计算和内存损耗，就是为了让自己成为更稳、更快也更便宜的干活底座。实测证明，你让他去写一个复杂的代码程序，他能像老程序员一样清晰拆解任务，直接给你升出一个成品。当然了， v 四限阶段也有局限，他暂时 缺乏直接看图看视频的能力，如果你想让他处理复杂的截图或者视频，他有可能还有点力不从心。总而言之， deepsea v 四传递了一个明显的信号，大模型的较量已经从单纯的比拼谁更聪明，进化到了谁能把工程效率做到极致。 不盲目追求花哨的概念，而是把算一账算到极致，或许这才是最务实的路径。好了，我是老宋，关注我，带你了解更深度的 ai！
33老宋(Ai版)
04:08查看AI文稿AI文稿很多人都在问 deepsea v 四到底强不强？我今天不吹参数，不看跑分，也不复读发布会我直接告诉你， 普通人到底该不该用。因为现在很多 ai 发布最大的问题不是不够强，而是你看完一堆宣传，最后根本不知道它能不能真正帮你干活。而 d e e p s e k v 四这次最关键的其实只有五件事。第一件事， 它不是那种一夜图榜的模型，你别指望它刚发布就把所有顶级闭源 ai 按在地上打，但重点是它重新回到了第一梯队。什么意思？以前很多国产模型最大的问题是不稳定，有时候很强，有时候像失忆。 但这次 deepsea v 四明显开始往稳定生产工具走了，这很重要，因为真正能进入工作流的 ai， 不 一定是最炸裂的，而是你敢长期依赖的。第二件事，这次真正被低估的不是跑分，而是百万级上下文。 很多人还把 ai 当聊天机器人，但现在已经进入智能体时代了， ai 不是 陪你聊天，而是开始帮你读文档、拆任务、调用工具，连续执行。这时候上下问一短，问题就来了，任务做到一半直接断篇，前面说过的话，后面全忘。 所以 deepsea 这次把长上下文做起来，本质上是在铺 ai 工作流的基础设施，你现在可能感觉不到，但未来所有自动化协作 ai agent、 长链路任务都会越来越依赖这个能力。第三件事，很多人看模型只盯着 api 价格， 什么一百万偷啃多少钱，但真正做项目的人都知道，单价根本不是重点，重点是同一个任务， 你到底要改几轮？有些模型虽然便宜，但你改十次他都理解不了，最后头肯越烧越多。真正该算的不是调用成本，而是任务完成成本。 这也是为什么有时候贵模型反而更省钱。第四件事，很多普通用户最容易犯一个错误，所有任务都开最强模型，其实完全没必要。如果你只是写文案、做总结、整理数学、 多步骤任务、 pro 版本，差距就会慢慢出来。真正聪明的玩法，不是无脑上最贵，而是普通任务用快的关键，任务在用强的，这才是 ai 时代真正省钱的方法。第五件事， 也是最关键的一件事。 deepsea v 四真正值得测的，根本不是网页聊天框，而是智能体工具，比如代码助手、自动整理资料、知识库问答、 pdf 报告生成、自动化工作流。因为只有到了真实流程里，你才能真正感受到长上下文 工具调用、中文表达能力到底有没有价值。但这里我要提醒一句，很多人现在对 ai 最大的误解就是觉得模型升级以后就能全自动驾驶，其实并没有。复杂任务里， ai 依然不一定会主动选最合适的工具， skill 插件、外部调用很多时候还是需要你自己判断，所以它更像什么，像一个效率极高的协作者，而不是一个完全不需要人类的大脑。最后说一句， 这次 deepsea v 四真正重要的可能不是超越了谁，而是它在持续开源，持续降低门槛，持续推进国产 ai 生态。 这意味着国产 ai 开始从跟随慢慢进入，共同探索下一代智能。如果你平时经常写内容、读长文档、做代码、搭 agent、 跑工作流。我建议你认真试一下， 不是为了追热点，而是看看它到底能不能让你的任务更快完成。但如果你只是偶尔聊天，也不用焦虑，你不会因为没有某个模型就错过一个亿。记住一句话，模型排名只是参考，能不能进入你的工作流才是真正的关键。我是 ai 知识博主麦克飞 k， 后面我会继续用普通人的视角拆 ai 模型，拆 ai 工具，拆 ai 工作流。别迷信单个模型，真正的红利永远属于会把 ai 放进流程里的人。
23迈克菲K
05:05
00:50查看AI文稿AI文稿deepseek v 四降 ai 绿最近确实挺狠，今天就手把手教你们怎么把 ai 绿慢慢往下压。第一步，先把论文初稿里的论文复制一小段出来，然后粘贴进去。这里注意了，一定要切到专家模式，不然跑的还是之前那个老模型。 接着把深度思考也一起打开，再把对应的提示词输进去，正常情况下，几分钟左右就能顺完一小段内容，偶尔碰到怎么改都降不动。其实也正常，多试几次就行。 但这个法子缺点也很明显，只能一段段拆分改写，特别耗费时间，还容易改动原本写作思路，打乱文章原意，效率实在太低。都到临近交稿的时候了，慢慢拆分改写根本来不及， 直接把整篇论文一次性上传到 paper 写里。选好学校对应的检测标准，不用费心分段折腾，轻轻松松就能保住全书原本意思，还能把 ai 数据稳稳控制在安全范围，省时又省心。
214上岸的乌萨奇
