DeepSeek的崛起标志着AI产业发展迎来了又一历史性时刻，而这一次，荣耀属于中国企业。

DeepSeek-R1推理模型在数学、代码等任务上比肩OpenAI最新模型，并通过强化学习技术降低训练成本。其响应速度、逻辑清晰度和中文自然语言处理能力被用户广泛认可，例如自动标注不确定信息、提供详细推理过程等，显著优于同类产品。训练成本仅为同类模型的1/10（如V3模型仅耗资557万美元），API调用价格低至每百万Token输入1元（GPT-4 Turbo的1%），触发行业价格战。企业用户接入成本大幅降低，电商、医疗、金融等领域加速采用。

自2025年1月11日正式上线以来，DeepSeek App仅用一个月时间便取得了令人瞩目的成绩。截至2月9日，其累计下载量已突破1.1亿次，周活跃用户规模最高接近9700万。这一成绩不仅在国内AI应用领域崭露头角，更与行业巨头OpenAI形成了鲜明对比，展现出DeepSeek在技术创新与用户体验上的强劲实力。

• 7天破亿：自2025年1月20日发布推理模型DeepSeek-R1并开源后，用户量在1月27日至2月2日的一周内激增，仅用7天实现1亿用户增长，远超ChatGPT的2个月、TikTok的9个月等历史纪录。

• 累计下载量：截至2月9日，App累计下载量突破1.1亿次，周活跃用户峰值达9700万，其中单周下载量环比增长超2700%（从28.5万次飙升至6300万次）。

• 日活突破3000万：1月28日，DeepSeek日活跃用户数（DAU）首次超越豆包（达2000万），2月1日突破3000万，成为史上最快达成此里程碑的应用。

• 移动端主导：移动端日活峰值达5871万（1月28日），参与度约为同期ChatGPT移动端的76%。

DeepSeek作为多模态大模型，其应用场景覆盖高频、中频及低频领域，以下是综合不同行业和场景的50个典型应用（基于公开信息整理，部分场景可交叉应用）：

一、高频应用场景（客户服务与个性化推荐）

1. 自动回复客户咨询：电商平台处理订单状态、退货政策等

2. 多渠道客服支持：网站、社交媒体、邮件多端覆盖

3. 智能语音客服：呼叫中心语音交互，降低人工成本

4. 个性化购物推荐：基于用户历史行为推荐商品

5. 个性化内容推荐：文章、视频、音乐等兴趣匹配

6. 情感支持：心理健康应用提供心理辅导

7. 实时聊天支持：提升客户满意度

8. 客户反馈分析：优化产品和服务策略

9. 广告推荐：根据用户行为定向推送

10. 旅游推荐：定制目的地和行程规划

二、中频应用场景（教育、医疗、金融）

1. 在线辅导学生：实时解答数学、科学问题

2. 自动批改作业：节省教师时间

3. 语言学习助手：翻译、发音纠正

4. 虚拟实验室：模拟科学实验

5. 健康监测：智能穿戴设备分析数据并预警

6. 初步医疗建议：症状分析和就医指导

7. 药物提醒：定时推送服药提示

8. 疾病预测：基于健康数据评估风险

9. 智能投顾：提供自动化投资建议

10. 欺诈检测：实时识别异常交易

11. 财务规划：制定个人储蓄和投资方案

12. 信用评分：评估客户信用等级

13. 远程医疗咨询：在线问诊服务

14. 学习进度跟踪：生成个性化学习报告

15. 职业培训：企业员工技能提升课程

三、内容创作与办公场景

1. 自动生成文章/报告：营销文案、会议纪要

2. 代码生成与调试：支持300+编程语言

3. 数据分析与可视化：生成图表和趋势分析

4. PPT/Excel自动化：快速制作演示文稿

5. 多语言翻译：打破跨国沟通障碍

6. 简历制作：优化求职简历内容

7. 视频生成：创意脚本和素材生成

8. 图片诊断与修改：优化设计素材

9. 合同起草：法律文件模板生成

10. 新闻摘要：快速提炼关键信息

四、日常生活与消费场景

1. 饮食建议：定制健康食谱

2. 装修报价分析：比价与方案优化

3. 减肥计划制定：个性化运动与饮食指导

4. 超市比价：推荐最优购物方案

5. 旅游攻略生成：行程规划与预算控制

6. 租房决策：根据需求筛选房源

7. 吵架道歉信生成：情感化文本输出

8. 家庭作业辅导：解题步骤讲解

9. 留学申请优化：简历与推荐信润色

10. 智能家居控制：语音指令管理设备

五、行业垂直场景（低频但高价值）

1. 农业病虫害识别：通过图像分析作物问题

2. 法律咨询辅助：案例检索与条款解读

3. 交通流量优化：智能调整信号灯

4. 工业质检：检测生产线产品缺陷

5. 能源管理：优化用电与资源分配

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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