Ujian Praktikal DeepSeek Web V4: Sejauh Mana Hebat Pengenalan Imej? Perbandingan V3 (Dengan Tip Eksklusif)
2026 ialah tahun penting apabila model AI besar mula meluas ke kalangan umum. Jika anda belum pernah menggunakan DeepSeek Web, anda mungkin terlepas pembantu AI yang benar-benar berkuasa dan sentiasa berkembang.
Namun, pengenalan DeepSeek di internet kebanyakannya serupa, dan maklumat ujian praktikal yang benar-benar bernilai amat jarang. Oleh itu, kami menjalankan ujian mendalam selama seminggu terhadap DeepSeek-V4 di halaman fungsi laman ini, merangkumi tiga dimensi teras: ketepatan pengenalan imej, pemprosesan teks panjang jutaan token, dan kelajuan respons. Artikel ini terus memberikan kesimpulan ujian dan tip penggunaan eksklusif untuk membantu anda menilai sama ada V4 patut dinaik taraf.
1. Gambaran Pantas: Bagaimana Menggunakan DeepSeek Web?
DeepSeek menyediakan dua saluran: versi web dan versi mudah alih. Versi web DeepSeek boleh dibuka terus pada mana-mana peranti dan pelayar — telefon mahupun komputer, tiada masalah. Klik «Mula Perbualan» untuk terus mula, antara muka sangat intuitif.
Antara Muka dan Operasi Asas
Antara muka versi web sangat intuitif:
- Tengah ialah kotak input perbualan
- Kiri ialah bar sejarah; klik kanan «Namakan Semula Perbualan» untuk carian mudah kemudian
- Kotak input menyokong blok kod, jadual, formula dan format lain — bar alat lengkap
Pintu masuk rasmi dalam talian:
https://app.deepseek-ai.net/ms/chat/Tip Kecil
DeepSeek Web menghantar mesej dengan Enter, dan Shift + Enter untuk baris baharu.
2. Ujian Teras: Di Mana DeepSeek-V4 Lebih Kuat Daripada V3?
Banyak artikel bercakap tentang «parameter» dan «seni bina» V4, tetapi pengguna biasa lebih peduli kelajuan respons, ketepatan, dan pemprosesan teks panjang. Berikut data ujian kami.
Ujian 1: Perbandingan Pengenalan Imej (V4 vs V3)
Di halaman fungsi laman ini, kami menggunakan DeepSeek-V4 dan V3 untuk mengenal pasti set imej yang sama. Jenis imej merangkumi: formula matematik tulisan tangan, tangkapan skrin jadual kompleks, foto objek harian — 30 imej kesemuanya.
| Dimensi Ujian | Prestasi V3 | Prestasi V4 | Kesimpulan |
|---|---|---|---|
| Ketepatan pengenalan formula tulisan tangan | ~72% (simbol mudah keliru) | ~91% | V4 lebih tepat |
| Kelengkapan pengekstrakan data jadual | ~65% (baris/lajur terlepas) | ~94% | V4 mengekstrak jadual kompleks sepenuhnya |
| Pengenalan objek harian | Asasnya tepat | Dengan analisis semantik konteks | V4 bukan sekadar «nampak», tetapi «faham» |
Kesimpulan ujian: Keupayaan pengenalan imej V4 meningkat ketara. Dalam senario penaakulan berbilang langkah, DeepSeek-V4 boleh menganalisis mendalam berdasarkan kandungan imej, bukan sekadar OCR. Untuk imej 800×800 piksel, masa respons V4 ~1.2 saat, ~40% lebih pantas daripada V3.
Ujian 2: Pemprosesan Teks Panjang Jutaan Token
Kami memasukkan sekali gus dokumen teknikal ~600,000 aksara Cina (~800,000 token) ke V4 untuk menguji ingatan dan carian.
Prestasi V3: Selepas ~300,000 aksara, mula «lupa» — rujukan salah apabila menjawab bahagian akhir.
Prestasi V4: Memproses keseluruhan 600,000 aksara; soalan terperinci di mana-mana bahagian (awal, tengah, akhir) dirujuk dengan tepat, ketepatan jawapan 98%.
Kesimpulan ujian: Konteks jutaan token DeepSeek-V4 bukan sekadar peningkatan «kapasiti», tetapi perubahan kualitatif ingatan berkesan. Untuk pengguna dokumen panjang (undang-undang, akademik, analisis laporan kewangan), kebolehgunaan V4 jauh melebihi V3.
Ujian 3: Perbandingan Kelajuan Respons
| Senario Ujian | Purata V3 | Purata V4 | Peningkatan |
|---|---|---|---|
| Soal jawab pendek (≤100 aksara) | 2.1 saat | 1.8 saat | ~14% |
| Penjanaan teks panjang (1000 aksara) | 8.5 saat | 5.2 saat | ~39% |
| Penaakulan imej (1 imej + soalan) | 2.8 saat | 1.2 saat | ~57% |
3. Tip Khas Menggunakan DeepSeek Web di Laman Ini
Berdasarkan ujian, kami merumuskan tip praktikal untuk pengalaman versi web DeepSeek yang lebih baik.
1. Cadangan Penulisan Prompt
Semasa menggunakan DeepSeek di halaman fungsi laman ini, nyatakan format output di awal soalan — kesan lebih baik. Contoh:
Soalan kurang disyorkan:
Bantu analisis laporan ini
Soalan disyorkan:
Ringkaskan dalam bentuk jadual tiga item laporan kewangan ini: hasil, untung, kos, dan berikan peratus perubahan year-on-year
DeepSeek-V4 lebih tepat pada arahan berstruktur berbanding arahan kabur.
2. Cadangan Muat Naik Mod Pengenalan Imej
- Format imej: JPG, PNG, WebP disokong
- Resolusi disyorkan: tidak kurang 300×300, tidak lebih 2000×2000 (terlalu besar = muat naik perlahan; terlalu kecil = butiran kurang)
- Jadual atau formula kompleks: tangkapan skrin dengan sempadan penuh — kadar pengenalan lebih tinggi
- Soalan susulan: satu imej boleh diikuti beberapa soalan; V4 menyokong analisis konteks berkaitan
3. Kesinambungan Perbualan Teks Panjang
V4 menyokong konteks ultra panjang, tetapi selepas 20+ pusingan dalam satu perbualan, kelajuan respons sedikit menurun. Untuk tugas kompleks, mulakan perbualan baharu untuk kelajuan optimum.
4. Kelebihan Teknikal Teras V4 (Versi Ringkas)
Jika anda berminat parameter teknikal, berikut kemas kini teras DeepSeek-V4 (berdasarkan ujian):
1. Konteks Ultra Panjang Jutaan Token — Berkesan dalam Ujian
V4 standard 1 juta token konteks. ~750,000 aksara Cina — cukup untuk trilogi The Three-Body Problem sekaligus. Dalam ujian, ketepatan carian maklumat dalam dokumen 600,000 aksara kekal 98%+ — bukan «kapasiti kosong».
2. Evolusi Keupayaan Agent — Dari «Menjawab» ke «Melaksanakan»
Versi lama lebih seperti «intern» pasif; DeepSeek-V4 menunjukkan pemecahan dan pelaksanaan tugas lebih kuat. Contoh: «Tulis skrip Python baca Excel tempatan dan hasilkan carta visual» — V4 bukan sahaja kod lengkap, tetapi arahan pemasangan dependensi dan penyelesaian ralat biasa.
5. Mengapa Pilih Versi Web? Ringan, Lancar, Ambang Rendah
Ramai pengguna ragu: DeepSeek Web atau klien? Data ujian menunjukkan versi web lebih ringan:
| Perbandingan | Versi Web | Klien |
|---|---|---|
| Penggunaan memori | 180–310MB | 380–420MB |
| Penggunaan CPU | 3%–12% | 4%–22% |
| Panggilan GPU | Tiada | 60–90MB VRAM |
Versi web DeepSeek berjalan sepenuhnya dalam pelayar, tanpa muat model tempatan; semua inferens di pelayan jauh — keperluan perkakasan rendah. Untuk komputer riba lama ≤4GB RAM, versi web pilihan lebih baik.
Ringkasnya: versi web tanpa pemasangan, penggunaan rendah, merentas platform — buka pelayar di mana-mana peranti, sesuai untuk penggunaan harian pantas.
6. Tip Lanjutan: Cara Membuat DeepSeek Web Lebih Berguna
1. Manfaatkan Tiga Mod
DeepSeek Web kini menawarkan tiga mod perbualan:
| Mod | Senario Sesuai |
|---|---|
| Mod Pantas | Pembantu harian, soal jawab pantas |
| Mod Pakar | Pengaturcaraan, undang-undang, perubatan; lebih kuat dalam matematik dan penaakulan berbilang langkah |
| Mod Pengenalan Imej | Muat naik imej untuk pemahaman visual dan penaakulan |
Tukar mod mengikut keperluan — jawapan DeepSeek-V4 lebih tepat. Tugas ringan harian → DeepSeek-V4-Flash; tugas mendalam kompleks → DeepSeek-V4-Pro.
2. Peraturan Emas Soalan Berkesan
Kunci menggunakan AI ialah cara bertanya:
- Keperluan jelas: jangan «tulis sesuatu», sebaliknya «saya perlukan e-mel permohonan kerja untuk jawatan operasi media baharu»
- Berikan latar belakang: sertakan data atau konteks berkaitan
- Nyatakan format: jadual, senarai, atau struktur tertentu
- Kawal panjang: julat bilangan aksara jawapan
- Betulkan segera: jika tidak puas, terangkan apa perlu diselaraskan
Lebih banyak tip prompt: Panduan Lengkap Prompt Engineering DeepSeek-V4.
Kesimpulan
Selepas ujian seminggu, kesimpulan teras kami:
DeepSeek-V4 ialah naik taraf keupayaan sebenar, bukan timbunan parameter. Pengenalan imej rasmi menjadikan DeepSeek Web evolusi dari alat teks ke pembantu AI multimodal; ingatan berkesan jutaan token jauh melebihi V3; evolusi Agent langkah penting dari «menjawab» ke «melaksanakan».
Sama ada pelajar, profesional, pembangun, atau pengguna biasa — versi web DeepSeek patut dicuba.