为了知乎的强大和deepseek的逻辑合理性，我们可以从两个方面来看一下：
知乎直答的内容：
核心优势：
结构化输出与逻辑推理能力
对复杂问题（如跨学科分析消费主义影响），能分学科梳理观点，输出层级清晰，类似专业导师讲解。
学术类问题（如量子计算对通信业的影响）结合知乎社区专业内容与文献库，回答可信度高且重点突出。
知识库功能实用性强支持本地文件、网页剪藏、RSS订阅等多源数据整合，1GB存储空间满足基础需求。
可快速解析论文核心观点、对比多篇文献异同，辅助学术写作或报告撰写。
跨文档检索能力突破模型上下文限制，例如准确解析200页PDF的跨页关联。
响应速度与稳定性
普通问答响应时间2-3秒，复杂搜索任务（如文献分析）通常在30秒内完成，稳定性优于频繁卡顿的DeepSeek官网。
免费使用且无需频繁处理“服务器繁忙”问题，成为第三方应用中体验较好的替代方案。
待优化点：
内容安全与时效性
偶现敏感或争议性回答，需加强过滤机制。
对实时热点事件的解析存在滞后性，例如部分回答未能及时反映最新进展。
功能细节打磨
浏览器剪藏插件实用性不足，部分用户反馈剪藏后内容格式混乱。
知识库仅1GB存储空间，对专业用户可能不够用，未来或需付费扩容。
对比同类产品的独特价值
知乎直答整合了DeepSeek-R1的推理能力与社区优质语料库（5000万+中英文文献及知乎精选内容），在专业领域回答的准确性和信源可信度上更具优势。 1213
相比仅支持对话的第三方API或仅支持单次搜索的竞品（如秘塔AI搜索），知乎直答同时实现联网搜索、多轮对话及知识库管理，功能集成度高。
总结对于需要深度思考、学术研究或高效整理个人知识的用户，知乎直答+DeepSeek-R1 是目前兼具实用性和性价比的选择，尤其适合学生、科研人员和内容创作者。但若追求极致的实时性或有大规模知识库需求，可等待后续功能优化。
为了方面查看对比的结果，我们到deepseek官网来看一下：
问题是一样 ，来看看deepseek给出的解答：
知乎直答在2025年2月11日正式接入“满血版”DeepSeek-R1模型并推出“知识库”功能后，其体验感与功能实用性均有显著提升。结合多篇报道和用户反馈，以下是具体的分析与总结：
DeepSeek-R1模型以逻辑推演和结构化输出为核心优势，尤其在法律、医疗等专业领域表现突出。例如，用户搜索“未成年人游戏充值退款的法律依据”时，系统不仅快速展示《民法典》相关条款，还能关联知乎站内律师的专业解读、司法判例及权威论文，提供多维度、可溯源的结论19。
模型结合知乎超过5000万篇中英文文献和社区优质语料库，通过“专业内容可溯源+推理过程透明化”机制，显著降低传统AI搜索在垂直领域的高错误率（此前通用模型错误率超过35%）149。
新增的“知识库”功能支持用户整合本地文件、网页收藏、RSS订阅、知乎收藏夹等多源内容，并通过DeepSeek-R1模型实现智能摘要、关键信息提取和结构化归档139。
用户可将论文、文档、网页内容等转化为可视化知识图谱，便于学术研究、工作资料整理或兴趣领域的信息管理。例如，法律从业者可快速整理案例库，科研人员能高效分析文献数据379。
DeepSeek-R1已在医疗、法律场景中验证其专业性，未来还将针对金融、科研等场景定向优化，并与更多垂类平台合作，进一步拓展应用范围19。
在通用搜索场景中，模型同样表现出色。例如，用户日常提问时，答案会结合知乎社区的高质量回答与结构化输出，减少冗余信息，提升信息密度24。
功能已覆盖网页端和App端，用户可自由选择是否启用DeepSeek-R1模型进行搜索或问答交互，操作界面友好，切换流畅39。
知识库的分享功能支持协作场景，未来还将拓展团队协作模块，进一步满足知识工作者的协同需求14。
目前知识库功能对复杂文档的解析能力尚未完全公开测试，部分用户可能需要适应新功能的操作逻辑。
专业领域的覆盖范围虽广，但模型对细分领域（如小众学科）的支持仍需持续优化。
知乎直答通过DeepSeek-R1模型的深度整合，实现了从“信息检索”到“知识服务”的跨越。其优势在于专业化、结构化与可信度的提升，尤其适合法律、医疗等领域的深度需求，以及个人或团队的知识管理场景。对于普通用户，其搜索效率和答案质量也远超传统AI工具，值得推荐尝试。
两者之间的对比不难发现，孰优孰劣，是不是通过接口后deepseek被阉割掉了呢？
