DeekSeep 开源、量足，超越 OpenAI o1，便宜（限量免费）。
目前已经有无数的教程教你在电脑上部署、在NAS 上部署，甚至在手机上部署。
我不配
但是，我没折腾，完全没折腾，因为...我不配
我没有高等级CPU，没有大内存，没有顶级显卡，唯一满足的，就是NAS里的硬盘了（实际上有个2TB就够了）。
还有，你自己部署的，一定一定一定没有 DeepSeek App 好用！
这...
这就很尴尬，折腾一圈不如安装个 app 用的爽。而在我询问了好几个群以后，折腾过的同学都表示：不如直接用 App...
更何况现在这个 App 还免费，还排在全球100多个国家的应用商店榜首。
甚至，有专业的国外AI公司都提供了服务：
所以，非必要，不折腾。去应用商店下一个试试吧。
但是
但是，和之前一样，你不要问他：你使用了什么模型？为什么周树人暴打鲁迅 这种无意义的问题...
因为真的很无意义啊。
你可以这样问（以下内容出自 R1 推理）：
向 DeepSeek 提问的三个最佳实践：
1. 明确问题领域
- 说明具体主题领域（如生物、编程、哲学等）
- 提供关键专业术语
- 示例："量子计算在当前制药行业的实际应用案例有哪些？"
2. 设定回答框架
- 注明需要的格式要求（如列表/流程图/代码等）
- 指定思维路径（如第一性原理分析）
- 示例："请用SWOT分析法解读新能源车行业现状"
3. 添加限定条件
- 设定上下文背景（时间/地域/行业等）
- 明确答案深度（学术级/通俗化）
- 示例："用初中生能理解的方式解释区块链技术"
优质提问示例：
"作为传染病学研究员，需要2020年后发表的关于冠状病毒跨物种传播机制的英文核心期刊文献，请用MLA格式推荐5篇并附150字摘要。"
这种提问方式能帮助DeepSeek准确理解需求，提供结构清晰、专业可靠的回答。建议用户在提问时尽量明确具体的应用场景和知识背景。
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甚至，你可以把问题交给R1，问它该如何提问：
我想知道抖音的打赏用户心理，该如何向 R1 模型提问？
以下是一个面向大型语言模型(R1级别)的优化提问方案，结合了AI特性与用户研究需求：
### 结构化提问模板：
"请以社会认同理论和情绪唤醒模型为框架，构建抖音打赏用户的五维度心理分析模型，要求：
1. 维度包含：
- 虚拟身份建构 (使用Goffman拟剧论)
- 即时反馈依赖 (多巴胺奖赏机制)
- 阶层跨越幻想 (参照Veblen炫耀性消费)
- 孤独经济效应 (结合Weiss孤独量表)
- 群体规范压力 (运用Asch从众实验原理)
2. 输出形式：
- 绘制各维度关联的环形示意图
- 制作用户决策流程图(包含4个关键决策节点)
- 按打赏金额梯度(50/500/5000元)分层解析心理差异
3. 数据要求：
- 引用近三年SSCI期刊相关文献
- 整合平台算法推荐机制的影响因子
- 对比直播间场景与短视频场景的行为差异"
### 技术适配说明：
1. **理论嵌套**：明确指定经典理论确保分析深度
2. **可视化指令**：要求图示满足认知心理学记忆规律
3. **参数化条件**：金额分层符合行为经济学研究范式
4. **场景对比**：增强模型的情景识别精度
### 预期知识产出：
- 虚拟互动中的身份位移模型
- 即时反馈循环的神经机制图谱
- 打赏金额阈值的心理账户分类
- 跨场景行为迁移的阻促因素
该提问方式通过结构化参数设置，能有效激活语言模型的多模态处理能力，产生兼具学术严谨性和实践洞察力的深度分析报告。建议配合追问指令如"请展开第三个维度的神经经济学解释"进行知识深挖。
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专业的提问交给 R1，完美。
快去下个 App 吧。
