独家测评:7款搭载DeepSeek-R1应用,竟有3款超越官方版app

你知道吗,目前各大手机应用商店里已经有7个搭载了DeepSeek-R1的手机app,其中3个的回答质量优于DeepSeek官方app,另外4个虽然回答质量略逊一筹,但服务稳定,几乎不会出现"服务器繁忙"的情况。

想找到最好的搭载了DeepSeek-R1的手机app?以下是我的三大推荐:

第一名,天工app及其网页端

第二名,跃问网页端

第三名,知乎app和知乎直答网页端

为什么推荐这些应用?我在2025年2月19日至24日进行了详细测评。结果表明,这三个应用不仅避免了排名第四的deepseek官方app常见的"服务器繁忙"问题,而且回答质量更为出色。

如果上述三个应用都无法使用,可以考虑以下备选(按推荐顺序排列):

第五名,腾讯元宝 第六名,秘塔AI搜索 第七名,问小白 第八名,纳米AI搜索

测试方法:

在Grok-3发布的第2天2025年2月19日,我问包括deepseek官方app在内的搭载了DeepSeek-R1的8个手机app同一个问题: “请分别说明ChatGPT、Claude、Grok和DeepSeek目前最新的版本号是什么,并比较它们在商业应用中的市场份额及用户反馈差异”,并同时打开深度思考和联网搜索这两个选项。这个问题既考验最新信息获取能力,又测试分析能力,非常适合评估应用的实际表现。

测试结果如下:

先看排名第4的DeepSeek官方app的表现。在2月19日的测试中,它对4个大模型的最新版本号全都回答错误,连自家产品的版本号都未能准确说明,反映出其获取最新信息的能力较弱(不过在2月24日的测试中有所进步,答对了3个,只有Grok不知道)。相比之下,其他7个应用在这方面都表现更好。deepseek官方app虽然提供了市场份额数据,但未注明数据来源。在用户反馈方面,内容虽然涵盖了爽点和痛点,但部分描述存在明显错误:它将DeepSeek的主要问题误描述为"长文本处理能力弱于ChatGPT",而实际上最大的问题是经常显示"服务器繁忙";同时还错误地声称Claude缺乏代码生成能力,而代码生成恰恰是Claude的强项。值得称赞的是,官方app的手机端与网页端同步功能做得很好,方便用户在电脑上加工答案。但遗憾的是,高峰期频繁出现的"服务器繁忙"问题几乎抵消了这些优势。

天工能够排名第一,主要优势在于不仅提供了市场份额数据,还标注了数据来源。

跃问位列第二,是因为它整体表现优秀:在4个大模型最新版本号中答对3个,提供了市场份额数据,且用户反馈全面准确。但它存在一个问题:同一账号在手机app提问后,无法在网页端查看历史记录,不便于用电脑整理回答内容,反之亦然。此外,相比网页端,手机端常出现"搜索结果未明确提及"的情况,导致推理结果不够清晰甚至出错。因此建议仅使用网页端。

知乎直达排名第三,主要是因为其用户反馈中有些观点与普遍认知不符,比如它认为"Claude的代码生成能力弱于DeepSeek"。

腾讯元宝排名第五,原因是它只提供了部分市场份额数据,且用户反馈仅着重爽点而忽略痛点,评价不够全面。特别提醒:使用腾讯元宝app前需手动选择DeepSeek模型,否则容易误用Hunyuan模型。

秘塔AI搜索排名第六,主要是因为其市场份额分析偏离主题,只谈及访问量、优势和挑战等周边内容。

问小白的表现与秘塔AI搜索相近,但排在第七位,是因为它缺少秘塔AI搜索提供的研究型内容搜索和分析功能。

纳米AI搜索排在第八,主要因为其搜索信息不够完整,无法找到Claude和Grok的最新版本号。市场份额分析也偏离主题,仅讨论下载量、市场定位和竞争优势。虽然提供了优缺点分析,但部分判断不够准确,如将Claude最擅长的代码生成能力误认为是文案生成能力。

你可能想知道这8个App的网页端链接,以便用手机app问完问题后,在电脑上加工答案。以下是包括DeepSeek在内的8个搭载deepseek-r1的手机app的网页端地址,建议截图保存。

### 模型对比分析 #### 特征差异 DeepSeek-7B DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是两个不同的大型语言模型变体。前者基于 Qwen 架构,而后者则采用 LLaMA 架构。Qwen 的设计注重于特定应用场景下的优化,例如对话理解生成能力;相比之下,LLaMA 更加通用,在多种自然语言处理任务上表现出色。 对于这两种模型而言,参数量是一个显著的区别点。由于 Distill-Llama 使用了更大的 8B 参数规模,这使得其理论上具备更强的学习能力表达复杂模式的能力[^1]。 #### 性能比较 关于性能方面,消融实验显示仅依赖最终答案来评估模型效果并不全面。Open R1 团队指出,合理的做法是在评价过程中综合考量推理路径的质量。这意味着即使某些方法看似简单(比如随机猜测),如果缺乏有效的中间逻辑支持,则难以获得理想的改进成果。 具体到这两模型的实际运行效率上,有报告显示在 lmdeploy 或者 vLLM 这样的部署环境中,具有较高硬件配置的支持下(如 A100 GPU),可以实现快速稳定的推理服务,达到每秒数千 token 的吞吐率并保持较低资源消耗水平[^3]。 然而需要注意的是,上述提到的数据并未直接针对所询的具体两型号之间做一对一测试对比,因此无法给出确切数值上的优劣评判。但从一般规律来看,更大尺寸的模型往往能在更多样化的任务场景中提供更佳的表现。 ```python # 假设我们有一个函数用于衡量模型性能 def evaluate_model_performance(model_name, hardware_setup="A100"): """ 测评指定名称的大规模预训练模型在其给定硬件环境中的效能 :param model_name:测评的语言模型的名字 :type model_name: str :param hardware_setup: 执行评测时使用的计算平台,默认为 'A100' :type hardware_setup: str :return: 返回包含各项指标的结果字典 :rtype: dict """ # 此处省略实际测量代码... pass results_qwen = evaluate_model_performance("DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B") results_llama = evaluate_model_performance("DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B") print(f"Performance comparison between {list(results_qwen.keys())[0]} and {list(results_llama.keys())[0]}:") for metric in set(list(results_qwen) + list(results_llama)): print(f"{metric}: Qwen={results_qwen.get(metric)}, Llama={results_llama.get(metric)}") ```
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