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兴动茶楼

2025-03-01 19:33:42

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1、兴动茶楼软件透明挂（兴动茶楼专用辅助程序）

本版本为不限时经典版，即许多玩家口中的“兴动茶楼插件使用方法”。在使用传统计分或兴动茶楼打法技巧计分系统时，尝试使用一张或三张桩牌从桌面清除所有牌。

2、兴动茶楼透明挂（兴动茶楼 ai辅助）

兴动茶楼打法技巧等待着您通过最少的操作清空。刚开始玩时先使用单个花色开始游戏，等您适应后，再使用两个甚至全部四个花色尝试一展身手。

3、兴动茶楼的辅助工具（兴动茶楼专用辅助器）

使用四个额外的兴动茶楼外挂进行移动，尝试清空桌面上的所有牌。兴动茶楼软件透明挂比兴动茶楼被系统针对版本更需要策略思考，适合善于提前想好多步的玩家。

4、兴动茶楼专用辅助器（兴动茶楼发牌规律性总结）

按升序或降序选择牌列赢得分数并清空牌堆。您能在无牌可走前清空几个牌堆呢？

5、兴动茶楼外挂（兴动茶楼系统规律）

匹配两张相加点数等于 13 的牌以消除兴动茶楼长期盈利打法。尝试到达金字塔顶部。看看在这个极具魅力的持续大热游戏中您能清空多少牌堆，又能达到多高的分数！

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谁能想到，最先接入DeepSeek的互联网大厂当家产品，是一向以“克制”著称的微信。

2月15日，微信正式灰度测试接入DeepSeek。而这距离DeepSeek R1正式发布还不到一个月。一时间，“国运级AI+国民级应用”强强联手，成了这几天AI圈乃至中文互联网上讨论度最高的话题之一。

腾讯作为国内第一家率先将自家王牌产品接入DeepSeek的互联网大厂，目前旗下已有多个产品接入DeepSeek，包括微信、腾讯元宝、ima知识库等。其中腾讯元宝和ima知识库都是腾讯在AI领域的重要布局，分别面向AI助手和知识管理两大方向;手握庞大用户流量与丰富应用场景，微信之于腾讯的意义更是不言而喻。

这些腾讯系的明星产品接入DeepSeek后，会变得更好用吗?我们第一时间进行了一番实测。

腾讯接入DeepSeek产品实测

微信+DeepSeek

微信+DeepSeek，真是王炸组合?

目前，被灰度内测到的用户可在微信手机端点击顶部搜索框，选择“AI搜索”进入。AI搜索会提供“快速回答”和“深度思考”两种模式，其中“深度思考”调用的就是DeepSeek R1模型。腾讯方面表示，微信AI搜索中的DeepSeek R1是满血版模型。

话不多说，我们来试试效果如何。

比如，最近票房创新高，屡屡登上热搜的电影《哪吒2》，我们将“哪吒2是不是中国影史Top中评分最低的?”这一疑问交给了AI搜索。

AI搜索的回复提及了“哪吒2票房破100亿”的消息（2025年2月13日），可见，选择R1模型后默认联网，AI会调取最新的资讯信息并进行深度思考。

值得一提的是，其中8篇参考资料中有7篇均来源于微信公众号文章，直接链接了微信生态内的信息。所以如果要说“王炸”，无疑体现在微信内容生态的优势，大量公众号、视频号、小程序等内容能够被AI重新挖掘并推荐。

这还不是微信接入DeepSeek后最大的特点，我们猜测，“找到新的AI落地场景”或许才是微信更大的野心所在。

最直接的体现在于，借用微信强势的熟人社交和流量入口，用户可以将AI搜索搜到的内容，通过转发按钮直接分享到好友聊天、群聊和朋友圈中。

这样一来，AI的触达门槛进一步降低，AI内容也更容易融入日常社交，人们可以更简单地体验AI技术，获取信息。

比如，我们可以通过AI搜索“国家博物馆预约”，获取旅行攻略、出行事项后直接转发分享给好友。

AI回复完毕之后，还会给出“相关问题”，允许我们进一步提问。只不过，它不支持连续作答，也就是说，下一次交互就是崭新的开始。

整体使用下来，我们也发现了一些致命的问题，诸如“AI搜索无法查看历史记录”。这意味着你的AI搜索内容无法回溯，只要跳出后再次搜索，就要重新调用一次AI。

除此之外，“服务器繁忙”这一超级BUG，微信+DeepSeek也没能绕开。目前，被灰度到的用户大概率只有1次提问机会，再次提问时，AI的回复很有可能会是“服务器繁忙，请稍后再试”。

腾讯元宝+DeepSeek

腾讯元宝接入DeepSeek R1模型，是最近腾讯推出的又一组王炸组合。

操作方式也很简单，可以直接在腾讯元宝iOS端和网页端中切换DeepSeek R1模型，它支持联网搜索，并且同样打通了微信生态。

比如，我们想了解历年五一期间的机票走势，元宝给出的思考过程不仅结合了互联网上的权威信源，也会覆盖到微信公众号的内容生态，这也是元宝一向具备的差异化优势。

之前大家会用AI整活、锐评一切，现在我们让全新版本的元宝小试一下:

请用犀利、辛辣的语言点评一下科技行业的内容编辑，求破防。

上图为混元模型回答内容，下图为R1模型回答

值得注意的是，腾讯旗下的混元模型（Hunyuan）今天官宣更新了深度思考模型，上线了深度研究能力，给出的答案也毫不逊色。

遇到一些强知识性的问题，元宝会在底部跳出“深度研究这个问题”按钮，用户点击后，它会给出更详细的深度回答、思考大纲、脑图等内容。

实测下来，无论是选择混元模型还是切换到DeepSeek R1，元宝的响应速度快，几乎可以做到有问必答，这也直接提升了用户的使用体验。

除此之外，相比微信内加入的DeepSeek R1模型，元宝具备历史搜索、支持连续对话，因此，在内容创作、搜索等方面的实用性更强。

ima知识库+DeepSeek

ima知识库+DeepSeek这一组合也相当值得一说。

ima知识库是腾讯推出的一款以知识库为核心的AI智能工作台。如果说微信、腾讯元宝尚有娱乐社交属性，那ima知识库则是腾讯系里接入DeepSeek应用的生产力代表。

从核心功能上来看，ima知识库集内容创作的核心环节“搜、读、写”于一体。

接入DeepSeek R1之后，ima知识库有了“深度思考”加持的AI搜索、AI阅读和AI写作;DeepSeek R1则是有了“眼睛”，可以分析用户本地上传的图片和文件。

相较之下，目前市面上接入DeepSeek R1的第三方产品，大多不具备分析本地图片和多种格式文件的能力。不过，搜索方面，我们实测发现ima知识库调用R1“基于全网”搜索给出的结果，并没有引入互联网最新的信息。

例如，在这里我们希望R1锐评一下2025年春节档，它的思考过程却显示“我现在是在2023年”，给出的案例和内容也是在分析2025年春节档的市场预测。

AI阅读可以和ima的知识库能力结合起来使用。平时在收藏夹里吃灰的报告、文件，都可以一键上传丢给AI处理。在R1的加持下，AI可以梳理不同信源的资料，找到它们的共同主题，进行知识整合。

整合好的“主题”，点击页面右上角按钮可以“加入知识库”。进入知识库，产品也内置了AI模型，用户可以让R1基于个人知识库进行“深度思考”，提炼出你想要的内容。

不得不提的是，AI模型仍有很大的幻觉问题，这种AI内容套AI内容的知识库整理方式，难免需要人工抓虫。全凭AI驱动很难在多次“内容套娃”下还能保证内容的真实性和准确性。

此外，ima知识库还将R1集成进了“笔记”功能里。这下，你可以一边写稿，一边调用R1来帮你润色、翻译、扩写或缩写内容。具体使用上，只需划选具体的文本就可以唤醒相关AI功能，调用R1，体验相当丝滑。

不过，可惜的是，在笔记编辑区域调用的R1仍然是不联网的。如果询问的问题有它不知道的信息，很大概率会生成一篇胡编乱造的文章。

进一步勾选问题文本使用“AI解读”，ima自动跳出的AI模型是混元，虽然有了最新引用，但会在错误的文本上继续生成错误的内容，硬生生编造出一个还没上映的电影《流浪地球3》的实时票房数据。

实测下来，接入R1的ima知识库对需要处理大量本地文件的用户较为友好，是市面上少见的同时支持图片和文档识别的第三方产品。其服务响应也比DeepSeek官网快很多。

虽然我们在测试ima知识库小程序时，刚问第一个问题就喜提“服务繁忙”，但在本地客户端体验是比较顺畅的，很少遇到服务卡顿的情况。

最快落地DeepSeek的国内大厂，

为什么是腾讯?

国内大厂之中，腾讯卷AI一直卷得很低调。

AI应用方面，腾讯在大模型已经卷过一轮的2024年5月底才正式上线“腾讯元宝”。

腾讯元宝是基于腾讯混元大模型推出的首个C端应用，当时“AI新榜”实测下来认为其最大的亮点且不可替代性在于:内容创作者可以借助腾讯元宝更高效地获取微信生态内的信息，以及在相对成熟的微信内容生态中，腾讯元宝为公众号创造了新的流量入口，这对公众号创作者来说无疑是长期利好。

微信接入大模型也并不是一件新鲜事了。早在去年，微信就上线了基于混元大模型的AI搜索服务;微信输入法也推出“一键AI问答”功能，内嵌在微信应用设置中的插件选项里。

这次腾讯一改以往的“低调”，迅速将旗下多个产品接入DeepSeek实属罕见。在DeepSeek风头正盛的当下，腾讯此举不仅可以蹭上一波流量，还能让更多人用上“一问难求”的DeepSeek。截至发稿时，腾讯旗下又有多款产品接入了DeepSeek R1，包括腾讯文档、QQ浏览器、QQ音乐、腾讯地图等。

我们观察下来，尽管DeepSeek掀起了AI热潮，但很多网友还是会在评论区提及“如何使用”、“怎么注册”等问题，而微信接入DeepSeek后，最直接的就是为AI应用带来了更多用户，进一步加速了DeepSeek应用的普及推广。

就在腾讯宣布接入DeepSeek后，百度、文心智能体也表示支持DeepSeek R1模型。此外，零一万物、MiniMax、阶跃星辰也率先在旗下产品中加入了DeepSeek R1模型，颇有“打不过就加入”的架势。

不管是不是自研，好的AI模型值得更好地“被落地”，这何尝不是一种开源精神的体现。

值得注意的是，普通用户对于AI聊天机器人的忠诚度远不如想象那么高，用户留存度往往会被体验感所左右。一旦出现了交互更简便、更强模型的时候，这场围绕C端用户的争夺又会重新开始。

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