
DeepSeek R1 满血版的腾讯云AI代码助手——tencent-deepseekR1 模型使用体验和感受
就在上周,腾讯云将 DeepSeek R1 满血版的腾讯云AI代码助手内置到了微信开发者工具中,让微信小程序开发更简单。趁着该体验活动推出,我们在 Visual Studio Code 的腾讯云AI助手也体验下 tencent-deepseekR1 模型。
📋 前言
就在上周,腾讯云将 DeepSeek R1 满血版的腾讯云AI代码助手内置到了微信开发者工具中,让微信小程序开发更简单。趁着该体验活动推出,我们在 Visual Studio Code 的腾讯云AI助手也体验下 tencent-deepseekR1 模型。
🎯 体验过程
这里不在描述然后安装和基本使用腾讯云AI助手,我们直接进入正题,首先在腾讯云AI助手的对话框切换使用 tencent-deepseekR1 模型。
切换模型后,我们可以开始继续对话,下面是我使用该模型进行对话的案例。
图片中我们可以看到,我提问道“什么是 tencent-deepseekR1 模型”,首先会进入应该思考的过程(斜线的文字内容),因为平时也有在使用和体验腾讯云AI助手,所以我这里是在旧的对话框进行提问,我们可以看到它的回答和思考还结合我之前提问它的内容。
然后我又继续提问道,该模型与 hunyuan 模型有什么区别,它是这样回答道的,如下图
是提问与思考回答的过程。
其中回答中,它给出图表对比非常直观,回答的观点很全面,接下来我们一起来看它给出的二者区别。
1. 技术背景与定位
维度 | tencent-deepseekR1(推测) | 腾讯混元(Hunyuan) |
---|---|---|
开发方 | 可能为腾讯与 DeepSeek 合作优化 | 腾讯自研的全链路大模型 |
模型类型 | 更聚焦垂直领域(如代码生成、长文本理解) | 通用大模型,覆盖多模态、多任务 |
技术亮点 | 参考 DeepSeek-R1 的长上下文、低幻觉输出 | 强调多模态理解(文本、图像、视频) |
2. 核心能力差异
能力 | tencent-deepseekR1 | Hunyuan |
---|---|---|
代码生成 | ✅ 强(DeepSeek 代码能力突出) | ✅ 支持,但非核心优化方向 |
长文本处理 | ✅ 支持超长上下文(如 128K tokens) | ✅ 支持,但更侧重多模态交互 |
多模态能力 | ❌ 可能仅文本 | ✅ 强(文本、图像、视频联合理解) |
垂直领域优化 | ✅ 特定场景(如开发、数据分析) | ✅ 泛化场景(广告、内容生成、客服等) |
推理效率 | ✅ 可能更高(DeepSeek 优化架构) | ✅ 依赖腾讯云算力优化 |
3. 应用场景对比
场景 | tencent-deepseekR1 | Hunyuan |
---|---|---|
代码辅助 | 更适用于开发场景(自动补全、解释代码) | 通用代码生成,但深度可能不足 |
企业级对话 | 适合长对话、逻辑严谨的场景(如技术客服) | 适合多轮开放域对话 |
数据分析 | 长文本结构化解析(如日志分析) | 依赖插件或外部工具增强 |
多模态交互 | 不适用 | 直接支持图文生成、视频理解 |
4. 集成与使用成本
维度 | tencent-deepseekR1 | Hunyuan |
---|---|---|
API 可用性 | 可能需定制合作或私有化部署 | 已通过腾讯云对外开放 API |
开源支持 | 若基于 DeepSeek-R1,可能部分开源 | 未开源,仅限腾讯云调用 |
部署复杂度 | 较高(如需定制训练) | 低(直接调用云 API) |
🎯 功能安利
安利功能 1 : 利用 Codebase ,帮你理解项目代码
通过 Codebase 能力开发者可以实现基于本地工程更好的技术问答效果,显著提升开发者的工程理解效率
安利功能 2 : 通过 #Docs 引用微信知识库,轻松解决微信业务开发问题
通过 #Docs 引用微信知识库,例如「微信小游戏」和「微信支付」、「微信云开发」等知识库进行项目开发和技术方案咨询。
安利功能 3 : 通过内联对话,实现人机合一,沉浸式体验
🎯 体验感受
1. 代码生成能力惊艳
在尝试优化登录提示模块时(类似代码中的 $baseNotify),直接输入需求如 “生成一段根据用户角色显示不同欢迎语的 Vue 代码”,模型能快速输出带条件判断的完整代码块,甚至自动补充了权限校验逻辑,远超预期。生成的代码风格贴近项目现有结构,减少人工调整时间。
2. 长文本理解精准
测试中将 2000 行用户登录日志抛给模型,要求分析异常登录模式。模型不仅提取出高频 IP 和异常时间点,还主动建议增加 “异地登录二次验证” 功能逻辑,展现出对业务场景的深度关联能力。
3. 对话调试效率提升
当询问 “为什么登录通知消息在移动端样式错乱” 时,模型没有泛泛而谈,而是直接定位到 CSS 媒体查询缺失问题,并给出适配不同屏幕尺寸的代码修改方案,节省了查文档的时间。
4. 垂直领域优势明显
对比通用模型(如混元),在涉及代码片段解释、技术方案设计时,tencent-deepseekR1 的回复更结构化:
- 会区分 “建议方案” 和 “备选方案”
- 自动标注代码风险点(如 v-html 的安全隐患)
- 对专业术语(如 JWT 鉴权)的解释更贴近开发者认知
5. 实际痛点反馈
-
响应延迟:复杂请求需等待 3-5 秒,若用于实时性高的场景(如登录页即时提示)需做加载状态优化。
-
中文长句歧义:类似 “用户登录后通知关联服务” 的表述,模型偶会误解为“通知用户”而非“系统内部服务通信”,需更精准的提示词设计。
关于体验详细内容请到官网查阅,@ 腾讯云 AI 代码助手
更多推荐
所有评论(0)