网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，加速AI教育应用商业化落地

1月20日，DeepSeek震撼发布DeepSeek-R1，这款推理大模型在数学、编程及逻辑推理等多个领域展现出了与OpenAI顶尖模型比肩的实力，同时实现了API调用成本90%-95%的大幅缩减，无疑为科技界投下了一颗开年“重磅炸弹”。DeepSeek-R1的深度推理能力不仅为AI产业的多元化发展开辟了新航道，也为包括教育在内的多个行业带来了革新动力。

作为教育科技企业，网易有道坚持深入挖掘教育场景下的大模型应用价值。2月6日，网易有道率先宣布全面拥抱DeepSeek-R1，旗下AI全科学习助手“有道小P”结合DeepSeek-R1超长思维链所提供的思考及分析能力，进一步优化了其个性化答疑功能，能够提供更具深度、更强准确性的解题思路，大幅度升级了用户体验。

（“有道小P”APP界面截图）

此外，Hi Echo、有道智云、QAnything等产品也将全面接入DeepSeek推理能力，并于近日陆续升级； 融合全新推理大模型能力的智能硬件新品及“有道小P” 2.0版本将在不久后正式推出。

DeepSeek引领技术革新，推理大模型加速AI教育落地

“理科大模型的成熟将大大拓展AI在教育和其它行业中的应用。我们在去年预测理科大模型将快速成熟，实际的技术创新来得更快，短短几个月DeepSeek -R1就诞生了。这对于教育应用非常关键，可以说教学过程中最大的场景，最难的问题都依赖理科大模型的能力，所以我们对R1及其它推理模型的应用非常看好。” 网易有道CEO周枫表示。

内部评测数据显示，DeepSeek-R1在有道K12测试集上的准确率高达88%，这一亮眼表现进一步坚定了有道全面启用该模型的决心。

（DeepSeek-R1在有道k12测试集上的准确率达88%）

网易有道首席科学家段亦涛指出，DeepSeek-R1凭借完善的计算基础设施、高效的DualPipe训练框架、低精度训练的创新应用，以及稀疏连接、合理分层设计等架构优化，实现了模型性能的大幅提升与成本的有效控制。 尤为值得一提的是，DeepSeek-R1采用的“强化学习”技术，摒弃了传统的PRM方法，直接以结果为导向进行奖励，促使AI学会更高效地思考，并展现出初步的反思能力，为行业树立了新的技术标杆。

答疑是推理模型在教育领域应用的关键场景，除了前文提到的有道小P，网易有道此前在大模型“答疑”方面还进行了诸多实践，包括有道智能硬件明星产品词典笔X7及X7 Pro。在大模型能力支持下，X7系列成为真正意义上的AI大模型词典笔，开启了AI词典笔的全科辅导时代，一经上市便受到用户广泛欢迎。随着DeepSeek - R1的强势加持，强大的推理能力必将使该类硬件产品的答疑功能得到进一步的提升和优化，为用户提供更加精准、高效的学习支持。

新模型和新技术双向拥抱，子曰筑牢教育护城河

事实上，有道在大模型推理方面已经进行了积极的探索。此前，有道推出了国内首个输出分步式讲解的推理模型“子曰-o1”，并对外开源。作为垂类模型，子曰-o1展现出轻量级、低成本、中文逻辑推理、思维链技术等能力优势，助力教育推理模型的广泛应用。

2023年，网易有道率先推出国内首个教育大模型“子曰”，并将这些应用落地到全系软件和硬件产品中，成为国内在教育场景中落地应用最快的企业。此次有道将在模型和技术侧全面拥抱DeepSeek-R1，既能利用通用大模型的泛化能力，又能通过对垂直模型的深度把控构建护城河，有望形成多层次的竞争优势。

技术层面，模型间的融合将形成协同效应。有道自研子曰大模型已积累教育场景下的丰富垂直数据资源，结合DeepSeek-R1的通用推理能力，可构建“专业领域+通用智能”的混合架构，提升在教育交互过程等复杂场景下的精准度。与此同时，其自研大模型可快速消化教育数据，生成高质量微调样本，优化DeepSeek-R1的本地化表现。

另一方面，段亦涛认为拥抱DeepSeek-R1的新技术有利于其将子曰打造成为更强大的教育大模型。“依托对教育行业的认知和产品用户数据的积累，有道此前已自研了教育领域的推理模型。开源技术会促进我们更好的利用这些资源优势，降低我们的试错成本，从而根据自己的需求定制、优化自有模型，筑牢子曰在教育领域的护城河。”

周枫强调，高质量开源和低价模型必然会带来AI的大繁荣。DeepSeek将给千行万业带来巨大变化——AI成本降低必将加速行业发展，很快将有更多的AI使用，更多的算力需求，以及更多的就业机会和更快的科技和经济进步。

DeepSeek-R1的全球性爆火再次助燃了大模型的“推理潮”。作为教育科技企业，2025年网易有道将依托深厚的AI技术积累，持续加大对大模型推理能力的探索力度，坚持“场景为先、应用为王”的发展理念，聚焦行业场景落地，携手DeepSeek为代表的推理大模型共同推动教育行业迈向智能化的未来。