在過去短短一個多月的時間里，已有數百家公司接入DeepSeek，這里除了同行的AI創業公司，還有騰訊元寶、文心一言、阿里通義千問這樣的大公司AI產品，以及阿里釘釘、字節飛書這樣的辦公App。

除此之外，相比于其他大模型產品，DeepSeek正在以更快的速度被更多企業從應用層面接入和使用。

作為零售電商行業的研究者，「莊帥零售電商頻道」基于DeepSeek的模型邏輯以及少量的行業應用案例，也一直在思考：DeepSeek對于零售電商行業會有哪些實實在在的幫助呢？

DeepSeek不僅僅是給出答案

在探究零售電商行業的應用之前，首先有必要了解Deepseek 與早前其他大模型的核心差別。

簡單來說，Deepseek是通過模擬人類的思維模式結合大數據構建出來的 推理大模型 ，根據用戶的問題會給出思考過程，哪怕答案并不令人滿意，其深度思考仍可供用戶決策參考。

而之前美國的ChatGPT，國內的百度文心一言、阿里通義千問、騰訊元寶、字節豆包均是基于大數據構建的通用大模型，與傳統搜索引擎給出信息列表不同，通用大模型可以根據用戶的問題直接給出答案并進行持續的互動對話。

但是通用大模型沒有完整的推理思維，更多是基于大量文本數據的訓練，掌握語言規律并能夠生成合適的內容，但缺乏復雜的推理和決策能力。所以對于復雜的問題很難給出令人滿意的答案，或者說本來復雜問題本來就沒有唯一正確的答案。

與通用大模型相比，推理大模型則是在傳統大語言模型的基礎上，強化推理、邏輯分析和決策能力的模型。

它們通常具備額外的技術，如強化學習、神經符號推理、元學習等，來增強其推理和問題解決能力，尤其是擅長復雜推理、解謎、數學證明等任務，能夠顯式展示中間推導過程。?

對于用戶來說，一款AI產品不應該僅僅是給出答案，否則和傳統搜索應用讓用戶在信息列表自行尋找答案的方式，差別只在于效率高低了。

所以基于推理大模型，讓用戶看到AI應用對于一個問題的思考過程，會大大增加對該應用的可信度，哪怕最后給的答案與通用大模型相差不大。

而對于一些復雜問題，有些用戶甚至不需要Deepseek給出問題的答案，只是為了看看Deepseek對于某個問題是如何進行深度思考的。

畢竟回答問題的思考過程對人們來說也具有啟發性，同時這樣的思考過程也更接近人腦對于回答問題的思維方式。

例如，有中學生就用Deepseek去了解數學題的解題思路，然后根據Deepseek給出的解題思路自己解題，還能讓Deepseek給出幾道相似的數學題進行練習，從而提升該類題目的解題能力。

用《黑神話悟空》制作人馮驥的話來說，DeepSeek可謂是同時做到了“強大、便宜、開源、免費、聯網、本土”這六大突破，而這其中任何一點都是非常了不起的。

這也解釋了為什么Deepseek在短期內受到各行各業和廣大用戶的認可，從公開數據統計，DeepSeek僅用了7天時間就達到了1億用戶規模，而ChatGPT花了兩個月。

從AI工具到生意參謀

AI大模型在零售電商行業的應用時間并不短，但之前的通用大模型應用對于商家的經營能力提升仍然有限，只是在一些程序化的操作上提升了效率。

例如自動選擇關鍵字進行廣告投放、自動生成種草圖文等，AI對于零售電商行業的商家來說，仍然算是自動化程度更高的工具，稱不上智能。

雖然賣貨這件事看起來門檻不高，但遇到的卻是因人而異、個性化極強的復雜問題，通用大模型處理起來顯然有些吃力。

「莊帥零售電商頻道」也試著向DeepSeek提問了一些專業的問題，比如“在幼兒園附近開了一家便利店，應該賣什么商品？”

在通用大模型模式下，DeepSeek和其它AI應用一樣，直接給出了十個具體的商品建議列表，但是從零售行業人士的角度來看，沒有辦法在沒有依據和實際經營場景考量的前提下照搬答案。

而在DeepSeek深度思考（R1）模式下，則給出了一些有建設性的分析思路，比如對三類客戶群體（小朋友、家長、老師）的需求分析，對選址差異（幼兒園外面還是里面）造成的選品差異分析，以及商品的安全和健康方面的要求，甚至提到要與園方進行溝通交流了解更為全面的需求。

這個問題其實是一個專業性很強的問題，需要從多個維度幫助提問者進行分析，給出相應的思考和建議，然后再給出具體的經營策略和案例參考。

DeepSeek對于這個行業問題完整的深度思考，根據我在咨詢業的經歷，已經達到一個初級咨詢師的水平：

這樣比較下來，DeepSeek的推理大模型不僅可信度更高，對人們遇到的各種復雜問題有更大幫助，其在不同行業所能發揮價值的空間也要大許多。

在「莊帥零售電商頻道」看來，以前的通用大模型應用基本上都是“AI工具”，例如智能客服、數字人等。而推理大模型的出現，相當于商家多了一個擁有了思考能力的“生意參謀”。

對于商家在選址、選品、商品升級、人群分析、市場趨勢預測、營銷策劃、經營策略和經營分析、供應鏈和庫存管理等方面均能進行助力。

一位充電寶賣家告訴「莊帥零售電商頻道」，他們通過訓練專屬模型分析店鋪用戶的行為，可以挖掘出消費者的“潛在需求”。

“我們通過DeepSeek批量生成中英文產品描述，直線提升的商品列表的優化效率，但真正帶來訂單增長的，是結合DeepSeek的建議改良了Type-C+Lightning雙接口設計的商品。”

雖然大數據能告訴商家“快充”是熱搜詞，但如何洞察到用戶的潛在需求，更多時候還要對各種用戶行為數據進行全面地分析才能得到真實的答案。

而對于零售行業常見的商品組貨搭售，DeepSeek能夠給出關聯銷售的經營策略，通過挖掘低頻高利潤的商品組合，例如將“貓砂和除臭劑”進行捆綁促銷，很好地提升了銷售額。

另外通過強化學習模型對臨期商品進行動態定價，根據保質期剩余天數和用戶店內及線上網店的瀏覽行為即時調整折扣，提高了臨期商品的轉化率。

在用戶需求預測與動態補貨方面，DeepSeek認為某社區店可以通過整合歷史銷售數據、天氣、節假日等多維度信息，建立預測模型精準預判商品需求。

DeepSeek還舉了個例子，提到某母嬰品牌在雙十一前結合生育率波動和競品活動數據調整備貨量，實現銷售額同比增長40%。系統還能自動生成補貨周期建議，庫存周轉效率提升30%-50%，缺貨率下降60%。

從這些商家的實踐可以很明顯地看出，推理大模型的出現和發展，已經可以讓商家和電商平臺形成“AI輔助人工決策”的新型經營模式，從「單點優化」進化至「全局智能」的新階段。