普通人如何搭上AI的快车Deepseek会是未来吗？

最近是不是被 DeepSeek 这个 AI 模型刷屏了？它仿佛一夜之间就火遍了全球，成为了科技圈和普通用户都热议的焦点。

如今AI 已经不是什么神秘的东西，它慢慢走进了我们的生活。很多普通人也想了解 AI ，体验一下它的神奇之处。今天就来聊聊，咱们普通人怎么接触 AI，又该怎么用 Deepseek 这个工具。

Deepseek 为啥这么火？

Deepseek并不是一开始就这么火。

回顾 AI 发展的关键节点，2022 年 11 月是一个绕不开的时间。Open AI 公司推出 ChatGPT，瞬间在全球范围内掀起了大模型热潮，美国在大模型领域的优势尽显。而当时中国还没有可商用的国产大模型。

从 2023 年 3 月起，国产大模型开始集中发力，纷纷推向市场，不过，早期的国产大模型与国际顶尖水平的大模型相比，确实存在一到两个技术代差。

许多人在测试时，还遇到过不少令人啼笑皆非的场景。

直到2025年春节期间deepseek才“破圈”，DeepSeek-R1凭借易用性和免费开源策略迅速吸引普通用户，从专业圈层扩散至大众市场。

这个模型在技术上有一个很大的突破——DeepSeek 摒弃了传统 AI 的 “猜字谜式” 监督学习，转而采用强化学习框架。

这使得它不仅能做文字处理，还能像人类一样进行逻辑推理。在数学、代码写作、自然语言理解等任务上，它的表现甚至超过了美国著名的OpenAI O1模型。

      免费开源 ：DeepSeek 采用了开放和免费的使用策略，这无疑大大降低了用户的使用门槛。对于很多对成本敏感的个人用户和中小企业来说，他们可以免费使用 DeepSeek 进行各种创作和开发，不用再为高昂的费用发愁。

      打破垄断 ：它的开源架构还打破了少数企业对 AI 技术的垄断，让更多的人有机会参与到 AI 技术的研发和应用中来，推动了整个行业的技术进步

更厉害的是，DeepSeek的模型训练成本600万美元，这比美国公司的投入低出接近10倍。这种低成本高性能的模式，直接挑战了AI行业对算力堆砌的依赖，让用户可以用更少的钱享受到更优质的 AI 服务。直接让英伟达股价跌爆。

对于企业和开发者来说，使用 DeepSeek 可以大大降低开发成本和运营成本，提高经济效益。而对于普通用户来说，免费使用 DeepSeek 就能体验到强大的 AI 功能，不用再被GPT高额的每月20美元垄断，性价比简直不要太高。

普通人如何接触AI

有很多人都觉得ai模型提起来很高大上，是不是离我们普通人很遥远，其实并不是的，ai并没有你想象中的那么难上手，它不仅能大幅提高我们生活中的操作效率，还能帮助我们初步了解很多问题。

就像我们平时使用的手机应用一样，只需要简单的操作就能实现很多功能。

要敢于尝试和探索 AI 模型应用，不要因为担心自己不会用或者用不好就放弃。AI 模型应用就像一把钥匙，能为我们打开一个全新的世界，让我们体验到更便捷、更高效的生活和工作方式。只有保持开放的心态，才能更好地接受和利用 AI 模型应用。

提供信息：当我们遇到一个陌生的问题时，AI 可以快速为我们提供大量的相关信息，让我们对问题有一个初步的了解。

提出解决方案：AI 还可以帮助我们分析问题，找出问题的关键点和解决方案。比如，你可以问 “早上不吃早饭的危害？”“如何解决交通拥堵问题？” 等，AI 模型应用会根据其强大的数据分析能力，为你提供一些可行的建议和可行性解决方案。

内容创作 ：如果你需要写文章、报告、邮件、文案等，AI 模型应用可以快速生成高质量的内容，为你节省大量的时间和精力。比如，你可以使用 DeepSeek 等 AI 模型应用，输入你的需求和主题，它就能为你生成一篇结构清晰、内容丰富的文章。

代码开发 ：对于程序员来说，AI 还可以辅助写代码、调试代码、优化代码等。比如，你可以使用 DeepSeek 等 AI 模型应用，输入你的代码需求，它就能为你生成相应的代码，并且还能帮助你检查代码中的错误和优化代码性能。

Deepseek如何赋能自身

v3属于基础模型，处理规范性任务。

r1属于推理模型，也就是深度复杂的推理和复杂任务用推理模型，能够得到更开放性的任务。

用简单的话归纳就是，复杂问题丢给R1，简单一点的丢给v3，v3缺乏创造力，但是通过大量文本学习，能够回答精准，规范式。而R1目前小编的使用体验是，虽然推理逻辑非常严密，但有时候过于天马行空，为了印证自己的逻辑，还会伪造一些信息作为论据，还不太好看出来，所以重要场合还是不要轻易用在重要场合。

• 基础模型（V3）：“过程-结果”清晰（指令）

v3和市场上绝大多数ai一样，需要根据提示词工程来进行指令的输入，才能得到自己想问问题的答案，交代事情的背景，目标，ai创作的风格，语调，受众，达到回应的内容希望是什么等等。相当于你问得越详细，生成式ai越能给到自己想要的答案，但是对于普通人来说，如果自己都能清晰的知道自己要什么，那么得多么庞大的知识储备量才能够达到。

• 深度思考（R1）：目标清晰，结果可以模糊（推理)                    

R1模型则不需要我们给它过多的指令，只需要我们给它一个开放的问题，就能够使用了，这样的话其实使用门槛更适合于普通大众。

最终，AI模型生成回答的质量，虽然取决于输入质量、模型能力和训练数据等因素，但人的输出、反馈和优化仍然至关重要，它们决定了模型能否持续提升并满足用户的实际需求完成最终预期的输出效果。对生成质量的影响，人的主导作用依然是更大的。

既然人的主导力仍然那么重要，那么要达到人机协同：

1.培养“AI思维” ：理解不同AI的能力边界和最佳应用场景，多尝试不同的AI模型，通过不同模型给出的回答判定其适用场景与擅长方向，不拘泥于一个模型的使用，谁好用就用谁。

2.发展“整合力”：将AI能力与人类洞察有机结合，转化领域知识，重构工作中的方法，整合新旧知识进行优化，创建新的观点，实现1+1＞2的价值

3.提升“引导力”：能够准确地引导AI完成任务，建立知识库，设计高效指令，优化提问问题结构，确保输出符合脑中预期。

4.强化“判断力”：对AI输出的准确性和适用性做出评估，进行反复迭代。评估内容的可靠性，适用场景和风格是否符合预期，并保持作为人的独立思考能力。