【深度解析】DeepSeek使用体验背后的技术原理

分享一个DeepSeek使用体验的实战案例：

我们团队最近在做模型选型，对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点：

1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单，要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐

DeepSeek使用体验这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡

你提到的【深度解析】DeepSeek使很有启发，这让我想到可以延伸到更广泛的场景。期待更多讨论！