DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
近两个月，AI圈像开了倍速一样，可以说是卷疯了......
仅需简单提示，满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。
这个AI领域千亿级市场，将辐射千家万户。 DeepSeek-R1横空出世，打响了大模型比拼性价比的第一枪。 Meta、OpenAI等国外头部大模型厂商纷纷复刻或变相降价。比DeepSeek-R1晚两周发布的OpenAI o3-mini模型，定价比前代模型o1-mini降低了超6成，比前代完整版的o1模型便宜超9成。
应用内接入 DeepSeek-R1 已经成了一种潮流。
接入DeepSeek，不等于All in DeepSeek
那么，DeepSeek-R1 的 ARC-AGI 成绩如何呢？根据 ARC Prize 发布的报告，R1 在 ARC-AGI-1 上的表现还赶不上 OpenAI 的 o1 系列模型，更别说 o3 系列了。但 DeepSeek-R1 也有自己的特有优势：成本低。
GPT-4o悄悄更新版本，在大模型竞技场超越DeepSeek-R1登上并列第一。
广东打响了第一枪。深圳龙岗区的政务系统悄悄上线了DeepSeek-R1全尺寸模型，群众办事时面对的不再是机械的问答机器人，而是一个能理解“我想办落户，但社保断了3个月怎么办”这类复杂问题的AI公务员。东莞紧随其后，把DeepSeek塞进了人工智能大模型中心，号称要让“企业办证速度跑赢奶茶外卖”。更狠的是广州，直接祭出DeepSeek-R1和V3 671B双模型组合
知乎直答默默掏出了自己的“底牌”。为啥这么说呢？因为知乎不仅有自己的AI模型，还攒了十多年的中文高质量知识库，再加上真实的问答场景作为AI的“实战训练场”，简直就是AI界的“学霸”。有了DeepSeek-R1的加持，知乎直答的推理能力直接拉满，传统搜索看了直呼“内行”，妥妥成了AI时代的“搜索界天花板”。
