【创新的API案例】 很多小伙伴要求出一些国内模型能直接用的教程和相关场景，官网使用DeepSeek的痛苦大家应该都有感受，最近，飞书的多维表格悄咪咪接入了 DeepSeek R1，无论是教育场景的专有名词解释、还是自媒体场景的文案创作，亦或者数据分析场景，这个组合都能让你轻松搞定！多维表格 + DeepSeek，喂饭级的教程来了！

【API对比报告】 DeepSeek R1逻辑推理强，开源易定制，训练成本低，但长文本生成与工程类任务表现稍逊。Claude 3.7 Sonnet编程能力出色，覆盖软件开发全流程，有混合推理、输出token限制高、多模态等优势，但API使用受限，生成内容需优化，复杂项目理解及需求分析设计能力有待提升。

【API对比报告】 DeepSeek R1 是基于 Transformer 架构的大型语言模型，支持中英文双语处理，通过优化算法和增加训练数据提升性能，其定位是专注高端推理和复杂逻辑问题，如数学、代码等，开源且定制化程度高。通义千问 2.5 Max 是阿里巴巴推出的语言模型，暂未查到其详细信息。ChatGPT 的 GPT-4o 是 OpenAI 于 2024 年发布的多模态模型，能同时处理图像、音频和文本数据，响应速度快，处理效率高，适用于复杂多模态交互场景。

【API对比报告】 DeepSeek R1是基于DeepSeek-V3-Base开发的推理模型，拥有6710亿参数，每次激活370亿参数。Kimi 32k是月之暗面科技有限公司开发的AI助手Kimi的模型版本，支持32k上下文长度，具备强大的长文本处理能力。Doubao 1.5 Pro 256k是火山引擎推出的自研大语言模型专业版，支持256K长文本，具有更强的理解、生成和逻辑能力。

【API对比报告】 Qwen3大模型是一款先进的自然语言处理模型，具有强大的语言理解和生成能力。它基于海量数据进行训练，能够精准地理解复杂的语言指令，并生成高质量、连贯且富有逻辑的文本内容。无论是写作、翻译还是问答，Qwen3都能表现出色，为用户提供高效、智能的语言服务，助力各领域的创新与发展。

【API对比报告】 DeepSeek R1 是一款专注于推理优化的人工智能模型，采用大规模强化学习技术，擅长数学、代码和自然语言推理等任务，性能比肩 OpenAI-o1。通义千问 Max 是阿里巴巴推出的多模态大模型，具备强大的语言生成和图像理解能力，可广泛应用于内容创作、智能办公等场景。Claude3.7 是 Anthropic 开发的混合推理架构模型，兼具即时响应与深度推理能力，在数学竞赛和编程领域表现优异，还支持企业级代码任务。GPT-4o 是 OpenAI 的多模态推理模型，具备强大的通用能力和推理能力，支持复杂的思维链推理。

【API对比报告】 DeepSeek-R1、Qwen-Math和GPT-4o是当前领先的大语言模型，各具特色。DeepSeek-R1由深度求索公司研发，专注于高效推理与长文本处理，适用于复杂任务；Qwen-Math由阿里云推出，强化数学推理能力，在解题与公式推导上表现突出；GPT-4o是OpenAI的最新一代多模态模型，整合文本、图像与音频处理，以强泛化能力和流畅交互见长。三者均推动AI边界，分别在高精度计算、数学专项及跨模态应用领域树立标杆。

【API对比报告】 DeepSeek R1和通义千问Max（Qwen 2.5）是两款优秀的国内AI大模型，DeepSeek R1以其卓越的多语言能力和强大的逻辑推理能力而闻名，而通义千问Max（Qwen 2.5） 则以其精确性和代码可靠性而闻名。本文将对DeepSeek R1和通义千问Max（Qwen 2.5）这两款国内AI大模型对比进行分析比较，重点关注语言流畅性、逻辑连贯性和信息准确性。

【AI驱动】 本文聚焦于2025年主流AI大模型的比较与选择，针对初级开发人员，从应用场景出发，深入剖析了OpenAI GPT-4.5、Google Gemini 2.0、Anthropic Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek R1四个模型的特点与优势。文章首先阐述了AI大模型的重要性，指出其在多领域广泛应用且性能各异，合理选择模型对项目成果和资源利用至关重要。接着从模型架构、应用场景、性能指标、易用性与集成、成本与效率等维度对各模型进行详细比较，如GPT-4.5语言理解和生成能力强、适用于多种场景但成本高，Gemini 2.0在多模态任务中表现突出但资源需求大，Claude 3.7 Sonnet注重安全性和性价比，DeepSeek R1开源且在技术密集型应用中表现优异。通过代码生成案例直观展示模型差异，分析各模型输出代码的质量、效率及适用性。最后给出选择建议，根据项目需求、预算、技术能力等因素选择合适的AI大模型，以期为开发人员提供参考，助力项目成功。

【AI驱动】 DeepSeek-R1作为一款开源的AI模型，因其出色的性能和成本效益而受到广泛关注。它不仅在问题解决、推理和编码方面表现出色，还通过内置的链式思考推理提升了效率。本文详细介绍了如何使用Ollama在本地免费运行DeepSeek-R1模型，整个过程仅需3分钟。通过简单的安装步骤，用户可以快速下载并启动该模型，实现在本地与DeepSeek-R1的交互。此外，文章还提供了如何结合SingleStore数据库和LangChain框架构建RAG应用的教程。通过NVIDIA NIM微服务获取DeepSeek-R1的API密钥后，用户可以利用LangChain将模型与SingleStore数据库连接，实现对自定义文档的查询和分析。这一过程不仅展示了DeepSeek-R1的强大功能，还为开发者提供了在本地运行和部署AI模型的实用指南。

【AI驱动】 本文详细介绍了搭建知识库并接入微信机器人的完整流程，包括环境配置、知识库部署、资料上传及细节调优技巧。DeepSeek 部署分为本地部署和第三方 API 调用两种方式，本地部署数据私有且响应快，但需较高硬件配置；API 调用快速接入且免维护，但数据需传输至第三方，长期成本不可控。知识库搭建使用开源框架 AnythingLLM，支持多模态模型，强调本地化和隐私保护。通过火山方舟和硅基流动平台获取 API 密钥，配置知识库时需填写相关参数，如请求地址、模型名称等。资料上传后需优化文档格式以提高 AI 理解准确性，如整理关键内容、删除无关信息。最后，通过生成 AnythingLLM 秘钥并配置 NGCBOT，将知识库接入微信机器人，实现智能问答功能。

【日积月累】 本文介绍 DeepSeek-TS，该框架受到 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术的启发，并将其应用于多产品时间序列预测。 这个的方法扩展了 MLA，提出了 MLA-Mamba。MLA-Mamba 允许潜在特征通过具有非线性激活的状态空间模型动态演变，为模型提供自适应记忆，使其能够适应趋势变化。

【AI驱动】 API使用的几种方式：飞书多维表格调用，Coze智能体调用，浏览器插件调用。

【AI驱动】 本文介绍了如何在IDE中使用DeepSeek-V3和DeepSeek-R1满血版模型，以及通义灵码的最新功能升级。通义灵码支持VS Code、JetBrains IDEs等多种开发环境，用户可通过插件市场或官网下载安装，并在IDE中切换使用Qwen 2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等模型，以实现代码生成、智能补全、代码优化等功能。文章详细说明了在JetBrains IDEs和VS Code中安装通义灵码的步骤，并介绍了其核心能力，包括行级/函数级实时补全、自然语言生成代码、企业代码生成增强、智能问答以及AI程序员的多文件代码修改和单元测试生成等功能。通过这些功能，开发者可以在IDE中高效完成复杂编码任务，提升编程效率和代码质量。

【AI驱动】 本文讲述了作者通过提示词工程在 Claude 上“复刻”DeepSeek-R1 使用效果的过程。作者首先介绍了 DeepSeek-R1 的特点，包括其在复杂推理任务中的卓越表现以及公开的深度思考过程。为了在 Claude 上实现类似效果，作者尝试通过调整提示词，让模型先输出推理过程再给出结论，并通过结构化标签展示思考过程。经过多次优化，最终成功模拟出 DeepSeek-R1 的深度思考框架，提升了 Claude 3.5 Sonnet 的表现。这一过程不仅实现了在 Claude 上复刻 DeepSeek-R1 效果的目标，还展示了提示词工程在优化大模型输出中的重要作用，同时为用户提供了更透明化的推理过程和更个性化的使用体验。