很多群友都在關注春節期間爆火的DeepSeek，10號我和大發直播連線談了下，這篇文我們一起做個復盤探討。

DeepSeek是什么？

DeepSeek 是量化巨頭幻方量化旗下專注通用人工智能研發的公司，堪稱一個超級智能的“大腦”。

其 DeepSeek -R1 模型的優勢之一在于對思維鏈（COT，Chain of Thought）技術的運用，能夠將復雜問題逐步分解成小步的中間邏輯，通過多步驟的邏輯推理來解決問題。

例如在數學競賽中，DeepSeek -R1 模型的表現堪稱驚艷，無論是復雜的幾何證明，還是燒腦的代數運算，都能輕松應對。而且，DeepSeek -R1 完全開源，采用 MIT 許可協議，支持免費商用、任意修改和衍生開發等。

DeepSeek會取代教培嗎？

有人回答：補習班依然會存在，頂多改下教學模式。

同時，也有人直接丟這個問題給DS，它是這么說的：

“作為DeepSeek，我認為人工智能與教育培訓機構老師的關系并非簡單的“取代”，而是“協作與進化”。

當機械性工作被AI接管，教師的核心競爭力將轉向：“教學策略設計能力；學習路徑規劃能力；情感價值傳遞能力。”

這點上，教培老師天然具有靈活性。

也即，哪怕校內全部開始使用AI教學，大概率呈現的狀態也會因人而異。

所以，當我問大發“DS是否會帶來教育平權？”，大發說，錯，可能還會拉大差距。

而且，DS對不同能力等級的老師會產生不同的影響，照本宣科的老師很容易被取代，但是，有情感鏈接、關愛學生、激勵學生的導師型老師則永遠吃香。

為什么教育科技公司紛紛接入DeepSeek？

比如學而思，希沃、中公教育等等。

對此，通用的說法是：

“DeepSeek開放的技術架構、出色的邏輯推理能力，與教育科技公司的AI技術有較強的適配性，相信二者結合將更有針對性地解決AI在復雜教育場景中落地遇到的問題。”

實際上，落地怎樣，還未知，畢竟學家的九章大模型還在打磨，松鼠的大模型、豆神的大模型都在內部跑著，現在突然橫空殺來一個DS。

但是，大發的說法：“頭部優勢，大廠一定強于中小微。”

比如，他們可以通過AI完成大量高效的員工培訓，更快打通各個部門工作流程的AI化SOP。

而且，今年一年，基于DS一定會誕生新玩法，可能是我們沒有見到過的打法，頭部的效率會極大提高。

所以，給到我們中小微機構的三個建議：

1、趕緊梳理自己的SOP

2、逐個Ai化中小微做sop，測評、互動溝通數據

3、提升使用技巧。

DeepSeek對教培機構的影響？

1、為機構降本增效。

創始人使用，提高開會效率。各部門提高工作效率，降低人力成本。比如品牌宣傳方面、海報設計、備課效率、教研能力都會提高。

2、為教學提供強大支持。

DeepSeek可以從備課、教學、課堂、教師職業發展方面給予強大的支持。

智能備課：通過精準指令（如“設計勾股定理趣味教案”），快速獲取分層教學資源，節省70%以上備課時間。

教學優化：輔助教師進行學情診斷與教法創新，例如將AI生成案例替換為本地真實數據，提升課堂貼合度。

課堂優化：互動輔助：老師通過DeepSeek生成“穿越式提問”，AI幫助提煉總結課堂記錄亮點，建議。

職業成長：支持教師角色轉型（課程設計師、教學診斷師等），通過持續交互提升專業能力。

3、市場方面為招生助力，各種地推宣傳文案設計，活動方案設計、短視頻拍攝腳本等等。還可以拆解競品，模仿生成。

不過，目前的情況來看，除了效率高，似乎還沒那么有靈魂，不如人做出來的更有質量。最懂客戶的還是一線市場人員。

4、優化高報和學業規劃行業。

DeepSeek依托大數據分析能力，抓取各省錄取數據、專業熱度及就業趨勢，結合學生興趣測評生成動態升學路徑。

DeepSeek 支持輸入模考分數、心態類型（激進/保守）、地域偏好等20余項參數，模擬不同選擇下的錄取概率，幫助家庭制定最優策略。

網上有過DS能否取代張雪峰的話題討論，張雪峰自己說：“高報師可以提供情緒價值呀。”

教培從業者應該如何應對？

我們要盡快找到 DeepSeek 在自身業務中的最佳應用方式，最為重要的便是學會使用指令。

1、指令四要素模板

如果使用者不知道如何表達，可以套用框架指令四要素模板：[角色] 作為____專家 [任務] 需要完成____ [要求] 輸出格式為____，包含____要素 [補充] 相關背景：，限制條件：。這樣的指令模版能讓DeepSeek更準確地理解需求。

2、常用提示詞策略與技巧

撰寫清晰指令：模型不會讀心，清晰指令很關鍵。提供背景、讓 AI 提問、設定角色等方法能讓 AI 更好地理解任務。

給模型思考時間：復雜問題，模型需更多時間思考才準確。展示過程、避免直給答案等操作能引導模型輸出思考過程，提高答案準確性。

拆分復雜任務：像軟件工程拆分復雜系統一樣，拆任務可提高成功率。意圖分類、摘要或分拆會話、從簡到繁迭代等方法能讓 AI 更好地處理復雜任務。

接入外部工具和資料：AI 有局限，接入外部工具和資料可彌補。給出示例、使用 AI 搜索引擎、讓 AI 寫 Prompt 等方法能讓 AI 更好地完成任務。

3、教培老師常用指令

教案迭代指令：教案評價、教案迭代、新提示詞提煉、提示詞強化、教案對比分析等指令能讓教案不斷優化。

講義整理 / 課堂評價 / 教師評價指令：確認大綱、PPT、逐字稿、原材料創作素材處理、提綱確認、創作方式、問題修正、信息密度處理等指令能讓講義整理和課堂評價更加高效。

總結

在群里，大家也有很多反饋。

有人過年期間就在不斷訓練投喂自己的大模型，好幾位群友做了數字人；蟈蟈老師通過AI打造了一款英語產品，賣的很不錯；無級老師說，他們用DS來標準化解題流程，然后錄課的老師就可以無腦演繹了。

不過也有老師說：做不出來我需要的講義，還不如自己去教輔網站下載，簡單粗暴。

所以，大模型用不用DS并不是最要緊，和自己業務緊密集合更重要。

近日，清華大學出品了一個課件，《DeepSeek:從入門到精通》，傳播很廣，群里也發了很多類似的課件，如果需要可以私我。

知識到最后就是免費了，但是如何通過這些已存知識帶動、拓展、激勵大家，這可能才是教育服務的價值所在。

一起加油吧！沒想到這么快，教培也進入了AI時代。

作者簡介：八月哥，教培江湖主筆，寫過80w+爆文，跑過3個馬拉松，不抽煙、女兒奴，感謝關注！

我把2月份的安排放到次條了，有直播連線，有分享會，也有線下的培訓會，孵化營等等，大家感興趣點擊次條自由選擇。

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