DEEPSEEK无屏蔽词 v1.7.8
DEEPSEEK无屏蔽词拥有6710亿参数，在处理复杂任务时表现卓越。用户可直接在主流IDE中切换模型，无需本地部署。DEEPSEEK无屏蔽词版本下载里支持自然语言处理、文本分析、翻译及多语言编程辅助。所有数据存储在本地，确保信息隐私安全。同时提供超长上下文理解能力，可处理大规模文档并保持高准确度！
DEEPSEEK无屏蔽词使用说明
第一步、下载
1、在本站下载DeepSeek App登录账号
第二步、熟悉界面布局
1、注册好我们就直接进入了基础页面了。
2、下方是对话框，在里面直接输入内容，然后按【回车】就可以开始和 DeepSeek 对话了。
3、左上角是你和AI的聊天记录，你可以随时点击对应的历史记录去回看。
第三步、选择对话模式
1、注意点上【深度思考(R1)】才能使用他的推理模型 DeepSeek-R1，右边可以开启联网搜索。
DEEPSEEK无屏蔽词功能一览
一、 开始搜索
1、打开DeepSeek App，在搜索框里输入我们想找的内容，就比如我想知道“2025年最火的电影”，直接输入再搜索，果然是《哪吒之魔童闹海》。就是在搜索之前我们要先想清楚要找什么，如果直接搜“电影”，太广泛了结果肯定不准确。
二、筛选功能
1、有时候搜索结果多，我们可以用高级搜索，比如限定时间范围2025年，信息来源哪个网站，这样结果会更精准，能帮我们更快找到想要的资料。
三、看数据分析
1、我家里有人喜欢炒股，我们就需要搜索数据，比如股票、市场趋势等，DeepSeek就会直接帮我们生成图表，一眼就能看懂。【可以开启深度思考功能更为广泛】
四、图片搜图
1、当你不知道身边的物品是什么或者有不会写的试卷，都可以使用DeepSeek App强大的图片、文件搜索功能
五、怎么正确去搜索，基础对话篇(像交朋友一样学交流)
有效提问的五个黄金法则
法则一：明确需求
错误示例：「帮我写点东西」
正确姿势：「我需要一封求职邮件，应聘新媒体运营岗位，强调3年公众号运营经验」
法则二：提供背景
错误示例：「分析这个数据」
正确姿势：「这是一家奶茶店过去三个月的销售数据，请分析周末和工作日的销量差异(附CS数据)」
法则三：指定格式
错误示例：「给几个营销方案」
正确姿势：「请用表格形式列出三种情人节咖啡店促销方案，包含成本预估和预期效果」
法则四：控制长度
错误示例：「详细说明」
正确姿势：「请用200字以内解释区块链技术，让完全不懂技术的老人能听懂」
法则五：及时纠正
当回答不满意时，可以：
「这个方案成本太高，请提供预算控制在500元以内的版本」
「请用更正式的语气重写第二段」
DEEPSEEK无屏蔽词怎么生成ppt
1、输入精准指令在DeepSeek对话框中明确需求，需包含主题、结构、风格、输出格式等要素。
2、优化生成结果若大纲不完整，可追加指令细化需求，如补充每页标题、关键数据或调整章节顺序。
然后将生成的Markdown文本进行复制
3、选择兼容工具推荐使用支持Markdown导入的PPT生成工具，这里小编以Kimi为例，我们选择ppt助手
4、一键生成最后将刚刚复制的文本粘贴上来，在点击一键生成就好了。
DEEPSEEK无屏蔽词怎么和剪映一起用
1、在DeepSeek中，说清楚自己的赛道、选题、要求，这样就可以让 DeepSeek 以此生成一段短视频口播文案了。
2、然后把 DeepSeek 生成的文案复制到剪映里，选择「AI图文成片」。
3、选择「图文成片」。
4、选择「自由编辑文案」，把文案喂给剪映。
5、选择「智能匹配素材」。
6、最后等着生成成功就可以了哦
DEEPSEEK无屏蔽词智能体分别
DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 是深度求索(DeepSeek)公司开发的两款人工智能模型，尽管它们基于相似的技术框架(如混合专家架构 MoE)，但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。以下是两者的主要区别：
1. 模型定位与核心能力
● DeepSeek-V3
● 定位为通用型大语言模型，专注于自然语言处理(NLP)、知识问答和内容生成等任务。
● 采用混合专家架构(MoE)，每次推理仅激活 370 亿参数(总参数为 6710 亿)，显著降低计算成本。
● 优势在于高效的多模态处理能力(文本、图像、音频、视频)和较低的训练成本(557.6 万美元，仅需 2000 块 H800 GPU)。
● 在基准测试中表现接近 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet，但更注重综合场景的适用性。
● DeepSeek-R1
● 专为复杂推理任务设计，强化在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。
● 基于 DeepSeek-V3 架构，通过大规模强化学习(RL)和冷启动技术优化推理能力，无需大量监督微调(SFT)。
● 在数学竞赛(如 AIME 2024)和编码任务(如 Codeforces)中表现优异，超越 OpenAI 的 o1 系列模型。
2. 训练方法与技术创新
● DeepSeek-V3
● 采用传统的预训练-监督微调范式，结合混合专家架构(MoE)和负载均衡技术，优化计算效率。
● 引入多令牌预测(MTP)技术，加快推理速度并提高任务表现。
● DeepSeek-R1
● 完全摒弃监督微调(SFT)，直接通过强化学习(RL)从基础模型中激发推理能力。
● 核心技术包括 GRPO 算法(群组相对策略优化)和两阶段 RL，结合冷启动数据优化初始模型。
● 通过自我进化能力，模型在训练中自然涌现反思、长链推理等高级行为。
3. 性能与基准测试对比
● DeepSeek-R1 在数学、编码和逻辑推理任务中表现更优，尤其在需要复杂推理的场景中。
● DeepSeek-V3 在多语言任务和通用 NLP 任务中表现更均衡。
4. 应用场景与部署成本
● DeepSeek-V3
● 适合需要高性价比通用 AI 能力的场景，如智能客服、内容创作(文案、小说)、知识问答等。
● API 成本较低(输入 $0.14/百万 tokens，输出 $0.28/百万 tokens)，适合中小规模部署。
● DeepSeek-R1
● 针对科研、算法交易、代码生成等复杂任务设计。
● API 成本较高(输入 $0.55/百万 tokens，输出 $2.19/百万 tokens)，但支持模型蒸馏，可将推理能力迁移至更小的模型(如 14B 参数)，适合本地化部署。
5. 开源生态与商业化
● DeepSeek-V3
● 作为开源模型，允许开发者自由定制和优化，已集成至多个框架(如 vLLM、LMDeploy)。
● DeepSeek-R1
● 不仅开源模型权重(MIT 协议)，还提供了基于 Qwen 和 Llama 的蒸馏版本(1.5B 至 70B)，显著提升小模型性能。
总结
● DeepSeek-V3 以低成本和高通用性见长，适合广泛的应用场景。
● DeepSeek-R1 通过强化学习实现了专业领域的推理突破，并在开源生态中提供了灵活的蒸馏方案。
两者的互补性体现了 DeepSeek 在技术路径上的多样性，既满足通用需求，又推动前沿推理能力的发展。
更新日志
-稳定性改进和错误修正。
