(网经社讯)该文档围绕人工智能大模型应用展开，核心聚焦于 DeepSeek 和 Deep Research 的功能、应用场景、团队使用案例及未来发展方向，具体内容如下：
模型概述与对比
推理大模型与通用大模型：通用大模型具备多种能力但在能耗和准确性上存在问题，推理大模型则专注逻辑推理，相对轻量且在特定领域表现出色。以电商客服场景为例，展示了两者结合的优势，同时指出在不同需求、容错成本和资源条件下应如何选择模型。
DeepSeek 深度思考 R1：基于深度学习，通过强化学习提升推理能力，引入自我反思，在数学等任务上表现优异，其推理过程包括问题解析、思维链生成、强化学习优化和最终答案生成四个阶段，并在科研、舆情分析等领域有应用实例。
Gemini DeepResearch：是 Gemini 的高级功能，能快速检索信息、辅助决策并生成报告，使用时需明确问题、构建搜索策略并利用多源信息，适用于多领域研究任务，但存在准确性、新发现能力和过程复现性等局限。
ChatGPT 的 DeepResearch：可自动搜索分析信息生成报告，适用于多场景，融合多种技术实现自动化流程，但在研究质量、速度成本、内容可靠性和教育应用方面存在问题。
团队应用案例
某团队在 2022 年 12 月 - 2025 年 2 月期间应用大模型，经历实验采纳、评估、内化等阶段，开发了 AI 会商、热搜、热点等系统，为不同用户提供服务，并以 “雷军余承东开车直播被封”“哪吒 2 票房” 等事件为例展示其功能。
Zeelin Deep Research 可高效完成复杂分析任务，基于 DeepSeek 开发，介绍了其系统架构、智能体封装搭建逻辑和路径，包括分层架构、提示语管理等技术，以及面临的挑战与优化方向。
推理大模型使用心得：根据任务类型合理选择模型，如复杂推理用推理大模型，简单任务用传统模型，模板类任务结合两者；使用时要注意提示语、验证结果、应对幻觉问题和模型 “罢工”，同时强调持续关注模型发展和积极参与 AI 应用的重要性。
未来发展方向：包括提升模型能力（如扩大上下文窗口）、丰富输出形式（加入图像等）、与其他 Agent 整合以及加强事实校验与控制等方面，以推动推理大模型不断发展完善。
