该文档是 DeepSeek 使用教程蓝皮书，由全球数据资产理事会（DAC）内部出品，主要介绍了 DeepSeek - R1 的相关知识，包括核心功能、使用方法、部署教程、应用场景与前景等内容，具体如下：
- 核心功能与优势：采用参数规模分层设计构建完备推理体系，如在 AIME 测试和 Codeforces 竞赛中表现出色，还有精简版满足多元需求；性价比高，在 MATH - 500 测试与竞品性能相当但成本低；双轨训练机制提升复杂问题解决能力；支持 4bit 量化压缩等技术增强部署灵活性；促进开源生态与商业服务协同，重塑行业格局。
- 访问方式：有网页版（http://chat.DeepSeek.com）和 App 两种，介绍了基础功能中 “深度思考” 和 “联网搜索” 开关的作用及不同模型的调用情况，还提及新旧模型指令写法差异。
- 输入输出设计：输入要求简洁明确任务指令，如金融分析示例，输出可通过明确要求引导模型，如解释金融概念的案例，提升交互效率和结果质量。
- 信息传递原则：任务描述有隐式模糊和显式具体的调节，结果要求有抽象 - 具体轴的校准，用户应合理运用实现高效精准交互，如金融分析、行业研究等场景。
- 使用技巧要点：精准识别任务类型（隐式、显式、复合）适配提示词，根据任务预期结果（抽象、具体、结构化）编写，还可运用量词限定词、结构化指令、明确任务步骤、专业术语标准等技巧提升交互效果。
- 场景案例示范：列举金融投资、教育辅导、医疗咨询、代码开发场景下的任务及对应提示词和结果要求示例。
- 本地部署：依硬件和场景选模型大小，介绍 Ollama 工具及不同内存下 DeepSeek 模型安装命令，还提及可通过特定客户端应用接入 API 体验。
- 云端部署：以 Cherry Studio 为例，说明了其安装、注册硅基流动、获取 API 密钥、添加模型及使用的流程。
- 应用场景：在消费电子领域，多手机厂商接入带来智能交互升级；云计算领域，十大云平台对接推动云服务智能化；金融行业，头部券商应用助力金融转型；通信基础设施领域，三大运营商接入提升智能化水平；还进入国家超算互联网平台应用序列并适配芯片用于工业级场景。
- 应用前景：在数据管理全流程（收集、存储、分析、应用）发挥重要作用，如精准采集筛选数据、语义理解分类、深度关联预测、智能决策支持等，融合自动化智能化，助力企业发展，有望引领行业变革。
2025 DeepSeek使用教程蓝皮书——从入门到进阶完整指南
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