DeepSeek登顶中美APP Store，超越ChatGPT

DeepSeek登顶中美APP Store，超越ChatGPT

2025-02-18 13:33

原标题：DeepSeek登顶中美App Store，独有的深度思考+联网模式让用户“沦陷”了

自2025年1月20日发布以来，DeepSeek R1如同一颗“东方核弹”引爆了全球AI圈。在社交媒体X上，#DeepSeek话题刷屏，硅谷程序员自嘲“老板让我学DeepSeek的代码注释”，还有网友造梗“550万美元训练费≈硅谷码农一年工资。扎克伯格甚至公开表示，“中美AI差距已微乎其微”。

Scale AI创始人Alexander Wang直言DeepSeek是“中国科技界带给美国的苦涩教训”，证明“低成本、高效率”的研发模式可能颠覆硅谷巨头的高投入路径。

即便是以“警惕中国科技威胁论”著称的Marc Andreessen，也罕见称赞DeepSeek R1为“最令人惊叹的突破”和“给世界的礼物”。

如果说前段时间DeepSeek的热潮还仅仅局限在AI圈，那么它现在延伸到了更大的范围，随着“深度思考”和“联网搜索”功能上线，DeepSeek同时冲上了中国美国区AppStore免费榜第一。其网页版甚至出现了短时间的宕机。

当全球用户目睹DeepSeek“深度思考”过程时，他们很快发现：这个AI最致命的吸引力，不是给出正确答案，而是把把思考过程毫无保留地展示出来。从奥数题到明星八卦，从量子物理到火锅蘸料配方，人类第一次如此清晰地目睹“机器如何思考”，而这种认知冲击，正在让全网陷入“向AI学做思考”的赛博奇观…

1 思考过程比答案更有价值

DeepSeek-R1的深度思考模式会展示详细的思维链过程，这种“透明化推理”让用户不仅能获得答案，还能观察AI的思考逻辑，甚至反向学习如何拆解复杂问题。

已经有用户在体验了深度思考模式之后，认为DeepSeek的深度思考过程，比答案都有价值，是创作、思考启发的绝佳伴侣。

当被问及“该不该以成败论英雄”时，在DeepSeek-R1的思维过程中展现了一个非常系统和全面的思维框架，从历史视角切入，到现代社会价值解构，再到多维评价体系的构建，最后引入认知科学的视角，形成了一个完整的论证链条：

DeepSeek R1在解决“玻璃杯中的弹珠”问题时的思维过程，展现了一种非常人性化的推理方式：包括自我质疑、返回重新思考、不断假设验证，甚至在遇到困惑时会说“等等”来中断自己的思路。这种“边想边说”的内心独白风格，让人感觉更像是在听一个真实的人在解决问题。

有用户误将复制的文字发给了DeepSeek，没有提问，然后看到DeepSeek在分析用户可能的问题是什么，DeepSeek不仅猜对了，还补充了一些用户没有明确说出来的要求：

硅星人用经典的比大小问题进行了测试，面对这个问题，DeepSeek反常的表现出了“紧张”情绪。还要给自己做心理建设“不过慢慢来，仔细分析应该没问题”。不知道是不是因为这个问题难倒了一众大模型，让它本能地进入一种谨慎的思考模式，而面对更“复杂”的数学题，反而不会出现这种“内心戏”。

从开始时的紧张自我调节，到使用多种方法反复验证，再到近乎偏执的自我怀疑和错误预防，并针对性地设计反例来验证，最终DeepSeek得出了正确的答案。

有用户提问，“如果我每周存100块钱，后面每周按照100递增，那一年是多少钱，一年中的12个月分别是多少钱。”深度思考144秒之后，DeepSeek最后得出了正确的结果。

有意思的是，在DeepSeek的思维过程中，其中几万字都是在说服不要纠结一年有几周的问题，还好，最终自己说服了自己。

总体来看，DeepSeek能够从多个维度全面分析问题，从用户需求、短期和长期影响到表达方式的优化，层层递进。语言上注重中立和关怀，避免引发误解或情绪波动，同时保持信息的准确性和谨慎性，善于用模糊表达处理不确定性，这种分析方式非常理性。

2 会联网搜索的深度思考

DeepSeek网页端与App已接入DeepSeek-R1模型，用户在启用深度思考模式通过链式推理显性化思考路径的同时，还可以同时联网搜索功能，形成“深度搜索”能力。

DeepSeek-R1在回答时效性难题时，会先拆解问题模块（如财经数据、学术动态、社会热点），再通过实时检索与知识库交叉验证，最终输出多维度分析。

结合深度思考和联网搜索，我们先让DeepSeek来总结当天的新闻热点。

DeepSeek不仅能实时抓取和整理新闻，还能通过类人思维方式进行逻辑推理和自我纠错。从截图可见，DeepSeek在思考过程中会不断质疑、修正和完善自己的判断，同时保持对时效性的关注（如反复确认日期）。

面对同一个任务，o1是不能联网的，GPT-4o虽然具备联网功能，但从实际测试来看，信息总结的广度和深度都不足，并且还混杂了较早的新闻，时效性欠佳。优点是信息来源标注方面做得不错。

我们让它对一个新闻事件进行分析：美国的星际之门未来可能有哪些结局？你觉得最有可能的结局是什么？

可以看到它在思维过程中引用了检索到到信息，并标注到信息来源。分析上考虑到了技术、资金、政治等多个层面的影响因素。

DeepSeek认为星际之门最可能实现“部分成功”的结果：初期项目会落地但规模缩水，美国在AI芯片等技术领域会保持领先但不会形成压倒性优势，地缘政治博弈会持续，中美竞合关系长期化，内部矛盾(如OpenAI与微软的分歧)可能影响项目凝聚力。

同时强调最终成败将取决于资金、技术、政治三者的动态平衡，并认为这一项目会深刻影响全球AI竞争格局。

这个分析通过“可能结局-最可能结局-关键变量”的层层递进结构，覆盖了技术、资金、政治等维度，结论中提出的预测也相当理性克制。

在生活场景，深度思考+联网搜索也非常实用。有网友用实时度要求很高的路况信息来测试DeepSeek的深度思考+联网搜索，并表示效果不错。

还有用户用DeepSeek的深度搜索+联网搜索功能做旅游攻略，得到了旅游目的地当地用户的认可。

不过，DeepSeek的深度思考模式也并非完美，比如，有用户就发现它偏好堆砌专业术语，把简单问题复杂化，常常绕到高深的概念上，甚至带点“玄幻”色彩，比如它对“量子”的偏爱。另外也有案例显示R1会为错误结论生成伪严谨推理链，需结合人工判断。