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I'ma的DeepSeek R1好用嗎?

 王智遠同學 2025-02-13 發布于北京

文:王智遠 | ID:Z201440

騰訊 I'ma Copilot 接入 DeepSeek R1 模型。

收到信息后,我趕緊去體驗下,用起來挺方便,網址是:https://ima.qq.com/
在電腦上,搜索問題時,搜索框右邊可以選擇用“混元大模型”還是“DeepSeek R1”來操作。手機端的話,打開「ima知識庫」小程序,在基于知識庫提問的地方,也能看到這兩個模型選項。
選好之后,直接提問就行。
隨便試了兩個問題,發現 DeepSeek R1 回答得特別快。我覺得這還不夠,又接著測了將近一個小時,基本上每個問題都能在 2-3 秒內搞定。
之前用 DeepSeek 客戶端時,服務器經常會顯示繁忙,但在 I'ma Copilot 上,完全沒遇到這個問題。
接著,我就開始琢磨一個問題:在一個主打搜索、閱讀、寫作的產品里,這種思考模型到底什么時候會派上用場?它的應用場景是什么呢?
經過一番探索,我發現有幾個地方可以試試。
第一個是知識的整理。
以前,我把很多文章存在微信收藏夾里,時間一長,這些文章基本就沒再翻看過,慢慢就被遺忘了,還占了不少空間。
于是,年前我把亂七八糟的文章都搬到 I'ma 的知識庫 里;為了方便管理,我按照主題簡單分了幾個文件夾,比如“營銷”“思考”和“小紅書”。
昨天,直接基于“思考”這個文件夾,用 DeepSeek R1 模型 提問。結果發現,只要問題提得具體,它對知識庫里的內容回答得還挺精準。
不過,用著用著,我發現了一個不太方便的地方:在手機小程序里沒法創建文件夾。這就導致每次導入的文件,都直接存放在小程序的知識庫里,而不是分類放到某個文件夾里。
舉個例子:
我上傳了兩個關于 DeepSeek 閉門會 的文件,還上傳了一個 PPT。但當我只想針對那兩個閉門會文件提問時,系統可能會把 PPT 里的內容也扯進來。這樣一來,回答就不夠精準,容易讓人覺得混亂。
所以,我得先在電腦端的知識庫里面創建好文件夾。如果一開始沒在電腦上做好這些準備工作,手機小程序這邊就沒法直接按文件夾來提問,整個過程就變得特別麻煩。
還有一個遺憾是,ima 小程序的導入功能雖然能導入微信文件、拍照上傳、從本地相冊選圖片,但就是不能直接導入聊天記錄。
平時在微信群里和朋友聊天的時候,經常會冒出一些特別有意思、特別有價值的觀點;以前碰到這種情況,我只能手動把聊天內容復制下來,再收藏起來,然后想辦法整理成文檔,最后才能用 Deepseek 進行總結和分析。
整個過程挺費勁的。
我覺得,ima 知識庫要是能加個直接導入聊天記錄的功能就好了。這樣一來,遇到稀奇的聊天內容,只要多選幾下,就能把聊天記錄直接導進去,馬上就能用 Deepseek 提問,多方便啊。
說實話,這個功能絕對是個剛需,肯定很多人都需要。可惜,現在還沒有。
不過,小程序也有一個亮點。在小程序端,可以直接針對全網的內容用 Deepseek 提問。這個功能跟 Deepseek 客戶端差不多。
但有個小細節沒做好:如果你想對全網的信息提問,得先點選“全網”這個選項,然后再輸入問題。如果你沒點“全網”,系統就會默認從小程序的知識庫里面找答案。
所以,提問的時候一定要記得先選好“全網”,這樣才能確保得到的答案是你想要的;以上,是基于手機知識庫的一些體驗。
第二個場景:看公眾號長文章。
前幾天有一篇采訪小鵬汽車老板的文章,特別長,看得我頭都大了。我直接把文章鏈接復制到 I'ma 的 PC 端 打開。打開后,右上角有個“總結”的功能,我用 DeepSeek R1 模型 讓它幫我總結一下。
模型挺有意思,它自己先思考了一下“總結”這件事,還展示了它的思考過程。
它說要「確保總結涵蓋所有部分,詳細但不冗長」,緊接著,就把文章結構化地總結了出來,特別清晰,一下子抓住了重點。
我又問它,文章里回答了哪些問題,只要列出問題就行,它直接把文章里的內容轉化成一個個問題,還說要“確保問題準確,并反映出原文的內容”;這個功能確實挺實用,最后,我讓它隨機挑一個問題,自己寫個回答,它寫的確挺像回事。
第三個場景是PC端的搜索框。
我在想,既然它已經接入了 DeepSeek R1 思考模型 ,那是不是可以把它當成一個聊天機器人,就像在 DeepSeek 客戶端 里那樣直接對話呢?試了一下,發現是可以的。
第四個場景是筆記頁面。
I'ma 的知識庫和筆記編輯頁面沒有打通,這點挺讓人崩潰的。因為這意味著知識庫是知識庫,筆記是筆記,兩者完全分開。不過,好在筆記功能并不影響 AI 的使用。
我隨機打開了一張卡片,里面內容關于數據蒸餾技術(Dataset Distillation)的概念介紹。
這個頁面也有「/」來調用模型的功能,還挺方便的。我輸入了一個指令,讓它幫我解釋一下這個概念,最好說得通俗一點。
結果等了十幾秒它才給出回答,而且回答得不太滿意。因為它寫了一大堆,甚至把自己的思考過程也寫進去了。比如,作者希望去掉冗余、保留核心,可能還得舉個例子。
但問題是,我需要這些過程嗎?肯定不需要啊,我想要的是結果,直接把這個概念解釋清楚就行了,很明顯,這方面它還要優化。
接著,我把內容刪掉,又用「/」調出了騰訊混元模型,還是同樣的指令。它的回答非常簡單直接,完全符合我的需求。所以,在筆記頁面上使用 DeepSeek R1 的結論是:不適合用來補充句子。
還有一點,DeepSeek R1 不太適合做解讀。
解讀這種任務本身不需要太多復雜的思考,更像一種「直給」的邏輯。但它每次解讀前都要琢磨半天,特別麻煩。相比之下,騰訊混元顯得更直接、更好用。
讀取文件功能,我用 PC 端直接添加,默認調用混元模型;我上傳了一本電子書,它的基礎總結功能非常實用,能快速生成書的目錄、作者簡介等基本信息。

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