#DeepSeek
Jina.ai 结合 DeepSeek 打造的智能搜索工具 Deep Search
Jina.ai 联合 DeepSeek 推出 Deep Search，基于思维链技术提供更精准、简洁的搜索结果。普通用户可免费网页搜索，开发者可通过低成本 API（$0.02/百万 Token）快速集成 AI 搜索能力。
DeepSeek 小说创作提示词模板
DeepSeek小说创作提示词模板含12个结构化指令，覆盖从主题构思、角色塑造、章节写作到润色校对、读者反馈模拟及市场推广全流程，帮助创作者系统化完成高质量小说创作与出版准备。
从 V0 到 R1，deepseek 如何追平 GPT-4
DeepSeek 两年内从2023年V0迭代至2025年R1，在数学、逻辑与编程能力上追平GPT-4；通过MoE、MLA等架构创新，参数达6710亿，并以跨架构蒸馏技术实现高性能轻量部署，标志AI研发正转向“能力驱动”。
混合专家模型：AI 界的专家会诊制如何让大模型更高效？
混合专家（MoE）架构让大模型像“专家会诊”：通过门控机制动态调用不同子网络处理输入，训练中自然形成专长。Mixtral用8个专家超越GPT-3.5，DeepSeek R1总参6710亿但仅激活370亿，显著降本增效。
什么是大语言模型 LLM 蒸馏？
LLM蒸馏是将大模型（教师）通过概率分布输出的知识迁移至小模型（学生）的技术，由Hinton团队2015年提出。它能在大幅压缩参数量与资源占用的同时，保留97%左右的性能，如DistilBERT体积降40%、速度升60%。DeepSeek R1已推出1.5B–70B多档蒸馏版，支持低配设备本地部署。
DeepSeek R1 是如何炼成的
DeepSeek R1 经历V1至R1 Zero四阶段迭代，融合强化学习与监督微调，采用MoE架构提升效率；仅用2048块H800 GPU即逼近OpenAI顶级模型性能，显著降低训练与推理成本，推动高效透明AI推理落地。
Open-R1：DeepSeek-R1 的完全开源复现
Open-R1 是对 DeepSeek-R1 的完全开源复现，首次公开其强化学习（R1-Zero）与监督微调+RL（R1）双路径训练方法，涵盖数据构建、代码实现与超参细节。项目聚焦数学、编程与逻辑推理，旨在推动低成本、可复现的开源推理模型发展。
Elevenlabs 让 DeepSek “开口说话”
ElevenLabs已接入DeepSeek 32B模型，为其赋予高质量语音合成能力。依托开源策略与扎实技术，DeepSeek在国内外快速构建生态，虽起步晚于OpenAI，但正通过持续迭代与技术突破加速追赶。
Deepseek R1 能否撼动 ChatGPT-o1 在数据科学领域的地位？
数据科学家Thu Vu实测Deepseek R1与ChatGPT-o1在数据清洗、可视化编程和图表解读中的表现：ChatGPT-o1更精准优雅，Deepseek R1虽偶有小错但推理扎实、风格亲切，作为免费开源模型，是预算有限者高性价比的替代选择。