deepseek-R1自测效果分析和选择建议

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DeepSeek网上这么火，肯定是要直接上手试试的，我在实践中进行了尝试，有关这里面的体验和感受，今天这篇文章会和大家聊一聊。 具体场景问题不方便讨论，这里忽略了大量实验细节，只给出结论性描述，篇幅比较短，希望对大家有用吧。 集中讲优点 优点应该挺多人都会聊到，这里我集中先说一下自己场景下发现的优点细节。 对于需要强推理或者分析的任务，往往具有比较好的效果，例如某些数据的分析、推导、多信息或者复杂信息的总结和抽取。 和第一条类似，数学类、代码类的问题效果提升明显，应该和这方面的专项训练和数据有强关系。 长文本的处理和总结能力，效果会更好些，或者更严谨地说，长文本任务效果的衰减似乎会比其他模型要更慢。 通用任务的整体效果是有提升的，主要集中在一些曾经被认为是hard case的部分。 DS的think ………………………………