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DeepSeek R1 7b模型 整合包（含本地部署大礼包）

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DeepSeek-R1模型下载器（通用）

DeepSeek大模型本地部署大礼包

8

2025年Deepseek桌面版（安装文件）

DeepSeek.dmg

DeepSeek_x64.msi

DeepSeek_x86_64.deb

9

清华大学deepseek指南

清华大学第一弹-DeepSeek 从入门到精通.pdf

清华大学第二弹：DeepSeek赋能职场.pdf

清华大学第三弹-普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf

清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单.pdf

清华大学第五弹：DeepSeek与AI幻觉.pdf

清华大学第六弹：AIGC发展研究3.0版.pdf

10

Deepseek零基础AI编程课

01 工具初体验.mp4

02 语法指令拆解.mp4

03 算法类工具设计.mp4

04 文件打开新建与输出.mp4

05 定制工具设计流程分析.mp4

06 定制工具设计流程分析.mp4

07 工具的迭代思维.mp4

11

Deepseek破除限制文件补丁（打包下载）

12

少年商学院《DeepSeek中小学生使用手册》.pdf

13

DeepSeek券商报告合集（170份）

14

DeepSeek-30条喂饭指令.docx

15

DeepSeek-R1使用指南（简版）.pdf

16

DeepSeek_V3_搭建个人知识库教程.pdf

17

Deepseek_V3从零基础到精通学习手册.pdf

18

DeepSeek_RAGFlow构建个人知识库.pptx

19

DeepSeek_与_DeepSeek-R1_专业研究报告.pdf

20

DeepSeek案例大全.pdf

21

DeepSeek学习大全及7日进阶计划【_最新最全】.pdf

22

DeepSeek指令公式大全.pdf

23

小白入门DeepSeek必备的50个高阶提示词.pdf

24

DeepSeek指导手册(24页).pdf

25

DeepSeek本地部署所需文件备用

1、Ollama本地部署

2、Chatbox本地应用

3、Cherry Studio本地应用

4、VScode对话写代码

mac

windows

教程

26

deepseek,豆包,文心等主流AI提示词指令+视频教程合集

单词记忆【指令+视频教程】

对标博主账号拆解【指令+视频教程】

赛道关键词组合选题指令【指令+视频教程】

AI写小说指令【指令+视频教程】

评论区金句引导回复指令【指令+视频教程】

10种框架5种风格暖心治愈情感文案【指令+视频教程】

5000字民间故事小说指令【指令+视频教程】

AI生成PPT【指令+视频教程】

AI生成散文【指令+视频教程】

爆款短视频脚本文案【指令+视频教程】

爆款文案优化助手【指令+视频教程】

播客整理助手【指令+视频教程】

爆款作品黄金发布时间指令【指令+视频教程】

读书博主书单号文案【指令+视频教程】

打造个人IP文案指令【指令+视频教程】

仿写名人语录【指令+视频教程】

仿写文章指令【指令+视频教程】

公文写作【指令+视频教程】

公众号推文【指令+视频教程】

高质量广告语【指令+视频教程】

会议纪要【指令+视频教程】

教案板书【指令+视频教程】

口水话变口播文案【指令+视频教程】

历史人物轶事解说文案【指令+视频教程】

联网搜热门话题，生成故事性文案【指令+视频教程】

联网搜索节日热点产生文案【指令+视频教程】

利用记忆宫殿背课文【指令+视频教程】

朋友圈软广文案【指令+视频教程】

情绪化爆款标题【指令+视频教程】

情绪化爆款文案【指令+视频教程】

视频内容分析【指令+视频教程】

头条号大文章仿写指令【指令+视频教程】

文案违禁词审查【指令+视频教程】

文字排版【指令+视频教程】

小红书爆款文案【指令+视频教程】

小红书种草类文案【指令+视频教程】

项目复盘报告【指令+视频教程】

英文文献阅读指令【指令+视频教程】

长文章变爆款口播文案【指令+视频教程】

【微头条】10种框架文案【指令+视频教程】

27

清华大学 deepseek 视频课

DeeepSeek 是什么？.mp4

DeepSeek多个应用场景讲解.mp4

DeepSeek实用节能发分享.mp4

Deepseek行业应用与实践.mp4

28

DeepSeek指令合集word版

教育学习类（5份）

商务办公类（5份）

营销推广类（7份）

自媒体创作类（17份）

20

deepseek本地部署相关的报错处理以及解除限制教程.mp4

30

deepseek教师模式手机版.apk

32

DeepSeek开发的SolidWorks插件，自动出图标注+模型库

BOM功能详解+视频教程20241024.pdf

开拔网工具箱材质库.sldmat

DeepSeek开发的SolidWorks插件，自动打孔装螺丝出图+模型库2025.01.01.rar

33

DeepSeek最新离线版PC+手机版+本地化可视化教程

视频教程.rar

Ollama-darwin-for-macOS.zip

DeepSeek Win安装程序.rar

官方各种模型下载.rar

one-step-deepseek-r1-1119.rar

Linux安装DeepSeek.rar

DeepSeek手机版 v1.0.12安卓版.apk

DeepSeek 安卓App.apk

DeepSeek v1.1.0.apk

AI可视化软件Chatbox-1.9.7-Setup.exe

34

DeepSeek各大学指南

北京大学Deepseek指南3本全集

1. 北京大学DS指南：DeepSeek与AIGC应用.pdf

2. 北京大学DS指南：DeepSeek提示词工程和落地场景.pdf

3. 北京大学DS指南：DeepSeek原理与落地应用.pdf

厦门大学Deepseek指南2本全集

1. 厦门大学DS指南：大模型概念、技术与应用实践.pdf

2. 厦门大学DS指南：DeepSeek大模型赋能高校教学和科研.pdf

浙江大学Deepseek指南5本全集

1. 浙江大学DS指南：DeepSeek模型解读.pdf

2. 浙江大学DS指南：DEEPSEEK行业应用案例集.pdf

3. 浙江大学DS指南：Chatting or Acting—DeepSeek的突破边界与浙大先生的未来图景.pdf

4. 浙江大学DS指南：DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态.pdf

5. 浙江大学DS指南：DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育.pdf

天津大学DS指南：深度解读DeepSeek——原理与效应.pdf

山东大学DS指南：DeepSeek应用与部署.pdf

湖南大学DS指南：我们该如何看待DeepSeek_what_how_why and next.pdf

35

AI赋能金融营销：Deepseek与飞书多维表格的高效应用

01.Deepseek与飞书多维表格的高效应用（上）[时长：22分钟] .mp4

02.Deepseek与飞书多维表格的高效应用（下）[时长：49分钟] .mp4

参考提示词.txt

客户信息表.txt

36

DeepSeek满血版使用教程-送两千万算力

DeepSeek满血版视频注册教程.mp4

CherryStudio

37

deepseek官方原始提示词和技巧.txt

38

Deepseek官方提示词【纯文本完整版】.txt

39

科学网—DeepSeek-R1的100问 - 王雄的博文.pdf

40

厦大团队：大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型）.pptx

41

deepseek20个提示词-1.pdf

deepseek 20个提示词-2.pdf

42

AI学术工具公测版.exe

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从实际开发场景看差距：同样的问题，DeepSeek和通用AI的回答天差地别

纸上谈兵终觉浅，真正的差距，只有放到具体的开发场景里才能看出来。接下来我们就以几个国内开发者最常遇到的编程问题为例，详细聊聊DeepSeek和通用大模型在「场景适配」上的具体差距，看看为什么DeepSeek的代码能直接落地，而通用大模型的代码只能「看看而已」。

（一）场景一：Python爬取微博数据——国内反爬环境下，通用方案的「水土不服」

网络爬虫是Python开发者最常用的技能之一，而「爬取微博数据」更是一个高频需求——不管是做数据分析、舆情监控，还是做个人项目，很多开发者都会遇到这个问题。而这个场景，也是最能体现AI「场景适配」能力的例子之一。

相信很多用过通用大模型爬取微博数据的朋友，都有过这样的经历：复制AI给出的代码，运行后要么直接被封IP，要么只能爬取少量静态数据，动态加载的内容完全爬不到，折腾了半天，最后只能放弃。

而用DeepSeek解决这个问题，结果会完全不同——它给出的代码，不仅能轻松爬取微博的动态数据，还能有效规避反爬机制，甚至会提醒你使用注意事项，真正做到「拿来就用」。

为什么会有这么大的差距？我们来详细拆解一下。

#1. 通用大模型的回答：标准化方案，完全忽略国内反爬实际

当你向通用大模型提出「Python爬取微博数据」的需求时，它给出的答案几乎是固定的：优先推荐Scrapy框架，然后给出一套基于Scrapy的标准化爬虫代码。

从国际开发的角度来看，这个回答完全没问题：Scrapy是国际上最主流的爬虫框架，功能强大、架构规范，支持分布式爬取、数据持久化，是爬取大规模数据的首选工具。通用大模型给出的代码，语法工整、结构清晰，完全符合Scrapy的使用规范，甚至还会加上注释，看起来非常专业。

但问题在于，这个「国际主流方案」，在国内的微博反爬环境下，完全是「水土不服」，根本不适用，尤其是对新手来说，几乎是「劝退级」的难度。

为什么Scrapy框架在爬取微博数据时这么难用？核心原因有三个：

第一，Scrapy框架上手难度高，配置复杂

Scrapy是一个重量级的爬虫框架，它有自己的项目结构、运行机制、配置规则，对于新手来说，光是搭建Scrapy的项目环境、理解它的工作流程，就要花不少时间。而爬取微博数据，本身是一个偏轻量的需求，用重量级的Scrapy框架，本身就是「大材小用」，增加了不必要的开发成本。

第二，Scrapy应对国内反爬机制的灵活性差

国内的网站，尤其是微博这种大型社交平台，反爬机制非常严格：会检测User-Agent、IP地址、请求频率、Cookie信息，还会采用动态加载、JS加密等技术，防止爬虫爬取数据。而Scrapy框架的设计，更适合爬取国外的静态网站，它的请求机制、中间件配置，应对国内的反爬机制时灵活性很差。

如果想用Scrapy爬取微博数据，需要开发者自己手动配置大量的参数：比如自定义User-Agent池、配置IP代理中间件、设置请求延迟、处理Cookie持久化、解析JS动态加载的数据。这些配置不仅需要开发者有丰富的爬虫经验，还需要针对微博的反爬机制做针对性的调整，对于大多数开发者来说，根本做不到。

第三，Scrapy的调试过程繁琐，排错难度大

Scrapy框架的运行流程比较复杂，当爬虫出现问题时——比如被封IP、爬取不到数据、报出异常——开发者很难快速定位问题所在。而爬取微博数据时，因为反爬机制的存在，代码很容易出现各种问题，用Scrapy框架的话，调试过程会非常繁琐，排错难度也很大，往往会花费大量的时间和精力。

简单来说，通用大模型推荐的Scrapy框架，虽然是国际上的主流方案，但在爬取微博数据这个国内具体场景里，完全是「不适配」的——它忽略了国内的反爬机制、忽略了国内开发者的使用习惯、忽略了这个需求的实际特点，给出的代码只是「标准化的模板」，没有任何实际的使用价值。

#2. DeepSeek的回答：贴合国内实际，轻量方案+反爬细节全拉满

和通用大模型不同，当你向DeepSeek提出「Python爬取微博数据」的需求时，它给出的答案会完全贴合国内的开发实际，从工具选择到代码编写，再到使用提醒，每一个细节都踩中了国内开发者的实际需求，真正做到了「场景适配」。

DeepSeek的核心思路是：优先选择国内开发者常用的轻量爬虫库，用最简单的代码实现核心需求，同时针对微博的反爬机制，加上所有必要的适配细节，让代码能直接落地使用。

具体来说，DeepSeek的回答主要有以下几个特点：

第一，工具选择精准：优先推荐requests-html库，轻量易上手

DeepSeek不会推荐Scrapy这种重量级的国际框架，而是会优先推荐requests-html库——这是国内开发者最常用的轻量爬虫库之一，也是爬取国内动态网站数据的「神器」。

为什么requests-html库是爬取微博数据的最佳选择？核心原因有三个：

- 上手难度极低，代码量少：requests-html库是基于requests库开发的，而requests库是国内Python开发者最熟悉的HTTP请求库，几乎所有的Python开发者都用过。requests-html库继承了requests库轻量、简洁、易上手的特点，它的API设计非常友好，没有复杂的配置规则，新手也能快速掌握。

- 原生支持动态数据解析，完美应对JS加载：微博的很多数据都是通过JS动态加载的，而requests-html库原生支持JS渲染，它内置了一个无头浏览器，可以直接执行页面中的JS代码，解析出动态加载的数据。这就省去了开发者手动解析JS、模拟浏览器请求的步骤，大幅降低了爬取难度。

- 灵活性高，适配反爬机制的操作简单：requests-html库的请求机制非常灵活，开发者可以轻松自定义User-Agent、设置IP代理、配置请求延迟、处理Cookie信息，这些操作都比Scrapy框架简单得多。应对微博的反爬机制时，只需要在代码中加入少量的配置，就能有效规避被封的风险。

更重要的是，用requests-html库写的爬虫代码，量只有Scrapy框架的1/2甚至1/3，不需要搭建复杂的项目结构，一个py文件就能实现所有功能，对于爬取微博数据这种轻量需求来说，完全是「恰到好处」。

第二，代码编写细致：针对微博反爬机制，加入所有核心适配细节

这是DeepSeek最核心的优势，也是它的代码能直接落地的关键。在给出基于requests-html库的代码时，DeepSeek会针对微博的反爬机制，加入所有国内开发者都知道的「关键细节」，而这些细节，正是通用大模型完全忽略的。

具体来说，DeepSeek的代码会包含以下几个针对微博反爬的核心配置：

#（1）设置国内常用的User-Agent池，规避UA检测

微博的反爬机制首先会检测请求的User-Agent信息，如果发现是爬虫的UA，会直接拒绝请求。而通用大模型的代码，往往只会设置一个固定的UA，很容易被检测到。

DeepSeek的代码会设置一个国内开发者常用的User-Agent池，里面包含了Chrome、Firefox、Edge等主流浏览器的UA信息，还有国内手机端的UA信息。代码会随机从UA池中选择一个UA作为请求头，这样就能有效规避微博的UA检测，让爬虫的请求看起来更像「真人操作」。

比如在代码中，会先定义一个UA池列表：

```python

国内常用User-Agent池，包含PC端和手机端

USER_AGENTS = [

    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",

    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",

    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Edg/120.0.0.0",

    "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.0 Mobile/15E148 Safari/604.1",

    "Mozilla/5.0 (Android 13; SM-G998B) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Mobile Safari/537.36"

]

随机选择一个User-Agent

headers = {"User-Agent": random.choice(USER_AGENTS)}

然后在每次发送请求时，都会随机使用一个UA，这样就不会因为UA固定而被微博的反爬机制检测到。

#（2）集成国内的代理IP接口，解决IP封禁问题

IP封禁是微博反爬最常用的手段之一，如果用同一个IP地址频繁向微博发送请求，很快就会被微博拉黑，导致无法继续爬取数据。而通用大模型的代码，几乎不会考虑IP代理的问题，这也是为什么它的代码运行后很快就会被封。

DeepSeek的代码会专门集成国内的代理IP接口，并教开发者如何使用国内的代理IP服务。国内的代理IP服务和国外的不同，它们更了解国内的网络环境，能提供稳定的国内IP地址，专门应对国内网站的反爬机制。

在代码中，DeepSeek会给出代理IP的配置方法，比如使用国内主流的代理IP平台的接口，自动获取可用的代理IP，并随机选择一个使用：

```python

国内代理IP接口（示例，开发者可替换为自己的代理接口）

PROXY_API = "https://api.example.com/get_proxy?type=http&count=10"

获取代理IP列表

def get_proxy_list():

    try:

        response = requests.get(PROXY_API, timeout=5)

        proxy_list = response.json().get("data", [])

        return proxy_list

    except Exception as e:

        print(f"获取代理IP失败：{e}")

        return []

随机选择一个代理IP

proxy_list = get_proxy_list()

if proxy_list:

    proxy = random.choice(proxy_list)

    proxies = {"http": proxy, "https": proxy}

else:

    proxies = None

同时，DeepSeek还会提醒开发者：「选择代理IP时，优先选择国内的高匿代理，避免使用透明代理，因为透明代理会暴露真实IP地址，容易被检测到」。

#（3）处理微博的动态加载数据，确保数据爬取完整

微博的很多内容，比如评论、转发、更多微博列表，都是通过JS动态加载的——当你滚动页面或者点击「加载更多」时，页面才会向服务器发送请求，获取并渲染新的数据。如果只是简单地爬取页面的静态HTML，根本无法获取到这些动态加载的数据。

通用大模型的代码，往往只会爬取静态HTML，完全忽略动态加载的问题，这也是为什么它的代码只能爬取少量数据。而DeepSeek的代码，会利用requests-html库的JS渲染功能，完美处理微博的动态加载数据。

在代码中，DeepSeek会设置适当的渲染等待时间，让页面有足够的时间执行JS代码，加载完所有的动态数据后再进行爬取：

```python

from requests_html import HTMLSession

创建HTML会话，支持JS渲染

session = HTMLSession()

发送请求，设置渲染等待时间为5秒，确保动态数据加载完成

response = session.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)

response.html.render(sleep=5, timeout=10)

解析渲染后的页面数据

weibo_data = response.html.find(".weibo-item", first=False)

同时，DeepSeek还会针对微博的不同模块，给出具体的解析规则——比如爬取微博正文时，选择`.weibo-content`标签；爬取发布时间时，选择`.weibo-time`标签；爬取点赞数时，选择`.weibo-like`标签。这些解析规则，都是根据微博的实际页面结构制定的，能确保爬取到的数据准确、完整。

#（4）控制请求频率，加入随机延迟，模拟真人操作

除了检测UA和IP，微博的反爬机制还会检测请求频率——如果短时间内从同一个IP发送大量的请求，微博会判定为爬虫，直接拒绝请求或者封禁IP。而通用大模型的代码，往往会连续发送请求，没有任何延迟，很容易触发这个反爬机制。

DeepSeek的代码会专门控制请求频率，加入随机的请求延迟，让爬虫的请求节奏更像「真人操作」，有效规避请求频率检测。

在代码中，DeepSeek会使用Python的`time`模块，在每次发送请求后，加入一个1-3秒的随机延迟：

```python

import time

import random

爬取多条微博时，每次请求后加入1-3秒的随机延迟

for url in weibo_url_list:

    发送请求、解析数据的代码...

    随机延迟1-3秒

    time.sleep(random.uniform(1, 3))

同时，DeepSeek还会提醒开发者：「如果爬取的微博数据量较大，可以适当增加延迟时间，比如3-5秒，避免因请求过于频繁而触发反爬机制」。

第三，贴心的使用提醒：把国内开发者的踩坑经验，直接融入回答中

如果说代码编写是「解决当下的问题」，那么使用提醒就是「规避未来的风险」——这也是DeepSeek超越通用大模型的重要一点。在给出完整的代码后，DeepSeek还会加上一系列贴心的使用提醒，这些提醒都是国内开发者在爬取微博数据时，踩过无数坑才总结出来的经验，能帮开发者避免走弯路。

比如，DeepSeek会提醒：

1. 「爬取微博数据时，一定要控制爬取规模，不要一次性爬取大量数据，避免触发微博的账号封禁机制——如果使用登录后的Cookie爬取，账号可能会被限制甚至封禁，建议使用未登录的状态爬取公开数据」；

2. 「微博的页面结构可能会不定期更新，当发现爬取不到数据时，需要及时检查代码中的标签选择器，根据新的页面结构进行修改」；

3. 「爬取的数据仅用于个人学习和研究，请勿用于商业用途，遵守微博的用户协议和相关法律法规，避免产生法律风险」；

4. 「如果需要爬取微博的评论数据，建议分批次爬取，每次爬取少量评论，避免因单页请求数据量过大而被拒绝」。

这些提醒看似是「题外话」，但对于国内开发者来说，却是至关重要的——它不仅能帮开发者规避技术风险，还能帮开发者规避法律风险，让爬虫代码的使用更安全、更合规。

简单来说，在爬取微博数据这个场景里，通用大模型给出的是「国际标准化的模板代码」，而DeepSeek给出的是「贴合国内反爬环境、适配国内开发者使用习惯、包含所有踩坑经验的落地代码」。两者的差距，不仅仅是代码的差异，更是对「场景适配」的理解差异。

（二）场景二：对接国产数据库——通用AI的「知识盲区」，DeepSeek的「本土优势」

如果说爬取微博数据的场景，体现的是DeepSeek对国内「网络环境和反爬机制」的适配，那么对接国产数据库的场景，体现的就是DeepSeek对国内「技术生态和企业需求」的适配。

在国内的开发市场里，尤其是中小企业和政企单位，国产数据库的使用比例越来越高——比如达梦、人大金仓、神通、瀚高这些国产数据库，已经成为很多企业的首选。而对接国产数据库，也成为国内开发者最常遇到的编程问题之一。

但就是这个国内高频的开发需求，却成了很多通用大模型的「知识盲区」——它们对国产数据库几乎一无所知，只会推荐国际主流的MySQL、PostgreSQL数据库的解决方案，给出的代码完全无法适配国产数据库。而DeepSeek，却能精准对接国内主流的国产数据库，给出完整的落地代码，甚至能提醒开发者国产数据库的使用细节。

这个场景的差距，比爬取微博数据的场景更明显，因为它涉及到AI训练数据的「本土化沉淀」，而这正是通用大模型难以弥补的短板。

#1. 国产数据库成为国内企业主流选择的背后：政策导向+实际需求

在聊AI的适配能力之前，我们先简单说说，为什么国产数据库在国内的使用比例越来越高。这不仅能帮助我们理解这个场景的重要性，也能帮助我们理解DeepSeek「场景适配」的核心逻辑。

国产数据库的崛起，主要源于两个方面的原因：

第一，国家政策的大力支持，信创产业的全面推进

近年来，国家大力推进「信创产业」（信息技术应用创新产业），核心目标是实现信息技术领域的「自主可控」，摆脱对国外技术的依赖。而数据库作为信息技术的核心基础软件，是信创产业的重要组成部分。

在国家政策的引导下，政府机关、国企、央企、金融、能源、电信等关键领域，都在逐步完成「数据库国产化替代」——将原来使用的国外数据库（比如Oracle、MySQL），替换为国产数据库。这直接推动了国产数据库在国内市场的普及，也让对接国产数据库成为国内开发者的必备技能。

第二，国产数据库的产品能力不断提升，贴合国内企业的实际需求

经过多年的发展，国内的国产数据库企业已经具备了成熟的技术能力，国产数据库的性能、稳定性、兼容性，都已经能满足国内企业的实际需求。更重要的是，国产数据库在「本土化适配」上，有国外数据库无法比拟的优势：

- 完美支持中文存储和中文检索，字符集设置更贴合国内企业的使用习惯；

- 针对国内企业的业务场景，做了针对性的优化，比如适配国内的财务软件、ERP系统、政务系统；

- 提供更贴合国内开发者的技术文档和售后服务，解决问题的效率更高；

- 价格比国外数据库更亲民，更适合中小企业的预算。

正是因为政策导向和实际需求的双重推动，国产数据库已经成为国内企业的主流选择，尤其是在中小企业和政企单位中，使用比例更是逐年攀升。对接国产数据库，也从原来的「小众需求」，变成了现在的「高频刚需」。

#2. 通用大模型的回答：对国产数据库一无所知，陷入「国际方案惯性」

面对「对接国产数据库」的需求，通用大模型的表现可以用「一言难尽」来形容——它们几乎对国产数据库没有任何了解，只会陷入「国际方案惯性」，一个劲地推荐MySQL、PostgreSQL这些国际主流数据库的解决方案。

比如你向通用大模型提出「Python对接达梦数据库，实现数据的增删改查」的需求，它的回答大概率会是这样的：

首先，它会表示「不清楚达梦数据库的相关操作」，然后会说「推荐使用MySQL数据库，它是国际主流的关系型数据库，功能强大、使用广泛」，最后给出一套基于Python的pymysql库对接MySQL数据库的代码。

甚至有些通用大模型，会把达梦数据库和MySQL数据库混淆，给出的代码看似是对接达梦数据库，实则是MySQL数据库的代码，只是把库名改成了「dmdb」，完全无法运行。

通用大模型之所以会出现这种情况，核心原因有两个：

第一，训练数据中几乎没有国产数据库的相关内容

通用大模型的编程训练数据，主要以英文技术文档、国际开源项目、国外技术社区的内容为主——比如GitHub、Stack Overflow、Python官方文档、国外的技术博客等。这些内容里，提到最多的就是MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB这些国际主流的数据库，几乎没有任何关于达梦、人大金仓等国产数据库的技术文档、使用案例、代码示例。

简单来说，通用大模型的「知识库」里，根本没有国产数据库的相关知识，自然也就无法给出对应的解决方案。就像一个从来没有学过英语的人，你让他说英语，他肯定做不到。

第二，训练逻辑的「国际中心化」，缺乏对国内技术生态的关注

除了训练数据的问题，通用大模型的训练逻辑也存在「国际中心化」的问题——它们的训练目标，是适配国际通用的开发环境和技术生态，而不是针对某个国家或地区的本土化技术生态做优化。

在这种训练逻辑下，通用大模型会形成「国际方案惯性」——遇到数据库相关的问题，第一反应就是推荐国际主流的数据库；遇到框架相关的问题，第一反应就是推荐国际主流的框架。它们不会考虑不同国家或地区的技术生态差异，也不会针对某个地区的实际需求做针对性的适配。

对于国内开发者来说，这种「国际方案惯性」带来的结果就是：通用大模型的回答，完全无法贴合国内的技术生态和企业需求，给出的代码自然也就没有任何实际价值。