今年春节，DeepSeek-R1无疑成了热搜的“顶流”。就连我回家后，长辈们的饭局上也频频提起它。作为国产大模型的代表，DeepSeek-R1的崛起让我们倍感振奋——我们终于不再只是技术的跟随者，而是有机会站上全球舞台，争夺“地表最强大模型”的桂冠。然而，随着流量涌入大模型赛道，舆论场也变得鱼龙混杂。一些声音为了博眼球，刻意夸大DeepSeek-R1的能力和意义，甚至误导大众。面对这样的现象，我们更需要冷静思考，理性讨论。这篇文章将从非技术的角度，聊聊几个关于DeepSeek-R1的议题。仅代表个人观点，欢迎交流与指正。
DeepSeek-R1厉害在哪里？
简单来说，最重要的三点是——“模型效果强大”、“模型开源”、“模型成本极低”。
1.模型效果强大：这一点比较容易理解，意思就是DeepSeek-R1非常“聪明”。在它诞生之前，大模型领域一直由美国的OpenAI公司引领，最强的模型是2024年9月发布的o1，可以说是一骑绝尘（尽管很多厂商都自称超越了o1）。而DeepSeek-R1的出现，真正做到了与o1比肩。
2.模型开源：这一点也很好理解。DeepSeek不仅开源了模型权重（相当于《阿凡达》上映时直接公开了电影原片），甚至连训练技术也全部公开（相当于把4D电影的拍摄教程也一并分享）。这意味着所有人都可以免费使用（免费看《阿凡达》），也可以充分学习和复现（自己拍4D电影），从而推动技术社区的交流与协作。值得一提的是，OpenAI从GPT-3开始就坚持闭源路线，甚至被调为“ClosedAI”。如果你想用他们的模型？不好意思，请付费。如果你想追赶他们的效果？不好意思，自己猜技术路径吧！
3.模型成本极低：这一点可以从训练成本的角度展开聊聊。
根据公开信息，DeepSeek-R1的训练成本只有OpenAI的1/10不到。他们是怎么做到的？
💥技术路线换道超车，成本结构迎来核爆式变革💥
DeepSeek-R1的特别之处在于，它并没有主要采用OpenAI的监督微调策略，而是直接应用了强化学习。虽然OpenAI也使用了基于人类反馈的强化学习（RLHF），但其评分依赖于人类测试员，本质上仍受限于人力成本。而DeepSeek-R1的数学推理能力，则完全通过纯自动强化学习进行训练，彻底摆脱了对人力的依赖。
看不懂，没关系我们举个简单的例子： 话说「吃货城」里最有名的就是各色饭店，城西头老字号“欧式国际大酒店”久负盛名，无人能敌；但最近城东头一个叫做“迪迪家常菜”的小店却后来居上，风头正盛… 一个没什么本钱的小店是怎么做到的呢…
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只有突破才能超越，这是DeepSeek-R1最可贵的一点。
DeepSeek-R1是万金油吗？
好了，前面我们从宏大叙事的角度吹了一大波牛。那么我们具体看看DeepSeek-R1到底好不好用，怎么用。
DeepSeek-R1不是万金油。模型这么厉害，是不是我们都切换成DeepSeek-R1就好？不同的应用场景，我们都需要根据任务特征，综合考虑模型效果、成本和性能（这很重要！）
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简单的任务没必要
简单的任务比如不复杂的打标类任务，没有必要用DeepSeek-R1（全参600+B）。不需要用大炮打苍蝇的道理大家都理解。有很多较小参数的模型（比如开源的Qwen2.5-1.5B～14B）在这些简单任务上，具备效果佳、成本低、性能好的特点。
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要求时延极低的任务不太灵
模型的输出token越多，输出完毕的时间就越长（输出是一个个字吐的）。复杂推理类模型，他一定有个深度思考过程，这部分的推理，也是要占时间。所以如果任务要求时延极低，比如要求几十ms内输出，就太不灵了。
3. 超长文本的任务不够用
DeepSeek-R1的最大上下文长度是64K，看着也不算短。但是别忘了深度思考过程也要占上下文，所以若为超长文本就不够用了，比如说部分AI Coding场景。
要跟DeepSeek-R1说人话。想让R1发挥更好的效果，需要抛弃提示词模版的那套思路，表达你原始需求，跟模型说人话：
我要xx，要给xx用，希望达到xx效果，但担心xx问题…
举个例子，大家感受下区别：
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DeepSeek-R1官方服务不稳定，本地部署有手就行？
DeepSeek-R1大火并且纷纷登顶各国APP下载榜首后，DeepSeek官方服务顶不住了（小声吐槽：DeepSeek的服务在爆火之前也一直不咋稳定hhh）。
纷纷有公众号宣称，DeepSeek-R1部署有手就行，电脑上手机上都能跑！这种消息很容易给大家造成误导😓
首先，市面上所有教程中，能在电脑&手机，或者少量消费级显卡上部署的，是DeepSeek-R1的蒸馏模型，可理解为残血版。参数量在1.5B～70B之间，官方共提供了6个。然后，由于算力显存等限制，很多教程里面还叠加了量化压缩的方法，也就是在小模型的基础上再次压缩，确保能塞得进去。模型效果再次打折扣。最后，在效果打折的基础上，推理性能还会比较差。具体表现是，推理速度慢、可承载并发低。
所以，如果是部署在本地试一试，对效果要求不高，这些方法是ok的；如果是正式的线上服务，大no特no。
一将功成万骨枯，没有“先烈”，就没有“先驱”
但DeepSeek-R1的出圈又好似是必然的。在大模型技术创新的道路上，无数团队在各自的领域默默耕耘，尝试不同的技术路径，攻克一个个技术难关。这些努力或许未能最终成就一番轰轰烈烈的事业，但正是这些铺路石般的尝试，为后来者指明了方向，提供了经验与教训。技术的进步从来都不是一蹴而就的，而是无数个体与团队共同努力、试错的结果。
站在当下，我们看到了DeepSeek-R1的成功，但技术发展的脚步永远不会停歇。未来的道路上，还会有新的技术瓶颈等待突破，新的挑战等待应对。
DeepSeek R1 本地部署教程 | 高效安装，轻松上手！
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