DeepSeek: Search Mode vs. Deep Thinking (R1)

Kung interesado kang malaman kung kailan pinakamahusay na hayaang mag-browse ang DeepSeek sa web at kung kailan sulit na hayaan itong maglaan ng oras para makapag-isip, makikita mo rito ang isang kumpleto at praktikal na gabay. Sa buong tekstong ito, makikita mo kung paano gumagana ang dalawang pangunahing mode nito: paghahanap sa internet at malalim na pag-iisip . Makakakuha ka rin ng pangkalahatang-ideya ng mga modelo nito, mga kapaki-pakinabang na tip at trick, at kung paano ito gamitin sa mobile, web, o sa iyong sariling PC.

Sumikat ang DeepSeek bilang isang libre at open-source na alternatibo sa ibang mga higanteng kompanya. Hindi lamang ito nag-aalok ng accessible chatbot para sa lahat, kundi nagbibigay-daan din ito sa iyong magpatakbo ng mga modelo nang lokal at mag-activate ng step-by-step reasoning mode (DeepThink R1) para sa mga kumplikadong tanong. Sa artikulong ito, ibinuod namin ang lahat ng kailangan mong malaman upang masulit ito, na may malinaw na pokus sa paghahambing ng mga search at deep thinking mode nito.

Mode ng Paghahanap kumpara sa Malalim na Pag-iisip: Paano Sila Magkaiba

Simple lang ang pangkalahatang-ideya: kapag in-activate mo ang opsyong Search, mapipilitan mo ang AI na mag-query sa web at magbanggit ng mga source, tulad ng semantic search ; kapag in-activate mo ang Deep Thinking (R1), mas maraming processing power ang inilalaan ng system para buwagin ang iyong request at lutasin ito gamit ang multi-step logic. Sa pagsasagawa, hindi nagtutulungan ang dalawa: Ang Deep Thinking ay hindi gumagana kasabay ng online search , ngunit gumagana ito sa mga kalakip na dokumento.

Ang search mode ay kapaki-pakinabang para sa patuloy na pagbabago ng nilalaman (balita, real-time na datos, mga kamakailang pahina) at, kapag gumagana nang tama, nagbibigay ng mga na-update na link at konteksto . Gayunpaman, hindi ito laging tumpak; napansin ng ilang mga gumagamit na kung minsan ay nabibigo ito o hindi nahahanap ang kanilang hinahanap, kaya sulit itong suriin.

Sa kabilang banda, ang malalim na pag-iisip ay gumagamit ng modelo ng pangangatwiran na R1. Ginagaya ng mode na ito ang proseso ng tao: sinusuri nito, sinusubok ang mga hypotheses, at gumagawa ng mga desisyon nang paunti-unti. Makikita mo na, bago ang pangwakas na tugon, ipinapakita ng tool ang kadena ng pangangatwiran, kadalasan sa Ingles (bagaman kung minsan ay "nag-iisip" ito sa Espanyol). Maaari itong i-activate anumang oras habang nasa chat at libre ito sa kasalukuyang opisyal na serbisyo.

Sa buod ng operasyon: gamitin ang Paghahanap para sa live at napapatunayang impormasyon sa web; gamitin ang Malalim na Pag-iisip kapag nahaharap ka sa mga kumplikadong hamon ng lohika, matematika, programming o pagsusuri , kung saan ang modelo ay kailangang "tumigil at mag-isip".

Ano ang DeepSeek at bakit ito nasa labi ng lahat?

DeepSeek ang pangalan ng kumpanyang Tsino at ng chatbot mismo. Pinili ng kumpanya na gawing open-source ang mga modelo nito, isang hakbang na humahamon sa kompetisyon at nagpapababa ng hadlang sa pagpasok para sa mga mananaliksik, negosyo, at mga gumagamit. Ang transparency, lokal na usability, at ang katotohanan na libre ang chatbot ang mga pangunahing bentahe nito kumpara sa mga bayad at mas saradong opsyon.

Ang sistema ay gumagana sa dalawang pangunahing track: isang general-purpose model (V3) at isang reasoning model (R1). Ang V3 ay mahusay makipag-usap at sumulat nang mahusay; ang R1 ay mahusay kapag tumataas ang kahirapan at nangangailangan ng pagpino gamit ang lohika, matematika, o pag-unlad. Parehong available sa app at web , at ang R1 ay naa-activate sa pamamagitan ng Deep Think button.

Kung ikukumpara sa ibang mga higante, ang DeepSeek ay direktang tumutugon at diretso sa punto, bagama't maaari kang humiling ng mas mahahabang paliwanag o mga iniayon sa iyong antas. Sa aspetong pang-ekonomiya at operasyon, nailathala na ang mga kapansin-pansing numero tungkol sa mga gastos sa pagsasanay at mga presyo ng token, ngunit dapat itong maging kwalipikado: itinuturo ng ilang analyst na ang aktwal na gastos sa pagsasanay ay hindi pampubliko , kaya isaalang-alang ang impormasyong ito bilang isang gabay.

Ganito gumagana ang malalim na pag-iisip (DeepThink R1)

Ang R1 ay nagmula sa isang partikular na pamamaraan: malawakang reinforcement learning, na may mga paunang yugto kung saan ang modelo ay bumubuo at sumusuri ng sarili nitong mga inference trace (R1-Zero). Pinahuhusay ng pamamaraang ito ang kakayahang suriin ang sarili nitong mga hakbang sa pangangatwiran at itama ang sarili , na makabuluhang nagpapabuti sa pagganap sa mga larangan tulad ng matematika, lohika, at coding.

Kapag in-activate mo ang deep thinking button, mas matagal bago maibalik ng R1 ang huling resulta. Sa panahong iyon, bubuo ito ng nakikitang proseso ng pag-iisip, halos parang isang pag-uusap sa sarili nito, na nagsasaliksik ng mga posibilidad at nagtatapon ng mga pagkakamali. Ang pakiramdam ay katulad ng ating "System 2" (mabagal na pag-iisip) na binabanggit ni Kahneman: deliberasyon bago tumugon.

Isang kapansin-pansing pag-update sa R1 ecosystem, na kinilala sa dokumentasyon bilang R1-0528, ang naglalayong pagbutihin ang performance at stability: mas malalim na pangangatwiran, mas maraming token na magagamit sa bawat problema, mas kaunting halusinasyon, at mas mahusay na suporta para sa structured output (JSON at function calls). Ang pampublikong pagsubok ay nagpakita ng mga pagpapabuti sa mga hinihinging benchmark , lalo na sa matematika at programming.

Narito ang ilang praktikal na puntong dapat tandaan tungkol sa mode na ito: hindi mo kailangang magbukas ng bagong chat para magamit ito; maaari mo itong i-activate kahit kailan mo gusto at hilingin sa isang tao na "isipin itong muli." Gumagana rin ito nang mahusay sa mga kalakip na dokumento para sa malalimang pagsusuri, ngunit hindi ito maisasama sa mga paghahanap sa internet.

Mode ng paghahanap sa Internet: kailan ito gagamitin at kung ano ang aasahan

Ang function ng paghahanap ng DeepSeek ay naa-activate sa pamamagitan ng pagpili sa opsyong Paghahanap na matatagpuan sa ibaba lamang ng text field. Sa puntong iyon, kino-crawl ng assistant ang nilalaman ng web, nagbibigay ng mga link, at binabanggit ang mga kamakailang impormasyon. Ito ay lalong kapaki-pakinabang para sa pag-update ng data o pag-verify ng mga mapagkukunan kapag ang iyong tanong ay hindi masagot nang may static na kaalaman sa modelo.

Gayunpaman, pinakamahusay na magsimula sa makatotohanang mga inaasahan: may mga pagkakataon kung saan hindi nakukumpleto ng tool ang paghahanap o hindi nakakahanap ng kasiya-siyang mga resulta. Sa mga sitwasyong iyon, mainam na baguhin ang parirala ng query nang may mas konteksto o magtanong nang mas espesipiko, kahit na hilingin dito na ibuod muna at pagkatapos ay dagdagan pa ang detalye.

Isang kapaki-pakinabang na paraan ang pagsamahin ang mga yugto: magsimula sa Paghahanap upang makakuha ng mga link at kasalukuyang pangkalahatang-ideya, pagkatapos ay patayin ang Paghahanap at i-on ang Malalim na Pag-iisip upang maisaayos ni R1 ang impormasyon, matukoy ang mga kontradiksyon at makapagmungkahi ng mas matibay na konklusyon tungkol sa materyal na nakalap na.

Gayundin, tandaan na ang online search ay hindi nalalapat kapag nag-upload ka ng mga file. Kung ang iyong kaso ay may kinalaman sa PDF , DOCX, o spreadsheet, maaaring direktang mangatwiran ang R1 tungkol sa nakalakip na nilalaman nang hindi na kinakailangang mag-access sa internet.

V3 o R1: aling modelo ang pipiliin para sa bawat gawain

Ang DeepSeek-V3 ang iyong pangunahing kagamitan para sa mga natural na pag-uusap, pagsusulat, pagsasalin, at mga pangkalahatang gawain sa wika. Kung ang kahusayan at istilo ang iyong hinahanap, ito ay isang ligtas na pagpipilian. Gayunpaman, kapag ang sitwasyon ay nangangailangan ng magkakasunod na mga deduksyon, lohika, o programming , ang modelo ng R1 ay nagniningning salamat sa istrukturang proseso ng pag-iisip nito.

Sa mga paghahambing sa laboratoryo ng komunidad at mga independiyenteng laboratoryo, naipakita na ang V3 ay mahusay na nakikipagkumpitensya sa mga proprietary na modelo sa pagsulat, habang ang R1 ay tumugma o nalampasan ang mga benchmark ng Kanluran sa matematika at coding sa ilang mga pagsubok, at sa mga artikulo tungkol sa pinakamahusay na AI para sa bawat gawain . Bukod pa rito, ang mga numero ay ibinahagi na nagpapahiwatig ng napakababang gastos sa pagpapatakbo, kapwa sa pagsasanay at mga token. Gaya ng nabanggit namin kanina, ang ilang mga pahayag ay hindi maaaring ganap na mapatunayan , ngunit ang trend patungo sa kahusayan ay malinaw.

Kung hindi ka sigurado, ang isang konserbatibong estratehiya ay magsimula sa V3 para sa unang burador o pangunahing paliwanag at pagkatapos ay hilingin kay R1 na "isipin" ang pamamaraang iyon, hanapin ang mga lohikal na pagkakamali, mga puwang sa argumento, o mga pagpapabuti sa istruktura . Ang kombinasyong ito ay karaniwang nagbubunga ng napakatibay na mga resulta.

Mag-upload ng mga file, gumamit ng OCR, at hayaan ang AI na gawin ang gawain para sa iyo

Sa mobile at web, maaari kang maglakip ng mga dokumento. Kinukuha at sinusuri ng DeepSeek ang kanilang nilalaman upang masagot ang iyong mga katanungan. Sa mga imahe, ang suporta ay kasalukuyang umaasa sa OCR: kinukuha nito ang naka-embed na teksto, ngunit hindi nagbibigay ng kumpletong visual na pag-unawa sa nilalaman . Maaaring magbago ito sa pagdating at pagsasama ng mga multimodal na modelo, ngunit sa ngayon, iyon ang limitasyon.

Para tunay na masulit ito, magtakda ng malinaw na mga layunin: "Ibuod ang dokumento sa limang pangunahing punto," "Paghambingin ang mga argumento at magmungkahi ng mga pagpapabuti," o "Tukuyin ang mga potensyal na pagkakamali sa pagkalkula." Kung gusto mong itaas ang pamantayan, i-activate ang R1 at humiling ng sunud-sunod na pagsusuri ng impormasyon sa file.

Kung gumagamit ka ng Excel o CSV, matutulungan ka ng assistant na maghanda ng mga query, mag-transform ng data, at maghiwa-hiwalay ng mga resulta. Makakatulong na hilingin dito na ipaliwanag kung aling formula ang pinili nito at bakit , para maunawaan mo ang pangangatwiran at maulit mo ito.

Kung gumagamit ka ng Excel o CSV, matutulungan ka ng wizard na maghanda ng mga query, mag-transform ng data, at maghiwa-hiwalay ng mga resulta. Makakatulong na hilingin dito na ipaliwanag kung aling formula ang pinili nito at bakit.

Panghuli, tandaan na dapat kang gumawa ng karagdagang pag-iingat kapag naglalakip ng sensitibong nilalaman. Sa ibaba ay makikita mo ang mga rekomendasyon sa privacy, na lalong mahalaga sa mga propesyonal na setting o kapag nakikitungo sa personal na data.

Pag-edit, muling pagbuo, at pag-aayos ng mga chat

Binibigyang-daan ka ng DeepSeek na i-edit ang sarili mong mga mensahe: i-tap at hawakan ang teksto (sa mobile) o gamitin ang mga opsyon sa chat para itama ang isang prompt na hindi gumana. Ang pag-uusap ay nagmumula sa puntong iyon , na ginagawang madali ang paghambing ng mga tugon.

Maaari mo ring buuin muli ang anumang output. Dahil hindi nagbabago ang orihinal na prompt, ang resulta ay karaniwang magkapareho, ngunit may mga baryasyon na minsan ay nagdaragdag ng mas magagandang detalye. Mainam ang paggalugad ng mga bersyon kapag naghahanap ka ng tamang tono o istruktura.

Sa usapin ng organisasyon, bagama't walang mga folder sa kasalukuyan, ang pagpapalit ng pangalan gamit ang mga emoji ay nakakagulat na mahusay. Ang mga visual na label tulad ng 📚, 💼, o 🧪 ay nakakatulong na matukoy ang mga chat na may kaugnayan sa pag-aaral, trabaho, o mga pagsusulit. Bukod pa rito, maaari mong burahin ang mga indibidwal na pag-uusap o lahat ng mga ito nang sabay-sabay mula sa mga setting.

Kung sakaling magdesisyon kang isara ang iyong profile, nag-aalok ang app ng direktang opsyon para burahin ang iyong account. Simple lang ang proseso, bagama't maaaring panatilihin ng kumpanya ang ilang minimum na data ayon sa patakaran nito. Maipapayo na suriin ito nang maaga kung nag-aalala ka tungkol sa pagpapanatili ng data.

Mga wika at interface: web at mobile

Ang web version ng DeepSeek ay makukuha sa Ingles at Tsino, habang ang mobile app ay nag-aalok ng mas maraming wika, kabilang ang Espanyol. Sa katunayan, sa mga bilingual na rehiyon, mayroong suporta para sa Basque at Catalan sa Android at iOS , at Galician sa iOS. Isa ito sa mga app na may pinakamaraming available na wika na nakita kamakailan sa iPhone.

Kung mas gusto mong huwag mag-install ng kahit ano, nakakatipid ng espasyo ang browser at hinahayaan kang mag-pin ng shortcut papunta sa iyong desktop. Sini-sync ang lahat ng iyong mga pag-uusap, para makapaglipat-lipat ka sa pagitan ng iyong telepono at computer nang hindi nawawala ang track. Sa mga oras ng peak, maaari kang makakita ng mga babala tungkol sa pagsisikip ng network o paminsan-minsang pagkawala ng kuryente.

Apat na paraan para gamitin ang DeepSeek: app, web, local, at API

Ang pinaka-maginhawang opsyon para sa karamihan ng mga tao ay ang Android o iOS app: nag-aalok ito ng lahat ng modelo at feature nang walang bayad sa subscription. Halos magkapareho ang web service at makakatulong ito sa iyo na makawala sa abala sa anumang device na may browser. Parehong nangangailangan ng libreng account at ise-save ang iyong history ng paghahanap; kung gusto mo ng higit pang detalye tungkol sa DeepSeek app sa Android, makakahanap ka ng mga partikular na paghahambing.

Kung prayoridad mo ang privacy, maaari mong patakbuhin ang mga modelo nang lokal gamit ang mga tool tulad ng Ollama. Posible ang pag-install ng R1 sa Windows , macOS (Apple Silicon), o Linux (tingnan kung ano ang magagawa mo gamit ang DeepSeek app sa Windows 11 ). Malinaw ang kapalit: walang kakayahan sa paghahanap sa internet, at kailangan mo ng isang malakas na processor upang lubos na mapakinabangan ang pagganap nito. Bukod pa rito, ang mga lokal na modelo ay may posibilidad na makagawa ng mas maraming error sa mga partikular na data kung hindi mo ito ibibigay mismo.

Para maisama ang DeepSeek sa sarili mong mga produkto, nariyan ang opisyal na API. Nabanggit ang partikular na mababang bayarin kada milyong reasoning token, na may mga gastos na "nagsisimula sa $0,014" kada milyon sa ilang mga sanggunian sa ecosystem. Ang eksaktong mga detalye ay nakadepende sa provider at sa kasalukuyang plano . Ang mga platform tulad ng CometAPI ay nag-aalok ng pinag-isang access sa maraming modelo (kabilang ang deepseek-r1-0528), na may mapagkumpitensyang presyo at isang testing playground.

Mga praktikal na tip: Makakuha ng mas mahuhusay na sagot

Huwag kang makuntento sa unang sagot kung hindi ka kumbinsido. Humingi ng repormasyon, hilingin sa kanila na ilista ang mga palagay, at patunayan nila ang bawat hakbang nang paisa-isa . Kapag aktibo ang R1, ang pagpupursiging ito ay isinasalin sa mas kapaki-pakinabang na kadena ng pangangatwiran na hindi gaanong madaling kapitan ng mga lohikal na pagkakamali.

Pinuhin nang paunti-unti: humiling muna ng balangkas, pagkatapos ay ang buong teksto, at panghuli ang kritikal na pagsusuri. Sa search mode, hilingin sa assistant na pag-iba-ibahin ang mga katotohanan, opinyon, at haka-haka , at magbigay ng mga na-verify na link. Kapag isinara mo ang paghahanap, i-activate ang R1 para sa mas malalim na pagsusuri ng mga resulta.

Kung ikaw ay isang programmer, gamitin ito bilang code assistant: bumuo ng mga function, humiling ng mga unit test at mga pagpapabuti sa complexity, at ihambing ito sa mga gabay sa pinakamahusay na AI para sa programming . Hilingin dito na bigyang-katwiran ang pagpili nito ng mga istruktura, pattern, o algorithm . Kung may lumitaw na error, i-paste ang stack trace at humingi ng mga hipotetikal na sanhi at maayos na mga solusyon.

Para mas mahusay na makasulat, gamitin ang reformulator: hayaan itong pasimplehin, paikliin, o iakma ang tono. Kung nag-aaral ka, gawing flashcards o sunud-sunod na paliwanag ang nilalaman. Magbigay ng mga konkretong halimbawa ng iyong inaasahan , at mas susundan ka ng AI.

Mga pagsasama at ecosystem: GitMind at CometAPI

May ilang mga tool na third-party na nagsasama na ng mga modelo ng DeepSeek. Halimbawa, pinapayagan ka ng GitMind na pumili ng V3 o R1 para sa mas maayos na mga pag-uusap o mga nakatuon sa pangangatwiran. Pinapadali nito ang mga sesyon ng brainstorming, pananaliksik, at paglutas ng problema gamit ang pinakaangkop na modelo para sa bawat sitwasyon.

Sa aspeto ng pag-develop, pinag-iisa ng CometAPI ang access sa mahigit 500 modelo sa iisang interface. Kasama sa katalogo nito ang deepseek-r1-0528 endpoint, kumpleto sa dokumentasyon at isang testing playground . Kung gusto mong mabilis na kumilos, kontrolin ang mga gastos, at maiwasan ang vendor lock-in, ang ganitong uri ng multi-model gateway ay makakatipid sa iyo ng maraming trabaho.

Pagkapribado, censorship, at responsableng paggamit

Pinapanatili ng DeepSeek ang mga server nito sa China. Bilang pag-iingat, iwasan ang pag-upload ng mga dokumento ng korporasyon, mga resulta ng medikal, o iba pang sensitibong impormasyon maliban kung lokal mo lang patatakbuhin ang modelo. Sa mga kritikal na kapaligiran, ang offline na pamamaraan ang pinakaligtas dahil hindi kailanman umaalis ang data sa iyong computer.

Ang libreng online na bersyon ay maaaring may mga tematikong paghihigpit na naaayon sa mga regulasyon ng bansang pinagmulan, lalo na tungkol sa mga isyung pampulitika at heopolitikal. Hindi nito naaapektuhan ang mga template na na-download at pinapatakbo sa iyong computer, kung saan hindi nalalapat ang mga paghihigpit na ito . Ito ay isa pang dahilan upang isaalang-alang ang paggamit ng lokal na bersyon kung ang kalayaan sa pag-access ay mahalaga sa iyong negosyo.

Pagganap, gastos at teknikal na pag-unlad

Ang pampublikong salaysay na nakapalibot sa DeepSeek ay nagbibigay-diin sa dalawang pangunahing ideya: mataas na pagganap at napakababang gastos. Kumakalat ang mga datos na naghahambing sa mga presyo bawat milyong token at mga badyet sa pagsasanay na mas mababa kaysa sa iba pang mga platform. Bagama't hindi lahat ay maaaring mapatunayan nang detalyado, ang kombinasyon ng malakas na pagganap at open-source code ay hindi maikakaila at nagpapaliwanag ng malaking epekto nito.

Sa kamakailang ebolusyon ng pangangatwiran, ang R1-0528 ay nagdagdag ng mga nasasalat na pagpapabuti: mas malalim na pagkalkula sa bawat problema, isang kapansin-pansing pagbawas sa mga halusinasyon sa mga gawain tulad ng pagbubuod o muling pagsusulat, at mas matatag na suporta para sa mga nakabalangkas na output (JSON) at mga tawag sa function, na nagbubukas ng mga pinto patungo sa matatag na mga integrasyon.

May mga pagsisikap din na ginawa upang pinuhin ang modelo patungo sa mas maliliit na modelo (hal., mga pamilya ng 8B na mga parameter) na may katulad na pagganap sa mga partikular na pagsusulit sa matematika. Inilalapit ng estratehiyang ito ang mga kakayahan sa pangangatwiran sa mas katamtamang hardware , na may mga latency at gastos na magagawa para sa maliliit na sistema o naka-embed na mga deployment.

Bilang kontekstong pangkasaysayan, hindi ito ang unang pagkakataon na nakakita tayo ng kwalitatibong paglukso sa "pag-iisip bago tumugon." Ipinakita na sa atin ng AlphaGo noong 2016 kung paano tayo maaaring sorpresahin ng isang sistema gamit ang mga mahuhusay na desisyon pagkatapos masusing tuklasin ang espasyo ng laro. Dinadala ng R1 ang ideyang iyon sa wika at pangkalahatang paglutas ng problema , ginagawa itong demokrasya sa isang naa-access at, higit sa lahat, bukas na chatbot.

Kung isasaalang-alang ang lahat ng nabanggit, malinaw ang huling larawan: kung gusto mo ng real-time at masusubaybayang impormasyon, gamitin ang Search mode; kung kailangan mo ng matibay na argumento at lohikal na kadena ng pangangatwiran, i-activate ang Deep Thinking mode. Magpalitan sa pagitan ng dalawa ayon sa kinakailangan ng gawain, at gamitin ang mga archive, pag-edit ng mensahe, at muling pagbuo upang pinuhin ang resulta hanggang sa maging tama ito.