自2025年1月20日釋出以來，DeepSeek R1如同一顆“東方核彈”引爆了全球AI圈。在社交媒體X上，#DeepSeek話題刷屏，矽谷程式設計師自嘲“老闆讓我學DeepSeek的程式碼註釋”，還有網友造梗“550萬美元訓練費≈矽谷碼農一年工資。扎克伯格甚至公開表示，“中美AI差距已微乎其微”。
Scale AI創始人Alexander Wang直言DeepSeek是“中國科技界帶給美國的苦澀教訓”，證明“低成本、高效率”的研發模式可能顛覆矽谷巨頭的高投入路徑。
即便是以“警惕中國科技威脅論”著稱的Marc Andreessen，也罕見稱讚DeepSeek R1為“最令人驚歎的突破”和“給世界的禮物”。
如果說前段時間DeepSeek的熱潮還僅僅侷限在AI圈，那麼它現在延伸到了更大的範圍，隨著“深度思考”和“聯網搜尋”功能上線，DeepSeek同時衝上了中國美國區AppStore免費榜第一。其網頁版甚至出現了短時間的宕機。
當全球使用者目睹DeepSeek“深度思考”過程時，他們很快發現：這個AI最致命的吸引力，不是給出正確答案，而是把把思考過程毫無保留地展示出來。從奧數題到明星八卦，從量子物理到火鍋蘸料配方，人類第一次如此清晰地目睹“機器如何思考”，而這種認知衝擊，正在讓全網陷入“向AI學做思考”的賽博奇觀…
DeepSeek-R1的深度思考模式會展示詳細的思維鏈過程，這種“透明化推理”讓使用者不僅能獲得答案，還能觀察AI的思考邏輯，甚至反向學習如何拆解複雜問題。
已經有使用者在體驗了深度思考模式之後，認為DeepSeek的深度思考過程，比答案都有價值，是創作、思考啟發的絕佳伴侶。
當被問及“該不該以成敗論英雄”時，在DeepSeek-R1的思維過程中展現了一個非常系統和全面的思維框架，從歷史視角切入，到現代社會價值解構，再到多維評價體系的構建，最後引入認知科學的視角，形成了一個完整的論證鏈條：
DeepSeek R1在解決“玻璃杯中的彈珠”問題時的思維過程，展現了一種非常人性化的推理方式：包括自我質疑、返回重新思考、不斷假設驗證，甚至在遇到困惑時會說“等等”來中斷自己的思路。這種“邊想邊說”的內心獨白風格，讓人感覺更像是在聽一個真實的人在解決問題。
有使用者誤將複製的文字發給了DeepSeek，沒有提問，然後看到DeepSeek在分析使用者可能的問題是什麼，DeepSeek不僅猜對了，還補充了一些使用者沒有明確說出來的要求：
矽星人用經典的比大小問題進行了測試，面對這個問題，DeepSeek反常的表現出了“緊張”情緒。還要給自己做心理建設“不過慢慢來，仔細分析應該沒問題”。不知道是不是因為這個問題難倒了一眾大模型，讓它本能地進入一種謹慎的思考模式，而面對更“複雜”的數學題，反而不會出現這種“內心戲”。
從開始時的緊張自我調節，到使用多種方法反覆驗證，再到近乎偏執的自我懷疑和錯誤預防，並針對性地設計反例來驗證，最終DeepSeek得出了正確的答案。
有使用者提問，“如果我每週存100塊錢，後面每週按照100遞增，那一年是多少錢，一年中的12個月分別是多少錢。”深度思考144秒之後，DeepSeek最後得出了正確的結果。
有意思的是，在DeepSeek的思維過程中，其中幾萬字都是在說服不要糾結一年有幾周的問題，還好，最終自己說服了自己。
總體來看，DeepSeek能夠從多個維度全面分析問題，從使用者需求、短期和長期影響到表達方式的最佳化，層層遞進。語言上注重中立和關懷，避免引發誤解或情緒波動，同時保持資訊的準確性和謹慎性，善於用模糊表達處理不確定性，這種分析方式非常理性。
DeepSeek網頁端與App已接入DeepSeek-R1模型，使用者在啟用深度思考模式透過鏈式推理顯性化思考路徑的同時，還可以同時聯網搜尋功能，形成“深度搜索”能力。
DeepSeek-R1在回答時效性難題時，會先拆解問題模組（如財經資料、學術動態、社會熱點），再透過即時檢索與知識庫交叉驗證，最終輸出多維度分析。
結合深度思考和聯網搜尋，我們先讓DeepSeek來總結當天的新聞熱點。
DeepSeek不僅能即時抓取和整理新聞，還能透過類人思維方式進行邏輯推理和自我糾錯。從截圖可見，DeepSeek在思考過程中會不斷質疑、修正和完善自己的判斷，同時保持對時效性的關注（如反覆確認日期）。
面對同一個任務，o1是不能聯網的，GPT-4o雖然具備聯網功能，但從實際測試來看，資訊總結的廣度和深度都不足，並且還混雜了較早的新聞，時效性欠佳。優點是資訊來源標註方面做得不錯。
我們讓它對一個新聞事件進行分析：美國的星際之門未來可能有哪些結局？你覺得最有可能的結局是什麼？
可以看到它在思維過程中引用了檢索到到資訊，並標註到資訊來源。分析上考慮到了技術、資金、政治等多個層面的影響因素。
DeepSeek認為星際之門最可能實現“部分成功”的結果：初期專案會落地但規模縮水，美國在AI晶片等技術領域會保持領先但不會形成壓倒性優勢，地緣政治博弈會持續，中美競合關係長期化，內部矛盾(如OpenAI與微軟的分歧)可能影響專案凝聚力。
同時強調最終成敗將取決於資金、技術、政治三者的動態平衡，並認為這一專案會深刻影響全球AI競爭格局。
這個分析透過“可能結局-最可能結局-關鍵變數”的層層遞進結構，覆蓋了技術、資金、政治等維度，結論中提出的預測也相當理性剋制。
在生活場景，深度思考+聯網搜尋也非常實用。有網友用即時度要求很高的路況資訊來測試DeepSeek的深度思考+聯網搜尋，並表示效果不錯。
還有使用者用DeepSeek的深度搜索+聯網搜尋功能做旅遊攻略，得到了旅遊目的地當地使用者的認可。
不過，DeepSeek的深度思考模式也並非完美，比如，有使用者就發現它偏好堆砌專業術語，把簡單問題複雜化，常常繞到高深的概念上，甚至帶點“玄幻”色彩，比如它對“量子”的偏愛。另外也有案例顯示R1會為錯誤結論生成偽嚴謹推理鏈，需結合人工判斷。
當DeepSeek展示出如此透明的思維過程，AI開始能夠系統化思考，人類或許需要重新思考自己的認知邊界和學習方式。畢竟，當AI開始“教會”我們如何思考時，最重要的課題，是思考我們究竟想成為什麼樣的人類。