人間誠實周鴻祎：360 All in 大模型的六個解讀
主筆 / 村口有牛文章架構師 / 毛自聰出品 / 巨頭財經5月至今，人間躁動，各路大模型你方唱罷我登場，VC圈互聯網圈媒體圈已近癲狂。誰也沒想到，今日，360再度刷屏，老牌互聯網巨頭展現
DeepSeek大模型自今年1月20日發布以來，迅速在行業內掀起波瀾，其R1版本在短短20天內日活用戶即突破2000萬大關，如今這一數字已躍升至3000萬。該模型的卓越性能和開源特性，不僅吸引了海量用戶，也引發了業界的高度關注。
DeepSeek的火爆程度，從其頻繁出現的繁忙狀態便可見一斑。為滿足用戶需求，市場上已出現多款平替方案，但“真假滿血”之爭也隨之而來，更多用戶仍渴望體驗正宗的滿血版DeepSeek R1。這一現象，無疑進一步證明了DeepSeek的受歡迎程度。
憑借強大的技術實力，DeepSeek吸引了眾多企業合作。騰訊云、阿里云、百度智能云、字節跳動等國內科技巨頭紛紛接入DeepSeek模型，旨在提升AI能力與服務效率，并拓展更多應用場景。三大通信運營商也全面引入DeepSeek，利用其自然語言處理和深度學習技術推動AI在通信領域的創新應用。海外云巨頭如亞馬遜AWS、微軟Azure等也宣布支持DeepSeek，跨區域合作進一步擴大了其影響力和應用范圍。
DeepSeek在AI領域的技術優勢，還引發了業界對AI Agent的深入思考。自R1版本上線以來，國內外基于DeepSeek構建的AI Agent實例在性能上均表現出色。例如，基于Camel框架開發的股市交易智能體，利用DeepSeek模型進行角色扮演和任務執行，能夠協助股票交易員完成復雜交易任務，并通過對話交互細化任務、生成可執行交易策略。有觀點認為，DeepSeek+開源Agent架構或能替代OpenAI的Deep Research服務。
AI Agent作為AI技術的重要應用形式，其性能依賴于強大的底層模型。DeepSeek的高性能、低算力需求以及開源特性，使得更多企業和開發者能夠參與到AI Agent的開發和應用中。目前，多家AI Agent構建平臺如Coze、實在智能體、斑頭雁智能等均已上線DeepSeek R1，用戶可直接在這些平臺使用或構建智能體。
在國內，眾多企業也在產品及解決方案中引入了DeepSeek。微盟基于DeepSeek推出了面向零售行業的導購Agent產品“導購任務AI+”，閱文集團作家助手接入DeepSeek模型輔助寫作，萬興科技則為其視頻、圖片和文檔生成軟件接入DeepSeek模型，以提升創意制作能力。眾多正在部署大模型的企業都在快速引入DeepSeek模型。
DeepSeek的出現，不僅推動了AI Agent技術的進步，更促進了其在行業中的廣泛應用。DeepSeek R1及V3版本在推理能力上的突破，對AI Agent的影響尤為深遠。大語言模型（LLM）作為AI Agent的根本，決定了智能體的性能、功能及特長。DeepSeek大模型憑借強大的推理與決策能力、規劃與執行能力、工具調用能力、多模態與個性化能力以及自動化與擬人化交互能力，為AI Agent帶來了顯著提升。
LLM增強了AI Agent的推理與決策能力，幫助其進行復雜邏輯推理并優化策略，提高任務完成質量。同時，LLM提高了AI Agent任務規劃與執行的靈活性，使其能夠適應不斷變化的需求。LLM還提升了AI Agent的工具調用能力，使其能夠通過外部數據交互和API調用解決復雜問題，增強實際應用中的有效性。在多模態融合方面，LLM推動AI Agent更好地處理和理解多媒體信息，從而在更復雜的環境中實現自主感知、推理和決策。LLM還為AI Agent提供個性化服務，特別是在教育領域，能夠根據學生進度和問題提供定制化學習建議。
DeepSeek R1作為DeepSeek公司推出的基于強化學習的開源推理模型，采用組相對策略優化算法，通過獎勵機制和規則引導模型生成結構化思維鏈，從而提升推理能力。該模型在數學、代碼和自然語言推理任務上表現出色，推理能力媲美甚至超越OpenAI的O1正式版，且運行成本低。DeepSeek R1遵循MIT許可證，支持多種語言和技術領域，廣泛應用于教育、金融等領域。
基于DeepSeek構建的AI Agent具有高性能與低成本特點，支持多種語言和技術領域，可處理復雜多模態任務。其推理能力強，且開源策略降低了技術門檻，應用場景廣泛，包括企業服務、教育、醫療和創意產業等。AI Agent還可通過外部記憶補充上下文信息，提升理解能力。DeepSeek構建的AI Agent在推理效率和成本上具有明顯優勢，能夠更好地滿足大規模應用需求。在多模態和多任務支持方面，DeepSeek同樣表現出色。
接入DeepSeek后，AI Agent能夠處理包括數學邏輯問題、知識性問題、復雜任務分解與執行、多模態任務、自動化流程、個性化學習、代碼調試、多語言處理、情感支持、智能客服等在內的多種復雜問題。DeepSeek模型通過結合強化學習與監督微調，提升AI Agent對復雜任務的理解和推理能力。推理時間的擴展允許AI Agent生成更詳盡的思考過程，而多模態學習則增強了其處理多媒體信息的能力。
DeepSeek大模型對AI Agent行業的影響是全方位的，不僅改變了技術發展的軌跡，還深刻影響了應用的普及和行業競爭格局。通過開源策略和技術創新，DeepSeek顯著降低了AI技術的應用門檻，加速了AI技術在金融、教育、醫療等垂直領域的普及。同時，DeepSeek還推動了AI Agent在多模態任務中的應用，使得AI Agent能夠更好地處理和理解多媒體信息，在更復雜的環境中實現自主感知、推理和決策。DeepSeek的技術架構創新為AI Agent的多模態學習提供了技術支持，推動了多Agent協作，使得AI技術在工業生產、智能城市等領域的深度應用成為可能。
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