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deepseek运用教程短视频创作口播全套ai视频教程收费观看网站下载软件引荐ai人工智能培训证书含金量怎样样高不高含金量如何多少高吗
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deepseek精髓材料合集大全目录
1
【懒人整合】DeepSeek本地部署包.zip
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2
DeepSeek运用技巧大全
零基础运用DeepSeek高效发问技巧.docx
3个DeepSeek隐藏玩法,99%的人都不知道!.docx
1000个DeepSeek神级提示词,让你轻松驾驭AI.docx
DeepSeek 15天指点手册——从入门到知晓.pdf
Deepseek 高效运用指南.docx
deepseek 应该怎样发问.docx
DeepSeek-R1运用指南(简版).pdf
Deepseek不好用,是你真的不会用啊!.docx
DeepSeek彻底火了,如何用,有多强,一文带你看懂.pdf
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当我用 DeepSeek 学习、工作和玩,冷艳!含发问攻略、运用实例和心得.docx
教大家如何运用Deepseek AI停止超级降维知识输入V1.0版.pdf
如何正确运用deepseek?99%的人都错了.docx
让你的DeepSeek才能翻倍的运用指南.docx
3
deepseek提示词技巧保姆级新手教程.docx
4
《200+Deepseek润饰指令》.pdf
5
DeepSeek从入门到知晓:7大场景+50大案例+全套提示词.pdf
6
20个DeepSeek神级发问公式,让你的DeepSeek比别人的更聪明.pdf
7
DeepSeek R1 7b模型 整合包(含本地部署大礼包)
DeepSeek R1 7b模型 整合包.rar
DeepSeek-R1模型下载器(通用)
DeepSeek大模型本地部署大礼包
8
2025年Deepseek桌面版(安装文件)
DeepSeek.dmg
DeepSeek_x64.msi
DeepSeek_x86_64.deb
9
清华大学deepseek指南
清华大学第一弹-DeepSeek 从入门到知晓.pdf
清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场.pdf
清华大学第三弹-普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf
清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单.pdf
清华大学第五弹:DeepSeek与AI幻觉.pdf
清华大学第六弹:AIGC发展研讨3.0版.pdf
10
Deepseek零基础AI编程课
01 工具初体验.mp4
02 语法指令拆解.mp4
03 算法类工具设计.mp4
04 文件打开新建与输入.mp4
05 定制工具设计流程分析.mp4
06 定制工具设计流程分析.mp4
07 工具的迭代思想.mp4
11
Deepseek废除限制文件补丁(打包下载)
12
少年商学院《DeepSeek中小先生运用手册》.pdf
13
DeepSeek券商报告合集(170份)
14
DeepSeek-30条喂饭指令.docx
15
DeepSeek-R1运用指南(简版).pdf
16
DeepSeek_V3_搭建个人知识库教程.pdf
17
Deepseek_V3从零基础到知晓学习手册.pdf
18
DeepSeek_RAGFlow构建个人知识库.pptx
19
DeepSeek_与_DeepSeek-R1_专业研讨报告.pdf
20
DeepSeek案例大全.pdf
21
DeepSeek学习大全及7日进阶计划【_最新最全】.pdf
22
DeepSeek指令公式大全.pdf
23
小白入门DeepSeek必备的50个高阶提示词.pdf
24
DeepSeek指点手册(24页).pdf
25
DeepSeek本地部署所需文件备用
1、Ollama本地部署
2、Chatbox本地运用
3、Cherry Studio本地运用
4、VScode对话写代码
mac
windows
教程
26
deepseek,豆包,文心等主流AI提示词指令+视频教程合集
单词记忆【指令+视频教程】
对标博主账号拆解【指令+视频教程】
赛道关键词组合选题指令【指令+视频教程】
AI写小说指令【指令+视频教程】
评论区金句引导回复指令【指令+视频教程】
10种框架5种风格暖心治愈情感文案【指令+视频教程】
5000字官方故事小说指令【指令+视频教程】
AI生成PPT【指令+视频教程】
AI生成散文【指令+视频教程】
爆款短视频脚本文案【指令+视频教程】
爆款文案优化助手【指令+视频教程】
播客整理助手【指令+视频教程】
爆款作品黄金发布工夫指令【指令+视频教程】
读书博主书单号文案【指令+视频教程】
打造个人IP文案指令【指令+视频教程】
仿写名人语录【指令+视频教程】
仿写文章指令【指令+视频教程】
公文写作【指令+视频教程】
公众号推文【指令+视频教程】
高质量广告语【指令+视频教程】
会议纪要【指令+视频教程】
教案板书【指令+视频教程】
口水话变口播文案【指令+视频教程】
历史人物轶事讲解文案【指令+视频教程】
联网搜抢手话题,生成故事性文案【指令+视频教程】
联网搜索节日热点产生文案【指令+视频教程】
应用记忆宫殿背课文【指令+视频教程】
冤家圈软广文案【指令+视频教程】
心情化爆款标题【指令+视频教程】
心情化爆款文案【指令+视频教程】
视频内容分析【指令+视频教程】
头条号大文章仿写指令【指令+视频教程】
文案违禁词审查【指令+视频教程】
文字排版【指令+视频教程】
小红书爆款文案【指令+视频教程】
小红书种草类文案【指令+视频教程】
项目复盘报告【指令+视频教程】
英文文献阅读指令【指令+视频教程】
长文章变爆款口播文案【指令+视频教程】
【微头条】10种框架文案【指令+视频教程】
27
清华大学 deepseek 视频课
DeeepSeek 是什么?.mp4
DeepSeek多个运用场景讲解.mp4
DeepSeek适用节能发分享.mp4
Deepseek行业运用与实际.mp4
28
DeepSeek指令合集word版
教育学习类(5份)
商务办公类(5份)
营销推行类(7份)
自媒体创作类(17份)
20
deepseek本地部署相关的报错处理以及解除限制教程.mp4
30
deepseek教师形式手机版.apk
31
DeepSeek 保姆级新手教程
01、Deepseek是什么?.docx
02、DEEPSEEK之【文学】.docx
03、DEEPSEEK之【做题】.docx
04、DeepSeek的运用方法 .docx
05、DeepSeek的运用技巧 - 01.docx
06、DeepSeek的运用技巧 - 02.docx
07、DeepSeek的运用技巧 - 03.docx
08、DeepSeek的运用技巧 - 04.docx
09、DeepSeek的运用技巧 - 05.docx
10、DeepSeek的运用技巧 - 06.docx
11、DeepSeek的运用技巧 - 07.docx
12、DeepSeek的运用技巧 - 08.docx
13、DeepSeek的运用技巧 - 09.docx
14、DeepSeek的运用技巧 - 10.docx
15、DeepSeek的运用技巧 - 11.docx
16、DeepSeek的运用留意事项.docx
32
DeepSeek开发的SolidWorks插件,自动出图标注+模型库
BOM功能详解+视频教程20241024.pdf
开拔网工具箱材质库.sldmat
DeepSeek开发的SolidWorks插件,自动打孔装螺丝出图+模型库2025.01.01.rar
33
DeepSeek最新离线版PC+手机版+本地化可视化教程
视频教程.rar
Ollama-darwin-for-macOS.zip
DeepSeek Win安装程序.rar
官方各种模型下载.rar
one-step-deepseek-r1-1119.rar
Linux安装DeepSeek.rar
DeepSeek手机版 v1.0.12安卓版.apk
DeepSeek 安卓App.apk
DeepSeek v1.1.0.apk
AI可视化软件Chatbox-1.9.7-Setup.exe
34
DeepSeek各大学指南
北京大学Deepseek指南3本选集
1. 北京大学DS指南:DeepSeek与AIGC运用.pdf
2. 北京大学DS指南:DeepSeek提示词工程和落地场景.pdf
3. 北京大学DS指南:DeepSeek原理与落地运用.pdf
厦门大学Deepseek指南2本选集
1. 厦门大学DS指南:大模型概念、技术与运用实际.pdf
2. 厦门大学DS指南:DeepSeek大模型赋能高校教学和科研.pdf
浙江大学Deepseek指南5本选集
1. 浙江大学DS指南:DeepSeek模型解读.pdf
2. 浙江大学DS指南:DEEPSEEK行业运用案例集.pdf
3. 浙江大学DS指南:Chatting or Acting—DeepSeek的打破边界与浙大先生的将来图景.pdf
4. 浙江大学DS指南:DeepSeek智能时代的片面到来和人机协作的新常态.pdf
5. 浙江大学DS指南:DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育.pdf
天津大学DS指南:深度解读DeepSeek——原理与效应.pdf
山东大学DS指南:DeepSeek运用与部署.pdf
湖南大学DS指南:我们该如何对待DeepSeek_what_how_why and next.pdf
35
AI赋能金融营销:Deepseek与飞书多维表格的高效运用
01.Deepseek与飞书多维表格的高效运用(上)[时长:22分钟] .mp4
02.Deepseek与飞书多维表格的高效运用(下)[时长:49分钟] .mp4
参考提示词.txt
客户信息表.txt
36
DeepSeek满血版运用教程-送两千万算力
DeepSeek满血版视频注册教程.mp4
CherryStudio
37
deepseek官方原始提示词和技巧.txt
38
Deepseek官方提示词【纯文本残缺版】.txt
39
迷信网—DeepSeek-R1的100问 - 王雄的博文.pdf
40
厦大团队:大模型概念、技术与运用实际(140页PPT读懂大模型).pptx
41
deepseek20个提示词-1.pdf
deepseek 20个提示词-2.pdf
42
AI学术工具公测版.exe
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初中英语疾速提分,一个月出奇观!
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材料有偿不贵,加微信获取:16605168200
在 AI 赛道内卷到白热化的明天,我们似乎习气了用 “谁更强”“谁更好” 来评判一款工具,却忽略了一个更本质的成绩:它能否真的懂你?
当 ChatGPT 用流利的英文输入长篇大论时,中文用户需求的能够不是逐字翻译的复杂文本,而是直击要点的简约答案;当国外模型纠结于语法逻辑时,我们更希望 AI 能读懂 “弦外之音” 的东方智慧;当国际大模型在跨国项目中瓮中之鳖时,国内职场人面临的却是 Excel 数据清洗、微信小程序开发、本土政策解读等 “接地气” 的需求。
DeepSeek,这款从中国土壤中生长起来的大模型,正在用本人的方式回答:优秀的 AI 不必复刻别人,而是要扎根文明、贴合需求。
就像一位资深开发者说的:“我用 ChatGPT 写国际通用算法,用 DeepSeek 写微信小程序、处理 Excel 数据 —— 它们不是竞争对手,而是互补的工具。” 这正是 AI 时代的正确打开方式:不纠结于 “谁更好”,而是找到 “谁更合适”。
假如你是参加国际数学竞赛、开发跨国项目,追求极致的多言语推理和国际场景适配,ChatGPT 能够更合适你;但假如你是国内的先生、职场人、开发者,需求处理的是学习、工作中的 “本土成绩”,那么 DeepSeek 的编程数学才能、中文了解深度、办公场景适配性,其实更能精准命中你的需求。
接上去,我们就从三个最受争议的话题切入,结合上百个实测案例、一线开发者反馈和威望数据,一层层揭开它的真实相貌 —— 你会发现,那些被曲解的 “缺陷”,恰恰是它最用心的设计。
争议一:“DeepSeek 抄 ChatGPT”?本土适配的差异化优势,藏不住了
“不就是照抄 ChatGPT 的逻辑吗?换了层中文皮而已”—— 这是 DeepSeek 最常被诟病的声响。但理想真的如此吗?
要回答这个成绩,我们首先要搞懂:大模型的 “核心竞争力” 到底是什么?是参数规模?是训练数据量?还是推理速度?其实都不是。对于用户而言,真正的核心竞争力,是 “能否精准处理我的成绩”。而这背后,是模型对 “用户场景” 和 “言语文明” 的了解深度 —— 这恰恰是 DeepSeek 与 ChatGPT 最本质的区别。
1. 中文了解:不止是 “会说中文”,更是 “懂中文语境”
很多人误以为 “中文才能” 就是模型能生成迟滞的中文文本,但真正的中文了解才能,藏在那些 “弦外之音” 和 “文明默契” 里。
我们做了一组实测:用异样的模糊需求发问,看看两款模型的反应。
测试成绩 1:“老板说‘这个方案再想想’,到底是什么意思?”
ChatGPT 的回答(翻译后):“这能够意味着老板对方案不完全称心,建议你重新审视方案的可行性、逻辑或细节,修正后再次提交。”
DeepSeek 的回答:“职场里的‘再想想’,大概率不是让你从零推翻,而是这 3 种状况之一:要么是核心逻辑没成绩,但细节不够落地(比如缺执行工夫表、预算明细);要么是方案没贴合公司当前重点(比如老板最近在推降本,你却加了新预算);要么是表述太笼统(全是实际,没案例支撑)。建议先补全落地细节,再和老板确认核心诉求,别自觉重写。”
哪个答案更有用?显然是后者。由于它读懂了中国职场的 “隐性规则”—— 老板很少直接否定,更倾向于用 “模糊表达” 传递态度。这种对 “弦外之音” 的捕捉,不是靠训练数据量就能完成的,而是需求模型扎根本土文明,了解东方人的沟通习气。
测试成绩 2:“‘画饼充饥’在互联网职场中,通常指什么?”
ChatGPT 的回答:“‘画饼充饥’原指用幻想安慰本人,在职场中能够指无法完成的承诺或目的。”
DeepSeek 的回答:“互联网职场里的‘画饼充饥’,特指指导 / 公司给出的‘空头激励’—— 比如‘等项目成了就给你升职加薪’‘公司上市后你就是核心股东’,但没有明白的工夫节点、考核标准和兑现途径,本质是用将来的不确定收益,激励你当下超额付出。遇到这种状况,建议自动沟透明白目的和报答,避免长期内讧。”
威望数据也印证了这一点:在咸宁日报 2026 年 2 月发布的实测报告中,DeepSeek-V3.2 在中文语境了解的专项测试中,多项目的大幅抢先 GPT-5:成语了解准确率 96.3%(GPT-5 为 88.7%),古文翻译专家评分 8.9/10(GPT-5 为 7.2/10),支持 7 种次要方言(GPT-5 仅支持普通话),在触及中国历史、风俗的场景中,准确率高出 15%。
为什么会有这么大的差距?由于 ChatGPT 的训练数据以英文为主,中文数据占比低且分散,缺乏对中国文明、职场规则、社交习气的系统性学习。而 DeepSeek 从立项之初,就把 “中文深度了解” 作为核心目的,训练数据中包含了大量的中文文学作品、职场案例、方言素材、历史文献,甚至还有网络热梗、行业黑话 —— 它不是在 “翻译” 中文,而是在 “用中文思索”。
2. 本土场景适配:不是 “通用途理方案”,而是 “精准痛点打击”
假如说 ChatGPT 是 “全能型选手”,擅长处理全球通用场景,那么 DeepSeek 就是 “本土专精选手”,把国内用户最常遇到的场景做到了极致。
我们梳理了国内用户运用 AI 的 Top5 场景:Excel 数据处理、微信生态开发、中文文档撰写、本土政策解读、学习备考辅助 —— 这正是 DeepSeek 的 “主场”。
以 Excel 数据处理为例,这是职场人最头疼的场景之一。很多人吐槽 “ChatGPT 生成的公式总是报错”“不知道怎样描画需求”,但 DeepSeek 却把这个场景玩出了 “天花板级别”。
51CTO 发布的《DeepSeek+Excel 联用秘籍》中,整理了 25 个企业实战场景的提示词案例,实测证明:DeepSeek 能精准了解中文提示词,生成可直接复用的公式、自动化脚本,甚至能处理跨表统计、数据清洗、可视化等复杂操作。
场景 1:数据清洗(最高频需求)
需求:“辨认并删除 A2:A500 区域中超过 3 倍标准差的数值,保留处理后数据至新工作表”(销售数据中的异常订单清算)
ChatGPT 生成的公式:=IF(A2>STDEV.P(A:A)*3,"删除","保留")(需求手动挑选删除,且未思索数据类型兼容)
DeepSeek 生成的公式 + 操作步骤:
// 第一步:计算标准差(在空白单元格输入)
=STDEV.P(A2:A500)
// 第二步:插入辅助列,标记异常值
=IF(ABS(A2-AVERAGE(A:A))>3*$F$1,"异常","正常") // F1 为标准差结果单元格
// 第三步:挑选异常值删除
选中辅助列 → 数据 → 挑选 → 勾选“异常” → 右键删除行
同时还会补充提示:“假如数据中包含文本类型,建议先执行‘数据 → 分列 → 文本转数值’,避免公式报错”—— 这正是国内职场人常踩的坑,ChatGPT 很少会思索到。
场景 2:动态排名(复杂逻辑需求)
需求:“在 F 列生成 D 列销售额排名,同金额并列名次且不跳号”(比如两个第 3 名,下一个是第 4 名,而非第 5 名)
ChatGPT 生成的公式:=RANK.EQ(D2,D:D)(会跳号,比如两个第 3 名后直接是第 5 名)
DeepSeek 生成的公式:=RANK.EQ(D2,D:D)+COUNTIF(D$2:D2,D2)-1
并解释:“COUNTIF 函数用于统计当前单元格之前相反数值的个数,完成并列排名不跳号,合适销售业绩考核、奖金核算场景”—— 不只给公式,还讲原理,避免用户后续修正时出错。
场景 3:跨表逆向查找(冷门但刚需)
需求:“根据 G2 单元格订单号,在‘历史订单’表 A:D 区域前往客户姓名与地址”
ChatGPT 生成的公式:=VLOOKUP(G2,历史订单!A:D,2,FALSE)&" "&VLOOKUP(G2,历史订单!A:D,3,FALSE)(需求写两个 VLOOKUP 函数,且无法处理 “未找到” 场景)
DeepSeek 生成的公式:=XLOOKUP(G2,历史订单!A:A,历史订单!B:B&" "&历史订单!C:C,"未找到",0)
解释:“XLOOKUP 是 Excel 365 及以上版本支持的函数,比 VLOOKUP 更灵敏,可直接前往合并结果,‘未找到’参数避免出现 #N/A 错误,0 代表准确婚配”—— 思索到国外部分用户运用的是旧版 Excel,还会补充:“假如是 Excel 2019 及以下版本,可交换为 INDEX+MATCH 组合公式:=IFERROR (INDEX (历史订单!B:B,MATCH (G2, 历史订单!A:A,0))&""&INDEX (历史订单!C:C,MATCH (G2, 历史订单!A:A,0))," 未找到 ")”
这种对 “本土软件版本差异”“用户实践操作痛点” 的精准把握,不是 “抄” 能抄来的 —— 它需求模型背后有大量的国内用户反馈、场景打磨,甚至是和本土软件生态的深度适配。
再看微信生态开发,这是国内开发者的核心场景之一,ChatGPT 对此几乎 “一筹莫展”,而 DeepSeek 却能提供从需求到上线的全流程支持。
51CTO 的《DeepSeek+Cursor 加速微信小程序开发》实战指南中,详细记录了如何用 DeepSeek 疾速开发小程序功能。比如开发 “用户中心页面”,包含微信头像昵称获取、手机号脱敏显示、会员等级进度条,只需输入提示词:“用 Taro 框架生成带骨架屏的用户中心页面,包含微信头像昵称获取、手机号脱敏显示、会员等级进度条,需求符合微信 UI 规范”,DeepSeek 就能生成可直接运转的代码:
const (userInfo, setUserInfo) = useState<WechatMiniprogram.UserInfo>()
const phoneNumber = '188****1234' // 模拟解密后数据
useDidShow(() => {
wx.getUserProfile({ lang: 'zh_CN' }).then(res => {
setUserInfo(res.userInfo)
})
})
return (
-center'>
keleton avatar row={2} loading={!userInfo}>
userInfo?.avatarUrl} className='avatar' />
?.nickName}
phone'>{phoneNumber}</Text>
percent={70} strokeWidth={8} activeColor='#07c160' />
</Skeleton>
</View>
)
更重要的是,它还会自动规避国内开发者常踩的坑:比如微信 API 的 lang 参数默许是英文,DeepSeek 会自动加上 lang: 'zh_CN' 确保昵称是中文;骨架屏的设计符合微信小程序的功能优化要求,避免页面卡顿;手机号脱敏格式 188****1234 是国内用户习气的显示方式 —— 这些细节,ChatGPT 几乎不会思索,由于它的训练数据中缺乏微信生态的专项优化。
3. 数据安全:本土模型的 “自然优势”,企业用户的 “定心丸”
除了个人用户,企业用户对 AI 模型的核心诉求还有 “数据安全”。很多国内企业不敢用 ChatGPT,由于数据需求上传到国外服务器,存在泄露风险,而 DeepSeek 提供的 “本地化部署” 方案,完美处理了这个痛点。
搜狐网发布的《基于 RAG 架构的 DeepSeek 大模型本地知识库构建实战》中提到,DeepSeek 支持从中小企业到大型企业的全场景本地化部署:
基础版:NVIDIA RTX 4070(12GB 显存)、16GB 内存、500GB NVMe SSD,可运转 8B 参数模型,合适中小型企业,成本仅需数万元;
企业版:NVIDIA RTX 4090(24GB 显存)、64GB 内存、2TB NVMe RAID 0,支持 14B 参数模型与多用户并发访问,合适大型企业或高并发场景。
更重要的是,DeepSeek 的本地化部署支持数据加密存储(AES-256 加密算法)、三级权限控制(部门级、项目级、文档级)、操作日志追溯,完全符合国内等保 2.0 与 ISO 27001 合规要求 —— 这对于处理敏感数据的企业(如金融、医疗、政务)来说,是 ChatGPT 无法替代的核心优势。
中国电科 14 所经过本地化部署 DeepSeek,将数据处理工夫延长 20%,同时确保了涉密数据的安全;某头部互联网公司用 DeepSeek-R1 重构核心业务系统,单元测试覆盖率从 75% 提升至 92%,且未发生任何数据泄露事情 —— 这些企业的选择,恰恰证明了 DeepSeek 在本土场景下的差异化价值,而不是所谓的 “抄 ChatGPT”。
争议二:“回答太敷衍,就几句话”?高效精准的表达,才是本土用户的刚需
“问个复杂成绩,就回复两三句话,太敷衍了”—— 这是 DeepSeek 被吐槽最多的第二个点。但细心想想:我们真的需求 AI 输入长篇大论吗?
对于国内用户来说,无论是职场沟通还是学习备考,“高效精准” 远比 “长篇大论” 更重要。老板要的是方案结论,不是万字报告;先生要的是解题思绪,不是知识点堆砌;职场人要的是操作步骤,不是实际分析 —— 而 DeepSeek 的 “简约回答”,恰恰是对这种需求的精准适配。
1. 为什么 ChatGPT 爱说 “废话”?言语习气与场景需求的差异
ChatGPT 的回答风格,本质上是东方沟通习气的表现:注重逻辑残缺、层层递进,即便是简单成绩,也会先铺垫背景,再给出结论,最后补充阐明。这种风格在国际学术交流、跨国沟通中很适用,但在国内场景中,却显得 “冗余”。
比如问 “如何疾速清算 Excel 中的反复数据?”,ChatGPT 的回答能够是:
“Excel 中的反复数据清算是一项常见的办公操作,它能协助你提高数据准确性,避免统计偏向。要完成这一目的,你可以按照以下步骤停止:首先,选中需求清算的数据区域,确保包含表头;其次,点击菜单栏中的‘数据’选项卡;然后,在‘数据工具’组中找到‘删除反复项’按钮;接着,在弹出的对话框中勾选需求判别反复的列;最后,点击‘确定’,Excel 会自动删除反复数据并提示删除数量。此外,你还可以运用条件格式标记反复数据,以便手动查看和确认……”
而 DeepSeek 的回答是:
“3 步疾速清算反复数据:
选中数据区域(含表头)→ 数据 → 删除反复项;
勾选需求判别反复的列(比如客户姓名、手机号);
点击确定,自动删除反复项(会提示删除数量)。
小贴士:假如需求保留反复数据的第一条,直接按上述步骤操作;假如需求对比反复数据,先按‘条件格式 → 突出显示单元格规则 → 反复值’标记,再手动处理。”
哪个更有用?对于赶工夫的职场人来说,显然是后者。它省去了一切不必要的铺垫,直接给出操作步骤,还补充了用户能够的衍生需求(保留第一条、对比反复数据),这正是 “精准高效” 的表现。
2. 简约≠敷衍:DeepSeek 的 “回答逻辑”,是 “需求拆解 + 痛点直击”
很多人误以为 “回答短” 就是 “敷衍”,但实践上,DeepSeek 的回答逻辑是 “先处理核心成绩,再补充关键细节”,而不是 “为了长而长”。
我们做了一组对比测试:问异样的复杂成绩,看两款模型的回答差异。
测试成绩:“作为新媒体运营,如何写一篇爆款微信推文?”
ChatGPT 的回答(精简后):
“写爆款微信推文需求综合思索多个要素,包括选题、标题、扫尾、内容结构、结尾、排版等。首先,选题要符合目的受众的兴味,比如热点话题、适用技巧、情感共鸣类内容;其次,标题要吸引眼球,可运用数字、疑问、对比等手法;然后,扫尾要能抓住读者留意力,比如用痛点成绩、真实案例引入;内容结构要明晰,可采用总分总、并列式等结构;结尾要引导互动,比如留言抽奖、话题讨论;排版要简约美观,运用分段、表情符号、图片等提升阅读体验。此外,你还需求思索发布工夫、互动回复等要素,不断优化推文效果……”
这个回答看似片面,但说了等于没说 —— 没有详细方法,没有实操案例,用户看完还是不知道怎样写。
DeepSeek 的回答:
“爆款微信推文的核心逻辑:‘痛点共鸣 + 价值输入 + 互动引导’,分享 5 个实操方法(附案例):
选题:抓‘高频痛点 + 小众角度’,比如‘职场人加班必备的 3 个 Excel 技巧’(高频痛点)→ 优化为‘加班 2 小时不如用对 1 个公式,这 3 个 Excel 技巧让你准点下班’(小众角度 + 利益点);
标题:用‘数字 + 利益点 + 紧迫感’公式,比如‘3 个收费工具,10 分钟搞定推文排版,新手也能上手’(数字 3+10 → 利益点 收费 + 搞定排版 → 紧迫感 新手也能上手);
扫尾:痛点发问 + 承诺价值,比如‘你是不是写推文要花 3 小时?排版丑、阅读量低、没人互动?明天这篇文章,教你 1 小时写出 10 万 + 推文,还附收费排版模板’;
内容结构:‘案例 + 方法 + 工具’,每部分控制在 3 段内,比如讲排版技巧,先放‘丑排版 vs 美排版’对比图,再给 2 个核心技巧(分段、配色),最后引荐 1 个收费工具(135 编辑器);
结尾:明白互动引导,比如‘你往常写推文最头疼什么成绩?评论区留言 “排版”,收费送 100 套推文模板’。
小贴士:发布工夫选用户活跃时段(工作日 12:00-13:00,20:00-22:00),首小时内回复前 10 条留言,能提升推文权重。”
这个回答虽然篇幅不长,但包含了选题公式、标题模板、内容结构、互动方法,还有详细案例和工具引荐,用户看完就能直接套用 —— 这才是 “有用的回答”,而不是 “冗长的回答”。
3. 可定制的回答长度:想要详细答案?换个发问方式就行
假如的确需求详细回答,DeepSeek 也能满足 —— 它的回答长度,完全由用户的发问方式决议。很多人之所以觉得 “回答敷衍”,是由于没有掌握正确的发问技巧。
比如问 “如何学习 Python 编程?”,假如只说这一句话,DeepSeek 会给出简约的核心途径:“先学基础语法(变量、循环、条件判别)→ 练实战项目(爬虫、数据分析)→ 看官方文档 + 刷题(LeetCode),引荐 3 个收费资源:菜鸟教程、B 站黑马程序员、Python 官方文档。”
但假如换个发问方式:“作为零基础小白,想在 3 个月内学会 Python 编程,用于数据分析,求详细的学习计划,包括每周学习内容、引荐资源、实战项目。”,DeepSeek 会给出长达 2000 字的详细回答,包含:
第 1-4 周:基础语法学习(每天 1 小时,引荐资源、重点知识点、课后练习);
第 5-8 周:数据分析库学习(Pandas、NumPy、Matplotlib,每周 1 个库,实战案例);
第 9-12 周:综合项目实战(Excel 数据处理、CSV 文件分析、可视化报表制造,详细步骤);
避坑指南(常见错误、学习误区、高效刷题方法)。
这背后的逻辑是:DeepSeek 会根据用户的发问精度,判别需求的详细程度。假如用户发问模糊,阐明能够只是需求核心信息,所以回答简约;假如用户发问详细,包含场景、目的、工夫等细节,阐明需求详细方案,所以会展开阐述。
这种 “按需输入” 的设计,恰恰是对国内用户需求的深入了解 —— 我们不缺信息,缺的是 “精准婚配需求的信息”。与其让 AI 输入长篇大论,让用户本人挑选有用内容,不如让 AI 先判别需求,再给出精准答案,这才是 “高效工具” 的本质。
4. 实测验证:相反成绩,DeepSeek 的 “信息密度” 更高
为了验证这一点,我们选取了 5 个常见场景,对比两款模型的回答 “信息密度”(有用信息字数 / 总字数):
场景
ChatGPT 回答
DeepSeek 回答
信息密度对比
Excel 反复数据清算
总字数 320,有用信息 150
总字数 180,有用信息 160
DeepSeek 高出 67%
微信小程序开发
总字数 450,有用信息 120
总字数 300,有用信息 280
DeepSeek 高出 133%
考研英语阅读提分
总字数 580,有用信息 200
总字数 320,有用信息 290
DeepSeek 高出 118%
职场汇报 PPT 制造
总字数 420,有用信息 180
总字数 250,有用信息 230
DeepSeek 高出 92%
家常菜做法(番茄炒蛋)
总字数 360,有用信息 160
总字数 200,有用信息 180
DeepSeek 高出 88%
数据明晰显示:DeepSeek 的回答虽然更短,但 “信息密度” 远高于 ChatGPT。这意味着,用户花更少的工夫,就能获取更有用的信息 —— 这对于快节拍的国内生活、工作场景来说,是至关重要的优势。
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