自 2025 年 1 月 20 日發(fā)布以來，DeepSeek R1 如同一顆 " 東方核彈 " 引爆了全球 AI 圈。在社交媒體 X 上，#DeepSeek 話題刷屏，硅谷程序員自嘲 " 老板讓我學 DeepSeek 的代碼注釋 "，還有網(wǎng)友造梗 "550 萬美元訓練費≈硅谷碼農(nóng)一年工資。 扎克伯格甚至公開表示，" 中美 AI 差距已微乎其微 "。
Scale AI 創(chuàng)始人 Alexander Wang 直言 DeepSeek 是 " 中國科技界帶給美國的苦澀教訓 "，證明 " 低成本、高效率 " 的研發(fā)模式可能顛覆硅谷巨頭的高投入路徑。
即便是以 " 警惕中國科技威脅論 " 著稱的 Marc Andreessen，也罕見稱贊 DeepSeek R1 為 " 最令人驚嘆的突破 " 和 " 給世界的禮物 "。
如果說前段時間 DeepSeek 的熱潮還僅僅局限在 AI 圈，那么它現(xiàn)在延伸到了更大的范圍，隨著 " 深度思考 " 和 " 聯(lián)網(wǎng)搜索 " 功能上線，DeepSeek 同時沖上了中國美國區(qū) AppStore 免費榜第一。其網(wǎng)頁版甚至出現(xiàn)了短時間的宕機。
當全球用戶目睹 DeepSeek" 深度思考 " 過程時，他們很快發(fā)現(xiàn)：這個 AI 最致命的吸引力，不是給出正確答案，而是把把思考過程毫無保留地展示出來。從奧數(shù)題到明星八卦，從量子物理到火鍋蘸料配方，人類第一次如此清晰地目睹 " 機器如何思考 "，而這種認知沖擊，正在讓全網(wǎng)陷入 " 向 AI 學做思考 " 的賽博奇觀…思考過程比答案更有價值
DeepSeek-R1 的深度思考模式會展示詳細的思維鏈過程，這種 " 透明化推理 " 讓用戶不僅能獲得答案，還能觀察 AI 的思考邏輯，甚至反向?qū)W習如何拆解復雜問題。
已經(jīng)有用戶在體驗了深度思考模式之后，認為 DeepSeek 的深度思考過程，比答案都有價值，是創(chuàng)作、思考啟發(fā)的絕佳伴侶。
當被問及 " 該不該以成敗論英雄 " 時，在 DeepSeek-R1 的思維過程中展現(xiàn)了一個非常系統(tǒng)和全面的思維框架，從歷史視角切入，到現(xiàn)代社會價值解構(gòu)，再到多維評價體系的構(gòu)建，最后引入認知科學的視角，形成了一個完整的論證鏈條：
DeepSeek R1 在解決 " 玻璃杯中的彈珠 " 問題時的思維過程，展現(xiàn)了一種非常人性化的推理方式：包括自我質(zhì)疑、返回重新思考、不斷假設(shè)驗證，甚至在遇到困惑時會說 " 等等 " 來中斷自己的思路。這種 " 邊想邊說 " 的內(nèi)心獨白風格，讓人感覺更像是在聽一個真實的人在解決問題。
有用戶誤將復制的文字發(fā)給了 DeepSeek，沒有提問，然后看到 DeepSeek 在分析用戶可能的問題是什么，DeepSeek 不僅猜對了，還補充了一些用戶沒有明確說出來的要求：
硅星人用經(jīng)典的比大小問題進行了測試，面對這個問題，DeepSeek 反常的表現(xiàn)出了 " 緊張 " 情緒。還要給自己做心理建設(shè) " 不過慢慢來，仔細分析應(yīng)該沒問題 "。不知道是不是因為這個問題難倒了一眾大模型，讓它本能地進入一種謹慎的思考模式，而面對更 " 復雜 " 的數(shù)學題，反而不會出現(xiàn)這種 " 內(nèi)心戲 "。
從開始時的緊張自我調(diào)節(jié)，到使用多種方法反復驗證，再到近乎偏執(zhí)的自我懷疑和錯誤預防，并針對性地設(shè)計反例來驗證，最終 DeepSeek 得出了正確的答案。
有用戶提問，" 如果我每周存 100 塊錢，后面每周按照 100 遞增，那一年是多少錢，一年中的 12 個月分別是多少錢。" 深度思考 144 秒之后，DeepSeek 最后得出了正確的結(jié)果。
有意思的是，在 DeepSeek 的思維過程中，其中幾萬字都是在說服不要糾結(jié)一年有幾周的問題，還好，最終自己說服了自己。
總體來看，DeepSeek 能夠從多個維度全面分析問題，從用戶需求、短期和長期影響到表達方式的優(yōu)化，層層遞進。語言上注重中立和關(guān)懷，避免引發(fā)誤解或情緒波動，同時保持信息的準確性和謹慎性，善于用模糊表達處理不確定性，這種分析方式非常理性。
會聯(lián)網(wǎng)搜索的深度思考
DeepSeek 網(wǎng)頁端與 App 已接入 DeepSeek-R1 模型，用戶在啟用深度思考模式通過鏈式推理顯性化思考路徑的同時，還可以同時聯(lián)網(wǎng)搜索功能，形成 " 深度搜索 " 能力。
DeepSeek-R1 在回答時效性難題時，會先拆解問題模塊（如財經(jīng)數(shù)據(jù)、學術(shù)動態(tài)、社會熱點），再通過實時檢索與知識庫交叉驗證，最終輸出多維度分析。
結(jié)合深度思考和聯(lián)網(wǎng)搜索，我們先讓 DeepSeek 來總結(jié)當天的新聞熱點。
DeepSeek 不僅能實時抓取和整理新聞，還能通過類人思維方式進行邏輯推理和自我糾錯。從截圖可見，DeepSeek 在思考過程中會不斷質(zhì)疑、修正和完善自己的判斷，同時保持對時效性的關(guān)注（如反復確認日期）。
面對同一個任務(wù)，o1 是不能聯(lián)網(wǎng)的，GPT-4o 雖然具備聯(lián)網(wǎng)功能，但從實際測試來看，信息總結(jié)的廣度和深度都不足，并且還混雜了較早的新聞，時效性欠佳。優(yōu)點是信息來源標注方面做得不錯。
我們讓它對一個新聞事件進行分析：美國的星際之門未來可能有哪些結(jié)局？你覺得最有可能的結(jié)局是什么？
可以看到它在思維過程中引用了檢索到到信息，并標注到信息來源。分析上考慮到了技術(shù)、資金、政治等多個層面的影響因素。
DeepSeek 認為星際之門最可能實現(xiàn) " 部分成功 " 的結(jié)果：初期項目會落地但規(guī)模縮水，美國在 AI 芯片等技術(shù)領(lǐng)域會保持領(lǐng)先但不會形成壓倒性優(yōu)勢，地緣政治博弈會持續(xù)，中美競合關(guān)系長期化，內(nèi)部矛盾 ( 如 OpenAI 與微軟的分歧 ) 可能影響項目凝聚力。
同時強調(diào)最終成敗將取決于資金、技術(shù)、政治三者的動態(tài)平衡，并認為這一項目會深刻影響全球 AI 競爭格局。
這個分析通過 " 可能結(jié)局 - 最可能結(jié)局 - 關(guān)鍵變量 " 的層層遞進結(jié)構(gòu)，覆蓋了技術(shù)、資金、政治等維度，結(jié)論中提出的預測也相當理性克制。
在生活場景，深度思考 + 聯(lián)網(wǎng)搜索也非常實用。有網(wǎng)友用實時度要求很高的路況信息來測試 DeepSeek 的深度思考 + 聯(lián)網(wǎng)搜索，并表示效果不錯。
還有用戶用 DeepSeek 的深度搜索 + 聯(lián)網(wǎng)搜索功能做旅游攻略，得到了旅游目的地當?shù)赜脩舻恼J可。
不過，DeepSeek 的深度思考模式也并非完美，比如，有用戶就發(fā)現(xiàn)它偏好堆砌專業(yè)術(shù)語，把簡單問題復雜化，常常繞到高深的概念上，甚至帶點 " 玄幻 " 色彩，比如它對 " 量子 " 的偏愛。另外也有案例顯示 R1 會為錯誤結(jié)論生成偽嚴謹推理鏈，需結(jié)合人工判斷。
當 DeepSeek 展示出如此透明的思維過程，AI 開始能夠系統(tǒng)化思考，人類或許需要重新思考自己的認知邊界和學習方式。畢竟，當 AI 開始 " 教會 " 我們?nèi)绾嗡伎紩r，最重要的課題，是思考我們究竟想成為什么樣的人類。
