联网搜索：
特点：实时访问互联网获取最新信息。
适用场景：需要实时数据（如新闻、天气、股价、赛事结果）。查询动态内容（如社交媒体趋势、最新政策）。获取特定网页内容（如某篇文章或报告）。
深度搜索：
特点：基于知识库和逻辑推理进行深度分析，解决复杂问题。
适用场景：复杂问题（如数学推导、多因素分析）、知识整合（如解释理论、对比历史事件）、抽象任务（如文本创作、代码调试）。
对程序员来说，o1系列之前的优势之一还在于，它可以接收超长文本输入+超长文本的输出，这就意味着在代码领域，对于常用代码：2K行输入，1K行输出，它的准确性是可以保证的。而这对于同类模型sonnet3.5（sonnet是指一种人工智能系统，专门用于代码生成任务）和Gemini(Google推出的多模态人工智能大模型系列)来说，都是难以做到的事情（sonnet适合2百行代码的输出，快速准确）。但现在R1基本上也可以做到类似的性能，并且它可以显式输出思考过程，并且全程中文输出，非常友好！
我都不知道他们怎么挣钱，是不是越出圈，亏的越多？还是说他们真的如段子所说，靠做空其他AI机构来从股市挣钱，hh。但对于用户来说，确实赢麻了。根据朋友的反馈，M1Pro 32Gb的Mac可以本地部署32B的R1，每秒6.7Token的输出，端侧部署也有方案了。
这几天大家肯定刷到过R1生成的一些逆天小作文，各种炫技的一些句子看的头皮发麻，这种效果在没有被安全对齐阉割的原始gpt和Claude的模型上，隐约见过一些，但它们对中文的一些把握还是没有R1到位，建议大家去试试，反正免费，提示词超级简单：以xx风格帮我写一个xx的文章/作文就可以了。
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