清华大学出品DeepSeek第四版：DeepSeek + DeepResearch 让科研像聊天一样简单（附下载链接）

一、前言

  DeepSeek是一种基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统。它通过深度学习模型理解数据的上下文语义，实现更智能化的搜索与分析。具体来说，DeepSeek利用深度神经网络（DNN）对数据进行建模，能够自动提取数据的特征，并理解数据之间的复杂关系。这种模型特别适用于处理非结构化数据，如文本、图像和音频，使得DeepSeek在多个领域具有广泛的应用前景。

DeepSeek官网：https://www.deepseek.com/

二、发展历程

2024年12月，视觉模型DeepSeek-VL2、全新系列模型DeepSeek-V3首个版本相继发布并同步开源。

2025年1月15日，DeepSeek官方App正式发布，上线平台包括苹果App Store等。用户安装后即可免费与DeepSeek-V3模型互动交流。

2025年2月，云南白药集团、连连数字、大连人工智能计算中心、大连市超级计算中心、中国华能集团有限公司等多家企业或机构宣布已完成DeepSeek模型的本地化部署或应用。

2025年2月15日，有媒体透露，微信搜一搜在测试接入DeepSeek-R1。

2025年2月16日，百度搜索宣布将全面接入DeepSeek和文心大模型最新的深度搜索功能。

DeepSeek是一款功能强大的数据处理和分析工具，对于小白用户来说，如何上手使用？

三、DeepResearch是什么

Deep Research 是多个公司用于描述结合大语言模型与互联网搜索能力产品的名称

清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》以下是主要内容：

四、主要内容

1. DeepResearch介绍：

DeepResearch，以及它在数据处理、分析和可视化等方面的表现。文档通过对比多个AI模型（如DeepSeek R1、Open AI o3mini、Claude 3.5 sonnet和Kimi k1.5）在不同任务中的表现，展示了它们各自的优势和不足。

2. 功能介绍：
数据采集：包括编写爬虫代码、访问数据库、读取文件等。
数据处理：涵盖数据清洗、集成、变换和特征工程。
数据分析：涉及诊断、预测、关联和聚类分析。
数据挖掘：用于分类、社交网络分析或时序模式挖掘。
数据可视化：生成统计图、热力图、网络关系图等。

3. 模型特点：
DeepSeek R1：高效推理、轻量化设计、多任务支持、小型化设计。
Open AI o3mini：快速响应、通用性强、平衡性能、多模态支持。
Claude 3.5 sonnet：垂直领域优化、长文本处理、定制化能力。
Kimi k1.5：擅长特定领域的高精度结果、长文本处理、定制化能力。

4. 测试与比较：
爬虫数据采集：DeepSeek R1表现最佳，数据采集完整且准确；其他模型存在不同程度的问题。
文件数据读取：DeepSeek R1和Claude 3.5 sonnet表现出色，逻辑清晰、数据指标明确。
文本数据集成：DeepSeek R1在一般文本处理中表现最好，但在长文本处理上遇到困难；Kimi k1.5在长文本处理中表现突出。
数据分析：DeepSeek R1和Open AI o3mini能力相当，前者逻辑更严谨，后者推理更高效。
数据挖掘：Kimi k1.5表现最为出色，能从多维度深入挖掘数据内涵。
数据可视化：Open AI o3mini直接生成图表的能力最强，DeepSeek R1和Kimi k1.5则需要依赖Python代码。

5.DeepResearch对比：
DeepSeek R1在大多数任务中表现出色，特别是在数据处理和分析方面，但其数据可视化能力有待提升。Open AI o3mini在数据可视化和响应速度上有优势，但在某些任务中存在限制。Claude 3.5 sonnet和Kimi k1.5各有特长，分别在数据挖掘和长文本处理方面表现优异。

五、内容速览

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