春节期间，DeepSeek大模型的崛起成为人工智能领域的一大现象。本文通过对DeepSeek满月的总结，回顾了其在过去一个月中的发展轨迹和行业影响。

2025开年，忙着耍DeepSeek一个多月。

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今年到目前为止，如果给热搜榜做个统计分析，除了哪吒和DeepSeek大模型，怕是一个能比划比划的都没有。

哪吒的热度正在散去，DeepSeek引领的趋势还在继续。

在2月份，有热搜同时涉及这两个话题：DeepSeek对《哪吒2》票房的预测，从现在的数据来看，它应该是懂人情世故的。

2024年，人工智能行业算是混沌期。

许多大模型公司都面临融资难，技术突破的方向不明确，从而被迫转向商业化产品的探索，希望通过收支平衡来减轻公司的压力。

在迷雾和生存压力下，策略和行为容易偏航。

基础研发需要持续的时间和成本投入，追求技术方向的突破具有很大的不确定性，最后能不能实现突破还是未知数。

有些路一旦方向错了，落后和领先的差距会非常大。

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参考过去互联网的经验，做应用层的产品要先积累用户，再通过用户数据的分析，驱动底层大模型的迭代，可以对冲一定的风险，并带来部分营收。

做产品，自然需要投流吸引用户。

2024年大模型和相关产品的广告，堪称贴着用户的脸在打，线下地铁高铁航空商务区，线上热门网站和超级应用。

各种营销广告，很有互联网上半场大乱斗的味道。

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

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从产品层面入手抢占用户，也需要很大的研发和营销投入，在各家大模型能力平分秋色的时候，这也的确是一个可行的思路，不过个人更愿意相信这是个艰难的决定。

彼时迫于压力选的路，再回头看是需要点勇气的。

对AI这个行业来说，用户在产品上并没有极大的忠诚度，几款主流模型在能力偏向上各有不同，大部分用户都是混合使用，过了一把领导的瘾。

哪个模型擅长处理哪些事，受训练数据的影响很难轻易改变。

在2024年下半年，眼见着产品层面就要分高下了，DeepSeek以用户口碑发酵和零投流的方式，彻彻底底的火了，就一个单纯的文本对话框。

不仅页面粗糙，还经常服务器繁忙。

但是并不影响它对用户的吸引力，以其细腻有质感的语言能力，在极短的时间里蹿升为全球爆火的大模型。

很多公司都选择直接接入DS模型，连一向佛系和后发制人的微信，都在年后非常勤快的接入DS模型，并且在微信各种位置提示和推广，从而让腾讯元宝这款产品迅速走红。

营销上投流较多的产品，直接被架在热锅里。

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AI行业无论是模型还是产品，参与的门槛都非常高，所以对大部分普通用户来说，还是先用起来再说。

DeepSeek在极短的时间里，就被用户挖掘出了各种DS+的用法。

总结下来看，无非就是借助DS的文本能力，叠加其它的模型或者工具的多模态能力，将整个流程进行分步处理，其中核心还是依赖DS模型的语言。

信息输入和输出的交互，十分考验大模型的语言水平。

网上有很多关于写提示词的教程和课程，无非就是设定角色和需求以及细节规则，提示词高级与否，会影响大模型输出内容的质感。

在DeepSeek模型火了之后，用户发现随手输入的提示词，在多数情况下都能拿到满意的结果。

用两次相似的提问，让DeepSeek写一段将军暮年的回忆录，第一次提问没有风格约束，第二次加上情感方向的约束，以个人文学审美能力看写的都很高级。

什么是高级？句句不提又字字皆是。

同样的提示词在不同大模型试一试，虽然都能实现用户的要求，不过内容都偏向平铺直叙，语言能力的高低水平一目了然。

写程序也是大模型测评的一个常见维度，随便从微信里截图一张，然后上传给DeepSeek并要求它编写出页面效果。

提示词：使用前端编程语言，模拟相关的UI图标，完整的实现图片效果。虽然没有做到一比一的复现，不过也算足够惊艳了。

都是产品经理，都是程序员，都是AI的化身。

这几年随着大模型能力的迭代和普及，还莫名带火了一个词叫超级个体，而这个词的热点场景就是：普通人也可以通过AI快速开发产品，因为软件编程的门槛被极大的削减了。

基于DeepSeek的文本和编程能力，有一个非常火的自媒体应用场景，生成图文内容和爆款笔记。

提示词：分析Manus话题的热门观点，参考小红书风格整理一篇爆款笔记，以3:4的页面比例，使用HTML形式输出，需要科技视觉效果，在页面之外单独提供导出为图片的按钮。

简单的一句话，自媒体的内容就有了，封面图也有了，如果再对接相关平台的内容发布接口，这样生成一条内容的效率会极大的提升。

在DeepSeek+的场景中，很大一部分都是由DS模型输出文本信息。

提示词：列举90后（侧重90-95之间）最有代表的经典画面，再为每一个画面写一句中文提示词绘图。得到提示词之后由绘图模型作图，然后转成视频，也可以直接生成视频。

剪辑工具合成短片，前后不超过一个小时。

DS当前不具备多模态的能力，而交互又依赖提示词水平，借助DS语言能力生成提示词，是大模型混搭使用的关键一步，比如写文档和生成PPT内容，以及写自媒体文案。

这个流程已经很高效了，但是还不够高效。

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在上面短片制作的场景中，提示词和绘图以及生成视频，这三个关键步骤都是由各个大模型处理，但是素材搬运和流程推进需要手工介入。

偷懒的需求，很大程度上会驱动技术和产品的进步。

主流的大模型平台，除了提供简单的操作界面外，都会提供API的对接服务，可以用程序直接调用相关模型的API服务，自动化完成相关流程的执行。

通过程序，替代上面流程中手工介入的动作。

如果聚合足够多的大模型和相关工具，甚至训练该场景的专用模型，来处理其中复杂的流程和策略，这就到智能体的概念了。

去年有几款应用的宣传视频，都是一句话完成各种长流程动作，尤其是手机厂商主推的AI助手，其中又以点咖啡和发红包两个场景最为出圈。

对打工人来说，AI替我消费的吸引力应该不大。

不过最近大火的Manus智能体，号称是一款通用型AI助手，只要把任务描述清楚提交给它，然后它就会去自动化的忙活，打工人去”安心”的休息。

人人都是甲方，只需要提需求即可。

原理是把一个需求或者说大的任务进行拆分，然后分步处理获取结果，执行过程和结果也会回显在页面上，在理论上说这个思路是可行的。

Manus想做”工具人”，替代上面手工介入的”我”。

但是Manus在执行的过程中，有的任务需要依赖第三方支持，必然存在很多无法访问的信息，这都会导致任务的执行失败，从最近网上的测评看，问题也确实存在。

不过Manus黑红体还是有趣的，在缺乏足够用户实测和口碑发酵的前提下，AI圈的自媒体推广视频先火了，还火的一塌糊涂。

热搜不按常理出牌，自然会让许多网友感觉莫名其妙。

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无论是2024年的产品化实践，还是2025年的智能体爆火，其本质还是依赖底层大模型的技术能力。

更直接的说，大模型本身就是AI行业的产品。

虽然去年有几款AI产品做的不错，通过投流推广也沉淀了大量的用户，但是随着2025年DeepSeek的爆火，多款产品都接入了DS模型，以此来防止用户的流失。

2024年行业还高举产品应用，2025年DeepSeek一个简单的文本对话框，再次把大模型的竞争拉回底层技术领域。

希望以后不只是DeepSeek+模式，还有+DeepSeek。