今天在 AI 群里看到一张图，太离谱了，Deepseek 什么时候成灵丹妙药了？
“三一重工接入 DeepSeek-7B，故障诊断时间从 45 分钟降到 19 秒，年省 2.3 亿停机损失？”
“中国农大虫害识别系统用 DeepSeek-Vision，硬件成本从 200 万降到 800 元？”
第一眼，我就觉得假得离谱。
用秘塔 AI 搜索一查，果然，所谓的“新闻”来源不明，基本可以判定是虚假信息。
为什么会有这种假消息？DeepSeek 为什么这么火？
“中国公司”、“中国研发”、“重大突破”、“美国封杀”…… DeepSeek 身上这些标签，
太容易让人联想到“国产之光”，某些吃爱国流量的自媒体也闻风而动，无脑吹捧 “DeepSeek 国运”。
这套路，像极了当年的华为。
但狂热的背后，我们需要冷静。
DeepSeek R1 真的有那么神吗？
它刚出来的时候我就开始用了，深度使用了两周，也关注了各种评测。
结论是：它没那么好。
- • 幻觉率高： DeepSeek R1 的幻觉率高达 14.1%，一本正经胡说八道是常态。
- • 速度慢、不稳定： 官网和 API 都卡顿明显，使用体验并不好。
- • 第三方平台鱼龙混杂： 打着“满血版”旗号的第三方平台，要么卡顿，要么是阉割版，要么干脆是混用。
与其研究 AI 本身，不如用 AI 解决问题
这波 DeepSeek 热潮，充斥着各种各样的营销狂欢和情绪宣泄。
我们普通用户，有多少人真正用 DeepSeek 解决了实际问题，提升了效率呢？
各位不要陷入了研究 AI 本身的陷阱，千万不要一天天盯着这个AI 好，那个 AI 好，今天出了什么新模型，明天哪个模型要预热等等。
不要看别人都在部署 API、部署本地版，你也去做。
这是虚假指标，这不是真的在学 AI 。
我们应该把注意力放到：使用 AI 来解决自己本身的问题上，使用 AI 提高自己的效率。
如果 DeepSeek 不好用，那就用ChatGPT、Claude，用不了的话，那就豆包、KimiChat。
哪个好用用哪个，别纠结于“最新最热”。
聪明的做法是： 搞清楚你要解决什么问题，然后用 AI 工具去解决。
而不是为了追逐技术热点，盲目折腾。
工具最终是服务于人的，回归 AI 的实用价值，这才是我们应该关注的重点。
