最新版 DeepSeek-V3 ，太牛逼了。

前两天， DeepSeek 推出版本号为 DeepSeek-V3-0324 的最新模型，这次升级，让我眼前一亮。

① 代码能力大幅提升：和之前的代码生成王者 Claude 3.7 不相上下了，但价格却便宜得多。

② 上下文理解与长文本处理：上下文窗口达到 128K，生成的文本也更加流畅自然，尤其是中长篇内容的结构和深度都有提升。

正好，最近一直用的「问小白」也全量上线了 DeepSeek-V3，今天来体验一下「代码编程」和「专业报告」两个场景。

01

写个「提前退休计算器」 APP

我直接给问小白一个命题，让它写一个「提前退休计算器」的 APP，具体这个计算器应该使用什么策略，它会自己联网搜索分析，最后写一个需求 PRD 和最终代码。

当我给问小白下达指令：帮我基于 SwiftUI 写一个 app，叫做提前退休计算器，先写一个 prd，然后再生成代码 。

输出 PRD + 代码整个过程，我没有干预，最终输出的 SwiftUI 工程代码，采用 MVVM 模式，分别输出了数据模型、 ViewModel、主界面视图等等文件的代码，后续扩展也很方便。

我打开 XCode 代码编辑器，分别按照问小白输出的代码目录结构，建立了一个个文件，将输出的代码复制进 XCode 直接运行，没有任何报错，太牛了。

下面这个截图就是把生成的代码，丢进去，点击「Run」的效果，这期间没有任何代码调整。

问小白先通过「联网搜索」梳理了提前退休计算的通用模型（如 4% 法则、被动收入覆盖支出等），并自动拆解为不同的模块。

随后基于 DeepSeek-V3-0324 模型编码实现，UI 前端界面看起来也很标准，符合 iOS 的普遍 APP 的审美规范，开箱即用，刷新了我对 AI 编程能力的认知。

02

再来试试， AI 专业搜索

除了编程能力，问小白还具备 RAG 增强，它的联网搜索，我称之为地表最强，支持「日常搜索」和「专业搜索」两种模式。

获取即时的最新咨询时，我一般使用「日常搜索」模式。而当我期望能够获得一些比较权威的结果时，会使用「专业搜索」。这个模式会拆解更多搜索角度，网页，信息网更深更广。

我举一个自己切身体会的例子，我想知道微信小程序用户规模前 TOP 50 的小程序，整理成一个表格。包括行业、用户场景、预计规模、背后的公司。

如果我完成这件事，我会有两个办法，但是都有缺点：

① 打开某搜索引擎，先搜索找到 Top 50 小程序是啥，然后逐个小程序搜索它的行业、用户场景、预计用户规模、背后的公司是啥，大概需要一上午的时间。

② 使用支持「联网搜索」的其它大模型产品，这有一个痛点：其它大模型产品，很多联网搜索能力都是调了一个接口，并没有在信息获取上深耕，信息源不够权威，感觉就是为了做而做的，我这种严肃、专业的场景显然不能满足。

如果使用问小白，就很顺畅、很爽。

用一下，就能切身体会到：搜索网页多、网页阅读速度快、内容权威。

问题刚发出去，立即检索出来 141 篇文章（其它 AI 软件一般检索出 8 、 9 篇），而且是 questmobile 、雪球这种内容质量比较高的信息源。

大量的高质量网页内容，遇上 DeepSeek V3 刚更新的长文本处理能力，能让专业的 AI 搜索体验大大提升。

在 AI 专业搜索上，问小白带来的体验与价值感非常直观。这就解释了这个好用的 AI 搜索&对话工具为啥增长这么迅速了。

03

为何如此之强？

问小白的 AI 搜索为什么能做到这么猛？

① RAG 评分更高：基于 Chinese SimpleQA 评测，问小白 DeepSeek R1 以 91.60% 的 F-score 成绩显著领先 GPT-4o 及国内主流 RAG 解决方案。

② 团队基因：问小白背后的元石科技重要成员来自快手初始 AI 体系的核心人物，投资人认为这家公司是国内是唯一有能力整合「多模态、搜索、推荐」这三大核心技术栈的团队。在 AI 专业搜索是有认知和积累在的。

③ 搜索快、网页多、网站权威：在很短的时间，问小白能获取 200+ 权威网站信息源，网页阅读数是其他 AI 搜索的 3-5倍，平均每秒能处理 25-50 个网页。

有如此强大的 AI 搜索和深度思考推理能力，很适合专业的研报助手。问小白近期也会推出「小白研报」分析功能。

小白研报通过多轮联网检索与结构化推理能力，能帮助我高效完成复杂信息的整合处理。

它采用"搜索-解析-验证"的循环工作模式，持续优化输出内容，最终生成兼具专业深度与视觉呈现的研究报告。

小白研报特别强化了可视化展示功能，通过智能排版将复杂数据转化为易于理解的图表框架，同时支持一键生成可交互的网页版报告，显著提升信息传达效率。

除了服务于商业分析、学术研究等专业场景，小白研报也能轻松应对生活化的需求场景，如商品选购对比、旅行路线规划等。

尤其适合处理市场趋势研判、竞品数据追踪、跨学科知识整合等任务，操作界面无需复杂配置即可快速上手，有效避免多平台切换的繁琐流程。

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快来问小白用 DeepSeek V3

想体验如此给力的 DeepSeek-V3 ，可以扫描下方二维码，或者直接网页、应用商城搜索问小白。

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除了使用到给力的 DeepSeek-V3，还能抽取华为三折屏 5 台、小米 10 台、黄金 100 份（具体活动规则请参考问小白活动详情页描述）。

在问小白网站的活动页粘贴我的分享码 1D5GOT 就可以参与抽奖。当然了，你觉得好用，也能邀请你的好友来使用问小白 V3 最新版。

如何学习AGI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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