最近，DeepSeek-R1模型，凭借其强大的推理能力，成为大模型圈里最热门的话题之一。作为不少普通人第一次接触的大模型产品，DeepSeek用清晰的思维链（CoT），让生成结果更“有理有据、令人信服”。

然而，DeepSeek有多让人爱，每天仅第一次提供响应的体验就多让人恨。相信不少人已经被“服务器繁忙，请稍后再试”的回复搞得PTSD了。

那么，有没有无限使用的“满血版”DeepSeek-R1？

近日，百度搜索宣布已全量上线DeepSeek满血版。手机用户可在百度APP完成一轮搜索后，在搜索结果页点击「AI+」进入AI搜索，再点击下方「去试试“满血版”」即可与DeepSeek对话。

PC版百度AI搜索更是把入口放在了人们日常最常用的百度首页，点击搜索框下放的链接，便可一键接入提供联网能力的DeepSeek R1满血版AI搜索。不仅省去了下载App的繁琐，甚至无需注册，便可以体验百度AI搜索的全部功能。相比于腾讯元宝这样的产品还需要登录元宝平台方可注册使用，百度AI搜索用起来可以算是最Open、最没门槛的一个了。

最重要的是，百度AI搜索所提供的DeepSeek-R1模型，不仅是“满血版”，而且还“不限量”，这意味着再也不用担心服务器繁忙，可以尽情享受推理模型带来的便利。

实际体验下来，百度AI搜索虽然提供了满血版的DeepSeek-R1模型，但并非“照搬”，而是在功能呈现上与自家的技术优势相整合，带来了更有针对性的体验。比如，通过联网和RAG技术，帮助用户解决了传统大模型中常见的“幻觉”问题，使得搜索结果更加准确、可靠，相比DeepSeek官方应用也更有亮点。

接下来，让我们通过实测看看百度AI搜索带来了哪些体验升级。

01

总结与分析能力

第一道题，我们让DeepSeek先“夸夸”自己，向百度AI搜索提问“分析一下DeepSeek在2025年春节前后爆火的原因”。

这个问题不仅考验了百度AI搜索的联网搜索与分析能力，同时“2025年春节前后”为提问增加了一个时间范围，也考验了产品对于搜索结果筛选的能力。

令人惊讶的是，百度AI搜索不仅能注意根据问题中的“日期范围”的筛选结果，同时还能准确回答出提问当天的日期，展示出其对于时间有明确的理解，这对于结果搜索精度而言，能够带来不小的提升。

而从生成结果来看，百度AI搜索从技术突破、市场策略、用户需求、资本与生态四个维度进行了阐述，不仅指出了DeepSeek的火爆不仅有技术的突破，还有“春节场景”与“行业降本需求”等方面的天时地利人和。

02

数学能力测试

在数学能力测试中，我们用一道高中几何题来提问百度AI搜索，来测试其是否真的采用了“满血版”R1模型。（本环节关闭联网功能，防止AI联网“打小抄”）

从思考过程来看，百度AI搜索不仅可以给出详细的解题过程，同时还会有检查校对的过程，这是很多“残血版”R1模型所不具备的，可以看出百度AI搜索确实底层采用了“满血版”的DeepSeek-R1模型。

从解题的结果来看，百度AI搜索给出的步骤与答案也十分准确。

03

联网检索能力测试

接下来，让我们开启百度AI搜索的联网功能，来提问一些更有挑战性的问题。

第一个问题，我们向百度AI提问：“苹果最新发布的iPhone 16e是什么配置？相比iPhone 16有什么区别？”

要注意的是，在笔者向百度AI提问这个问题时，iPhone 16e这款机型发布还不到12小时的时间，这不仅考验了百度AI搜索调用搜索引擎的能力，还考验了百度AI搜索对于全网最新热点事件的收录程度。

从生成结果看来，百度AI搜索能够总结出刚刚发布的iPhone 16e这款新品的配置信息，同时可以通过生成表格等可视化呈现方式，让对比结果更加具有可读性。

值得注意的是，**相比原版的DeepSeek App，百度AI搜索在生成结果之后，还会在结果之后通过超链接的方式提供网络搜索所采用的参考资料，方便用户进行更深入的检索。**同时还会推测用户意图给出三个可能用以追问的方向，对搜索结果进一步的延伸，方便用户“开脑洞”。

而另一项测试，大模型之家则采用经典的弱智吧问题：“为什么过夜的地方叫酒店，而喝酒的地方叫夜店？”

这是一道涉及舶来词语的翻译以及文化传承相关的问题。

百度AI搜索从“酒店”与“夜店”名称由来入手，讲述了两个词来自于不同的文化，并从其核心功能讲述两者之间的差异。指出两者的命名既包含历史文化的延续，也反映了功能定位和语言习惯的差异。

而有趣的是，推理模型甚至可以识别问题中关于“酒店”与“夜店”所埋藏的笑点，似乎能感受到大模型能体会到人类的“情绪”。

值得注意的是，百度AI搜索在生成内容时，还能够在右侧的“灵感探索”区域，根据用户的当前提问，提供相关的灵感内容，以协助用户梳理问题的脉络，并使用户能够通过一次提问便全面了解问题的全貌。用户只需点击灵感区域中的任意一个问题，即可发起相应的提问。

此外，在内容生成方面，百度AI搜索成功避免了推理模型中“先生成思维链，再生成结果”的冗长且略显繁琐的步骤，而是在思考过程中同步生成结果，从而显著缩短了用户获取所需结论的等待时间，这对提高用户的搜索效率也大有帮助。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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