主要观点总结
文章主要讨论了DeepSeek新推出的R1-Lite推理模型的预览版本，通过体验其功能和表现引发了对思维链技术的思考。文章提到了DeepSeek模型在推理、数学题解答等方面的表现，并指出了思维链技术的双刃剑特性。同时，文章也提到了模型在实际应用中的挑战，如缺乏真正的数学推理能力和思考过程的展示方式等。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek推出R1-Lite推理模型预览版本。
使用强化学习训练，号称媲美o1-preview的推理效果，并为用户展现了完整的思考过程。
关键观点2: DeepSeek模型在推理和数学题解答方面的表现。
通过DeepSeek的chat平台体验了这款最新模型。它展示了每日50次免费深度思考额度。在解题方面，模型表现不俗，但在某些问题上思维链过长，导致效率降低。
关键观点3: 思维链技术的双刃剑特性。
思维链技术能提高模型的反思和修正能力，但在实际应用中，过长的思考记录可能导致困惑，影响用户体验。
关键观点4: 模型在实际应用中的挑战。
文章提到了模型在真实环境中的挑战，如缺乏真正的数学推理能力、无法联网调用实时资料等。同时，通过一套有趣的测试题“水果商店”来测试模型的综合能力，DeepSeek在第一轮出现了错误但后续计算正确，展示了模型的反思和修正能力。
关键观点5: 思考过程展示方式的讨论。
文章引发了关于思维链展示方式的思考。是否有必要完全展示模型的思考过程？思考过程的展示方式是否应该更加简洁高效？
文章预览
时至今日，再有哪个厂商出来说自己对标 OpenAI，大家都当宣传口径看一看——也就那么回事吧。 但露相不真人，真人不露相，现在还能打出这个旗号的，不乏有些真本事在身上。 关注 AI 第一新媒体，率先获取 AI 前沿资讯和洞察 昨天，DeepSeek 新推出 R1-Lite 推理模型的预览版本，使用强化学习训练，号称不仅媲美 o1-preview 的推理效果，并为用户展现了 o1 没有公开的完整思考过程。 通过 DeepSeek的 chat 平台，我们体验了一下这款最新的模型。除了它的实力之外，另一个问题浮出水面：思维链真的有那么香吗？ 目前 DeepSeek 大方开出每日 50 次免费深度思考额度，链接指路： https://chat.deepseek.com 两眼一睁就是做题 来吧，既然是主打推理的模型，肯定是逃不开做题的，两眼一睁就是做题。 首先是经典提问：strawberry 数字母。Strawberry 已经成了固定操作，ChatG
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