实测百度搜索 DeepSeek 满血版：“为我所用”还是“拿来主义”？

图片来源：由无界AI生成

继2月16日百度搜索全面接入DeepSeek和文心大模型最新的深度搜索功能之后，目前的百度搜索已全量上线DeepSeek满血版。

当下，用户可在百度APP输入任意搜索词，完成一轮搜索后，在搜索结果页点击「AI+」进入AI搜索，再点击下方「去试试“满血版”」即可与DeepSeek对话。此外，PC版百度AI搜索也已经接入DeepSeek R1满血版并提供联网能力。

百度AI搜索的DeepSeek满血版效果到底如何？在进行过数十个测试后，不禁感叹：百度AI搜索是真满血！接入最好的DeepSeek模型能力的百度AI搜索，打开了新世界的大门。

“为我所用”而非“拿来主义”

接入DeepSeek后，百度不对其进行阉割，也让服务器资源管够。这背后是百度的为我所用，而不是拿来主义。这一过程并非是把 DeepSeek 接过来就直接给用户去用，百度有自己的「真东西」在。

要问这一“真东西”是什么？其直接体现在百度通过深度的技术融合、RAG技术优势，帮用户解决大模型幻觉等实际问题。说到底，是百度25年的数据积累。作为全球最大的中文搜索引擎，百度积累了用户搜索行为数据、网页索引数据和内容生态数据。这些数据覆盖了从PC互联网到移动互联网、再到AI时代的多维度信息，包括文本、图像、视频等，形成了独特的“时间壁垒”，是新兴AI搜索难以复制的。

先来一个能考察25年时间跨度的题目：细数过去的25年中，中国新能源行业的发展历程，要求包括明确的时间节点、时间节点以及其所带来的影响和意义。百度AI搜索DeepSeek-R1满血版得到的回答如下：

答案中详细罗列了中国新能源行业25年的发展历史，并将其划分为不同阶段，部分数据是其他AI搜索引擎中所没有的。

而在搜索这一问题的过程中，百度AI搜索也展示了新功能“特色灵感区”，能欧根据当前提问，提供灵感内容，帮助用户梳理问题脉络，一问便能了解问题全貌。也可以通过点击灵感区任意问题即可发出对应提问。

值得注意的是，目前市面上大部分的AI搜索产品，都会展现模型“思考”的过程，然而其展现形式更多的是“正在搜索XXX个网页”，而接入DeepSeek R1满血版的百度AI搜索，能够细细拆分问题。输入 Prompt：请统计出2010至2015年期间，世界范围内GDP排名的变化情况，需提供具体数值并展现变化的过程。

从第一步的确定数据来源是否可靠、到界定请问题范围是名义 GDP 还是购买力评价（PPP）调整后的GDP、到搜索出早年的数据和进行排名，这仿佛人脑在层层剖析一个问题的过程。

令人惊艳的是，DeepSeek R1满血版的百度AI搜索能够全面地考虑到各种微小的细节、周到地考虑到特殊情况应该如何处理，诸如，要注意各国GDP实际增长速率和波动情况、汇率波动影响、数据处理中四舍五入的部分，这确实是我没想到的。不仅感叹一句：DeepSeek R1满血版的百度AI搜索，还是太全面了！

针对这一问题的完整回答如下，在未被提示的情况下，自动选择表格的方式进行展现，并且在关键事件处给了明确的提示。

百度RAG叠加DeepSeek-R1之后，其幻觉程度是否真的被降低？接下来的一道题目则测试百度AI搜索DeepSeek满血版的幻觉程度：请提供一份2005年2月20日的全球股市收盘数据。

这一问题的刁钻之处在于，2005年的2月20日是周日，绝大多数国家并不会在周日开市。如果模型具有幻觉的话，则无法避开这个“坑”，会开始拿其他事件的数据张冠李戴到2005年2月20日。但百度AI搜索的DeepSeek满血版思考过程如下：

根据思考过程可知，而是在分析过程中就界定清了问题，并没有“一本正经地胡说八道”，给出的答案也严谨准确。

以此为基础，再将问题升级一个难度为：提供2005年2月18日欧洲市场的逐时数据。这对答案的颗粒度要求较细，百度AI搜索DeepSeek R1满血版的回答如下：

百度背后多年积累的专业数据，同样也在两者结合后得到了更好地释放。向模型提问专业问题：请详细分析中国药品价格的形成机制及其影响因素，并结合当前政策背景，说明医保药品价格谈判的作用和意义。

这一问题针对医疗行业的药品价格问题，测试模型对特定领域知识的专业度和成熟度。并且问题中明确要求结合当前的政策背景，也考验模型是否能准确捕捉到时新信息。给出的回答如下：

答案中包含多处数据细节，如在“以价换量”提高基金使用效率中标注出PD-1抑制剂年治疗费用从30万降至5-10万，74种新药纳入医保目录中指出CAR-T疗法从120万元降至33万，说明模型对医疗药品这一专业行业的数据有较深的积累。

DeepSeek-R1让百度AI搜索的推理能力如虎添翼，同时，百度AI搜索本身也在发挥自身优势，将多模态能力叠加在了大语言模型DeepSeek之上。输入prompt：我要拿一幅画去参加涂鸦插画的比赛，主题是“未来城市”，创造一个充满奇幻元素的世界，比如神秘的森林、魔法城堡、外星生物、精灵与巨人等，需要给出图片。这一问题中包含多个画面主题，既需要大语言模型的能力加以理解，又需要图像模型进行生成，最后得到的画面如下：

开启DeepSeek-R1满血版后，百度AI搜索的代码能力也更上一层楼。输入prompt：请写出一个生成画面为“祝贺哪吒票房大卖，并配上哪吒形象”的代码，并检测代码效果。得到的答案如下：

这一回答中不仅包含了完整代码的运行文件，更给出了视觉元素验证、动画检测、兼容性测试等检测说明，更给出了效果增强建议的代码，用户可以进行自定义的调整。

回归用户价值，而非技术孤岛

时至今日，回顾中国人工智能发展史，无论是早在2010年左右开始布局NLP、知识图谱、机器学习等关键技术的研发，还是大语言模型浪潮中“先人一步”开发出 ERNIE Bot，百度对人工智能的态度一致都是“坚持高度自研、加大投入力度”。

即便“坚持自研如百度”，面对 DeepSeek 的冲击，百度也开始在自家超级APP中接入外部大模型，将第三方模型伙伴纳入自己的生态。这是在大模型战略下以产业操作系统为目标的一次进展，本质上是百度围绕“大模型+搜索”构建的生态级战略组合拳。

这意味着，百度搜索回归用户价值本身，不但没有固步自封，而是将自身的核心业务和重点业务与DeepSeek做探索融合。背后所指向的趋势是中国互联网从超级APP、自给自足的“孤岛生态”，正在转向连接越来越紧密的“技术共同体”。