来源|多知

作者|徐晶晶

网易有道、学而思、希沃、弈小象、中公、听力熊、云学堂、读书郎……

陆续宣布拥抱DeepSeek大模型的教育公司名单越来越长，也越来越多样。不可否认的是，DeepSeek正搅动教育全行业拥抱AI，远比OpenAI时刻更猛烈。

“DeepSeek对教育行业的影响已经超过了过去两年任何一个大模型，现在才是教育AI真正的诺曼底时刻。”

“如果教育公司跟不上时代，就很可能被淘汰!”

“成本一旦降低，各种技术的应用变得更加可能。”

“云+端结合的AI模式改变手机上的用户习惯，是个必然的趋势。”

“未来模型也许会本地化、轻量化、个人化地进入独立硬件，或许会实现双模型/多模型运行。”

“对于教育场景而言，DeepSeek带来的不仅是性价比的提升，更重要的是性能的提升。”

“DeepSeek影响之下，拍搜AI老师讲解解题最有可能突破。”

“即使各教育科技公司都在与DeepSeek合作，但核心竞争力仍在于各公司的具体应用和优化。”

……

结合教育公司们自身丰富的数据资源，DeepSeek与教育将有怎样的深度融合?

DeepSeek将如何影响教育行业未来的发展?会带来哪些颠覆性的改变?

当教育公司普遍拥抱DeepSeek，他们的差异化、本质区别将体现在哪里?

用DeepSeek可以解决一些学习问题，这是否会取代一些现有的学习产品?未来教育行业产品的迭代会朝着什么趋势发展?

就上述问题，多知对话各个教育细分领域的创业者、专家，以期为从业者带来更多思考与共振。

“现在才是教育AI真正的诺曼底时刻”

思证教育联合创始人、原好未来战略投资总监周海峰：

DeepSeek对教育行业的影响已经超过了过去两年任何一个大模型，现在才是教育AI真正的诺曼底时刻，DeepSeek几乎在一周内做到了全球化，这是前所未见的。

从教育AI来说，DeepSeek感官上带来的是深度思考能力，这显然不是ChatGPT o1或国内大模型所做的那种搜索总结知识，DeepSeek展示出思考步骤，这对于教育行业来说是颠覆性的，甚至在某种程度上替代了一个经验丰富的老师工作，因为这基本上接近思考逻辑。

具体有几个方面：

1、对教研的直接提升，提升深度和广度，尤其适合具备系统化师资的机构而言。

2、对主讲老师和辅导老师来说，通过整合迭代直接提升答疑或问答的服务能力和服务效率。

3、对技术研发而言，不仅是DeepSeek，如Cursor，对中后台降本是显而易见的。

教育行业的规律是系统化的学习，DeepSeek对机构而言是好事，对个人来说是相对碎片化的东西，但机构如何快速用好DeepSeek，这是摆在大家面前共同的问题，因为现在是教育科技平权的时刻。

“成本一旦降低，各种技术的应用变得更加可能”

新东方优编程董事长朱宇：

其一，DeepSeek的核心创新是降低了成本，成本一旦降低，各种技术的应用变得更加可能。很多想法能不能实现，取决于成本有多高，如果成本高了，技术就推广不了。

在DeepSeek之前，ChatGPT和其他公司更多的还是在不断地堆硬件、堆模型本身，用一种简单粗暴的方式将模型做得更大，效果更好，随之带来的是成本无限极的增长。

而DeepSeek给了大家一个信心，即在达成同样的效果的情况下面，成本是可以通过算法的方式改进而降低的，因为之前都是在堆算力，现在中国公司则用了更改进的算法，使得成本就降下来了。接下来会不会进一步降低成本就有了更多的可能。选了DeepSeek之后，大家再用这个技术推广使用，可能性变得更高，这是DeepSeek带来的最重要的变化。

其二，DeepSeek是开源的，开源大模型的最大的好处是可以本地部署，这和闭源的大模型完全不同。本地部署对于机器人或者一些智能硬件非常重要。也就是说，本地部署意味着不联网也具备一定程度的人工智能效果，对硬件的推广带来很大的好处。比如一些小朋友用的硬件，不需要联网，他们需要的是一些既有的知识，还有口语对练，练听力、学外语或者翻译等，都十分方便。

当下各教育科技公司都在与DeepSeek合作，但核心竞争力仍在于各个公司的具体应用和优化。

一方面，虽然公司可以利用DeepSeek本地化部署，但可能实用的性能还是比较差，比如，要达成教育的目的，那要求还是比较高的，所以还是要跟DeepSeek合作，使用他们的服务，且这个服务成本比GPT-o1降低了80%，效果也类似。

另一方面，如果各家教育科技公司跟DeepSeek合作了，用在了自家的模型上，那需要结合教育科技公司自身沉淀下来的教育数据，结合DeepSeek的推理能力，才能在教育方面产生更好的功能。

用DeepSeek很难直接去教学，还是会有幻觉，有错误的题型，甚至有错误的答案。教育公司做微调之后，效果会更好。

所以教育科技公司结合DeepSeek，需要模型的训练和微调，同时，需要结合知识图谱、结果反馈等在输出环节做调整，尽量降低幻觉。比如，优香农模型，它输出的是编程的程序，我们得保证它给到用户的是正确的结果。

“如果教育公司跟不上时代，就很可能被淘汰”

听力熊首席 AI 科学家、CTO 张驰：

1. 以DeepSeek为代表的开源大模型让更多的人能够接触到最先进的大语言模型。各家公司能够更容易地基于这些模型开发自己的产品。对于教育行业来说，学生在有这些大模型产品的帮助下，自学会方便很多，每个人都会有一个AI家教。

2. 大模型用来自学很方便，但是更重要的是要学什么、怎么学。就像我们有了搜索引擎可以查找到各种各样的知识，但是不代表所有人都能把它用好。教育公司要做的就是基于大模型技术，开发好产品，让学生知道学习什么，怎么去学习。

3. 大模型本质上还是一个技术和更高级的工具，结合好了可以大大提高学习产品的体验。如果教育公司不能跟上时代利用好这些工具，就很可能被淘汰。未来的趋势一定是引导式学习，激发学生自学的能力和求知欲。

“云+端结合的AI模式改变手机上的用户习惯，是个必然的趋势”

新东方大学生学习与发展中心产品研发高级总监袁荣：

1、DeepSeek完成了全民的认知教育，加速应用落地。DeepSeek这次完成了一轮全民的AI教育，心智上的这轮洗礼，会加速整个AI能力应用的落地。全民参与会让现有工具产生更多有趣的玩法，倒逼从业者做出超越这些玩法的应用。

2、算力提升，成本下降，搜索入口迁移。DeepSeek的巨大成本优势+国产芯片的加持，算力得到极大的提升的同时，成本大幅下降。最优秀的AI服务提供广泛的免费服务，成为可能，变成所有人随时都能用一下的服务，也契合了全民参与的热情，用户对于AI的使用会带来信息获取入口的质变。DeepSeek类型的新信息获取入口，会进一步挤占搜索的市场空间。

3、专家小模型进一步兴盛。基于大模型蒸馏训练特定领域的专家模型的训练成本大幅度的下降，加上MOE架构对于混合专家模型的加成，又能反过来形成更大能力的通用模型。专用领域的专家模型会得到进一步快速发展，改变过去小的领域专家模型，被大模型挤压而看衰的趋势。

4、硬件场景的AI能力，渗透率进一步提升。开源的模型，外加蒸馏后的小模型表现也相当优异，端侧场景的AI能力将会极大提升。对于未来App的开发模式会有比较大的影响，云+端结合的AI模式改变手机上的用户习惯，是个必然的趋势。但形成新的应用范式的时间可能会更长一些，原因是新的交互模式的成熟，需要一个类似当初iPhone的应用形式，作为新的交互模式诞生的标志性事件。

从教育的角度来说，DeepSeek会带来用户行为和习惯变化。这也是对全行业的影响。

当教育公司普遍拥抱DeepSeek时，应用形态和应用能力，会是大家的差异和特色之处。

“未来模型也许会本地化、轻量化、个人化地进入独立硬件，或许会实现双模型/多模型组合运行”

某教育大厂AI创新项目负责人蔡李毅：

我目前给DeepSeek打的标签是：

1、国产替代上，相比现状可能提供了推理结果更好的解决方案。

2、模型训练成本更低、效率更高，教育公司中自研模型部分应该会有明显的提升，大部分教育公司应该还是多模型操作的。

3、各大云平台会陆续提供并优化，应用层的公司会持续降本增效。

不过推理模型部分还有待解决速度的问题，应用场景下即时反馈也很重要。

一个畅想是，未来模型也许会本地化、轻量化、个人化地进入独立硬件，并会实现双模型、甚至前中后多模型组合运行（比如云端大模型+本地轻量化基于个人数据的小模型同步进行），一副智能眼镜、一部智能手机、或者更贴近个人专属私教的智能学习机，轻量地基于个人数据训练小模型、再结合云端大模型执行教学任务，有可能会产生比较有意思的个性化教学解决方案。

“对于教育场景而言，DeepSeek带来的不仅是性价比的提升，更重要的是性能的提升”

华图教育高级副总裁、一起考教师创始人蔡金龙：

DeepSeek凭借低成本+高性能显著提升了AI大模型应用能力，这一性价比的提升会对全行业产生影响。会话成本的降低使得“计算成本”低于“人力成本”，从而很多“替换”和“协同”在商业上成为可能。

这有点类似于“流量费用”的降低对于“移动互联网”的促进。过去的低成本低质量模型、高成本高质量模型的意义都会小很多。

对于教育场景而言，DeepSeek带来的不仅是性价比的提升，更重要的是性能的提升。教育行业是对精准性要求比较高的，当然在不同场景有不同程度的容错空间，比如主观题。在深度思考模式下，错误减少就有更多的场景可以使用“人机协同”，甚至使用“AI替代”。

此外，大家也不必使用各种渠道调用外网的大模型了，这让大家看到了希望，有了信心。

“差异化的服务体验 = 数据 + Agent系统”

纸鸢未来创始人刘瑞：

从技术应用的角度来讲，DeepSeek并不是新的东西，教育公司使用DeepSeek和以往调用国内外的大模型接口没有区别，只是DeepSeek更智能更人性化。所以，教育公司面临的机会和挑战和之前是一样的，并不是说接入大模型API就等于AI化。而是要基于自己的业务场景、数据，利用API接口构建自己的Agent系统，在DeepSeek的基础上做好应用。

因此，从技术角度看，差异化的服务体验 = 数据 + Agent系统。没有数据就没有壁垒和专业度，没有Agent系统就脱离了自己的业务场景，成为了“泛泛而谈”的AI。就志愿填报场景来说，DeepSeek是一个很好的规划师，有着清晰的规划思路，但由于缺乏高报数据(仅依靠训练数据库和互联网抓取远远不够)，实际落地时专业度不够(分数/位次/选科/政策/填报规则)，容易对学生和家长造成误导。而这类问题，正是我们这类垂直AI教育公司要解决的。

“拍搜AI老师讲解解题是最有可能突破的领域”

笔神作文创始人宋嘉伟：

1、关于DeepSeek将如何影响教育行业未来的发展，DeepSeek和之前大模型没有本质区别，不过成本下降可能会加速产品化。

2、当教育公司普遍拥抱DeepSeek，目前看各家产品体验会趋同，有细分数据的公司会有一些体验上的不同。类似DeepSeek开联网搜索的时候可以搜到专有数据。

3、关于DeepSeek目前可以解决一些学习问题，是否会取代一些现有的学习产品，我认为，拍搜AI老师讲解解题是最有可能突破的领域。

“Deepseek只是一个部分，一个完整的产品流程里还会包含自研模型、其他三方模型”

一位希沃学习机软件工程师：

DeepSeek 的核心优势在于其具有强大的推理能力以及较低的接入成本。得益于其强大的推理能力，用户在使用学习机进行学习时，它能为用户提供更为精准和个性化的学习支持。例如，在数学解题方面，DeepSeek能根据题目内容进行深度推理，基于用户的学龄段以及掌握情况，个性化的生成数学题目的分布讲解，一步一步教会用户题目如何分析和解决。

DeepSeek较低的接入成本，使得技术更加普惠，降低了应用门槛。

希沃的一位产品相关负责人：

面对DeepSeek等新产品、新技术，我们的态度就是积极拥抱、严谨评测。

DeepSeek带来的变化主要是成本，推动了行业加速。另一方面形成了破圈，普及了大众的认知。DeepSeek-R1本身的推理能力是不错的，但也会存在一些教育教学的问题——人尤其是学生对于生成内容的准确性难以判断，因此教学场景会用得更谨慎。

我们主要还是“1+N+N”的策略。该体系以【希沃教学大模型+多方先进大模型+多个应用场景】。DeepSeek只是一个部分，会用到合适的任务中，但一个产品流程里还会包含自研模型、其他三方模型和其他基础AI能力。

我们的目标是解决教学研评管的实际问题，助力教师发展和学生成长。大模型只是技术之一，还有其他能力一样需要投入，比如音视频相关技术和算法。此外垂域的模型和数据依然具备很大的价值。

(王上、冯玮对本文亦有贡献)