为什么 DeepSeek 出来可以轰动全世界，而差不多功能的字节跳动的豆包却没什么人关注？
二者不一样哈，差远了，不是同一类大模型
字节的豆包是普通大模型
deepseek R1 是推理大模型
这意味着
核心目标不一样
豆包:文本生成、基础问答、信息检索
DS:多步骤逻辑推理、复杂问题解决、因果分析
训练数据不一样
豆包:通用语料（网页、书籍、对话等）
DS:增加逻辑题、数学题、科学推理等结构化数据
训练方法不一样
豆包:自回归语言建模
DS:结合思维链（CoT）、程序辅助、符号逻辑增强
输出特点不一样
豆包:流畅但可能缺乏深度逻辑
DS:结构化、分步骤、注重因果链推导
所以，豆包和deepseekR1压根儿没有可比性
举个例子你可能就明白了
鸡兔同笼问题
从鸡兔同笼问题的回答我们可以看出，虽然结果一样，但，deepseek的思维链展示更加清晰完整。
如果你还不能理解deepseek的伟大，那我再给你举一个语料库被污染的典型例子
看，你们吹嘘好用的豆包，成傻子了吧！
看，这就是deepseek的牛逼之处，就算语料库被污染了，她也能通过自己的思考得出正确的答案。
来和高手学习一下
感谢 @野火吃腰果 提供的调试思路
再看一个比大小的问题R1表现如下
关于字母统计的问题，我们看看豆包怎么说
第一步，让豆包承认传统生成式大模型存在缺陷
好，豆包投降了，我们趁热打铁，问问豆包，传统生成式大模型还有哪些缺陷，应如何克服
好，这是豆包告诉我们的真相，我们不能只相信一面之词，还要问问deepseek，看看这个火出圈的家伙怎么说
关于英文字母统计的问题
ds很开明，不仅把原因公布了出来，还把如何解决公布了出来，就这一点ds就可以吊打世上大多数生成式ai了！
作为普通人，我们只能通过提高自己的提示词编写技术，来让ai输出更加精准的答案，比如ds给出的改进建议:清逐个字母统计分析
关于生成式大模型的缺陷问题
以豆包为首的普通生成式大模型，你们好好学学吧，自己有问题不敢直接面对，怎么进步，还得让竞争对手拿鞭子抽？AI工程师们，加油努力吧，方法都有了，就看你们怎么改进了
别光说别人不好，我们看看DS在这些缺陷上的进展现状
这还不够，你敢承认自己不行吗？
厉害了，不仅承认了自己的不足，还给出了，例子，原因，和用户应对建议！我就喜欢这样的AI，开诚布公的让我知道AI得不足，我就可以有的放矢的提升自己的专项技能，让AI变得更好，但，豆包这类传统生成式大模型总是藏着，掖着，生怕用户知道它的不足，你连自己的弱点都不敢面对，你咋进步呀！
通过这一系列得沟通，我学到了很多新知识，有一些还没有完全学通透，还需要与ds进行更加深入的沟通，探讨，验证…