秒懂DeepSeek潜能，快速提升个人竞争力

模型类型与特点：
- DeepSeek LLM7B/67B：Transformer结构，支持多任务（问答、文本补全、翻译），经RLHF训练。
- DeepSeek Coder16.2360：支持代码生成，适用于自然语言处理和工程领域。
- DeepSeek-VL：视觉模型，处理文本和图像元素，支持AIGC、OCR等。
- DeepSeek Math：专注数学问题求解、公式推导，适用于教育领域。
- DeepSeek Chat：支持多轮对话记忆，上下文窗口16k/32k。
- DeepSeek MoE-16B：混合专家结构，高性能推理，适用于大规模任务。
- DeepSeek R1：高性能推理模型，基于DeepSeek-v3，支持复杂任务。
- DeepSeek R1-Disil：轻量化版本，优化推理性能，适合轻量应用。
- DeepSeek-v3.6718：大模型三化学习，支持多领域应用和推理任务。
版本选择建议：
- R1版：适合深度推理任务。
- V3版：擅长视觉和语言结合任务。
- 一般用户：R1版更实用稳定。

技术突破：
- 动态思维链：模拟人类思维过程，拆解问题逐级解决。
- 内置专家模型：调用5-15个专家模型，实现多领域推理。
对比传统语言模型：
- 传统模型：缺乏动态思维链和专家模型，推理能力不足。
- DeepSeek：实现从“语言模型范式”到“专家模型范式”的跨越。

DeepSeek 对提示词的要求：
- 简单描述即可：无需复杂模板，关键在于问题表达。
- 专业性内容需结构化提问：结构化提问效果更佳。
提示词实测对比：
- DeepSeek：生成内容更贴近实际需求，优于普通大模型。
- 普通大模型：生成内容空泛无效。