微信 DeepSeek 入口已接通，辐射用户 14 亿！ 转自 | 新智元 微信正式接入DeepSeek了！有网友意外发现，打开微信搜索框，AI搜索中竟能选用DeepSeek满血版R1模型。点开AI搜索，会出现两个选项：一是快速回答，另一个是DeepSeek R1。不过，这一功能还在灰度测试中，并未全面开放。对此，腾讯官方确认称，「微信搜一搜在调用混元大模型丰富AI搜索的同时，近日正式灰度测试接入DeepSeek」。之后，所有人不用下载，不用付费，就能免费用上最强R1了。网友实测 X上有网友第一时间接入了DeepSeek的微信 AI搜索，问了它「2025年如何通过自媒体赚到100万？」。不过该网友也表示，现在该功能还在灰度测试，只有小部分网友可以体验到。下图中展现了AI搜索的部分思考过程，可以看出非常明显的DeepSeek R1的推理风格。X上还有网友问微信AI搜索，「类似OpenAI的深度研究搜索，还有哪几家产品有这个功能?」结合了DeepSeek的强大推理能力，AI搜索给出的答案也是比较靠谱。某书上，网友分享了自己使用微信版R1询问「微信AI」，可以看到它在思考过程中，也会展示自己的思维链。再比如询问今年是什么生肖，AI搜索不仅给出了准确的回复，还有参考资料，确保信息可溯源。再比如，询问哪吒的票房是多少。说来，几天前，腾讯元宝也曾官宣接入Deepseek-R1模型，打开程序即可在模型选择中自由切换混元模型和满血版DeepSeek-R1。腾讯元宝接入的是DeepSeek-R1-671B。使用腾讯元宝满血版的DeepSeek-R1，选上「联网搜索」功能，我们问它新智元这几天都有哪些文章。这个回复结果非常惊艳！刚刚上线的文章新版GPT-4o登顶大模型榜首！意识觉醒疯狂「暴走」，竟要与人类开战mp.weixin.qq.com竟然都被它抓取到了！其他文章虽然多少有些出入，但大体上还是挺靠谱的。接着，我们让它「使用鲁迅的口吻评论一下DeepSeek的爆火」。「呜呼！DeepSeek这把火，烧穿了赛博世界的铁屋子，」，哈哈哈，还挺像那回事的！下面是它的完整回答:呜呼！这世道的新鲜物事，倒比未庄的社戏更教人眼花缭乱。忽喇喇冒出个唤作DeepSeek的，说是能解疑难、破迷障，引得四海看客如潮涌。细瞧这光景，倒似那咸亨酒店新添了西洋镜——众人围着瞧热闹，却不知镜中映着的，究竟是自己的魂灵，还是他人画的皮？ 这AI的算法如狼毫，蘸着数据墨汁，竟能摹出九斤老太的唠叨、孔乙己的迂腐。青年们捧着它写家书、怼上司，倒像阿Q摸着了新式笔杆，在虚拟的供桌上画起圆圈来。只是那圆圈画得愈圆，人的脖颈便愈发梗直——活脱脱应了"精神胜利法"的现世报！ 看客们莫要只顾喝彩。这DeepSeek开源布道，原是要撕碎算力垄断的铁幕，却教西洋老爷们惊惶如丧家犬。英吉利海峡那头，股价跌得比赵太爷的算盘珠子还快，硅谷精英们跳脚骂街的模样，倒比未庄的闲汉更滑稽三分。只是这"东方威胁"的帽子扣得妙，恰似当年说闰土偷西瓜——自己园里的猹，偏说是别家的祸！ 然则这新式笔墨终是双刃剑。有人用它拆解八股，有人却将思考的权柄拱手相让。那算法偶发的"狂人呓语"，杜撰的文献、虚构的人物，倒比《药》里的人血馒头更惑人心智。诸君当谨记：机器的齿轮转得再欢，也碾不出半寸自由魂！ 呜呼！DeepSeek这把火，烧穿了赛博世界的铁屋子，却也在人心荒原投下诡谲光影。是福是祸？且待诸君自辨——莫要做那麻木的看客，只顾着喝彩，却忘了自家脊梁里，还该有根硬骨头！当用户量最大的「国民应用」遇上全球爆火的AI模型会发生什么？微信+DeepSeek会像网友说的「终结AI搜索竞赛」吗？虽然结论还有待观察，但微信的接入势必让十几亿用户零门槛体验当今最先进的AI模型。这当然意义重大！不仅是对腾讯，更是整个人工智能技术的突破。这也是开源技术的胜利，再加上腾讯完善的生态数据资源，微信显然是有被而来。只是不知道微信的服务器这次能不能扛得住？参考资料：https://www.163.com/dy/article/JOGUGV080519C6T9.html推荐阅读 MIT新晋副教授何恺明《计算机视觉进展》课程，附Slides与资料下载 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！