DeepSeek 又整活儿了。
宣布从2月24日启动“Open Source Week”（开源周），连续5天每天开源一个代码库。
DeepSeek 能推动国产AI的发展，不仅因为模型性能强，更因为它保持开放和开源。
开源意味着可以免费部署、使用，但更重要的是，它允许后来者在此基础上进行创新。
比如，最近发现一款产品问小白，他们2023年就在国内率先自研MoE模型架构。基于自研MOE大模型的优势，部署DeepSeek-R1，相当于双核驱动，运行速度非常快。
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下面是我随手测试的一个例子；
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生成确实很快，这就得益于问小白技术上的优化。
首先，采用多模块并行处理，其次，让DeepSeek模型回答之前，先用自研思考模型预处理，一次输出多个token，大幅提升生成速度。
之前也给朋友们分享过一些接入 DeepSeek-R1 的AI产品，体验下来发现问小白是最快、最稳并且功能最全的。
由于R1在推理方面的优势，我一般会用它来总结和分析热点新闻，最近比较关注求职招聘，我就会用问小白帮我总结分析。
对于新闻类的内容我们肯定希望能快点看到分析结果，这时候问小白的智能搜索+快速回答的优势就体现出来了，能让我们及时掌握AI方向最新的岗位和要求，从而提前准备。
另外，很多朋友使用大模型担心自己不会写提示词。但这个问题在R1这样的推理模型中不存在。
R1自带“思考”能力，所以相比与普通大模型，我们在第一次提问时候可以写比较短的提示词，一句话能描述清楚需求。
之后，再根据模型的思考和你的需求追问。这样，使用大模型的门槛更低，效率更高。
比如，上面的例子，我对“AI Agent”岗位感兴趣，我就会继续追问需要的技能。
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追问意味着要把当前问题和之前的聊天记录一起带入模型“思考”，输入的内容更长，模型就需要更多运算，因此容易导致“服务器繁忙”，这也是为什么大家感觉追问更容易失败的原因。
我使用问小白发现，追问依然也很快，确实可以说稳定。并且在输出内容的后面，会智能生成生成几个问题。
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点击其中一个，自动进入追问，帮你一步步深入解决问题。
无论是准备面试还是平时学习，难免要复习之前学过的知识。R1强大的推理、思考能力擅长帮你解决这类问题。
比如，下面这个经典的机器学习面试题，
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直接交给问小白。
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问小白的输出不但有公式推导，还有直观解释，学习效率比翻书查资料不知道快多少倍。
除了智能搜索功能，问小白也支持对文档、图片内容问答。尤其对于需要读论文、写论文或者做技术分享的朋友，非常有帮助。
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对比用过的其他R1产品，要么仅搜索、要么仅R1，要么不支持文件上传，问小白支持的功能是最全的。
