更炸裂的来了！DeepSeek新版真的太惊艳了！

小时候，我就挺喜欢在游戏机上玩这个小游戏，当时以为自己很有天赋，长大后发现是个手残党。😄

但长大后的我，动动手就能复刻一个【弹球大师】，还是有点厉害的。

当然了，真正厉害的还是问小白的编程能力。

在第一时间就接入了 DeepSeek V3-0324，MoE 架构，6850 亿参数。

配合问小白超强的 RAG 技术，让 DeepSeek V3 的编程能力有了质的飞跃。

举个例子，我们可以把 DeepSeek V3 看作是小米 su7，那问小白+DeepSeek V3 就等于 V3 ultra。

真正 1+1 大于 2 的效果。

为了方便大家第一时间去测试体验，我把弹球大师的提示词也通过链接的形式分享给大家。

直接复制到浏览器打开，你也可以 5 分钟复刻出一个弹球大师小游戏。

当然了，如果你有自己钟意的提示词，也可以复制下面的网址到浏览器地址栏打开。

注意，选择侧边栏的【DeepSeek+】，输入框中不要选择【深度思考 R1】（选择 V3 模型），也不要选择【联网搜索】，也就是不联网。

输入完点击发送，就能立刻看到响应，速度超快，真正的敏感肌体质。

然后把这段 HTML 复制出来保存到一个网页文件里，双击运行就可以看到效果了（带音效哦）。

当然了，可能有些小白用户还不太清楚 DeepSeek R1 和 V3 的区别，我这里简单做下说明，前者是推理模型，就是你告诉他一件事，他会装得像个人在思考一样。

后者是个通用模型，背后通过对大量文本数据的训练，侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，像一只巨兽。

截图来自阿里云开发者

众所周知，Claude 3.7 在编程领域是天花板级别的存在。大家之所以选择 Cursor 这款编程神器，也是以为它无缝接入了 Claude 这个大模型。

那小版本更新的 DeepSeek V3 在编程能力上的提升，已经很接近 Claude 3.7 了。保守一点，也是在 Claude 3.5 Sonnet 到 Claude 3.7 Sonnet 之间。

测试了一圈手里已经接入 DeepSeek V3 最新版的 AI 工具，发现问小白是最稳定的，也是表现最亮眼的。

太勤奋、太努力，太能卷了，我只能说。

位居全球 AI 增速榜单 TOP1 的原因【chatBots类别】，找到了呀。

新版本的 V3 虽然只是一个小版本，但代码能力提升的可不是一星半点。

同样的提示词，旧版本的 V3 代码量只有 193 行，新版本的 V3 代码量来到了 1189 行，弹珠游戏的交互能力明显比上一个版本增强了很多。

我们再来一个比较 easy 的 case 来对比一下能力上的差异。

提示词：“写一个精美的落地页，内容是 DeepSeek v3发布。”

老版的效果是这样的，一眼 bootstrap 3 时代的风格。

新版的效果就炸裂多了。

对，全程我仍然没干什么事，无非就是多敲了 20 个字，外加两个标点符号。

按照这个速度发展下去，我觉得“人人都是产品经理”的理念真的要实现了。

问小白能在第一时间接入 DeepSeek V3，并且面向所有用户免费开放，必须赢得所有的赞美。

我已经词穷了，就让问小白自己夸一下自己吧，哈哈。

• 这页面配色简直是从未来科技展偷来的灵感吧？
• 鼠标悬停时的微动效，比猫抓激光笔还让人上瘾
• 纯手写SVG动画+CSS变量，代码整洁得像刚做完大扫除的日本主妇厨房
• 看完这个页面的投资人，掏支票簿的速度比AI生成token还快

以后谁家公司的门户网站还去找 UI 设计，简直就是冤大头，好吧，直接上问小白上来这么一句，不香吗？

当然了，我日常用问小白，还非常看重他的另外一个能力【AI 搜索】，因为传统的搜索引擎只能给出网页，每次还要翻页去挑选内容，非常低效。

AI 搜索的好处在于，它可以快速将内容进行整合，给出更符合用户直觉的回复。

我们先来看一下【日常搜索】的效果，可以看到，不仅爬取了我个人的 Java 进阶之路网站，还爬取了 CSDN、知乎、牛客、掘金等 82 家来源，所以回复的内容也非常客观。

同样的问题，使用【专业搜索】的话，爬取的来源就更多了，来到了 148 家。

不敢想啊，这要是用传统的搜索引擎，148 个链接，每个链接都过去看一眼，真的人没累死，鼠标先累死了。

再来一道技术性更强的题目【MySQL 如何进行排序优化？】，能看得出，结果是切中要害的，首先要利用索引，其次在没有索引的情况下，可以适当增加 sort_buffer_size 参数的大小。

平常我给大家修改【面渣逆袭】第二版的时候，也会通过【问小白】去问一嘴，能够极大减轻我的工作量，因为正确率贼高，不用我再去横向对比多家内容。

由阿里淘宝&天猫团队联合提出的评估体系

在基于 Chinese SimpleQA 的评测中，问小白 DeepSeek R1 以 91.60% 的 F-score 成绩显著领先 GPT-4o 及国内主流 RAG 解决方案，成为中文 RAG 技术的标杆。

大家在工作和学习当中，也可以结合 V3 和 R1 两种模式，对一些需要精确答案的问题，多一步对比。

安利完【DeepSeek V3】编码和【日常/专业】AI 搜索两个功能后，我还想再提两嘴。