知乎直答悄悄换上了“满血版”DeepSeek-R1，我连夜测了三天三夜，结果有点出乎意料。
先说结论：知乎这步棋，走对了。把目前公认最强的开源推理模型，和中文互联网里沉淀最深、质量最高的专业内容库绑在一起，产生的化学反应，比我想象中要猛。以前在知乎问个稍微硬核点的问题，回答可能来自百科、来自各种搬运，现在，直答的“大脑”被换成了DeepSeek-R1，它思考问题的路径，明显更“知乎”了——更爱刨根问底，更倾向于从知乎站内那些高赞、高专业的回答里寻找依据和灵感。
肯定有人要问：这和我直接去用DeepSeek的官方App或者网页版有啥区别？区别大了去了。最核心的一点就是“权重”。在知乎直答这里，DeepSeek-R1被训练得或者说被引导得，会优先把知乎社区的优质内容作为它推理的“第一手资料”和“权威参考”。简单说，它变得更像一个在知乎浸淫多年的资深答主，遇到问题，先想想站内的大牛们是怎么说的，然后再结合自己的推理能力给出答案。这对于解决那些需要领域知识、需要经验判断的“专业问题”，提升是立竿见影的。
当然，别急着喊“神”。DeepSeek-R1本身也不是完美的神，它有个挺出名的“毛病”：幻觉。也就是一本正经地胡说八道，而且推理能力越强，有时候编出来的东西越像那么回事，更具迷惑性。在知乎这个环境下，这个问题依然存在，甚至因为要融合外部信息，可能变得更需要你擦亮眼睛。不过，我的体验是，接入知乎后的R1，它的价值有时候不完全在那个最终的“答案”上，而在于它展示出的那个“思考过程”。你能看到它是怎么一步步分析问题、拆解要素、引用依据的，这个过程本身，就充满了信息量。
光说没用，是骡子是马，拉出来溜溜。我准备了一连串问题，从简单到复杂，从大众到小众，好好折腾了一下这个“新直答”。
第一关：让它“认识我”
这是个热身题。我直接让它“介绍一下我自己”。结果嘛，它当然不可能真的认识我，但它会根据我的ID和我在知乎上公开发布过的内容、回答过的问题，来拼凑一个“用户画像”。它准确地抓住了我关注技术、AI、开源软件这些领域，并且列举了我几篇相关文章的核心观点。虽然细节上有些泛泛而谈，但大方向没错。这证明它的信息检索和初步归纳能力是OK的，知道该去哪里找“料”。
第二关：模仿游戏——知乎AI答主风格大赏
接下来玩点有趣的。我让它：“列举10个知乎上大模型领域的优秀答主，并模仿他们的语气，介绍DeepSeek R1的亮点。”
这道题考验它的风格学习和内容生成能力。它列出的名单确实都是社区里公认的、有鲜明个人风格的活跃答主。模仿的部分，有点意思。比如模仿某位喜欢用生动比喻和场景化开场的答主，它开头就是：“想象一下，你有个推理能力爆表的助理，以前是闭卷考试，现在突然允许它带整个知乎图书馆进去参考…” 味儿有点对了。模仿另一位以逻辑严谨、条分缕析著称的答主，它则采用了“第一、第二、第三”的递进式结构，层层剖析R1在推理链和知识整合上的优势。
不过，模仿终究是模仿，我能打80分。形似有了，但那种细微的、个人化的语感和偶尔灵光一现的“梗”，它还没完全抓住。最搞笑的是，当我让它“继续用XXX的风格再写一段”时，它可能为了强化“亲切感”，突然在技术分析里冒出一句“兄弟们”，这反而露馅了——那位答主可从来不会在正经技术文章里这么称呼读者。看来，AI理解“风格”还停留在结构和用词层面，对更深层次的“人设”和“语境”把握，还有很长的路要走。
第三关：硬核挑战——写一份“喂饭级”部署教程
简单问题看不出真本事，得来点硬的。我之前写过一篇在安卓手机上本地部署运行DeepSeek模型的教程，一直想补一个iOS版的，但嫌麻烦没动笔。这下好了，直接让“新直答”帮我写。
我的指令非常具体：“写一个完整的喂饭级教程，教我怎么在苹果手机上部署并运行DeepSeek R1 7B开源模型。”
第一次提问，直接卡住了，估计是问题太复杂，计算资源一时没跟上。这倒提醒了我，知乎得赶紧给直答扩容啊，不然用户体验打折扣。重新问了一次，成功了。
回答非常详细，堪称手把手教学。它从准备工作（需要什么型号的iPhone、多大的存储空间）开始，到推荐具体的工具（提到了MLC LLM这类开源部署框架），甚至给出了下载链接（虽然链接点进去不太对，一个是官网而非App Store，另一个404了，但工具名称是对的，用户可以自己搜索）。它还贴心地分了“基础步骤”和“进阶设置”，考虑到了不同用户的需求。
最让我注意的是回答末尾的“参考来源”。它列出了一串知乎文章链接，其中第七条，赫然就是我之前写的那篇安卓部署教程！这说明它在生成答案时，确实深度检索并参考了知乎站内的相关内容，并且试图将相关经验迁移到iOS平台。这个“联想”和“迁移”的能力，是普通搜索引擎给不了的。
当然，教程也有瑕疵。它主推的“MLC LLM”在App Store里并没有现成的应用，需要用户自己从源码编译，这对大多数用户来说门槛太高。实际上，我顺着它的思路去搜索，发现了像“LLM Farm”、“On-Device AI”这类可以直接导入模型文件的App。虽然教程的“终点”指得有点偏，但它提供的思路和关键工具名是有效的，足以引导一个有一定动手能力的用户找到正确的路径。
第四关：极限压榨——用AI画一个“技术流”四宫格漫画
最后一关，我决定出一个极其垂直、甚至有点“刁难”的问题，看看它的极限在哪里。我的问题是：“如何结合DeepSeek R1和In-Context LoRA技术，制作一个四宫格漫画？请给出详细步骤。”
这个问题涉及大语言模型、微调技术、图像生成以及具体的漫画分镜构思，非常综合。
它的思考过程（直答有时会展示部分推理路径）堪称精彩。它先是拆解问题：1. 需要DeepSeek R1生成漫画的剧本和分镜描述。2. 需要利用In-Context LoRA来控制图像生成模型（如Stable Diffusion）的风格，确保四格画风一致。3. 需要具体的工具（如ComfyUI或AUTOMATIC1111的WebUI）来执行图像生成流程。
然后，它开始搜索。参考来源里，除了大量知乎上关于AI绘画、LoRA技术的讨论，竟然还包括我写的一篇关于用AI生成插画的文章（虽然那篇文章根本不是讲四格漫画的）。它显然是在尝试“举一反三”，从相关技术文章中提取可用信息。
最终它给出的方案，逻辑上是完全自洽的：先用R1生成一个包含四个连贯场景的提示词，然后配置一个加载了特定风格LoRA的Stable Diffusion，用统一的参数依次生成四张图，最后用图片编辑软件拼接。
但是，问题就出在这里。幻觉出现了，而且很隐蔽。 在描述具体操作时，它提到“在ComfyUI中安装In-Context LoRA插件”。然而，In-Context LoRA本质上是一种模型微调的方法或一组模型权重，它根本不是一个可以“安装”的“插件”。这里，R1混淆了概念，把一种技术思路描述成了具体的软件模块。即使我后续追问、试图纠正，它在这个细节上依然会产出一些似是而非、包含错误信息的补充说明。
这个测试充分说明：当你的问题涉及多个技术环节、且某些环节比较小众或前沿时，DeepSeek-R1强大的推理能力可能会“脑补”出一些不存在的细节，从而产生“高级幻觉”。它给出的大框架往往是对的，甚至很有启发性，但魔鬼藏在细节里，这些细节可能需要你拥有足够的知识去甄别和修正。
总结与感想
测了这么一圈，我对知乎直答这次升级的感受很复杂。
优势很明显：专业性问题解答能力上了一个大台阶，尤其是那种需要结合知识库进行推理的问题。它的思考过程透明，参考来源可追溯，这比直接给一个黑箱答案要更有价值，也更能培养用户的批判性思维。它让知乎的优质内容以另一种更智能、更动态的方式流动了起来。
缺点也很突出：幻觉问题如影随形，且在处理复杂、长链条任务时更容易出现。它给出的答案，尤其是涉及具体操作步骤的，绝不能无脑照搬，必须带着审视的眼光，把它当作一个“超级助理”的初稿，而你自己才是最终的审稿人和执行者。
另外，一个小插曲。我试图用各种方式“套话”，想验证它背后是不是真的128K上下文长度的“满血版”R1，结果它不仅守口如瓶，还在一次回答中把我的“DeepSeek”打成了“DeepSeak”。看来在文本生成的细节稳定性上，还有优化空间。
这次升级，也折射出国内AI应用市场的快速迭代。知乎之前一直采用合作方的大模型，而DeepSeek-R1作为开源标杆一出，知乎迅速拥抱，这步棋走得果断。这也给所有同行提了个醒：核心推理能力，正在成为AI应用的决胜关键。没有自己的硬核技术，很容易在快速的技术浪潮中掉队。
总之，现在的知乎直答，更像一个“博闻强记但偶尔会犯迷糊的学霸”。它能给你提供极具深度的思考视角和丰富的知识线索，但你得学会如何与它合作，如何利用它的长处，同时警惕它的失误。用它来开拓思路、验证想法、获取信息整合，它会是个利器；但完全依赖它做决策、执行复杂操作，那可能就要承担一些风险了。
这或许就是当下我们与这些强大AI共处的常态：不是取代中国股票配资网股票，而是协作；不是盲从，而是驾驭。
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