DeepSeek
深度求索（DeepSeek）是国产大模型第一梯队公司与产品线的统称：产品侧以中文理解、Agent 与多模态创作能力见长；资本与治理侧在 2026 年呈现「克制利润 / 开源」公开叙事与创始人绝对控股并存的结构。
简介
DeepSeek 由 梁文锋 创立并深度控制，面向 AGI 与开源生态，API 定价话术强调「合理利润」（交流会口径：约十个月收回设备成本）。知识库早期素材多从产品能力与使用场景进入（网文、小红书、公文、性价比自动化、面试「代码即正义」、与混元等横评）；2026-07 评论素材则补上融资结构与治理：2026-06 首轮融资约 500 亿元、投后估值约 3500 亿人民币（约 500 亿美元），梁文锋个人出资约 200 亿（约 40%），最终受益股份约 84.29%、表决权接近 100%，外部投资人多为财务权。
公司法律形态为标准营利性有限责任公司（评论对照 OpenAI 非营利/有限盈利/基金会路径）。理解 DeepSeek 需同时看：模型与开发者产品、幻方量化 现金侧、以及「克制」是策略还是可检验制度。
核心特性
1. 中文理解与生成能力
- 对中文语境的理解深度超越许多国际模型
- 支持公文、新闻、广告文案等多种文体的专业化写作
- 理解小红书、公众号等中文内容平台的独特调性
2. Agent 专项任务能力
- 允许设置专项任务的 Agent 来持续完成宏大任务
- 具有”自研的文明演进系统”等深度知识能力
- 支持跨领域知识混搭应用（如将小众学术理论引入小说创作）
3. 结构化思维强项
- 3 分钟生成包含势力分布、修炼体系、核心矛盾的世界观框架
- 自动提供冲突升级模板、多线并进大纲
- 智能检测角色互动频率，提示配角存在感问题
4. 多模态创作能力
- 根据文字描述生成小说封面概念图
- 自动提取高光片段生成短视频脚本（含运镜指导与 BGM 建议）
- 输出角色视觉设定集
5. 数据化运营支持
- 接入全网小说数据库，生成题材竞争力报告
- 实时标注文字的情绪曲线（期待感、紧张度等数据维度）
- 支持热点融合提案，帮助创作者把握市场风向
主要应用场景
内容创作领域
- 小红书爆款写作：6 步精准指令公式解决流水账问题
- 网文创作：从世界观构建到 IP 衍生的全流程辅助
- 公文/新闻/广告文案：三大文体的专业化写作技巧
- SEO 优化：关键词分析与优化，提升内容流量
办公效率领域
- Excel 集成提升数据处理效率
- Word 集成秒生文档材料
- PPT 自动生成能力
- 个人知识库建设
编程开发领域
- VS Code 集成实现丝滑编程
- Python 接入支持本地部署
- 架构图快速生成能力
创意设计领域
- AI 视频创作
- 图片修图
- 数字人制作组合
不同素材中的观点
关于创作效率提升
来源：2026-04-29-deepseek-novel-tutorial
“实测显示，熟练使用DeepSeek的作者，日均有效创作字数提升3-5倍，开篇签约通过率提高60%。“
关于 Agent 能力的独特性
来源：2026-04-29-deepseek-novel-collaboration
“agent就是一个专项助手，deepseek允许使用者设置一个专项任务的agent来持续帮助使用者完成一个任务，甚至是非常宏大的任务。截至目前，不是每个面向个人用户的AI都允许设置这样的agent。“
关于知识混搭能力
来源：2026-04-29-deepseek-novel-collaboration
“这种知识混搭能力，是托尔金这样的作家才具有的。“
关于定位：创意引擎
来源：2026-04-29-deepseek-content-creation
“对于内容创作者来说，DeepSeek不仅是一个’写作助手’，更是一个’创意引擎’。它可以帮助你突破创作瓶颈，节省时间，同时提升内容的质量和吸引力。“
关于精准喂料原理
来源：2026-04-29-deepseek-xiaohongshu-formula
“给AI精准’喂料’，它才能吐出金子！“
关于高频自动化场景的性价比优势
来源：2026-05-25-openclaw-deepseek-content-automation-sop
“DeepSeek百万Token才几块钱”（对比其他模型”动辄几十块”）。面对高频内容生产场景，在逻辑组织、文本完成度、代码理解等方面能满足相当一部分实际需求；让它写 Python 脚本抓取数据，“代码可用率极高，而部分参数较小的国产模型生成的代码，改Bug的时间比写代码还长”。
关于在飞书多维表格中的批量处理能力
DeepSeek-V3 通过飞书多维表格的”字段捷径”功能，可以批量处理数据。作者实测用它批量简化几十个长标题，约 1 分钟完成，避免了手动处理的费时费力。这展示了 DeepSeek 在”AI + 表格”场景中的高效执行能力——通过自然语言指令（如”将以下标题简化为 10 字以内的主题”）即可批量完成文本处理任务，无需编程技能。这种能力对非技术人员特别友好，让数据清洗、内容优化等原本需要技术支持的工作变得触手可及
关于招聘理念：“代码即正义”
来源：2026-07-15-woshipm-deepseek-kills-rote-interview
DeepSeek 的程序员面试奉行 代码即正义——前两轮是纯代码面试，不管你是应届生还是华为天才少年都一视同仁。据视频号博主”军哥程序员”（自称前阿里技术专家）描述，面试官几乎全程只问代码，一场面试长达 70 分钟，开摄像头只让做三四十秒自我介绍就直奔简历项目连环追问。DeepSeek 问的都是线上实战题（会话记忆用 message window 还是 token window、Redis 会话过期策略、并发会话冲突、向量库长期记忆检索精度下降如何优化），没在一线真刀真枪做过就答不上来，彻底废除了背题刷题的 八股文 应试套路。这与其在内容/办公场景中”结构化提示词 + 人机协同”的产品定位形成呼应：DeepSeek 无论作为产品还是雇主，都强调”真实实战能力”高于”套路化模板”。三面则不问代码，全聊认知和判断（“你怎么看 Agent 这个赛道？瓶颈在哪？”），说明代码只是入场券而非全部。
关于作为国产模型横评标杆（V4 Pro）
来源：2026-07-15-woshipm-tencent-hunyuan-hy3
在腾讯 混元Hy3 的能力复盘中，DeepSeek V4 Pro 被反复用作横评对手，代表”把总参数推至万亿级”的能力上限路线。具体数据：SWE-bench Verified 上 Hy3（78 分）排在 DeepSeek V4 Pro 之后；但难度更高的 SWE-bench Pro 上 Hy3 以 57.9 分反超 DeepSeek V4 Pro，更接近真实执行环境的 WildClawBench 上 Hy3 也超过 DeepSeek V4 Pro。在 OpenRouter 2026 年 7 月编程模型使用量排名中，Hy3 与 GLM-5.2、MiniMax M3 和 DeepSeek V4 系列处于相近的调用梯队。这说明 DeepSeek V4 系列已是国产开放模型的能力与调用量基准线之一。
关于「克制利润」叙事与绝对控股结构
来源：2026-07-23-woshipm-liangwenfeng-deepseek-other-half
42 页投资者交流会文稿中，梁文锋强调 DeepSeek 初衷非商业利益最大化、API 只求约十个月收回设备成本与合理利润，并假设 AI 占人类 GDP 约 10% 时「分一点点就够」。同一时期资本结构（文中口径）：2026-06 首轮约 500 亿融资、投后约 3500 亿人民币；梁文锋个人约 200 亿出资；约 84.29% 最终受益股份、接近 100% 表决权；腾讯/宁德/京东/网易/IDG 等多为财务收益权、无投票权与董事会席位、约 5 年锁定。文章肯定技术与执行力，但主张「克制」更应被理解为高明商业策略（让利换生态与舆论），而非自动等同于道德品质；并对照 OpenAI 非营利/利润上限/基金会控制，指出 DeepSeek 无对等制度锚。第二轮拟估值约 710 亿美元、IPO 筹备中；彭博估梁文锋身家约 360 亿美元。现金侧对照见 幻方量化。
关于「克制是战略」与通往 AGI 的效率路线
来源：2026-07-23-woshipm-liangwenfeng-restraint-strategy
唐辰同学将交流会高频词「克制」读成算力约束下的 AGI 概率最大化：不赚不合理利润、不追用户量、不闭源、不做 3D/视频/世界模型/超级 App，把算力与人才压在 CoT、Agent、持续学习。融资口径（与姊妹文接近但细节不同）：首轮外部融资超 500 亿元人民币、投前约 3675 亿元；此前「不融资、不上市、不商业化」三不。文中强调中美差距可归算力；硅谷是「资源溢出驱动涌现」，OpenAI 2030 算力投入规划约 7500 亿美元；DeepSeek-V3 以远低于 GPT-4o 的训练成本逼近第一梯队。Kimi K3（KDA/注意力残差/高稀疏 MoE）被当作「第二条路」验证，并外溢到芯片能效与中小企业推理入场。作者同时警告：克制有边界，基础科学与超大规模预训练不能省；实录未本人确认。与控股质疑姊妹文应并读。
关于「8 不 1 要」Stop Doing List 与组织留白
来源：2026-07-25-woshipm-liangwenfeng-8-no-1-yes
数字力场将同一场四小时会议压成可传播框架：八不（不渲染天才、不利润最大化、不闭源、不做视频/3D/世界模型、不抢用户、不做超级 App）+ 一要（AGI）。合理利润金句：「想拿走市场 5% 利润，一定会被只想拿 1% 的人打败。」开源理由绑定 AI 远期约占全球 GDP 10% 的体量叙事；点名字节闭源「看不到好处」。技术主线 CoT→Agent→持续学习→自我迭代→具身智能；算力侧提到自研 TileLang；数据侧「一半核心研究员做标注」「数据几乎等于模型一半」。组织：少加班、无固定 KPI、愿景驱动，团队稳定性被说成唯一核心利益。作者追问融资/上市后扁平文化与持续学习路线失败时的纠错——与效率篇、股权篇构成三角读法。
关于 V4 Flash 以 3 美分任务成本”斩杀”全球 90% 模型
来源：2026-08-10-woshipm-deepseek-v4-flash-b-end-selection
2026 年 7 月 31 日 DeepSeek V4 Flash 正式发布，Artificial Analysis 实测：平均任务成本约 3 美分（人民币 2 毛），而 Claude Fable 5 约 3.15 美元，差距 100 倍。输出速度约 113 tokens/秒（vs Opus 5 的 74 tokens/秒），智能指数 50 分（vs Opus 5 的 61 分）——“用旗舰模型八成的能力，花了百分之一的钱”。华泰证券研报称包括低推理强度的 Fable 5 和 GPT-5.6 在内，全球 90% 的模型都被 DeepSeek 性价比线斩杀。海外平台争相补贴：Nous Portal 限时一折，Cline 免费额度翻三倍，OpenCode 单日 8T tokens 超 OpenRouter 全平台日均总量。路透社专门发了一篇成本分析报道，“这在 AI 行业里还是头一次”。对 B 端而言，V4 Flash 正在重新定义行业的”成本基准线”——企业 AI 成本预算按”行业平均”做的时代结束了，混合策略（先用 V4 Flash 试，失败再降级旗舰）成本增幅通常不超过 1%-5%，但能省下 95% 以上开支。
关于 V4 Pro 正式版发布与 Codex 接入生态
来源：2026-08-14-codex-deepseek-v4-pro-grok-466
2026 年 8 月 13 日 DeepSeek V4 Pro 正式版发布，官方评测数据各方面表现均优于 V4 Flash。与传统模型发布不同，DeepSeek 此次同步提供了一键 Codex 配置脚本（
bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup.sh)），自动备份现有配置、写入模型元数据、修改 config.toml、校验语法，并支持一键还原——这表明 DeepSeek 开始主动适配开发者工具生态，不仅要模型强，还要”接入顺畅”。但同时有用户实测反馈 V4 Pro 一个 bug 改了 20 分钟没改好，“感觉有点不大对劲”，且 V4 Pro 目前不支持多模态（有识图需求建议 Kimi K3 或 Doubao-Seed-Evolving）。此外，cc-switch 和 opencodex 等第三方工具也为 DeepSeek V4 Pro 提供了 Codex 接入方案。
实用信息
安装与接入方式
- 网页端直接使用
- VS Code 插件集成
- Excel/Word 办公软件嵌入
- Python API 接入（支持本地部署）
基本用法原则
- 结构化提示词：使用 6 步公式或类似结构化指令，输出质量远高于模糊指令
- 人机协同：AI 生成灵感素材，人工负责专业领域把控和情感共鸣打磨
- 原创性保障：AI 生成内容需适当修改确保原创性
- 人工审核：逻辑和事实错误需人工审核后发布
适用场景优先级
- ✅ 高度推荐：网文创作（世界观、人物、大纲）、公文写作、SEO 优化
- ✅ 推荐使用：小红书/社交媒体文案、新闻报道、广告文案
- ⚠️ 需人工重点把控：打斗描写、专业领域内容、情感共鸣段落