原标题：DeepSeek 登顶中好意思 App Store，特有的深度想考 + 联网模式让用户"消一火"了

自 2025 年 1 月 20 日发布以来，DeepSeek R1 如销亡颗"东方核弹"引爆了人人 AI 圈。在酬酢媒体 X 上，#DeepSeek 话题刷屏，硅谷才能员自嘲"雇主让我学 DeepSeek 的代码凝视"，还有网友造梗" 550 万好意思元熟练费 ≈ 硅谷码农一年工资。扎克伯格以致公开示意，"中好意思 AI 差距已不值一提"。

Scale AI 首创东说念主 Alexander Wang 直言 DeepSeek 是"中国科技界带给好意思国的苦涩警告"，讲明"低本钱、高效劳"的研发模式可能颠覆硅谷巨头的高插足旅途。

即便所以"警惕中国科技要挟论"著称的 Marc Andreessen，也稀疏推奖 DeepSeek R1 为"最令东说念主咋舌的冲破"和"给寰宇的礼物"。

淌若说前段时候 DeepSeek 的甘愿还只是局限在 AI 圈，那么它目下蔓延到了更大的范围，跟着"深度想考"和"联网搜索"功能上线，DeepSeek 同期冲上了中国好意思国区 AppStore 免费榜第一。其网页版以致出现了短时候的宕机。

当人人用户目睹 DeepSeek "深度想考"经过期，他们很快发现：这个 AI 最致命的蛊卦力，不是给出正确谜底，而是把把想考经过毫无保留地展示出来。从奥数题到明星八卦，从量子物理到暖锅蘸料配方，东说念主类第一次如斯明晰地目睹"机器奈何想考"，而这种领略冲击，正在让全网堕入"向 AI 学作念想考"的赛博奇不雅 …

1 想考经过比谜底更有价值

DeepSeek-R1 的深度想考模式会展示详备的想维链经过，这种"透明化推理"让用户不仅能取得谜底，还能不雅察 AI 的想考逻辑，以致反向学习奈何拆解复杂问题。

照旧灵验户在体验了深度想考模式之后，认为 DeepSeek 的深度想考经过，比谜底齐有价值，是创作、想考启发的绝佳伴侣。

当被问及"该不该以成败论英杰"时，在 DeepSeek-R1 的想维经过中展现了一个相当系统和全面的想维框架，从历史视角切入，到当代社会价值解构，再到多维评价体系的构建，临了引入领略科学的视角，酿成了一个完整的论证链条：

DeepSeek R1 在科罚"玻璃杯中的弹珠"问题时的想维经过，展现了一种相当东说念主性化的推理神情：包括自我质疑、复返重新想考、不停假定考据，以致在际遇困惑时会说"等等"来中断我方的想路。这种"边想边说"的内心独白格调，让东说念主嗅觉更像是在听一个竟然的东说念主在科罚问题。

灵验户误将复制的笔墨发给了 DeepSeek，莫得发问，然后看到 DeepSeek 在分析用户可能的问题是什么，DeepSeek 不仅猜对了，还补充了一些用户莫得明确说出来的条款：

硅星东说念主用经典的比大小问题进行了测试，靠近这个问题，DeepSeek 反常的弘扬出了"垂死"厚谊。还要给我方作念热情建筑"不外幽静来，仔细分析应该没问题"。不知说念是不是因为这个问题难倒了一众大模子，让它本能地进入一种严慎的想考模式，而靠近更"复杂"的数学题，反而不会出现这种"内心戏"。

从运转时的垂死自我转折，到使用多种规范反复考据，再到近乎零碎的自我怀疑和失误防御，并针对性地假想反例来考据，最终 DeepSeek 得出了正确的谜底。

灵验户发问，"淌若我每周存 100 块钱，背面每周按照 100 递加，那一年是些许钱，一年中的 12 个月分辨是些许钱。"深度想考 144 秒之后，DeepSeek 临了得出了正确的死心。

有道理的是，在 DeepSeek 的想维经过中，其中几万字齐是在劝服不要纠结一年有几周的问题，还好，最终我方劝服了我方。

总体来看，DeepSeek 能够从多个维度全面分析问题，从用户需求、短期和长期影响到抒发神情的优化，层层递进。话语上刺目中立和关切，幸免激发误会或厚谊波动，同期保持信息的准确性和严慎性，善于用暗昧抒发处理不细则性，这种分析神情相当感性。

2 会联网搜索的深度想考

DeepSeek 网页端与 App 已接入 DeepSeek-R1 模子，用户在启用深度想考模式通过链式推理显性化想考旅途的同期，还可以同期联网搜索功能，酿成"深度搜索"才气。

DeepSeek-R1 在回报时效性勤奋时，会先拆解问题模块（如财经数据、学术动态、社会热门），再通过及时检索与常识库交叉考据，最终输出多维度分析。

采集深度想考和联网搜索，咱们先让 DeepSeek 往还首本日的新闻热门。

DeepSeek 不仅能及时持取和整理新闻，还能通过类东说念主想维神情进行逻辑推理和自我纠错。从截图可见，DeepSeek 在想考经过中会不停质疑、修正和完善我方的判断，同期保持对时效性的关注（如反复证据日历）。

靠近销亡个任务，o1 是不成联网的，GPT-4o 诚然具备联网功能，但从内容测试来看，信息记忆的广度和深度齐不及，况兼还混合了较早的新闻，时效性欠佳。优点是信息起原标注方面作念得可以。

咱们让它对一个新闻事件进行分析：好意思国的星际之门改日可能有哪些结局？你认为最有可能的结局是什么？

可以看到它在想维经过中援用了检索到到信息，并标注到信息起原。分析上探讨到了时候、资金、政事等多个层面的影响成分。

DeepSeek 认为星际之门最可能竣事"部分到手"的死心：初期神态会落地但领域缩水，好意思国在 AI 芯片等时候领域会保持越过但不会酿成压倒性上风，地缘政事博弈会连接，中好意思竞合联系长期化，里面矛盾 ( 如 OpenAI 与微软的不对 ) 可能影响神态凝合力。

同期强调最终成败将取决于资金、时候、政事三者的动态均衡，并认为这一神态会长远影响人人 AI 竞争方法。

这个分析通过"可能结局 - 最可能结局 - 关节变量"的层层递进结构，掩饰了时候、资金、政事等维度，论断中提议的瞻望也特殊感性克制。

在糊口场景，深度想考 + 联网搜索也相当实用。有网友用及时度条款很高的路况信息来测试 DeepSeek 的深度想考 + 联网搜索，并示意成果可以。

还灵验户用 DeepSeek 的深度搜索 + 联网搜索功能作念旅游攻略，得到了旅游盘算推算地当地用户的招供。

不外，DeepSeek 的深度想考模式也并非完好，比如，灵验户就发现它偏好堆砌专科术语，把简单问题复杂化，经常绕到精粹的主张上，以致带点"奇幻"颜色，比如它对"量子"的偏疼。另外也有案例披露 R1 会为失误论断生成伪严谨推理链，需采集东说念主工判断。

当 DeepSeek 展示出如斯透明的想维经过欧洲杯体育，AI 运转能够系统化想考，东说念主类大要需要重新想考我方的领略范围和学习神情。毕竟，当 AI 运转"教授"咱们奈何想考时，最攻击的课题，是想考咱们究竟想成为什么样的东说念主类。