使用 DEEPSEEK AI 构建应用程序：它能（和不能）做什么

DeepSeek 已经席卷了 AI 世界，引发了关于我们是否正处于技术革命边缘的争论。

不管你喜欢与否，这个新的中国 AI 模型与我们以前见过的任何模型都不同。在这篇文章中，我们将分解 DeepSeek 与其他 AI 模型的不同之处，以及它如何改变软件开发的游戏规则。

推理模型与标准语言模型

如果您有机会尝试 DeepSeek Chat，您可能已经注意到它不会立即给出答案。相反，它会一步一步地完成思考过程。这种方法被称为“思维链”。

这是因为推理模型不仅仅根据它从大量文本中学到的模式生成响应。相反，它将复杂的任务分解为逻辑步骤，应用规则并验证结论。

这与您解决困难的数学问题的方式相同 – 将其分成多个部分，解决每个步骤，并得出最终答案。

为什么推理模型会改变游戏规则？

与标准 AI 模型相比，推理模型提供更准确、更可靠且最重要的是可解释的答案。它们不仅仅是匹配模式和依赖概率，而是模仿人类的分步思维。

直到最近，这还是 AI 面临的一个重大挑战。但现在，推理模型正在改变游戏规则。

以下是使它们在 AI 领域取得突破的主要优势：

他们更好地概括

泛化意味着 AI 模型可以解决新的、看不见的问题，而不仅仅是从其训练数据中调用类似的模式。

在对模型进行推理之前，如果 AI 以前见过许多类似的数学问题，它就可以解决数学问题。但是，如果你改写这个问题，模型可能会很困难，因为它依赖于模式匹配而不是实际解决问题。

另一方面，推理模型分析问题，确定正确的规则，应用它们，并得出正确的答案——无论问题的措辞如何，或者它以前是否见过类似的问题。

他们的回答更可靠

与标准 AI 模型不同，标准 AI 模型直接跳到答案而不展示其思维过程，而推理模型将问题分解为清晰、循序渐进的解决方案。如果需要，它们甚至可以回溯、验证和纠正自己，从而减少幻觉的机会。

此外，由于推理模型会跟踪和记录他们的步骤，因此它们在长时间的对话中不太可能自相矛盾——这是标准 AI 模型经常难以解决的问题。

它们更适合复杂的决策

推理模型擅长一次处理多个变量。通过跟踪所有因素，他们可以确定优先级、比较权衡，并根据新信息进行调整决策。

另一方面，标准 AI 模型往往一次只关注一个因素，经常错过更大的图景。他们还难以评估可能性、风险或概率，这使得它们不太可靠。

DeepSeek 与其他 AI 模型：什么时候是正确的选择？

DeepSeek 并不是唯一的推理 AI，甚至不是第一个。它与 OpenAI、Google、Anthropic 和几家小公司的模型竞争。

在上一篇文章中，我们介绍了不同的 AI 模型类型及其在 AI 驱动的应用程序开发中的应用。现在，让我们根据它们的功能比较特定模型，以帮助您为您的软件选择合适的模型。

1. 实时访问 Web 数据

并非所有 AI 模型都可以搜索网络或学习训练数据之外的新信息。这对于事实核查和保持最新状态至关重要。

• 可以搜索 Web 的模型：DeepSeek、Gemini、Grok、Copilot、ChatGPT。
• 不能的模型：Claude。

2. 解决非数学问题

对于文档审查和模式分析等任务，DeepSeek 与 OpenAI 的 GPT-4o 表现同样出色。但是，Gemini 和 Claude 可能需要额外的监督——最好在完全信任输出之前要求他们验证和自我纠正他们的回答。

3. 解决数学问题

在我们的测试中，我们使用了一个需要多模态推理的简单数学问题。DeepSeek R1 和 OpenAI 的 GPT-4o 都正确解决了这个问题。根据在线反馈，大多数用户都有类似的结果。

Gemini 2.0 Flash 和 Claude 3.5 Sonnet 可以很好地处理纯粹的数学问题，但当解决方案需要创造性推理时可能会很困难。

4. 生成代码

编码是最常见的LLM用例之一。在 DeepSeek 之前，Claude 被广泛认为是编码的最佳选择，始终如一地生成无错误的代码。

以下是顶级模型的比较：

• Claude：最擅长编写干净、无错误的代码;
• Gemini：擅长解释代码而不是编写代码;
• OpenAI 的 GPT-4o：生成代码时比大多数模型都快;
• DeepSeek：专为编码而构建，提供高质量和精确的代码生成，但与其他模型相比，它的速度较慢。

5. 撰写故事

所有人LLMs都可以根据提示生成文本，判断质量主要是个人喜好的问题。然而，AI 模型往往会陷入重复的短语和结构中，这些短语和结构一次又一次地出现。

我们测试了一个小提示，还审查了用户在网上分享的内容。以下是我们的发现：

• OpenAI 模型生成听起来自然的文本，细节水平平衡;
• 双子座倾向于过度使用文学和华丽的语言;
• DeepSeek Chat 具有独特的写作风格和独特的模式，与其他模型没有太多重叠。

DeepSeek（老实说，任何其他 AI 模型）的局限性

计算与效率的权衡

与简单的分类或模式匹配 AI 不同，推理模型需要经过多步骤计算，这大大增加了资源需求。推理越准确、越深入，需要的计算能力就越多。

这意味着始终需要权衡取舍 — 优化处理能力通常以牺牲资源利用率和速度为代价。

平衡正确性和幻觉

通用 AI 必须处理范围广泛的任务，从解决数学问题到编写创意文本。推理 AI 可以提高逻辑问题解决能力，使幻觉的频率低于旧模型。然而，这也增加了对适当约束和验证机制的需求。

挑战如下：

• 更结构化的逻辑 = 更高的准确性，但如果 AI 没有得到很好的约束，它可能会发明实际上没有意义的推理步骤。
• 更多地依赖经过验证的事实 = 更少的幻觉，但这可能会使 AI 拒绝非常规但有效的解决方案，从而限制其对创造性工作的有用性。

取得适当的平衡是使 AI 既准确又适应性强的关键。

数据质量和偏见之间的妥协

一般规则很简单：更好的训练数据 = 更好的 AI 准确性。然而，减少偏差通常意味着限制数据多样性，这可能会损害模型在广泛主题中提供高质量答案的能力。

例如，主要在西方临床试验中训练的医学 AI 可能难以准确诊断来自代表性不足人群的患者。

在可解释性与性能之间做出让步

推理模型不仅匹配模式，还遵循复杂的多步骤逻辑。但是，模型越复杂，就越难解释它是如何得出结论的。

另一方面，优先考虑可解释性通常意味着过于依赖明确的逻辑规则，这可能会限制性能并使 AI 更难处理新的复杂问题。

挑战在于找到适当的平衡点 – 在不牺牲其解决问题的能力的情况下，使 AI 足够透明以值得信赖。

DeepSeek 如何帮助您制作自己的应用程序？

DeepSeek 的最大优势之一是它是开源的，这意味着任何人都可以获取原始代码，对其进行修改，并根据自己的特定需求进行调整。这创造了一个循环，其中每项改进都建立在上一次改进的基础上，从而带来不断的创新。

随着时间的推移，这会产生大量预构建的解决方案，使开发人员能够更快地启动新项目，而无需从头开始。

当然，您可以在自己的基础设施上部署 DeepSeek，这不仅仅是使用 AI，而是重新获得对工具和数据的控制权。在您自己的系统或云上运行 DeepSeek 意味着您不必依赖外部服务，从而为您提供更大的隐私、安全性和灵活性。

您可以通过三种主要方式在软件开发中使用 DeepSeek 的模型：

• 微调 DeepSeek 以适应您的特定用例;
• 通过在内部托管模型来确保数据安全;
• 利用开源工具加快构建过程。

想开始吗？以下是使用 DeepSeek R1 构建软件的方法：

第 1 步：定义您的软件要求

构建任何软件的第一步都是记录它应该做什么，包括其功能、约束和用户期望。

DeepSeek 聊天可以通过分析您的目标并将其转化为技术规范来提供帮助，您可以将这些规范转化为开发团队的可作任务。

以下是您应该做的简要列表：

1. 根据您的需求确定关键特性和功能;
2. 将它们分解为更小的、可管理的任务（例如，API 开发、UI 设计、数据库设置）;
3. 根据依赖关系和项目路线图确定任务的优先级;
4. 定义验收标准以确保明确的期望;
5. 使用 JIRA、Trello、Asan、ClickUp 或其他工具来组织任务;
6. 将任务分配给合适的团队成员（后端、前端、DevOps、QA）;
7. 设定里程碑和截止日期，以保持项目按计划进行;
8. 召开启动会议以达成目标;
9. 确保每个人都了解要求和期望;
10. 允许开发人员提供反馈 – 他们可能会建议更好的解决方案。

凭借十多年的经验，我们建立了一个高效的流程，用于快速收集、确定优先级和完善需求。这可确保您的愿景清晰、切合实际，并与行业最佳实践保持一致。

因此，如果您想完善您的需求，保持领先于市场趋势，或者确保您的项目为成功做好准备，让我们谈谈。

第 2 步：自动生成代码

DeepSeek AI 加速并改进了代码生成，以您首选的编程语言生成干净、文档齐全的代码。其专用模型 DeepSeek-Coder 允许您分析需求、生成代码片段并简化开发工作流程。

以下是使用 DeepSeek R1 进行编码的方法：

• 集成 DeepSeek API，在您键入时获取实时代码建议;
• 检测冗余代码并改进算法和结构;
• 自动生成 API 终端节点、UI 组件和数据库模型;
• 全栈开发 – 生成 UI、业务逻辑和后端代码。

一旦 AI 生成代码，就需要将其集成到更大的软件架构中并进行测试，以确保一切协同工作。虽然这看起来很简单，但它需要技术专业知识来：

• 审查和优化 AI 生成的代码以满足行业标准;
• 确保软件可扩展且面向未来;
• 处理超出 AI 能力的复杂集成和自定义。

第 3 步：确保协作和版本控制

DeepSeek AI 可以简化代码审查、合并冲突解决、变更跟踪和 DevOps 集成。通过自动化这些流程，它可以帮助团队更高效地工作并保持高质量的代码。

以下是 DeepSeek API 如何增强协作：

• 拉取请求分析 – 检查安全问题、代码质量和性能瓶颈;
• 错误检测 – 在合并之前识别编码风格违规、逻辑错误和潜在错误;
• 标准化 – 帮助在团队之间保持一致的编码实践;
• 合并冲突解决 – 自动检测并解决冲突;
• 工作流程优化 – 对提交、分支和开发流程提出改进建议;
• 更改跟踪 – 生成摘要和更新，以便所有团队成员都随时了解情况;
• 自动测试 – 在合并之前运行回归测试，并标记高风险提交以供手动审核。

不幸的是，虽然 DeepSeek 聊天可以自动化许多技术任务，但它无法取代人工监督、团队参与或战略决策。保持均衡的工作流程仍然需要经验丰富的项目管理。

第 4 步：优化测试和调试

DeepSeek AI 可以通过自动生成测试用例、减少手动工作和识别潜在错误来在整个软件测试生命周期中提供帮助。它还提供解释并建议可能的修复方法。

集成 DeepSeek API 以：

• 自动生成测试用例;
• 检测潜在错误并提出修复建议;
• 减少手动测试工作。

请注意：虽然 AI 有助于错误检测，但它无法独立解决问题，因为它难以解决：

• 了解错误是由于网络问题、数据库故障还是身份验证令牌不正确造成的;
• 考虑长期的架构后果，经常建议产生技术债务的短期修复;
• 使逻辑与业务规则保持一致 — 它可能无法捕获技术上有效但违反业务要求的功能;
• 有效地确定修复的优先级 — AI 根据频率而不是它们对系统的重要性来标记问题。

第 5 步：部署和监控您的软件

DeepSeek AI 可以通过建议最佳计划以最大限度地减少停机时间、预测计算能力需求以防止延迟以及在故障导致问题之前识别故障模式来协助部署。

遗憾的是，虽然 AI 可用于监控和警报，但它无法设计系统架构或做出关键的部署决策。它努力解决以下问题：

• 构建微服务、数据库、API 和网络组件以满足项目需求;
• 在出现问题时确定最佳行动方案 – AI 可以提醒您，但人类仍然需要做出关键决策。

对于概念验证之外的任何作，与专门的开发团队合作可确保您的应用程序结构正确、可扩展且没有代价高昂的错误。

DeepSeek 是一个强大的工具——当与专家团队相结合时

DeepSeek 已将 AI 能力从公司手中转移出去，为用户提供了更多的控制权、隐私和定制。然而，它并没有解决 AI 面临的最大挑战之一——需要大量资源和数据进行训练，这对大多数企业来说仍然是遥不可及的，更不用说个人了。

因此，虽然中国的 DeepSeek AI 是一个强大的工具，但它并不能替代人类的专业知识。通过与软件开发公司合作，您可以将 AI 的效率与人类的创造力、经验和战略思维相结合。这可确保您的软件不仅构建得更快，而且满足质量、可扩展性和用户满意度的最高标准。

也就是说，DeepSeek 绝对是值得关注的新闻。

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