一、為什么DeepSeek會讓你感覺不一樣？

想要回答這個問題，必須先搞懂兩個簡單的概念：通用型 AI 和推理型 AI。

1. 什么是通用型AI？

可以把通用型 AI理解成“全能學霸”，這類 AI（比如豆包、Kimi、ChatGPT 等）是通過海量的數據訓練出來的，擁有龐大的知識儲備，可以基于你的問題立刻做出響應，完成諸如聊天/對話、文案寫作、知識問答等各種跨領域的任務，同時還能廣泛結合多模態的能力，完成諸如輸出圖片、語音、視頻等任務。

但是樣樣通的結果往往是樣樣“松”，就像用廣角鏡頭拍照——成像的覆蓋面很廣，但是容易丟失細節。這類 AI 是海量數據訓練——“大力出奇跡”的結果，其本身不具備類似于人類那樣的思考和推理能力。因此在使用這類AI的時候，人們往往會覺得它生成的內容“AI味”很濃，沒有什么知識含量。尤其是在涉及一些復雜、需要深度邏輯推演的場景時，這類AI甚至頻頻出現“知識幻覺”（胡說八道），生成一堆文字垃圾。

2. 什么是推理型 AI？

如果把通用型 AI比喻成“全能學霸”，那么推理型 AI則是妥妥的“專項冠軍”，如同顯微鏡一樣，雖然能力范圍窄，但是觀測深度驚人。它和通用型 AI 的最大區別是，它不是海量數據訓練的結果，而是在這個基礎上通過思維鏈等技術范式給 AI 加入了類似于人類那樣的思考和推理能力。

因此，你在使用諸如 DeepSeek（R1）這類推理模型的時候，會明顯發現，當你向它拋出問題之后，它不會對你的問題直接做出響應，而是會像人類一樣，先對你的問題本身做一次思考和推理。它會通過分析你的問題，理解你的需求，甚至挖掘你潛在沒有表達出來的需求，并基于這些推理的結果制訂出回復你的最佳策略。

當完成整個推理過程后，它才會對你的問題真正做出響應，而不是像通用型 AI那樣匆匆忙忙、自行其是地給你“AI 味”很濃的回答。

這就是為什么你在使用諸如 DeepSeek（R1）這類推理型 AI 的時候會感覺到它好像很懂你，你甚至不需要用什么復雜的提問技巧，只是隨意一問，就能獲得理想甚至超過預期的回答。

3. 通用型AI還有存在的必要嗎？

我們有了推理型AI之后，是不是就可以扔掉通用型AI了？當然不是，二者有各自的應用場景和優劣勢，就像是 Photoshop 和美圖秀秀一樣，各有各的應用場景。

通用型 AI，更嚴謹的叫法是指令型 AI，它的優點是響應用戶請求的速度極快，并且對多模態（語音、圖片、視頻等）的支持非常好，更適合處理固定、規律、不太需要強大推理能力的任務，比如大文本、海量數據的處理等。

通用型AI的缺點在生成效果方面，或者說它給的回答很依賴指令。你甚至需要一步一步地告訴它具體怎么做，你告知得越清晰，寫提示詞的技術越高超，它給你的反饋就越好。否則，通用型AI可能生成一堆文字垃圾，不能很好地處理創意性、發散性、思維層次更高的靈活性任務。

而推理型 AI 的優勢非常明顯，因為“足夠聰明”，所以你和它交流時，只使用簡單的提示詞就可以獲得理想的回復。

當然，推理型AI的缺點也非常明顯，因為它在正式回答你之前，要對你的問題做復雜的推理，所以響應速度往往比通用型 AI 慢。截至2025年3月它對多模態和大文本的處理還非常吃力，幾乎沒有辦法完成規模性
任務。

所以，在使用 AI 時，不建議你采用一刀切、非此即彼的思維，而是應該理解通用型AI和推理型AI各自的優勢，根據自己不同的需求，協同使用二者。