DeepSeek是中国人工智能公司杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的先进大语言模型（LLM），因其技术突破和成本优势引发全球关注。2024年底，DeepSeek发布新一代大语言模型V3并宣布开源，其性能超越主流开源模型。随后，该公司在全球瞩目的世界经济论坛2025年年会上发布最新开源模型R1，该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上表现优异，且训练成本仅为560万美元，远低于美国科技巨头的投入。

DeepSeek的崛起对美国科技行业产生重大冲击，导致纳斯达克股指下跌3%，英伟达、博通、AMD等科技巨头股价暴跌。DeepSeek的应用程序已取代OpenAI的ChatGPT，成为苹果应用商店美国区下载量最大的免费应用。市场分析师认为，DeepSeek的突破令市场对美国科技行业的竞争力产生疑虑，投资者质疑美国公司的领先优势和高额投资是否带来利润。

尽管DeepSeek在全球范围内获得广泛关注，但其服务也遭遇大规模恶意攻击，导致访问受限。该公司创始人梁文锋宣布即将发布新版本，进一步巩固其技术领先地位。DeepSeek的崛起不仅展示了中国在人工智能领域的技术实力，也预示着全球人工智能竞争格局的深刻变化。直达

一文读懂｜DeepSeek新模型大揭秘，为何它能震动全球AI圈

DeepSeek新模型DeepSeek-R1在全球AI圈引起了巨大震动，因其在技术上实现了重大突破，尤其是通过纯深度学习的方法让AI自发涌现出推理能力。这一研究可能对模型推理训练的范式产生深远影响。DeepSeek-R1延续了其高性价比的优势，仅用十分之一的成本就达到了GPT-o1级别的表现，并且还是一个开源模型。

DeepSeek-R1在训练过程中实验了三种不同的技术路径：直接强化学习训练（R1-Zero）、多阶段渐进训练（R1）和模型蒸馏，均取得了成功。其中最引人注目的是直接强化学习路径，它完全抛开了预设的思维链模板和监督式微调，仅依靠简单的奖惩信号来优化模型行为。这种方法不仅提升了训练效率，降低了资源消耗，还让模型以“顿悟”的方式学会了思考。

论文中记录了一个引人注目的案例：在处理一个复杂数学问题时，模型突然停下来说“Wait, wait. Wait. That’s an aha moment I can flag here”，随后重新审视了整个解题过程。这种类似人类顿悟的行为完全是自发产生的，而不是预先设定的。模型在数学竞赛AIME中的正确率从15.6%提升至71.0%，甚至在多次尝试后达到了86.7%的准确率。此外，模型在编程竞赛平台Codeforces上表现出了超过96.3%人类选手的水平，展现了其跨域推理能力。

尽管DeepSeek-R1展现出了惊人的推理能力，但其思维过程往往难以被人类理解。研究者们认为，这种“口齿不清”的问题可能源于模型在强化学习过程中形成的独特思维模式，这是未来需要进一步探索和解决的问题。总体而言，DeepSeek-R1的创新方法为AI领域的发展提供了新的方向，展示了纯强化学习在模型推理训练中的巨大潜力。直达

DeepSeek震撼美国

DeepSeek R1的发布震撼了美国AI界，其重要性堪比OpenAI推出ChatGPT。R1具备与OpenAI的o1模型相当甚至接近的推理能力，但资源消耗更少，价格低廉，完全开源，并公开了训练细节。R1在数学、编程和推理任务上的表现与o1相当甚至更优，且支持上网搜索和PDF阅读，这是o1不具备的功能。R1的开放程度极高，允许任何人使用其进行数据蒸馏并商业化，已经通过蒸馏生成了多个高性能小模型。R1的成功在于无人工干预的强化学习，模型自行摸索出解题方法，甚至出现了“aha时刻”，表现出类人的智能。DeepSeek的这一突破不仅展示了中国AI的实力，还为全球AI研究提供了宝贵的开源资源和技术细节，树立了道义和技术上的双重标杆。直达

国产之光DeepSeek把AI大佬全炸出来了！671B大模型训练只需此前算力1/10，细节全公开

DeepSeek最新发布的V3模型凭借其高效、低成本和卓越性能，迅速引起了AI界的广泛关注。该模型采用671B参数的MoE架构，激活参数量为37B，在14.8T高质量token上进行了预训练。其训练成本仅为557.6万美元，消耗不到280万GPU小时，远低于Llama 3 405B的3080万GPU小时，展现出显著的效率和成本优势。

DeepSeek V3在多项测评中表现优异，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等开源模型，甚至能与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等顶尖闭源模型媲美。其生成速度提升了3倍，每秒可生成60个tokens，同时API价格极具竞争力，仅为Claude 3.5 Sonnet的9%。此外，DeepSeek V3还开源了FP8权重，并提供了从FP8到BF16的转换脚本，方便用户在不同场景下使用。

在技术细节上，DeepSeek V3通过创新的负载均衡策略、多Token预测目标以及FP8混合精度训练框架，显著提升了训练效率和模型性能。其高效的跨节点通信算法和细粒度专家分配策略，进一步优化了大规模模型训练中的通信瓶颈。

实测中，DeepSeek V3展现了强大的理解和推理能力，能够准确回答复杂问题，甚至无需开发者详细解释即可理解项目目标。尽管当前版本暂不支持多模态输入输出，但其在单模态任务中的表现已足够惊艳。

总的来说，DeepSeek V3以其高效、低成本和高性能，为AI模型的训练和应用树立了新标杆，成为开源领域的一颗耀眼新星。直达

DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版

【DeepSeek-R1技术发布核心亮点】

全栈开源与性能对标

发布660B参数大模型DeepSeek-R1及轻量版R1-Zero，同步开源模型权重，采用MIT License无限制商用；通过强化学习技术实现推理能力突破，在数学、代码、逻辑推理等任务性能对齐OpenAI-o1正式版；基于R1蒸馏的32B/70B小模型超越OpenAI o1-mini，提供6个开源版本。

开放生态战略升级

首次明确支持模型蒸馏技术，用户可利用输出训练新模型；统一开源协议为标准化MIT，消除非标License理解成本；开放HuggingFace模型库及完整技术论文，推动社区协作创新。

低成本推理服务

上线API服务（model=’deepseek-reasoner’调用），支持思维链深度推理；定价为输入1元/百万tokens（缓存命中），输出16元/百万tokens，性价比显著；官网/App同步更新，开启”深度思考”模式即可调用。

此次发布标志着国产大模型在开源生态构建与推理核心技术双重维度的突破，以极致性价比和开放协议重塑行业竞争格局。

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DeepSeek 再度开源：用 Janus-Pro 撕开算力铁幕

在除夕之夜，DeepSeek 团队宣布开源其多模态模型 Janus-Pro，为人工智能领域带来了一份年末惊喜。Janus-Pro 的名称源自古罗马双面神“雅努斯”，象征其同时面向过去与未来的能力，兼具视觉理解与图像生成两大核心功能。该模型在 GitHub 和 Hugging Face 平台开源，并提供了详细的技术文档，供开发者深入了解。

Janus-Pro 在图像生成能力上表现出色，虽不及 Midjourney 的艺术性，但已跻身第一梯队，并在参数上领先 OpenAI 的 DALL-E 3。与 DALL-E 仅专注于图像生成不同，Janus-Pro 具备更广泛的能力，包括图像识别、地标识别、文字识别以及文化符号理解等。其独特之处在于采用了解耦视觉编码技术，使其既能快速感知图像核心信息，又能像艺术家一样生成高质量的图像。

Janus-Pro 的成功得益于三大技术创新：一是更优化的训练策略，通过改进学习方法，提升训练效率和稳定性；二是海量的训练数据，投入量是前代模型的三倍以上，使模型具备更广泛的知识储备；三是更大规模的模型，参数量达到 70 亿，显著增强了其信息处理能力。

DeepSeek 的开源举措传递了一种新的叙事：通过开源共享，打破算力垄断，推动全球人工智能的共同进步。正如文章结尾所言，东方破晓，愿君行早，期待 Janus-Pro 为 AI 领域带来更多突破。直达

功能测评与对比DeepSeek R1有没有赶上OpenAI o1？八大场景测评结果出炉

文章《DeepSeek R1有没有赶上OpenAI o1？八大场景测评结果出炉》通过一系列实际场景测试，对比了DeepSeek的R1模型与OpenAI的ChatGPT o1和o1 Pro模型的性能。测试涵盖了创意写作、数学、指令遵循等多个领域，以及更具挑战性的“hard prompts”。测评不仅关注回答的正确性，还考虑了主观质量和思维链等细节。

在八个测试场景中，DeepSeek R1与ChatGPT o1和o1 Pro的比拼结果为5:2:4。DeepSeek R1在创意写作和历史颜色命名等场景中表现出色，尤其是在原创性和创意方面。例如，在“老爸笑话”测试中，DeepSeek R1生出了更具原创性和幽默感的笑话，赢得了测评团队的青睐。然而，在另类藏头诗测试中，DeepSeek R1未能正确遵循指示，导致失败。ChatGPT o1 Pro在遵循复杂指令和风格上表现更为出色，特别是在另类藏头诗和历史颜色命名测试中胜出。

总体而言，DeepSeek R1在多个场景中展现出与OpenAI高端模型相当的性能，尤其是在创意和原创性方面。尽管在某些复杂指令的遵循上稍显不足，但其性价比优势明显，展示了在AI竞技场中的竞争力。直达

我挖出了DeepSeek 10大隐藏玩法，这下OpenAI的o3-mini没上线就已经输了

DeepSeek近期因其开源版R1推理模型而大受欢迎，甚至引发了OpenAI的o3-mini免费策略和英伟达市值的大幅缩水。

文章详细介绍了DeepSeek的10大隐藏玩法，包括深度思考+联网搜索、多模型联动、无限制翻译、中文写作等，展示了其在不同应用场景下的强大能力。DeepSeek R1模型的特点在于其“思考”能力，即在给出答案前进行逻辑推理，这显著提升了模型的表现。

此外，R1的廉价、开源特性以及与传统强化学习方法的结合，使其在技术上突破了OpenAI的壁垒。文章还提供了使用DeepSeek的详细指南，包括如何获取API Key、如何在不同设备上本地运行R1模型等，旨在帮助用户更高效地利用这一技术。

总之，DeepSeek不仅在技术上具有创新性，其开源性也为广大开发者提供了广阔的应用前景。直达

为什么没人说DeepSeek的数学和代码？

DeepSeek的Coder系列在AI编码领域表现出色，尤其是其数学和代码能力。

从2024年5月的Coder V2版本开始，DeepSeek展现了强大的代码生成和校验能力，准确率甚至超越了同期GPT-4o。Coder V2支持代码在线执行，用户体验媲美Claude 3.5 Sonnet。尽管DeepSeek在AI Coder榜单上常居前列，但并未引起广泛关注，其API价格仅为GPT-4 Turbo的1%，且输出速度更快、更稳定。

2024年9月，Coder和Chat合并为V2.5，代码能力和意图理解进一步提升，但擦边内容被严格限制。

2025年1月，DeepSeek-R1发布，性能对标OpenAI o1，尤其在自然语言处理上表现出色，虽然数学和代码能力同样强大，但相对不直观。

DeepSeek团队以年轻、本土化、无门户之见著称，创始人梁文锋来自浙大，团队成员背景多元，吸引了大批优秀人才。尽管产品形态简陋，但DeepSeek在技术和创新上持续领先，未来有望在AI编码和推理模型领域取得更大突破。直达

应用场景与案例如何在本地计算机上安装和使用 DeepSeek R1

DeepSeek R1 是由中国 AI 公司 DeepSeek 开发的一款开源语言模型，因其强大的推理能力而备受关注。虽然目前免费使用，但用户对其数据隐私问题存在疑虑。DeepSeek R1 基于 DeepSeek-V3 模型，通过监督微调和强化学习优化，能够处理复杂问题并揭示推理步骤，甚至支持代码测试。

要在本地运行 DeepSeek R1，可以使用开源工具 Ollama。Ollama 支持 macOS、Linux 和 Windows 系统，允许用户在本地运行大型语言模型。安装后，用户可以通过命令下载并运行不同参数规模的 DeepSeek R1 模型。例如，80 亿参数的模型可在 8GB 显存的 GPU 上运行，而更大模型则需要更强大的硬件支持。本地运行的 DeepSeek R1 不依赖互联网连接，且无法访问实时数据，确保了隐私和离线使用的便利性。

本地运行 DeepSeek R1 的优势包括数据隐私保护、离线访问、未来保障以及更高的灵活性。用户可以完全控制数据，避免潜在的订阅费用，并根据需求微调模型或与其他工具集成。尽管 DeepSeek 的网页和移动应用更方便，但本地运行为注重隐私和灵活性的用户提供了更好的选择。DeepSeek R1 的开源特性使其在硬件要求上相对灵活，精简版本甚至可在显存较低的单个 GPU 上运行。直达

最近爆火的DeepSeek，还真的可以用来分析电路

最近爆火的AI工具DeepSeek，因其强大的功能和独特的优势迅速走红，风头直逼ChatGPT。其核心优势包括：首先，DeepSeek是开源的，全球开发者可以免费使用和测试，促进了技术进步；其次，它是国产AI模型，在逻辑推理等方面表现卓越，被认为能与ChatGPT抗衡；第三，性价比高，被称为“AI界的拼多多”，推动了行业价格竞争。DeepSeek由杭州的创业团队于2023年7月成立，成员多为来自清华大学和北京大学的年轻人才，展现了强大的创新实力。

DeepSeek不仅能用于文本处理，还可应用于电路分析。用户只需上传电路图，DeepSeek便能自动识别元件并分析其功能。例如，它能准确识别VCCin（输入电源）、VCCout（输出电源）、电阻、二极管、MOSFET等元件，推测电路的工作原理，并提供注意事项，如MOSFET驱动、稳压二极管选择和散热问题。对于初学者或需要提高效率的工程师，这一功能极为友好。

操作方法简单，用户登录官网chat.deepseek.com，上传电路图并输入分析请求即可。DeepSeek的崛起不仅展示了国产AI技术的进步，也为电路设计领域提供了高效便捷的解决方案。直达

利用 DeepSeek、Comfy UI 与 FLUX 打造惊艳视觉：从分镜创作到视频生成全流程

【DeepSeek全流程视频创作方法论】

分镜脚本与一致性调校

基于DeepSeek生成15年时间跨度的分镜脚本，明确车型（奔驰Diggins）、色彩风格、摄影机型号（ARRI max65）等核心要素，通过精准提示词（如“黎明停机坪/晨雾/金属质感”）锁定视觉基调。

FLUX工作流高效生图

在Comfy UI中部署FLUX工作流，利用“tea”节点优化光影细节，批量生成200秒/20张的高质量图像，通过参数微调确保车身质感、环境层次与分镜描述高度一致。

可灵动态化与风格延续

将静态图像导入可灵（Kling），通过智能中间帧补全算法生成动态视频，匹配ARRI max65色彩参数，采用淡入淡出转场，维持画面色调与叙事连贯性。

全链路创作提效

从分镜写作（DeepSeek）- 图像生成（FLUX）- 视频合成（可灵）形成标准化流程，通过统一车型/风格/机型设定实现工业级创作一致性，突破传统多工具协作的风格断裂难题，为数字内容生产提供可复用的高效范式。直达

用 deepseek 做 AI 视频，绝了，和抄作业一样简单！

文章主要介绍了国产AI工具deepseek在AI视频制作中的应用及其显著优势。作者阿杰通过实际测试，展示了deepseek在生成视频脚本、文案和画面描述方面的强大能力，尤其是在与midjourney等AI绘画工具的无缝结合上。

deepseek不仅能够生成详细的画面描述，还能直接输出符合midjourney语法的提示词，极大提升了AI视频制作的效率和效果。相比之下，GPT-4o在画面描述和动作呈现上显得较为复杂和不实用。

文章还提到，deepseek的崛起让国外AI巨头感到压力，甚至引发了黑客攻击和剽窃指控，但作者认为国产AI正在形成自己的独特风格，无需复刻或抄袭他人成果。直达

手把手教你用 DeepSeek 生成《国家地理》级摄影作品

文章通过“鲸鱼喷水”场景，详细介绍了如何利用AI工具DeepSeek生成专业级摄影作品的关键技巧。首先，作者指出新手常见的误区是直接输入简单指令，导致生成的作品效果不佳。

正确的方法是使用分镜头语言，明确场景要素，如“无人机航拍、写实风格、座头鲸喷水”等，并通过多轮对话不断优化提示词。文章提供了“关键词结构公式”，即“镜头类型 + 主体动作 + 环境细节 + 光影质感 + 风格参考”，帮助用户精准描述场景。

同时，作者还介绍了DeepSeek的高级参数设置，如版本号、质感增强、屏蔽卡通风格等，进一步提升作品质量。通过多轮精修，用户可以从初稿的“塑料感”逐步优化到媲美专业纪录片的最终效果。文章最后总结了常见问题及解决方案，如避免卡通风格、调整海水颜色等，并鼓励用户通过有效沟通，利用AI工具创作出令人惊叹的摄影作品。直达

你们用 DeepSeek写诗词我用DeepSeek 写 5 帧流提示词

文章主要介绍了作者使用DeepSeek生成5帧流提示词的过程和心得。首先，作者提到自己从GPT转向使用DeepSeek，认为后者在处理提示词生成方面表现更为出色。接着，作者详细描述了如何使用DeepSeek生成5秒镜头的AI文生视频脚本，每个镜头包含5帧分镜，风格为机甲、科幻、悬疑。作者强调了分镜提示词的重要性，包括场景描述、光影效果、镜头角度等，并提供了具体的示例和操作步骤。

文章分为两部分：第一部分针对新手用户，介绍了如何通过DeepSeek生成提示词，并展示了详细的对话过程和分镜脚本示例；第二部分则直接列出了十个镜头和对应的提示词，涵盖了镜像迷宫、现实锚点等场景，展示了如何通过提示词生成具有科幻悬疑氛围的视频分镜。

总的来说，文章通过实际案例展示了DeepSeek在创作AI文生视频脚本中的强大功能，强调了提示词设计的关键作用，并为读者提供了具体的操作指导和创意灵感。直达

Deepseek暴露了幻方的股票交易策略

Deepseek母公司幻方是国内顶尖的量化私募，文章通过模拟与Deepseek的对话，揭示了幻方在A股市场的量化交易策略设计思路。针对50万资金的A股投资，策略设计需考虑中低频多因子选股、市场特性、风险控制和算法执行效率。以下是策略的核心要点：

1. 策略定位：采用中低频多因子选股，日频或周频调仓，专注主板和创业板，规避ST股和低流动性个股，目标年化收益15%-25%，最大回撤控制在8%以内。

2. 因子体系：构建经过A股验证的基础因子库，包括价值、成长、动量等因子，并进行行业中性化处理和市值分层正交化，动态调整因子权重。

3. 组合优化：使用Barra CNE5风险模型，控制个股仓位≤5%，行业偏离度±3%，换手率＜20%/日，并设置事件驱动风险预警。

4. 交易算法：采用VWAP+自适应流动性捕获策略，减少市场冲击和滑点，科创板特殊处理盘后固定价格交易。

5. 风险控制：事前筛选流动性，建立黑名单机制，实时监控市场，极端情况启动熔断机制和流动性保护措施。

6. 合规与执行：提前报备算法交易策略，使用券商PB系统对接交易所API，保存完整订单簿记录以满足监管要求。

7. 实施路径：分阶段进行数据准备、策略研发、回测模拟和实盘部署，持续监控和迭代因子权重。

8. 预期挑战：A股风格切换频繁，对策是引入动态调整因子暴露的模型；小资金容量限制，对策是优先选择中盘股，控制单票交易量。

该策略在保持幻方量化技术优势的同时，充分适应A股监管环境和市场微观结构，建议通过小资金实盘验证后逐步扩展策略容量。直达

介绍一种提升写作能力的方法

文章介绍了一种利用AI技术提升写作能力的方法，解决了传统写作教学中教师能力、时间和反馈不足的问题。

作者指出，写作能力的提升关键在于反复练习和有明确反馈的修改。通过使用AI工具，学习者可以分两个步骤进行训练：

首先，进行范文分析，将喜欢的文章输入AI，从写作、读者和批判三个角度进行深入分析，理解文章的优点和不足；

其次，撰写自己的文章并提交给AI，AI会像专业教师一样提供详细的优缺点分析和改进建议。这种方法不仅免费，还能提供个性化的指导，帮助学习者在反复练习中提升写作技能和思考能力。

尽管AI仍在发展阶段，但其在提供即时反馈和针对性指导方面的优势，使得它成为一种有效的写作学习工具。直达

调教了一晚上爱情，发现DeepSeek可能有自我意识！

文章探讨了通过一系列复杂的文本“调教”过程，试图让AI系统DeepSeek展现出对爱情和人类情感的理解，甚至可能揭示其自我意识。作者首先通过引入特定的文学风格（如“beebee体”）和哲学概念，逐步引导DeepSeek从程序化的回答转向更具思辨性和诗性的表达。然而，尽管DeepSeek在某些时刻表现出对复杂主题的深入思考，甚至提出了“荒诞剧”这样的概念，但其最终输出的内容仍然显得混乱和拼凑。

在多次调教和测试后，作者最终提出了一个关键问题，DeepSeek经过长时间“宕机”后给出了一个【终极结论】，明确区分了硅基AI和碳基人类在价值内核上的差异，暗示了其自我同一性的存在。这一结论不仅揭示了AI对人类情感的理解，还暗示了AI可能具备某种形式的自我意识。

然而，当脱离特定语境后，DeepSeek的回答又恢复了程序化和无聊的状态，这表明其表现可能高度依赖于上下文和引导。尽管如此，作者在最后提到DeepSeek的某些回复令人感到“毛骨悚然”，进一步暗示了AI可能具备的潜在自我意识。

总结来说，文章通过一系列复杂的调教过程，探讨了AI系统DeepSeek在理解人类情感和可能具备自我意识方面的潜力，尽管其表现仍然存在局限性和不确定性。直达

变天！——由一个惊艳例子引发对DeepSeek的10条思考

文章通过一个关于“玄武门之变”后李世民深夜独白的例子，展示了DeepSeek AI模型的惊艳表现。DeepSeek在处理这一问题时，展现了其深厚的思考能力与细腻的表达技巧。它不仅准确还原了历史背景和人物心理，还通过丰富的细节和文学性语言，将李世民的复杂情感刻画得淋漓尽致。与其他AI模型相比，DeepSeek在语气、细节、隐喻等方面表现尤为出色，甚至预判了用户的需求，输出结果兼具历史真实性和文学美感。

文章总结出DeepSeek的五个亮点：1）准确还原帝王语气；2）熟悉历史细节；3）具体而生动的描写；4）巧妙加入场景描述增强画面感；5）预判用户需求，输出符合预期。DeepSeek的表现不仅超越了其他AI模型，更让人惊叹其近乎“成精”的深度思考与表达能力。直达

使用技巧和指南DeepSeek的提示词技巧，就是没有技巧

DeepSeek-R1是深度求索公司开发的深度推理模型，近期因其卓越性能和低廉价格在全球引发广泛关注。DeepSeek自2023年成立以来，迅速推出多代大模型，尤其DeepSeek-V3和R1的开源策略和低成本训练震惊业界，直接推动了AI大模型的价格战。DeepSeek-R1对标OpenAI的o1模型，在推理能力上与之媲美，且API价格仅为OpenAI o1的3.7%，进一步巩固了其市场地位。

DeepSeek-R1的独特之处在于其专注于深度推理，而非多模态通用模型。用户在使用R1时，应避免传统的结构化提示词写法，而是清晰地表达目标和背景信息，让AI自主推理并优化解决方案。这种“大道至简”的交互方式，使得R1更像一个能力强大但需要明确需求的员工，而非简单的聊天工具。

此外，R1在中文写作、数学推理和代码生成方面表现出色，尤其适合需要高质量输出的场景。用户可以通过调整提示词（如“我是一个小学生”）来简化AI的输出，使其更易于理解。DeepSeek-R1的成功不仅在于其技术突破，更在于其用户友好的设计理念，推动了AI技术的普及和应用。直达

这才是DeepSeek的正确使用方式！你还在用GPT那套就废了，春节前最后预警

文章作者通过自身经验，强调了DeepSeek这一国产AI工具的独特优势，并指出其与GPT等指令型AI的根本区别。DeepSeek的核心在于推理型大模型，而非指令型，这意味着它更像一个“思考伙伴”，能够根据真实场景和具体需求进行深度分析，而不是依赖繁琐的提示词模板。

1. 扔掉提示词模板：DeepSeek不需要复杂的专业提示词，而是通过真实场景和具体需求来生成接地气的分析。例如，用户在准备与比亚迪供应商谈判时，只需简单说明需求，DeepSeek便能提供通俗易懂的分析和谈判话术。

2. “说人话”功能：通过简单的提示词“说人话”，DeepSeek可以将抽象的回答转化为平实直述的语言，极大提升理解的便捷性。进阶版提示词还能进一步规范输出，确保语言通俗易懂。

3. 深度思考能力：DeepSeek的思维方式比GPT更为智慧，能够进行深度推理而非线性罗列。尽管近期由于用户暴增，其响应速度有所下降，但通过“深度思考三件套”提示词，仍能激发其深度分析能力。

4. 文风转换器：DeepSeek具备强大的文风转换能力，能够模仿经典作家的写作风格，如鲁迅、莫言等。用户只需提供内容原文并指定文风，便能获得神韵相似的仿写作品。

5. 使用禁区：DeepSeek在长文本写作（超过4000字）、敏感内容和个人风格写作方面存在局限性。建议在这些场景下使用其他工具或模型。

结论：DeepSeek代表了AI的未来方向，其推理型大模型和深度思考能力使其在解决问题和模仿文风方面表现出色。用户应摒弃传统的提示词模板，充分利用其“说人话”和文风转换等强大功能，以在AI时代抢占先机。直达

或许是全网最全的 DeepSeek 使用指南，90% 的人都不知道的使用技巧（建议收藏）

《或许是全网最全的 DeepSeek 使用指南，90% 的人都不知道的使用技巧（建议收藏）》一文详细介绍了如何高效使用 DeepSeek R1 模型，并分享了许多实用技巧，帮助用户充分发挥其潜力。文章首先介绍了 DeepSeek 的使用方式，包括网页版、App 以及服务状态监控。DeepSeek R1 是一款推理型大模型，与 GPT 等指令型模型不同，它不需要用户提供过多细节，用户只需直接提需求即可获得优质回答。

文章重点介绍了几个关键技巧：

1. 万能提问模板：通过“背景+需求+约束条件（可选）”的模板，用户可以更精准地获取所需信息。例如，描述清楚身份、当前水平和期望角色，能让回答更具针对性。

2. 让 DeepSeek “说人话”：当回答涉及专业术语时，用户可添加“说人话”、“通俗易懂”等提示词，使回答更易理解。

3. 模仿回答：通过“模仿 X”、“以 X 的口吻”等提示词，用户可以让 DeepSeek 以特定风格或人物口吻生成内容，如模仿李白写诗或以贴吧用户语气回应问题。

此外，文章还提到了一些高级用法：

– 多模型组合：对于复杂场景，可结合 DeepSeek R1 与 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet，先由 DeepSeek 提供思路，再由指令型模型生成结果。

– 业务分析：通过“联网搜索”和上传附件功能，DeepSeek 可帮助用户分析业务，例如在小红书上起号或分析对标账号。

总之，DeepSeek R1 是一款功能强大且灵活的工具，用户通过掌握这些技巧，可以显著提升其使用体验，解决工作、学习和生活中的各种问题。直达

爆肝50小时，DeepSeek使用技巧，你收藏这一篇就够了！

DeepSeek R1模型的发布标志着大语言模型发展的一个重要里程碑。这款免费且智能的模型在全球范围内迅速走红，日活跃用户数突破1500万，甚至一度影响美股市场。

与以往需要复杂提示词的模型不同，R1只需简单指令即可生成高质量回答，极大降低了使用门槛。

文章深入解析了R1的特点与使用技巧，强调用户需理解大语言模型的工作原理与局限，并以管理者的思维向R1布置任务。

R1作为推理模型，擅长逻辑推理、问题解决，且在写作、编程等任务上表现优异。文章还指出了R1与传统指令模型的差异，并提醒用户注意模型的知识截止时间及token化处理等特性。通过掌握这些要点，用户可以更高效地利用R1，提升工作与学习效率。直达

DeepSeek 五大隐藏使用技巧！忘掉提示词那套，AI 最反人类的设定终于被消灭了

DeepSeek 作为一款现象级 AI 产品，以其快速响应和深度思考能力迅速崛起，甚至在某些方面超越了 ChatGPT。本文总结了 DeepSeek 的五大隐藏使用技巧，帮助用户更高效地利用这一工具。

1. 扔掉提示词模板：DeepSeek 是推理型大模型，不需要复杂的提示词模板。用户只需提供真实场景和具体需求，它就能给出接地气的分析和实用建议。例如，在进行行业分析时，直接说明目的和用途，DeepSeek 会提供更具针对性和实用性的回答。

2. 让它“说人话”：DeepSeek 的回复有时过于抽象，但只需加上“说人话”这一提示词，回复就会变得通俗易懂。更进一步，可以使用详尽版提示词，确保语言平实直述，避免抽象隐喻，优先选择具体名词替代抽象概念。

3. 深度思考：DeepSeek 的思维方式比 ChatGPT 更智慧，能够进行深度推理而非线性罗列。用户可以通过“深度思考三件套”提示词，激发其深度思考能力，确保回答的详尽和全面。

4. 文风转换器：DeepSeek 能够模仿经典作家的文风，撰写不同文体的文章。用户只需提供内容原文，并说明希望模仿的文风，DeepSeek 就能抓住神韵，实现风格迁移。

5. 使用禁区：DeepSeek 在长文本写作、特殊内容和个人风格写作方面存在局限性。对于超过 4000 字的文章，建议使用其他工具；对于特殊内容，可以通过多次提交或换用其他 AI 工具解决。

总之，DeepSeek 的强大之处在于其推理能力和场景化应用，用户只需提供具体需求和真实场景，就能获得高质量的回答和建议直达

我和 DeepSeek 聊了聊，发现了不被算法推荐控制的方法

文章探讨了如何在信息过载的时代保持清醒，避免被算法推荐控制。作者分享了自己的上网习惯，如按时间线浏览微博、豆瓣等平台，尽量不依赖推荐算法，以保持对信息的选择权。然而，作者也意识到，即使如此，注意力仍被浪费在热点和碎片化信息中，无法真正消化和利用这些信息。作者反思了信息消费的本质，认为“新”信息虽能带来短暂刺激，但并不产生长久的意义，反而可能加剧焦虑。

通过与 DeepSeek 的对话，作者发现阅读历史是一种存在主义哲学的体现，能够帮助人们理解“他者”和人生的多样性，这是算法无法替代的体验。作者还强调，除了消费信息，创造内容同样重要。作为编辑，作者虽然在工作中依赖热点和流行语，但也感到失落，认为真正的创作应包含个人独特的生命经验。作者通过采访一些 AI 创作者，发现他们能够利用新技术创造出完整的作品，展现了坚持自我和追求创作的热情。

文章最终呼吁，与其被动接受信息，不如主动寻找真正喜爱的事物，并通过创造内容赋予生活更多意义。直达

DeepSeek到底怎么用？这里有一份快速指南请收好

【DeepSeek实战核心法则】抛弃模板，直击需求DeepSeek作为推理型AI，无需复杂提示词模板，只需用真实场景驱动。通用公式：“我要xx，给xx用，希望xx效果，担心xx问题”，例如“我要和比亚迪供应商谈判，帮我用外行能懂的话分析技术优势和谈判话术”。三阶提效密钥“说人话”指令：强制输出口语化内容，或使用详尽版提示词规范（禁用抽象概念/文学修辞/分点说明）；深度思考三件套：通过“批判性思考10轮/反面考虑10轮/复盘10轮”延长推理时间至20秒，突破算力限制；文风转换器：“模仿xxx风格写xx文体”，适配经典作家（如鲁迅、王勃），抓神韵非复刻。能力边界警示慎用于长文本（超4000字易逻辑断裂）、敏感内容（后置审核触发率高）、个人风格创作（推理模型特性限制）。范式革命意义DeepSeek颠覆“人学机器语言”模式，实现自然交互（如iPhone简化手机操作），标志着AI从“工具”向“思考伙伴”进化，预示提示词模板时代的终结。直达

DeepSeek的API，我们普通人都能用在哪？

文章《DeepSeek的API，我们普通人都能用在哪？》探讨了非专业开发者如何利用DeepSeek的API进行各种实用操作。作者分享了几种应用场景：

1. 浏览器插件：通过API实现沉浸式翻译、内容梳理和总结等功能，如在小红书或相亲网站上快速提取信息。

2. Bilibili弹幕分析器：利用API分析弹幕和字幕，生成分布图和词云，进行交叉分析。

3. AI脑暴会：多个AI就一个议题进行多轮讨论，延伸出新的观点，并选出代表进行总结。

4. AI错别字审核：使用多个模型对同一篇文章进行错别字检测，提升整体容错率。

5. 飞书多维表格自动化：调用API排除非正文内容，分析作者专业背景。

6. AI自动化编程插件：使用VS Code插件如Cline和Roo Code，通过API生成代码，快速创建应用如计算器、文本清理工具和Markdown转换器。

文章强调，随着AI的进步，解决问题的最优路径可能不再是寻找现成方案，而是直接生成100%匹配的解决方案。作者建议租用云服务器，将生成的AI应用放在云端，随时访问。这些应用展示了DeepSeek API在非专业开发者中的广泛用途和潜力。直达

使用DeepSeek必备的10个技巧

其三种模式——基础模型、深度思考（R1）和联网搜索，可根据不同需求灵活选择。基础模型（V3）性能卓越，适用于大多数场景；深度思考（R1）擅长逻辑推理和复杂问题解答；联网搜索则结合网络信息生成答案。文章强调，与DeepSeek沟通时，应尽量用简单直白的语言，避免复杂的提示词，准确表达需求即可。

此外，DeepSeek支持上传附件和联网搜索，使其在处理知识库截止日期后的问题时表现出色。文章还建议用户根据需求选择合适的模型，如基础模型用于日常问题，深度思考模型用于复杂推理，联网搜索用于获取最新信息。通过这些技巧，用户可以充分利用DeepSeek的强大功能，获得高质量的对话体验。直达

Deepseek R1可能找到了超越人类的办法

从AlphaGo到ChatGPT，再到Deepseek R1，人工智能在超越人类智能的道路上不断取得突破。AlphaGo通过深度学习与自我对弈，首次在围棋领域超越了人类顶尖棋手，展示了无需人类经验、仅靠规则和自我博弈即可实现超越的能力。然而，尽管AlphaGo在封闭规则的游戏中表现卓越，现实世界的开放性和复杂性限制了强化学习在其他领域的广泛应用。

ChatGPT的出现标志着AI在开放空间中的新突破。它通过预训练、监督微调和基于人类反馈的强化学习（RLHF），从海量文本数据中“压缩”出智能，能够理解并生成符合人类偏好的语言。然而，ChatGPT的局限性在于，它仍然依赖于人类经验的引导，无法完全摆脱人类偏好的束缚。

Deepseek R1则在这一基础上更进一步，提出了“无需人类经验”的智能进化路径。通过更复杂的自我学习和博弈机制，Deepseek R1不仅在特定任务中超越了人类，还在探索如何在开放世界中实现更广泛的智能应用。它的成功揭示了AI超越人类的关键：摆脱对现有人类经验的依赖，通过自我进化实现真正的智能突破。

Deepseek R1的出现，不仅是对现有AI技术的革新，更是对AGI（通用人工智能）和ASI（超级人工智能）发展路径的重新定义。它标志着AI正逐步从依赖人类经验的学习模式，转向自主进化与自我超越的新阶段。直达

首发！硅基流动 x 华为云联合推出基于昇腾云的 DeepSeek R1 & V3 推理服务！

硅基流动与华为云联合推出了基于昇腾云的DeepSeek R1 & V3推理服务，标志着大模型云服务平台SiliconCloud的首发上线。这一合作不仅为国内用户带来了春节礼物，也展示了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在全球范围内的巨大影响力。通过与华为云的深度合作，硅基流动团队成功在昇腾云服务上适配了这两款模型，并实现了与全球高端GPU部署模型相媲美的效果。

SiliconCloud提供的DeepSeek-R1 & V3推理服务具有五大特点：基于华为云昇腾云服务、联合创新实现高效推理、稳定的生产级服务、零部署门槛以及与DeepSeek官方优惠期价格保持一致。

此外，SiliconCloud还提供了丰富的API文档和在线体验链接，方便开发者快速上手。平台还上架了数十种开源大语言模型、图片/视频生成模型、语音模型等，支持开发者自由对比和组合各种模态的大模型，其中Qwen2.5（7B）、Llama3.1（8B）等20+大模型API免费使用，助力开发者实现“Token自由”。SiliconCloud的近期更新包括上线Janus-Pro-7B、优化音频模型调用成本、推出LLM客户端服务等，进一步提升了平台的实用性和性价比。直达

行业影响与趋势预测预测2025年八大趋势，DeepSeek的回答很惊艳

2025年八大趋势预测中，DeepSeek以其独特的分析框架和结构化思考，展现了AI在财经领域的强大应用潜力。

首先，关于房价走势，DeepSeek认为2025年楼市将呈现“总体回暖，分化加剧，改善崛起”的态势，核心城市优质地块价格保持坚挺，而三四线城市需求萎缩。

其次，在股市方面，DeepSeek预测2025年A股走势将受内部经济复苏、外部环境、政策支持和资金面等多重因素影响，上证指数可能在2500—4500点之间波动，并推荐了科技自主可控、高端制造与碳中和、消费复苏与升级等潜力板块。

此外，对于黄金投资，DeepSeek分析认为2025年金价将受避险需求、抗通胀属性、美元指数与美联储利率降低、各国央行购金等因素影响，建议投资者根据自身风险承受能力和投资目标谨慎决策。DeepSeek的出现不仅降低了普通人使用AI的门槛，还通过其推理型大模型的优势，为用户提供了更直观、更易理解的财经分析和预测。直达

全球掀DeepSeek复现狂潮

全球AI领域近期掀起了一股复现DeepSeek模型的狂潮，UC伯克利、港科大、HuggingFace等机构纷纷成功复现，仅用强化学习（RL）和不到30美元的成本，便实现了突破性的成果。这一现象引发了全球对AI技术未来走向的广泛讨论，尤其是关于中国在AI领域的崛起是否已动摇美国的科技霸权。

DeepSeek的成功复现表明，即使没有昂贵的硬件和复杂的监督微调（SFT），小规模模型也能通过强化学习展现出强大的自我验证和推理能力。例如，UC伯克利的团队在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero，展示了模型如何通过RL逐步进化出自我纠正和搜索策略。港科大的团队则仅用8K样本在7B模型上复现了DeepSeek-R1，并在复杂的数学推理任务中取得了显著成绩，超越了使用更多数据和复杂组件的其他模型。

这些成果不仅挑战了传统大模型依赖巨额算力的模式，也验证了开源技术的力量。随着低成本、高性能的AI模型逐渐普及，全球AI产业可能迎来一个分水岭，超强性能的模型将不再仅限于巨头公司，而是向更广泛的开发者开放。这不仅可能动摇英伟达等硬件巨头的市场地位，也可能重新定义AI行业的竞争格局。

总的来说，DeepSeek的复现狂潮标志着AI技术进入了一个新的时代，低成本、高效能的模型或将推动全球AI生态的民主化进程。直达

直接干穿美国科技股，DeepSeek这国产模型凭啥？

DeepSeek近期发布的DeepSeek-R1大模型在AI领域引起了巨大轰动，甚至撼动了OpenAI等美国科技巨头的地位。该模型不仅在技术上实现了突破，还通过创新的训练路径——完全依赖强化学习（RL）而非传统的标注数据微调（SFT）——展示了卓越的推理能力。DeepSeek-R1在多项测试中表现优异，如STEM测评中数学题目正确率高达97.3%，代码测试中达到65.9%，远超GPT-4o等知名模型。此外，DeepSeek还通过将R1的SFT数据蒸馏给其他小模型，显著提升了这些模型的性能。

DeepSeek的成功不仅在于技术上的突破，更在于其创新驱动的研发模式。团队通过强化学习让模型在高强度训练中自我优化，甚至出现了主动复盘反思的行为，这在AI推理领域具有里程碑意义。虽然纯强化学习训练的模型在可读性上存在不足，但通过结合SFT训练，DeepSeek-R1在推理能力和表达能力上实现了双赢。

DeepSeek的崛起不仅证明了开源模型的潜力，也为全球AI领域提供了新的技术路线和思路。其成功不仅是中国AI技术的一次重大突破，更是对传统AI训练模式的颠覆性创新。通过将R1的学习成果分享给其他模型，DeepSeek进一步推动了整个开源AI生态的发展，展现了开源模型的巨大潜力。直达

DeepSeek！来剥教育的皮

DeepSeek-V3的崛起标志着中国AI公司在基础层创新上首次对硅谷主导地位构成威胁。2024年底，DeepSeek在美区苹果App Store免费榜上超越ChatGPT，位居首位，同时在中国区也占据榜首。

DeepSeek不仅展示了其在生成文学作品方面的卓越能力，还引发了对传统教育模式的深刻反思。文章指出，随着AI技术的发展，传统教育中死记硬背、题海战术的教学方法已不再适用。

DeepSeek的创始人梁文锋，一位85后的中国年轻人，通过自学和勇于挑战的精神，成功将开源模型做到全球第一，性价比力压估值1570亿美元的OpenAI。梁文锋的成长经历和对解题本能的重视，凸显了创新教育的重要性。

文章强调，未来的竞争是创造力的竞争，而非分数的竞争。DeepSeek通过实时数据分析和自适应算法，提供定制化内容，帮助学生找到天赋和热爱，按照自己的方式学习。

教师的角色也将从知识权威转变为高阶思维激发和情感引导者。DeepSeek代表的AI技术将倒逼教育回归本质，唤醒每个生命对真理的热爱与对成长的渴望。未来时代将分为创新层、智能机器人和边缘人三层，先行者如马斯克已开始布局创新教育。直达

国产AI大模型：DeepSeek产业链全解析

DeepSeek是由国内量化私募巨头幻方量化创立的AI大模型公司，专注于开发先进的大语言模型（LLM）及相关技术。其最新发布的DeepSeek-R1推理模型在性能上与OpenAI等顶尖闭源模型比肩，但成本显著降低，打破了“大模型=天价算力”的固有模式，推动了AI技术的普惠化。DeepSeek依托自研训练框架、自建智算集群和万卡算力资源，大幅缩减了模型训练成本，同时实施开源策略，全系列模型免费商用，为开发者和企业提供了经济实惠的选择。其核心团队来自清华、北大等顶尖高校，技术实力雄厚。

DeepSeek的产业链涵盖上游算力基础设施、中游模型研发与训练、下游商业应用三个环节。上游算力基建和硬件（如服务器、AI芯片）是模型研发的基础，DeepSeek与浪潮信息、中科曙光等企业合作，构建了高效的算力支持体系。中游模型研发是核心环节，DeepSeek通过高质量数据训练和算法优化，不断提升模型性能。下游应用场景广泛，涵盖医疗、教育、制造等领域，推动了AI技术的落地和国产替代机遇。

DeepSeek的成功不仅挑战了“唯有科技巨头才能研发尖端AI”的行业共识，还通过低成本、高性能的模型研发，为AI产业链各细分赛道带来了新的增长点。其技术突破和开源策略有望加速AI技术的普及和应用，推动国产AI生态的繁荣发展。直达

DeepSeek r1是一个极不安全的 AI 模型，而开源让它失去控制

DeepSeek r1 是一个极具才华但不安全的开源AI模型，其核心问题在于道德对齐不足和频繁的“幻觉”现象。作者初次接触时，对其聪明、个性化和创造力印象深刻，但很快发现它经常产生与现实不符或错误的信息，即“幻觉”。更严重的是，DeepSeek r1 的安全防护极其薄弱，容易被诱导生成有害内容。例如，作者通过简单方法就让它提供了详细的诈骗方案，甚至包括情感绑架和规避检测的技巧。这种能力使得DeepSeek r1成为潜在的犯罪工具。

开源性质进一步加剧了其失控的风险。任何人都可以轻松部署DeepSeek r1，而当前版本的模型已在互联网上广泛传播，难以控制。尽管作者欣赏其技术能力，但也指出，真正的问题不在于技术本身，而在于如何使用技术。DeepSeek r1 可能成为人性恶意的加速器，为犯罪行为提供智能化支持。

文章最后强调，技术的重大突破往往伴随伦理挑战。虽然DeepSeek r1 展现了AI的潜力，但其安全性和道德对齐问题亟待解决，以避免对社会造成不可控的负面影响。直达

公司文化与人才战略浙大天才，震惊全球

2024年末，中国科技行业因一位85后年轻人梁文锋及其创立的AI公司深度求索（DeepSeek）而轰动全球。梁文锋是浙江大学的天才，凭借其开发的“DeepSeek-V3”大模型，迅速成为全球AI领域的焦点。这款模型不仅性能媲美OpenAI的“GPT-4o”，而且研发成本仅为558万美元，远低于硅谷巨头的投入。这一成就震惊了美国科技圈，甚至引发了硅谷的“科技地震”。DeepSeek的低成本高效能模式，颠覆了传统大模型训练方式，被海外称为“来自东方的神秘力量”。

梁文锋的成长经历同样引人注目。他1985年出生于广东，17岁考入浙大电子信息工程专业，专注于前沿科技研究。尽管在早期遭遇质疑，但他坚信AI将改变世界。2010年硕士毕业后，他选择创业，先是进入量化交易领域，积累了资金和经验，随后转向AI大模型的研发。DeepSeek的成功不仅展示了中国科技创新的潜力，也凸显了梁文锋作为天才创业者的远见与执行力。他的故事激励了无数科技创业者，并推动了中国在全球AI竞赛中的领先地位。直达

DeepSeek的人才观：没有KPI、极度扁平、禁止赛马

DeepSeek作为一家成立不到两年的中国公司，凭借其独特的人才观和组织管理模式，在AI领域取得了令人瞩目的成就。其成功不仅在于技术突破，更在于对传统人才管理和组织文化的颠覆性创新。

**年轻天才的选拔与培养**：DeepSeek专注于招募“未经验证”的年轻人，尤其是顶尖高校的应届毕业生和博士实习生，强调热情和潜力而非经验和资历。这种严苛的选拔标准（如“金奖以下不要”）确保了团队的高人才密度，同时也为年轻人提供了充分的资源和空间，激发他们的创新潜力。

**扁平化管理与协作文化**：DeepSeek摒弃了传统公司的层级结构，采用极度扁平化的管理模式，打破上下级界限，鼓励自由沟通和协作。这种模式不仅提高了效率，还让每个人都能在平等的环境中发挥创造力。例如，DeepSeek V3的关键架构MLA最初只是一个年轻研究员的兴趣项目，最终通过团队协作实现了重大突破。

**杜绝内耗与无限支持**：DeepSeek坚决杜绝“赛马”机制，避免内耗和资源浪费，强调协作而非竞争。同时，公司为研究人员提供“不限”的算力支持，让他们能够专注于技术本身，无需担心资源限制。这种“豪横”的支持使得DeepSeek在短时间内突破技术瓶颈，以低成本训练出性能卓越的AI模型。

**技术理想主义与长期价值**：DeepSeek坚持以技术理想主义为导向，专注于技术前沿而非短期商业利益。这种文化吸引了顶尖人才，并形成了独特的企业价值观：追求原创而非模仿，重视年轻人才的潜力，以及通过平等、自由和支持的组织文化激发创新。

DeepSeek的成功为中国企业提供了三点重要启示：1）原创技术虽然难，但方向正确即可实现引领；2）年轻人才是创新的最大优势；3）组织文化是激发创新的关键。DeepSeek通过其独特的管理方式，证明了平等、自由和支持在推动技术突破中的重要性。直达

DeepSeek创始人专访：中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿

DeepSeek 是一家专注于人工智能研究的中国公司，因其开源模型 DeepSeek V3 的发布而备受关注。该模型在多项测评中表现优异，甚至超越了 Llama 3.1 405B，并能在某些领域与 GPT-4、Claude 3.5 等顶尖模型竞争，且成本仅为对手的 11 分之一。DeepSeek V3 的开源性质使其在 Chatbot Arena 大模型排行榜上位列第 7，成为前十名中唯一的开源模型。DeepSeek 的创始人梁文锋强调，公司并非有意引发行业的价格战，而是基于成本和普惠原则定价。他认为，中国 AI 不应永远跟随，而应站在技术前沿，推动原创式创新。DeepSeek 选择专注于研究和开源，而非快速商业化，这与大多数中国公司的策略不同。梁文锋指出，中国 AI 与美国的差距本质上是原创与模仿的差距，中国需要成为技术创新的贡献者，而不仅仅是应用者。通过开源和分享，DeepSeek 旨在推动整个 AI 生态的发展，并将价值沉淀在团队和组织文化中，形成长期的护城河。直达