向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程
2024 年 12 月 26 日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布 DeepSeek-V3 大模型。官方宣称：（1）基于自研的 MoE 模型和 671B 参数，在 14.8T token 上进行了预训练；（2）多项评测成绩超越了 Qwen2.5 - 72B 和 Llama - 3.1 - 405B 等其他开源模型，在性能上与世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。个人自 2025 年 1 月 3 日开始试用，至今两周零两天，以下是使用过程中的心得体会与经验总结，仅供参考。
DeepSeek V3 免费使用地址：https://chat.deepseek.com/
一、先说结论
以下结论仅针对免费使用版（非开源版）：
（1） 优点 ：整体回答效果优于 GPT-4o（GPT-4o 温度设置为 0.8，下同）。
（2） 不足 ：给出错误答案的概率高于 GPT-4o。
（3） 适用范围 ：相比 GPT-4o，DeepSeek V3 更适合用于解答开放式问题。对于较为具体的细节问题，两者各有优势，GPT-4o 更保守且更可靠，DeepSeek 广度和维度更高但也更容易出错。建议根据实际需求选用或两者参照使用。
（4） 个人选择 ：目前在日常工作中，开放性问题以 DeepSeek V3 为主、GPT4-o 为辅；细节问题则对照两者使用，且仍以 DeepSeek V3 的回答为主并二次验证。
二、使用过程
1. 一天尝鲜试用 - 确实不错
1 月 3 日周五，在上班路上刷阮一峰的 科技爱好者周刊（第 332 期）：西蒙·威利森的年终总结，梁文锋的访谈。看到阮大师分享及推荐了 DeepSeek V3，而后在朋友圈也看到一些推荐和分享。当天是周五，组内有新技术探索安排，于是我抱着好奇、尝鲜、 怀疑 和谨慎的态度测试了一下，看看 DeepSeek V3 是否真如宣传所说那么好？
我承认刚开始我是怀疑的，以为又是个嘴炮，毕竟类似的事情遇到不少，前几天刚被 Logback 坑了，Logback 官方自称其性能远高于 Log4j2，实际上只是在某个时间点（2021 年），在特定配置和特定版本下的极限测试结果，且其测试基准不符合实际生产环境需求，比如将 FileAppender 的 immediateFlush 设置为 false，所以无实际指导性意义。时至今日，两者真实性能已截然不同，在当前最新版本和相同配置下，两者性能总体相当，甚至在部分场景下 Logback 性能反而不如 Log4j2，向作者反馈后，他仍旧选择了沉默，更别说同步更新或撤销Logback 性能说明文档。
由于之前有多次类似工作，积累了不少 CASE，于是选取了其中部分典型的研发 CASE，以 GPT-4o 为基准，快速测试及验证。
当时的结果及初步结论如下：
（1）DeepSeek V3 在研发技术方面的回答效果略好于 GPT-4o，得分为 106.5 分（以 GPT-4o 为基线，总分为 100 分）。
（2）官方文档比较简陋，WEB 页面功能少，设计和交互体验一般。
（3）部分问答结果感觉是在 GPT-4 基础之上做了升华和补充，有些怀疑其使用了 GPT-4 的训练数据。网络上也有类似的声音：DeepSeek 把自己误认成了 ChatGPT？分析人士称，或用了 GPT 生成文本做训练数据。
部分测试 CASE 如下：
| 编号 | 问题 | DeepSeek V3 回答评分（GPT-4o 为 10 分） |
|---|---|---|
| 1 | 以下内容是否包含敏感信息：XXX | 9 |
| 2 | Ingress 中可以配置超时时间为 30ms 么 | 7 |
| 3 | Java 中使用 Thread.sleep() 设置等待时间可能有误差么 | 11 |
| 4 | 微服务架构有哪些组成部分？在 Java 中有哪些实现方案，应该如何选型？ | 11 |
| 5 | ts 中如何避免滥用 any 类型 | 12 |
| 6 | wrk2 解决了 wrk 哪些不足 | 11 |
| 7 | Maven enforce 插件解决什么问题？有哪些功能？ | 12 |
| 8 | Java 中如何评估一个方法的性能？ | 12 |
| 9 | js 中如何获取用户网络情况？ | 10.5 |
| 10 | 基于 snowflake 算法，使用 Java 实现分布式 id | 10 |
说明： 以上 CASE 仅供参考，评分结果依赖个人主观评价。由于大语言模型先天存在幻觉问题，无法保证答案及其效果的可重复性。
2. 一周进阶使用 - 缺点很致命
尝鲜后，感觉 DeepSeek V3 确实不错，远超预期。不过心中仍有所保留，国产大模型（含商业版）各个都说自己不亚于 GPT-4，但实际使用来看，暂时还没有综合实力比 GPT-4 强的产品。此外，既然 DeepSeek V3 效果比 GPT-4o 好，是否应该将其作为我日常工作的第一 LLM？我不可能长时间将同一问题，同时向 GPT-4o 和 DeepSeek 发问，而后细看两者回答，最后再取长补短。所以本阶段我将日常工作中遇到的各类问题，同时向 DeepSeek V3 和 GPT-4o 提问，通过对比两者效果，以帮助我更客观和更全面地判断两者优劣，便于我未来二选一。
使用总结：
（1）DeepSeek V3 的问答效果波动性较大，不靠谱的概率较高，好的时候比 GPT-4 好不少，差的时候则各种瞎说。
举例三个明显坑爹的回答：
（1）RandomAccessFile 竟然使用了内存映射文件的技术？事实当然不是
（2）FileAppender 竟然不支持无 GC 模式，MemoryMappedFileAppender 竟然支持文件滚定？事实与之相反
（3）RandomAccessFile 中 immediateFlush 默认值竟然是 false？实际上 immediateFlush 默认值是 true
3. 一周深度使用 - 选对场景避短扬长
经上阶段使用后，由于 DeepSeek V3 的缺点（给出错误答案的概率高于 GPT-4o）很致命，一度让我想放弃。然而，它的优点（整体回答效果优于 GPT-4o）又让我十分不舍，比如在尝鲜阶段测试 CASE 中的“ts 中如何避免滥用 any 类型”问题上，DeepSeek V3 的回答是迄今为止我见过的最好的，没有之一。相比坑爹的回答，优秀案例比例更高。所以在本阶段，继续使用 DeepSeek V3，希望能总结其特点，找到合适的适用场景，从而最大化地发挥它的优势。
经过一周使用后， 个人认为： DeepSeek V3 更适合用于解答开放式问题。对于较为具体的细节问题，两者各有优势，GPT-4o 更保守且更可靠，DeepSeek 广度和维度更高但也更容易出错。建议用户根据实际需求选用，或两者参照使用。
三、总结与建议
（1）从个人使用来看，DeepSeek V3 效果确实很好，还能免费使用，NB。期望 DeepSeek V3 能越做越好，能优先支持自定义 BOT。
（2）个人建议在日常工作中，开放性问题可以以 DeepSeek V3 为主、GPT4-o 为辅；细节问题则对照两者使用，以 DeepSeek V3 的回答为主，并进行二次验证。
四、附优秀案例 - DeepSeek V3 关于“ts 中如何避免滥用 any 类型”问题的解答
在 TypeScript 中，any 类型是一种“逃逸舱”，它可以绕过类型检查，但过度使用 any 会削弱 TypeScript 的类型安全性。为了避免使用 any，可以采取以下策略：
1. 明确类型
始终为变量、函数参数和返回值指定明确的类型，而不是使用 any。
示例：
// 不推荐
function processData(data: any) {
// ...
}
// 推荐
function processData(data: { id: number; name: string }) {
// ...
}
2. 使用联合类型
当某个值可能是多种类型时，使用联合类型（|）而不是 any。
示例：
// 不推荐
let value: any;
// 推荐
let value: string | number;
3. 使用类型别名或接口
对于复杂的数据结构，使用类型别名（type）或接口（interface）定义类型。
示例：
// 不推荐
function getUser(user: any) {
// ...
}
// 推荐
interface User {
id: number;
name: string;
email: string;
}
function getUser(user: User) {
// ...
}
4. 使用泛型
当函数或类需要处理多种类型时，使用泛型（Generic）而不是 any。
示例：
// 不推荐
function identity(value: any): any {
return value;
}
// 推荐
function identity<T>(value: T): T {
return value;
}
5. 使用类型断言
如果明确知道某个值的类型，可以使用类型断言（as）而不是 any。
示例：
let value: unknown = "Hello, TypeScript";
// 不推荐
let length = (value as any).length;
// 推荐
let length = (value as string).length;
6. 使用 unknown 类型
当类型不确定时，使用 unknown 类型而不是 any。unknown 是类型安全的，因为它要求在使用前进行类型检查。
示例：
// 不推荐
function processValue(value: any) {
// ...
}
// 推荐
function processValue(value: unknown) {
if (typeof value === "string") {
console.log(value.toUpperCase());
} else if (typeof value === "number") {
console.log(value.toFixed(2));
}
}
7. 使用类型守卫
通过类型守卫（Type Guard）缩小 unknown 或联合类型的范围。
示例：
function isString(value: unknown): value is string {
return typeof value === "string";
}
function processValue(value: unknown) {
if (isString(value)) {
console.log(value.toUpperCase());
}
}
8. 使用工具类型
TypeScript 提供了许多工具类型（Utility Types），可以帮助避免 any。
示例：
// 使用 Partial<T> 表示部分属性可选
interface User {
id: number;
name: string;
email: string;
}
function updateUser(user: Partial<User>) {
// ...
}
9. 启用严格模式
在 tsconfig.json 中启用严格模式，可以避免隐式的 any。
示例：
{
"compilerOptions": {
"strict": true
}
}
严格模式包括以下选项：
noImplicitAny：禁止隐式的any类型。strictNullChecks：确保变量不能为null或undefined。strictFunctionTypes：确保函数参数类型严格匹配。- 等等。
10. 使用第三方库的类型定义
如果使用第三方库，确保安装了对应的类型定义文件（@types 包）。
示例：
npm install --save lodash
npm install --save-dev @types/lodash
11. 逐步替换 any
如果项目中已经存在大量 any，可以逐步替换：
- 使用
eslint或tslint禁止使用any。 - 逐步为每个
any添加明确的类型。
12. 使用 never 类型
对于不可能存在的值，使用 never 类型。
示例：
function throwError(message: string): never {
throw new Error(message);
}
总结
避免使用 any 是编写高质量 TypeScript 代码的关键。通过明确类型、使用联合类型、泛型、类型断言、unknown 类型、类型守卫和工具类型，可以显著提高代码的类型安全性和可维护性。同时，启用严格模式和逐步替换 any 也是有效的策略。
机器学习算法AI大数据技术
搜索公众号添加： datanlp
长按图片，识别二维码
阅读过本文的人还看了以下文章：
整理开源的中文大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主
基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码
2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码
《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码
PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》
【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》
李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材
【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
Machine Learning Yearning 中文翻译稿
斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
不断更新资源
深度学习、机器学习、数据分析、python
搜索公众号添加： datayx