來源：沒錯我叫劉懟懟
2025年的當(dāng)D得住度使第一只黑天鵝，比以往時候來得都早一些。始教
農(nóng)歷春節(jié)假期，人買正在全國乃至全球大遷徙的房中飯碗附深中國人民，突然被一個叫作DeepSeek的還端AI大模型硬控了。
這幾年國內(nèi)大模型層出不窮，用技2024年中Kimi屠過榜，當(dāng)D得住度使年底豆包火了一把，始教很多人認(rèn)為字節(jié)要在大模型中超車了，人買結(jié)果輿論沒炒幾天，房中飯碗附深DeepSeek突然爆發(fā)成國民級應(yīng)用。還端
——超過此前所有大模型在國內(nèi)翻攪起的用技熱度。
當(dāng)然ChatGPT不算啊，當(dāng)D得住度使我說國內(nèi)的始教大模型。
我相信此時此刻，人買應(yīng)該沒幾個人還沒用過DeepSeek吧。
上一條稿發(fā)出去之后，本來我還儲備了幾個選題要寫的，結(jié)果每天玩DeepSeek玩到深夜，很上癮。
倒也不是沒玩過大模型，大家還有印象的話，2022年我就記錄過跟ChatGPT淺淺的聊天。（→ChatGPT說，中國的房子還能買哈哈）
也是持續(xù)在關(guān)注這方面的動態(tài)，跟Kimi、豆包不一樣，DeepSeek突然出圈時，它的R1模型的深度思考能力，帶給我的是革命性應(yīng)用的震撼，我當(dāng)時就跟朋友說：
今年，一定會發(fā)生顛覆性的變化。
不管是對整個社會，還是對于我們所在的行業(yè)，廣州的樓市。
很多邏輯要改寫了。
但是，很多人用了DeepSeek之后，覺得它也不過如此，頂多就是個搜索引擎而已；
依據(jù)就是，我想要用它寫點東西，做個攻略，弄個工作報告，寫個論文啥的，其實都沒有外界所宣稱的那么好，出來的東西要么太過浮夸，要么信息不準(zhǔn)確，不切實際。
所以今天這條稿，我想來說說：
為什么我覺得DeepSeek是一款堪稱革命級的應(yīng)用，它到底牛在哪兒？
怎么去判斷DeepSeek輸出內(nèi)容的準(zhǔn)確性？
DeepSeek到底會對廣州的買房市場帶來什么具體的變化？
以及，我們怎么去科學(xué)使用它？
1
如果還沒有好好用過DeepSeek，那么我接下來說的一切都會像隔靴搔癢，很難感同身受。
所以，先要解決的第一個問題是：
DeepSeek官網(wǎng)這么堵，有哪些好的方法，可以流暢使用它？
（對了解DeepSeek以及如何設(shè)置它不感興趣的，可直接拉到第3趴）
從大的類別來說，一個是本地化部署，一個是第三方服務(wù)器云端部署。
首先，我不推薦本地化部署。
原因就一個字：貴。
目前，DeepSeek有兩個模型，R1和V3．
V3是輕量化模型，算力要求低，適用于小規(guī)模訓(xùn)練；
R1是大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，算力要求很高，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能運算。
目前網(wǎng)上爆火的是R1，火出圈的就是它的深度思考能力，其復(fù)雜的推理目前國內(nèi)其他模型都難以望其項背。
所以，我們?nèi)粘Ｕf的DeepSeek，實際上指的就是DeepSeek的R1模型。
好了，在這個背景之下，我們來看本地化部署R1模型需要的硬件配置，到底得花多少錢。
先說結(jié)論：幾千塊到100萬+不等。
是的，如果想把R1的算力拉滿，需要花費上百萬元人民幣。
為啥差別這么大？
事實上，R1模型提供了從1.5B到671B的不同選擇，參數(shù)規(guī)模越大，所需的算力就越高，當(dāng)然就越費錢。
你看，671B的“滿血版”，需要的算力高達1543G！100多萬不是白花的……
參數(shù)量越大，能進行的推理就越復(fù)雜，得出來的答案可能就越令人滿意。
你說，不對，我用筆電或者家里的臺機也成功搞了個本地化，一點都不卡了噢。
是的，普通消費級的家用配置，也是能配個1.5B到7、8B的，這個量級確實不卡。
671B以下的叫“蒸餾版”，這也就是為什么同樣的問題，不同的人去問DeepSeek得到的答案會不同——
如果你總是用1.5B的模型去跟它聊天，一定會覺得DeepSeek也沒那么好用嘛；
但你要用的是671B的“滿血版”，體感就很不一樣。
然后這兩類人會給出截然不同的評價：一個會說DeepSeek不過如此，盛名之下，其實難副，一個就覺得果然是神級應(yīng)用啊。
所以，有沒一種可能是，低算力的R1模型，影響了你的對DeepSeek的判斷？
所以，我也非常建議大家通過第三方的云端部署，低成本去使用滿血版的R1，體驗感拉滿。
2
那么，具體怎么做云端部署呢？
亞馬遜之類的國際云就不說了，畢竟服務(wù)器在國外，國內(nèi)用起來其實沒那么方便。
國內(nèi)目前很多云服務(wù)都接入了DeepSeek，但要支持滿血版的R1，主要是和華為云合作的硅基流動，以及字節(jié)旗下的火山引擎。
先說硅基流動。
跟火山的設(shè)置相比，硅基流動的部署可以說是相當(dāng)簡單了。
這也導(dǎo)致大多數(shù)人在遭遇了官網(wǎng)的日?？D后，紛紛轉(zhuǎn)投硅基流動，目前硅基也會時不時掉一下，但跟官網(wǎng)動輒“服務(wù)器繁忙”相比，硅基速度雖慢，至少能用。
部署硅基流動就兩步：
第一步，注冊賬號并創(chuàng)建API。
第二步，下載客戶端，粘貼在硅基流動獲取的API密鑰即可。
然后就能刷刷刷打字，瘋狂調(diào)戲DeepSeek了。
硅基流動的注冊地址是：
https：//cloud.siliconflow.cn/i/iv0veX6G
用手機號收個驗證碼就算注冊了，很簡單。
大家也可以在注冊時輸入我的邀請碼：iv0veX6G
這樣我倆都能得2000萬Tokens，后臺實際到賬是14元的平臺配額，以我的經(jīng)驗來說，即便每天都跟DeepSeek高頻互動，也足夠用一個月了。
這是官方送的羊毛，不薅白不薅。
注冊成功之后，在左邊菜單欄選“API密鑰”，新建一個自己的密鑰。
然后復(fù)制密鑰。
硅基流動的動作就完成了。
接下來是下載客戶端，我用的是Chatbox AI。
首次登陸會有個提示頁面，選“使用自己的API Key”就行，之后也可以在“設(shè)置”里重新修改。
“模型提供方”選“SilliconFlow API”：
粘貼“API密鑰”：
“模型”選DeepSeek-R1。
全部保存就能隨便用了。
硅基流動+Chatbox AI的方案，真的是簡單又好用。
當(dāng)然，如果不想弄客戶端，還有個更簡單的辦法——
直接在硅基流動的網(wǎng)站上在線體驗滿血版R1：
“模型廣場”出來的第一個，就是滿血版，判斷標(biāo)準(zhǔn)就看是不是671B。
點“在線體驗”，直接用。
硅基流動的部署和在線使用就這些了。
相對于硅基流動，火山的部署門檻就要高很多了，用的人也少很多，加上字節(jié)的算力比其他家都強，所以火山用起來確實“嗖嗖”的。
?。剀疤崾荆夯鹕降脑O(shè)置有點復(fù)雜，如果覺得硅基流動就夠用的朋友，可以直接拉到第3趴。）
以下是火山的設(shè)置方法——
首先，在火山引擎的產(chǎn)品欄里，選“火山方舟”：
注冊成功之后，每個模型官方都會送50萬Tokens的額度，同樣能在模型廣場直接選滿血版在線體驗：
自行部署的話，也是先新建API密鑰，跟硅基流動一樣：
然后“在線推理”，創(chuàng)建推理接入點：
名稱隨便填，模型選R1：
接入后，點名稱進去看詳情頁：
選API調(diào)用、通過API Key 授權(quán)、第三方SDK調(diào)用示例：
設(shè)置Chatbox客戶端，模型提供方選自定義：
如圖所示進行設(shè)置：
選模型的時候特別要注意！
輸入的是在火山“推理接入點”的ID，ep-2025開頭的那一串?dāng)?shù)字。
然后保存，就設(shè)置好了。
以上是硅基流動和火山引擎的云端部署步驟，確實長，大家設(shè)置過程中有啥疑問，可以加我微信，探討探討。
3
現(xiàn)在來說說我的使用體驗。
為啥我覺得，今年，DeepSeek就能在全社會掀起顛覆性的變化？甚至重塑整個社會的游戲規(guī)則？
首先，肉眼可見的，DeepSeek是目前為止，國內(nèi)大模型中，“普世度”最高的一款。
春節(jié)期間，哪怕是我老家那種三線小城，大家都在討論DeepSeek這個東西了。
當(dāng)然，這跟此前大多數(shù)模型都不開源有關(guān)。
我一直覺得，一個新事物只有發(fā)展到全民皆知，人人言必稱之，成為一種再不跟風(fēng)就晚了的“社交資本”，才有可能迎來行業(yè)的拐點。
現(xiàn)在越來越多的企業(yè)宣布接入DeepSeek——
比如汽車領(lǐng)域，吉利、東風(fēng)、長安、長城說，要把DS應(yīng)用到智能座艙交互和車控系統(tǒng)，極氪、智己、Smart則要聚焦語音交互，提升對用戶意圖的預(yù)測。
能源領(lǐng)域，國家電網(wǎng)、中國中化已經(jīng)接入DeepSeek；
通信領(lǐng)域，國內(nèi)三大通信運營商，移動、電信、聯(lián)通也部署了R1模型；
金融領(lǐng)域，國金證券、興業(yè)證券等券商接入DeepSeek，用來優(yōu)化客戶服務(wù)和智能投研；
還有醫(yī)療、教育、傳媒等。
截至2月5日，國內(nèi)已經(jīng)有超過160家企業(yè)接入DeepSeek。
還有英偉達、亞馬遜、微軟、AMD、英特爾等國際巨頭。
當(dāng)然最重磅的是——微信。
是的，就連微信，都接入DeepSeek了……
這里面多少有國家下場助攻的影子，但也有市場自身力量的推動，不管怎么說，AI大模型在今年的爆發(fā)，基本是毫無懸念的事——
因為它已經(jīng)從實驗室研發(fā)的Demo階段，全面擴散到了真實世界的應(yīng)用層面，實現(xiàn)了全社會“應(yīng)用場景”的無限擴張。
無論是從DeepSeek的開源模式來說，還是當(dāng)下“日日新，又日新，茍日新”的全民普及和滲透度，都是時候了。
何況，此時此刻，還只是2025年的開頭。
今年接下來的日子會怎么迭代，真的很值得期待。
4
那么，回到房地產(chǎn)來說，DeepSeek會對行業(yè)產(chǎn)生什么影響？
房企內(nèi)部一定會更卷。
‘人效’這個詞，一定會在企業(yè)內(nèi)部被無限放大。
應(yīng)對之策，至少要比你的領(lǐng)導(dǎo)先懂DeepSeek，更懂DeepSeek，用魔法打敗魔法。
而對于房產(chǎn)交易來說——
那些專業(yè)度不夠，很難生產(chǎn)自己的原生觀點，一直靠著全網(wǎng)“學(xué)（xi）習(xí)（gao）”再對外輸出的從業(yè)者，職業(yè)危機可能要來了。
以后購房者只需要兩種價值：
一種是樓盤的基本資訊。
包括項目和銷售提供的樓書，這是最基本的；
還有樓盤隱藏的不利因素，比如地塊的環(huán)評有沒問題，預(yù)售之后是否會有不利的公建因素如立交橋、大型垃圾站等尚未公布等。
能提供越多關(guān)于樓盤隱藏資訊的，越有價值。
一種是買房的深度選籌能力。
現(xiàn)在但凡是個房產(chǎn)交易的從業(yè)者，一上來就要跟你講學(xué)鐵商，把已有信息翻來覆去換著話術(shù)來回說——
要么就是放大學(xué)位價值，你看這個配建的學(xué)校是名校集團的成員校噢，老牛了；
要么就是放大配套價值，你看這幾個商業(yè)，厲害的嘞，太古匯知道不？全中國有幾個？廣州有幾個？其中一個就在這兒！山姆、Costco都爭著要來的地方，怎么都錯不了！華潤萬象系啊，太古+華潤的雙商業(yè)，未來潛力無限！
要么，就說地鐵規(guī)劃，哪個線在建，通了你得多方便之類的。
無非就是把學(xué)鐵商的信息進行排列組合，放大一些因素，套用在購房者的學(xué)位、通勤、預(yù)算和居住要求的排序里。
基本就是一個筐，就著購房的需求就哐哐往里裝，怎么說都對，反正也挑不出毛病。
但是！
從今往后，這些簡單的選籌建議，是不是可以問問DeepSeek了？
它是個莫得感情的AI機器啊，至少客觀嘛不是？
比如，我來上個實操的案例，問問DeepSeek，要不要為了學(xué)位放棄海珠的大房子，搬去越秀？
你們看看它咋說的——
先看深度思考的推理結(jié)果：
第一，海珠也有學(xué)位預(yù)警，如果你在海珠的房子屬于預(yù)警的學(xué)區(qū)，要注意入學(xué)的確定性。
第二，你問這個問題，可能擔(dān)心的不僅僅是學(xué)位數(shù)量，還擔(dān)心海珠的整體教育質(zhì)量。
第三，越秀作為廣州的教育強區(qū)，學(xué)位房比較穩(wěn)定，招生地段變化小，入學(xué)確定性高，即使招生地段變化，學(xué)校資源的差異也不大，保險系數(shù)也高。
第四，但越秀的學(xué)位房多為老破小，價格高，居住環(huán)境不如海珠的大房子，未來也更難賣。
第五，越秀地產(chǎn)在海珠拿了些新地塊，今年入市，可能給海珠帶來新的學(xué)校資源。
總結(jié)下來的選籌建議就是：
綜合權(quán)衡教育質(zhì)量、居住條件、經(jīng)濟負擔(dān)以及未來的房產(chǎn)價值，如果教育是首要考慮，越秀的學(xué)位房更優(yōu)，但要接受較高的房價和較差的居住環(huán)境。
如果看中居住舒適度和經(jīng)濟性，海珠可能更合適，但需面對可能的學(xué)位緊張和被統(tǒng)籌的風(fēng)險。
以上就是DeepSeek的全部推理。
你看，作為購房者，你問的很多從業(yè)者，他們都未必能超出這個選籌分析。
DeepSeek隨便從50個網(wǎng)頁里思考37秒，就能得出這個結(jié)論，而且你還可以不斷問它，它還能不斷給你修正和完善，關(guān)鍵是：客觀啊。
如果真實世界的人給你的選籌建議，并沒有超出這個水準(zhǔn)，而且還會在選籌中時不時“夾帶私貨”，那么，很快，大家問問DeepSeek就完事了。
不久的將來，當(dāng)DeepSeek像微信一樣高頻出現(xiàn)在我們的生活中，并且得以高頻使用，購房者需要的，一定是超出DeepSeek整合水平的更專業(yè)的深度選籌能力。
要想不被淘汰，還是趕緊跟洗稿洗觀點說拜拜吧。
小心時代拋下你的時候，連招呼都不打。
5
當(dāng)然，DeepSeek也不是全能，現(xiàn)在它被詬病的最厲害的就是幻覺嚴(yán)重，給出的信息常常不真實，不準(zhǔn)確，甚至差個十萬八千里。
原因在于R1模型的研發(fā)定位，是一個強在邏輯推理的模型，如果想要更準(zhǔn)確的信息，得你自己投喂。
或者掛載一個外部知識庫。
你用它去檢索信息，并根據(jù)檢索結(jié)果做大量的數(shù)據(jù)處理，得出來的結(jié)果大概率有很大偏差。
工欲善其事，必先利其器。
用對地方了，它才無敵。
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