快科技4月16日消息，QuestMobile数据表明，截至2025年2月，AI原生App的活跃用户数量达到了2.4亿。
这主要得益于年初AI领域迎来标志性事件，DeepSeek-R1模型迅速引爆全球。短短一个月内，国内原生App行业规模几近翻倍。
DeepSeek-R1模型不仅为整个行业带来了成倍的增长，还打破了去年长期稳定的市场格局。
根据QuestMobile的数据，2025年3月，DeepSeek以1.94亿月活跃用户数位居榜首；其次是豆包，拥有1.16亿月活跃用户；腾讯元宝则以4164万月活跃用户位居第三。
此外，纳米AI搜索和即梦AI也在今年首次进入Top5应用程序榜单之列，这在一定程度上得益于DeepSeek所带来的流量红利效应。
QuestMobile数据显示，纳米AI搜索接入DeepSeek后次日活跃用户规模增加22.0%，其次是腾讯元宝，日活跃用户规模较前日增加15.3%。
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今天下午，DeepSeek发布了《关于AI生成合成内容标识的公告》。 公告中称，Deepseek始终高度重视AI的安全问题，已在平台内对AI生成合成内容添加标识，并明确提醒用户相关内容由AI生成。 此举为贯彻落实《人工智能生成合成内容标识办法》（2025年9月1日起施行）及《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》等国家标准的相关要求，防止AI生成内容可能引发的公众混淆、�
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
DeepSeek V3.1于2025年8月21日发布并开源，腾讯地图率先完成接入。新版AI助手“AI叮当”在三大核心能力显著提升：思考效率更高，响应更快；上下文理解更强，支持多轮连贯对话；智能体调用更精准，尤其在中文网页理解和跨领域搜索方面表现突出。依托升级，AI叮当可提供个性化行程规划、周边推荐及景点知识问答等智能出行服务，让导航升级为全程智能生活陪伴。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
AI时代企业核心挑战已从“能否做AI”转向“如何高效集成AI能力”。AI模型库通过聚合全球主流模型，提供透明化成本与能力信息，帮助企业实现快速原型验证、精准选型和成本优化。这种基础设施降低技术门槛，使非技术背景决策者也能深度参与技术选型，加速创新迭代并降低试错成本。
文章介绍了三款AI工具（课件帮、Visionstory、Fliki），可将静态PPT快速转换为动态视频微课。这些工具操作简便，支持自动生成口播稿、多语言配音、智能字幕及动画效果，适用于教育、企业培训等多种场景，无需专业技能即可上手，大幅提升视频制作效率。
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。DeepSeek V3.1发布，大幅增强长文档分析和代码理解能力；企业微信5.0集成智能搜索、总结和机器人功能；快手Klear-Reasoner模型数学推理准确率超90%；谷歌Docs新增AI语音朗读功能；Firecrawl完成1450万美元融资并推出V2版本API；Meta上线AI语音翻译功能；微软Excel集成Copilot实现一键数据分析；Claude桌面客户端推动AI编程可视化；苹果Xcode将原生集成Cl
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
今日，蔚来发布2025年二季度财报。 二季度，蔚来实现营收190.1亿元，同比增长9.0%，环比增长57.9%；现金储备环比增长至272亿元，研发投入高达30.1亿。 二季度，蔚来共交付72056台新车，同比增长25.6%，环比增长71.2%。 毛利率方面，综合毛利率达10.0%，环比显著提升；其他销售毛利率转正达8.2%，创历史新高。 此外，蔚来还公布三季度交付指引为87000台至91000台，同比增长40.7%至47
本文探讨大模型选型困境与解决方案。2025年全球可调用大模型超300个，但选型面临三大难题：单位混乱、定价波动快、87%团队无法量化模型价值。提出三层漏斗筛选法：1)场景刚需筛选80%选项；2)验证核心性能；3)评估边际效益。以Gemini和DeepSeek为例，前者适合常规FAQ场景年省$16,000，后者适用于金融计算场景可降低15%人工复核。建议建立动态评估体系，将3小时选型会议压缩至18分钟，错误率下降40%。核心观点：选型应从参数争论转向场景验证，通过自动化工具为工程师节省时间，聚焦提示词优化而非参数对比。
