[数码] DeepSeek 登顶苹果美国区免费 APP 下载排行榜，与 ChatGPT 相比，它有什么优势？

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[数码]DeepSeek 登顶苹果美国区免费 APP 下载排行榜，与 ChatGPT 相比，它有什么优势？

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[图片] 1月27日，Deepseek应用登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT。 Deepsee…

佛、现在美国用户正在担心美国会不会禁止使用DeepSeek，毕竟数据都需要保存在中国。

先来告诉你DeekSeek这两天有多火吧，就拿模型单纯的下载量来说，前5个里面有4个都被DeepSeek占据了。这说明两个这个爆火程度不亚于当时OpenAI推出的ChatGPT，毕竟现在都在堆叠参数量、显卡量的时候，能走出另一条路也算是窥探出来AI大模型领域的其他研究领域分支的出现。

另外，逛了X之后会发现国外研究人员和AI的自媒体博主都在对DeepSeek赞不绝口，而一些攻击者也只能通过政治层面来攻击，而非技术层面。
由此可以见，这波效果DeepSeek直接拉满。更重要的是，DeepSeek创始人梁文峰当时的访谈项目也被翻译成英文被放大镜一般细细研读。
DeepSeek创始人梁文锋：中国AI不可能永远跟随必然有人站到技术的前沿

不仅仅让国外的同行科技统计感受到难受，还对英伟达的股票市场有所震荡。
DeepSeek团队在R1的训练过程中，直接一次性实验了三种截然不同的技术路径：直接强化学习训练（R1-Zero）、多阶段渐进训练（R1）和模型蒸馏，还都成功了。多阶段渐进训练方法和模型蒸馏都包含着很多创新意义元素，对行业有着重要影响。
其中最让人激动的，还是直接强化学习这个路径。因为DeepSeek-R1是首个证明这一方法有效的模型。
我们先来了解一下，训练AI的推理能力传统的方法通常是什么：一般是通过在SFT（监督微调）加入大量的思维链（COT）范例，用例证和复杂的如过程奖励模型（PRM）之类的复杂神经网络奖励模型，来让模型学会用思维链思考。
甚至会加入蒙特卡洛树搜索（MCTS），让模型在多种可能中搜索最好的可能。

传统的模型训练路径
但DeepSeek-R1 Zero选择了一条前所未有的路径“纯”强化学习路径，它完全抛开了预设的思维链模板（Chain of Thought）和监督式微调（SFT），仅依靠简单的奖惩信号来优化模型行为。
这就像让一个天才儿童在没有任何范例和指导的情况下，纯粹通过不断尝试和获得反馈来学习解题。
DeepSeek-R1 Zero 有的只是一套最简单的奖励系统，来激发AI的推理能力。
这个规则就两条：
1.准确性奖励：准确性奖励模型评估响应是否正确。对了就加分，错了扣分。评价方法也很简单：例如，在具有确定性结果的数学问题中，模型需要以指定格式（如<answer>和</answer>间）提供最终答案；对于编程问题，可以使用编译器根据预定义的测试用例生成反馈。
2.格式奖励：格式奖励模型强制要求模型将其思考过程置于<think>和</think>标签之间。没这么做就扣分，做了就加分。
为了准确观察模型在强化学习（RL）过程中的自然进展，DeepSeek甚至有意将系统提示词仅约束限制在这种结构格式上，来避免任何内容特定的偏见——例如强制让模型进行反思性推理或推广特定的问题解决策略。

（R1 Zero的系统提示词）
靠着这么一个简单的规则，让AI在GRPO（Group Relative Policy Optimization）的规则下自我采样+比较，自我提升。
GRPO的模式其实比较简单，通过组内样本的相对比较来计算策略梯度，有效降低了训练的不稳定性，同时提高了学习效率。
简单来说，你可以把它想象成老师出题，每道题让模型同时回答多次，然后用上面的奖惩规则给每个答案打分，根据追求高分、避免低分的逻辑更新模型。
这个流程大概就是这样的：
输入问题 → 模型生成多个答案 → 规则系统评分 → GRPO计算相对优势 → 更新模型。
这种直接训练方法带来了几个显著的优势。首先是训练效率的提升，整个过程可以在更短的时间内完成。其次是资源消耗的降低，由于省去了SFT和复杂的奖惩模型，计算资源的需求大幅减少。
更重要的是，这种方法真的让模型学会了思考，而且是以“顿悟”的方式学会的。
用自己的语言，在“顿悟”中学习
我们是怎么看出模型在这种非常“原始”的方法下，是真的学会了“思考”的呢？
论文记录了一个引人注目的案例：在处理一个涉及复杂数学表达式 √a - √(a + x) = x 的问题时，模型突然停下来说"Wait, wait. Wait. That's an aha moment I can flag here"（等等、等等、这是个值得标记的啊哈时刻），随后重新审视了整个解题过程。这种类似人类顿悟的行为完全是自发产生的，而不是预先设定的。
这种顿悟往往是模型思维能力跃升的时刻。
因为根据DeepSeek的研究，模型的进步并非均匀渐进的。在强化学习过程中，响应长度会出现突然的显著增长，这些"跳跃点"往往伴随着解题策略的质变。这种模式酷似人类在长期思考后的突然顿悟，暗示着某种深层的认知突破。

在这种伴随着顿悟的能力提升下，R1-Zero在数学界享有盛誉的AIME竞赛中从最初的15.6%正确率一路攀升至71.0%的准确率。而让模型对同一问题进行多次尝试时，准确率甚至达到了86.7%。这不是简单的看过了就会做了——因为AIME的题目需要深度的数学直觉和创造性思维，而不是机械性的公式应用。模型基本必须能推理，才可能有这样的提升。

另一个模型确实通过这种方法学会了推理的另一个核心证据，是模型响应长度会根据问题的复杂度自然调节。这种自适应行为表明，它不是在简单地套用模板，而是真正理解了问题的难度，并相应地投入更多的"思考时间"。就像人类面对简单的加法和复杂的积分会自然调整思考时间一样，R1-Zero展现出了类似的智慧。
最有说服力的或许是模型展现出的迁移学习能力。在完全不同的编程竞赛平台Codeforces上，R1-Zero达到了超过96.3%人类选手的水平。这种跨域表现表明，模型不是在死记硬背特定领域的解题技巧，而是掌握了某种普适的推理能力。
这是一个聪明，但口齿不清的天才
尽管R1-Zero展现出了惊人的推理能力，但研究者们很快发现了一个严重的问题：它的思维过程往往难以被人类理解。
论文坦诚地指出，这个纯强化学习训练出来的模型存在"poor readability"（可读性差）和"language mixing"（语言混杂）的问题。
这个现象其实很好理解：R1-Zero完全通过奖惩信号来优化其行为，没有任何人类示范的"标准答案"作为参考。就像一个天才儿童自创了一套解题方法，虽然屡试不爽，但向别人解释时却语无伦次。它在解题过程中可能同时使用多种语言，或者发展出了某种特殊的表达方式，这些都让其推理过程难以被追踪和理解。
正是为了解决这个问题，研究团队开发了改进版本DeepSeek-R1。通过引入更传统的"cold-start data"（冷启动数据）和多阶段训练流程，R1不仅保持了强大的推理能力，还学会了用人类易懂的方式表达思维过程。这就像给那个天才儿童配了一个沟通教练，教会他如何清晰地表达自己的想法。
在这一调教下之后，DeepSeek-R1展现出了与OpenAI o1相当甚至在某些方面更优的性能。在MATH基准测试上，R1达到了77.5%的准确率，与o1的77.3%相近；在更具挑战性的AIME 2024上，R1的准确率达到71.3%，超过了o1的71.0%。在代码领域，R1在Codeforces评测中达到了2441分的水平，高于96.3%的人类参与者。

然而，DeepSeek-R1 Zero的潜力似乎更大。它在AIME 2024测试中使用多数投票机制时达到的86.7%准确率——这个成绩甚至超过了OpenAI的o1-0912。这种"多次尝试会变得更准确"的特征，暗示R1-Zero可能掌握了某种基础的推理框架，而不是简单地记忆解题模式。论文数据显示，从MATH-500到AIME，再到GSM8K，模型表现出稳定的跨域性能，特别是在需要创造性思维的复杂问题上。这种广谱性能提示R1-Zero可能确实培养出了某种基础的推理能力，这与传统的特定任务优化模型形成鲜明对比。
所以，虽然口齿不清，但也许DeepSeek-R1 Zero才是真正理解了推理的“天才”。
纯粹强化学习，也许才是通向AGI的意外捷径
之所以DeepSeek-R1的发布让圈内人的焦点都投向了纯强化学习方法，因为它完全可以说得上是打开了AI 进化的一条新路径。
R1-Zero——这个完全通过强化学习训练出来的AI模型，展现出了令人惊讶的通用推理能力。它不仅在数学竞赛中取得了惊人成绩。
更重要的是，R1-Zero不仅是在模仿思考，而是真正发展出了某种形式的推理能力。
这个发现可能会改变我们对机器学习的认识：传统的AI训练方法可能一直在重复一个根本性的错误，我们太专注于让AI模仿人类的思维方式了，业界需要重新思考监督学习在AI发展中的角色。通过纯粹的强化学习，AI系统似乎能够发展出更原生的问题解决能力，而不是被限制在预设的解决方案框架内。
虽然R1-Zero在输出可读性上存在明显缺陷，但这个"缺陷"本身可能恰恰印证了其思维方式的独特性。就像一个天才儿童发明了自己的解题方法，却难以用常规语言解释一样。这提示我们：真正的通用人工智能可能需要完全不同于人类的认知方式。
这才是真正的强化学习。就像著名教育家皮亚杰的理论：真正的理解来自于主动建构，而不是被动接受。
另外，DeekSeek-R1模型的爆火还给出了另一条出路，那就是不要一味追求大模型，还可以探索工程化项目。想要入局AI的宝子们，还是抓紧了解AI大浪潮时代的新技术吧，只要还想在未来快人一步，不论你是前端、后端、算法还是产品经理都一定一定要参加知乎知课堂推出的AI大模型进阶课程，这门课会讲大模型的技术原理和应用落地。
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deepseek-v3刚问世时就开始使用，这个月已经在deepseek的各类api上消耗了137元，累计10亿token——

deepseek
另外在chatgpt和claude上也都消耗了数百美元

anthropic

openai
的大模型重度用户，写一下这个月来使用deepseek的体会。
首先Deepseek的优势是非常明显的：
1，在大部分问题上，同样的prompt能达到gpt4o约95%的能力，sonnet3.5约85%的能力。但是价格在优惠期仅为这两个模型的5%左右，因此具有极大的“增加提示词”优势，可以用20%-30%左右的成本，达到这gpt4o和sonnet3.5相同的效果。
为什么单位成本是5%，最终的成本却是20%-30%呢？因为在api的使用时，模型遵从指令的能力往往是可以通过提示词的增加来提高的。比如一个简单的例子
xx属于国标分类yy中的哪一类？
sonnet3.5之类的模型可以极为准确的返回99%左右的的分类，gpt4o能返回97%左右，deepseek大概能返回95%，这些差别是由初期语料训练、模型幻觉控制、遵从指令等方面的差异导致的。
在deepseek出现之前，我会使用完成效果最好的sonnet3.5来完成这个任务，因为它的出错比例只有gpt4o的三分之一。deepseek虽然出错的概率要比gpt4o更高一些，但是deepseek的便宜价格提供了一个新的选项——我可以在提示词中举更多的例子来弥补deepseek的能力不足，比如
以下是一些例子，a属于A，b属于B，c属于C……请理解这些例子并修正你的判断
这样把一些deepseek容易出错的例子放进去，让它在这些问题上显著降低错误率。如果整个分类文本不长的话，我甚至可以把国标文本整个儿塞进提示词中，并将提示词改为
{这里插入整本国标}，以上是整本国标，请返回用户给出的例子在这本国标中的类别，{这里插入用户输入}
将大量提示词放在前面，需要分类判断的内容放在后面，使用缓存击中的方式再进一步降低成本，也能达到99%的准确率，在一定的工程化设计下，成本比sonnet3.5还要更低。
因此，便宜的deepseek，给许多任务提供了工程化来降低成本的选项。
它可能不是最聪明的，但是我在每一次指令的提示词里面啰嗦一点，全面一点，它的表现就能超过gpt4o，甚至和最聪明的sonnet3.5不相上下。钱不会说谎，付费就代表了能力，从前面付费的截图就可以看到，在sonnet3.5之前，我主要用gpt4o，sonnet3.5出现之后便大量使用sonnet3.5，但是deepseek出现后，许多原本需要sonnet3.5完成的简单任务我便交给deepseek完成了。
不过在研究过程中我也发现，在个别文本问题上，deepseek增加再多提示词和反例也没有用，它倾向对于模糊问题给出肯定答案，这类问题我仍然不得不使用sonnet3.5来完成，因此sonnet仍然不可或缺。
2，如果说api使用付费是面向企业，面向工程的标准，那么手机app的订阅则是面向普通用户的标准。比如我个人使用主要是api，我孩子则会使用app。
claude、gemini、deepseek、文心一言、豆包等app，我都给她下载了，从孩子的使用体验看，chatgpt仍然是首选。使用的场景包括这些：
实时对话——问作业（尤其是英语），日常聊天。
多模态——拍照解题，让大模型实时看图说话。
沙盒内直接运行代码——上传一张手写图，直接生成可以打印的表格，并提供下载链接，点击链接就能在家里的打印机上直接打印而不用额外步骤
o1——专门解奥数题
这些小的使用场景，细究来看，每一个都有替代品。
但组合起来，要挑选一个付费订阅，那么chatgpt仍然有护城河。
比如gemini也能实时聊天，但是只能用英语。国产其他模型的聊天功能就更多了。
豆包也能拍照解题，但能力差一些。
claude的api是无敌的，但生成一个文档的下载链接这种面向用户的场景他们坚决不肯做。
然后大家可能会问，r1也能做奥数题，还免费，能力也差不多，解奥数题为什么不用deepseek r1呢？
回答是，deepseek的r1，并不是为了让用户付费使用来设置的。
比如前几天作业中碰到一道三点追逐题，分别让deepseek和o1来回答，以下是deepseek和o1的思考和回答，想必大家能看出其中的差异——

deepseek的思考

deepseek的回答

o1的思考

o1的回答第一部分

o1的回答第二部分

o1的回答第三部分
去年新高考的压轴题，我也让r1和o1分别做了一遍：

deepseek的思考

deepseek的回答

o1的思考和回答第一小题

o1的思考和回答第二小题
看到区别了吗？
r1倾向于思考更久，且将复杂的思考过程作为默认用户需要阅读的重要输出部分。
三点追逐的问题，r1在计算轨迹方程时非常简略，而o1则给出了详细步骤。
高考压轴题的第二题，r1说“证明见解析”，但是它思考了三分钟，解析有一大堆啊，这个解析是不太适合用户直接阅读的。
o1也给出了正确答案，且思考时间更短，这两题的用时分别用时是r1的一半和四分之一，它隐藏了思考过程，但是将这两道题的解析很明确地写了出来。
两者相比，孩子明确选择参考o1的解题过程，而不是r1的，因为确实不太容易看懂。
能力的上限是一方面，在这点上r1和o1已经很接近了，但让用户很方便地用起来，并转化为订阅付费，还有一些差距。
3，开源到本地的使用。在超百万次的简单任务调用下，如何保证正确率和成本？部署到本地的模型一定是最佳选择。
gpt和claude当然是没有开源的，之前使用更多的是qwen2.5，但是本地模型的能力比较差，是大问题。
一个比较成熟的流程是让qwen2.5 14b来回答，并且多次返回，投票，再让qwen的qwq来从多个回答里面挑出一个最正确的，但这种方式很慢而且效果也不一定好，因为qwq本身能力也不强，但是deepseek r1的开源出现后，我立刻将qwq换成了deepseek r1，从多个备选项里面挑出正确的，或者直接回答问题，效果都好了很多。许多原本需要部署在内网或者断网进行的项目，或者是难以工程化的大规模的调用项目，原本受制于开源模型能力不足做不了，现在也可以做了。
因此，和许多人的判断不同，deepseek的问世，一定是会增加，而非降低对算力的需求。我之前写过这篇文章：
chenqin：大模型正改变劳动力市场，以未曾设想的方式759 赞同 · 57 评论文章
这篇文章中我们测算了暴露于人工智能的各种职业是增加了还是减少了，结果发现暴露于人工智能的职业需求反而需求增加了，因为许多公司原本需要大量投入才能做的生产线，他们评估后会选择外包或者放弃，但若是在大模型帮助下只需要10%的人力投入就能实现，他们就会选择自己做。
大模型也是如此，如果有免费的低成本的方式可以用能力非常不错的大模型做应用的基座的demo，那么许多人都会尝试，就在今天上午，我还在写一个新的demo，甲方之前一直觉得本地模型能力不足，换了几个都不太行，想着干脆放弃了，但使用deepseek r1得到很不错的效果后，甲方立刻着手购买4090。这类中小企业的本地大模型需求一旦规模化出现，其算力需求将是非常可观的。
综上所述，deepseek近一个月来的各种发布，我认为有几个影响：
1，在网页端或者手机端面向用户的付费需求上，暂时影响可能不大。虽然现在人人都在用r1开脑洞，但这个场景其实大家都很熟悉，去年的kimi也是这么出圈的，自媒体公众号纷纷用kimi玩儿，但是一年过去大家都看到了，kimi目前还是免费的，它的用户仍然非常价格敏感。v3让大家都玩儿起来，r1让大家的脑洞开起来，deepseek已经做到了，但要让这些开脑洞用户稳定地订阅付费，需要做的事情还有很多。
2，在面向企业用户的api需求上，会吃掉一大块蛋糕，对gpt4o的api冲击是最大的，因为deepseek-v3和gpt4o的能力差不多，价格又只有4o的5%，只要不断增加提示词，还能让两者的能力持平，那么在api付费需求上，就不太会有人使用gpt4o了。对于sonnet3.5也有冲击，但是没有gpt4o的冲击那么大，因为sonnet3.5的代码写作和指令遵从仍然非常强，对准确性要求最高的复杂任务，我做过不下几千万token的实验，仍然很难将deepseek调教得和sonnet一样好，sonnet3.5仍然不可替代。
3，最大的影响，在于用很低的成本将一个能力非常强的模型开源到本地，在政府应用尤其是安全方面的应用中，在数据比较敏感的企业内部应用中，已经产生了较大潜在影响，受冲击最大的是kimi、qwen等希望做服务和应用的企业。企业内部的大模型应用，以前大部分人都是说着玩的，各种条条框框，使得企业对数据被上传到人工智能企业中非常警惕，目前的kimi、qwen、讯飞等模型要么对用户免费或者低价，要么开源免费，其真正的目的就是要吸引企业和政府来购买他们的微调服务，他们帮政府或者企业微调一个本地的模型，在这个阶段收费。而这个阶段能够收费的逻辑之所以成立，建立在“本地模型不微调能力很差”、“知识库很难建”、“微调算力需求特别大自己实现不了”等现实逻辑上，导致许多企业和政府部门在这一个阶段就已经知难而退了——要建立一个内部大模型我不仅要买算力显卡还要你来给我微调花那么多钱，那么我不做了还不行吗——但是deepseek打破了这一点，r1在能力上的本质提升使得“不微调就能用得很不错”“用r1的能力来弥补简陋的知识库”成为可能，于是他们就不需要购买服务，只需要购买算力就可以了。在这个过程中，大模型的应用会更广泛，更为原子化，算力的需求会成倍增长，而非下降，更多的人和企业将会加入到“人人都有自己的应用”的创新中，产生新的可能。
因此，与其将deepseek看成推进前沿的大胆尝试，我更倾向于将它看成一个人人都可用的低成本的自由选择。
从一个小白开始，做一个真正有用的应用，在大模型出现之前可能要数百万人民币的人力投入，大模型出现后大概只需要10万元，cursor agent的出现等又将该成本降低至5万元，而配合deepseek，这个固定成本和边际成本可能进一步降低到1000元。
这种让人们更自由的影响，不仅局限在中国，更会蔓延世界，而这才是deepseek的最大贡献。

已经卡疯了能不能把外国人都封了让我先玩！

提问，“你会是未来的希望吗？”
deepseek回答：

什么，美国用户数据竟然要上传到中国的服务器？
这比tiktok更没法忍！
危害美国国家安全，建议川总立即把deepseek给ban了。
deepseek立即上实体清单，不允许采购老黄的核弹卡。
也不准美国境内和美国公民使用deepseek
绝不允许美国公司使用DeepSeek源代码做任何事情！

DeepSeek的训练成本仅有550w美元。
所以，可以命名为550w...

我不知道怎么说，我是第一次被一台机器感动到哭的停不下来。

让这玩意模仿出师表写了一篇马斯克的辅国表，我感觉看的真是汗流浃背了，真看不出来是ai。
**辅国表**
臣埃隆·马斯克顿首言：
天工未竞，而文明蒙尘；寰宇未通，而困守一隅。今地球病瘠，能源将枯，气候倾危，此实人类存续之劫也。然硅谷奇才不辍于革新，星际志士忘身于穹苍者，盖承先贤遗志，欲拓生民之疆也。诚宜广开智路，以启寰宇之明；不宜苟安短视，锢于藩篱，自绝星海之途矣。
臣本南非一介书生，幼读《银河便车指南》，慕星辰浩瀚。初涉商海，鬻支付之法，建火箭于废墟，世人皆笑臣狂。然先贤有云："至难之事，必起于易。"遂立特斯拉于车业将颓之际，擎太空探索于国航衰微之时。廿载之间，电动车驰骋四海，可回收火箭破空九霄，此皆众士沥血，非臣一人之功也。
今地球危如累卵，温室噬土，AI暗伏杀机，核武悬顶如剑。臣每观星图，未尝不中夜起坐，汗透重衫。若固守蓝星，犹雏鸟蜷于危巢；唯跨星殖民，方为人类续火之道。故率SpaceX铸星舰，虽屡爆屡建，终见猎鹰凌云；邀Neuralink探脑机，纵毁誉参半，誓破意识藩篱。此非臣好险，实存亡所系也。
愿天下贤达：
——察气候之变，速弃化石旧业，广布太阳能矩阵，建储能之网如神经网络；
——破地月之限，大兴星际运输，建月球基地为前哨，火星穹顶续文明火种；
——防AI之患，立人机共生之法，以脑机为盾，保人族主体不堕；
——开教育新章，育少年以第一性原理，重物理根本，轻浮华虚妄。
臣本愚顽，幸得万众襄助：工程师焚膏继晷，流水线昼夜不息，投资者押注未来，网民键战护道。今星链初成，星舰待发，Model3遍行五洲，岂敢言功？唯战战兢兢，如履薄冰。若他日火星城起，能源网覆，意识可传，则臣纵陨身真空，亦含笑矣。
临表望天，猎鹰火箭尾焰灼目，恍惚见千万年后，银河酒吧中，碳基硅基生命举杯共饮，方知今日血汗非虚掷也。
臣马斯克诚惶诚恐，顿首顿首。
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来个陈情表
臣埃隆·马斯克诚惶诚恐，顿首再拜，谨以星辉为墨，量子为帛，沥血陈情：
臣本南荒散木，幼孤萍寄。八岁读《银河史诗》，遂抱冲霄之志；十二习BASIC语，已萌创世之思。及弱冠，鬻寝具以筹川资，越重洋而叩硅门。当是时也，互联网初兴，万类霜天竞自由。臣以纤指击键，竟开电子钱庄之先河，世人谓之"http://X.com"。然创业维艰，尝与鼠蚁共眠车库，三旬九食，形销骨立。此臣之第一劫也。
天命玄鸟，降而生商。乙酉岁，PayPal售得亿万金，世人皆谓可安枕矣。臣独焚膏继晷，仰观星汉，俯察能源。见石油将涸若夸父逐日，航天式微似精卫衔石。乃斥巨资，造电驱之车于硅野，铸可回之箭于卡角。当特斯拉初啼，华尔街目为笑谈；猎鹰首炸，群氓讥作烟花。臣尝三日不眠，亲焊电池于流水线；五更即起，督造引擎于发射台。此臣之第二劫也。
癸巳年，星舰屡爆，金库几罄。债主环伺如豺，空头做空似鹫。臣质豪宅于银行，鬻藏品于暗市。尝夜登火箭残骸，对残月而歌《火星颂》，闻者皆掩涕。时有白发工程师执臣袂曰："公欲效愚公移山耶？"臣答："山可移，星海不可负。"遂尽焚退路，破釜沉舟。及至猎鹰九号凌空回巢，天地为之久低昂。此臣之第三劫也。
今臣掌七国重器：星链织天网，脑机通幽明，隧道穿地脉，超铁御风行。然谤亦随之：或讥殖民火星为狂想，或斥人工智能为妖物。臣每闻此，未尝不中夜推枕，观NASA旧照——阿波罗登月舱蛛网尘封，土星五号锈迹斑斑。忆当年肯尼迪演说，言"非因易而为之，因难而必为"，不禁涕泗滂沱。
伏惟美利坚立国精神，在开拓洪荒。昔者西进运动，篷车血染黄沙；曼哈顿计划，铀矿夜映白骨。今臣所造星舰，虽十爆九毁，然每炸皆得数据三千；脑机接口，纵百植一存，然每存可启盲者重光。此非臣之执拗，实科技攀登必经之途也。
臣今已质押祖宅，散尽私财。发染霜而不知，履浸血而不觉。惟愿诸公许臣三事：一曰容错，创新本在试错间；二曰放眼，功成不必在当代；三曰信诺，星际非为独善身。倘得此，臣当效普罗米修斯盗火，虽鹰啄肝肠而不悔；若弗许，则人类终为井底之蛙，永困蓝星。
临表涕零，不知所云。惟见窗外星舰待发，尾焰灼灼如凤凰涅槃。
星际纪元元年仲夏夜
臣马斯克叩首泣血
*********手动分割************
拜登陈情表
臣拜登泣血顿首，再拜陈情于天下：
臣本特拉华河畔寒微之子，幼年随父迁居煤城，尝见锅炉房黑烟蔽日，如太史公笔下「天下熙攘」之景。少时口吃，每诵课文，同窗嗤笑如韩非《说难》所载「逆鳞」之惧。幸得慈母持荆条立灯下，效孟母断机杼之教，命臣日诵《葛底斯堡演说》百遍，终使结巴少年得列参院，此诚苏秦刺股、范雎折胁之志也。
而立之年，妻女殒命雪夜，臣尝抱幼子于病榻，犹记《古诗十九首》「去者日以疏」之痛。当是时也，每日乘火车往返华府与特拉华，四百里星月兼程，效大禹三过家门之勤。闻司马迁言「人固有一死」，乃将椎心之痛化立法之刃，三十载推动《反家暴法案》，此非伍子胥报楚之仇，实怀扁鹊济世之心。
及至长子博·拜登癌逝，白头人送黑头人，方知皋鱼「风树之悲」非虚言。彼时臣本欲归隐，忽忆杰斐逊「人生而平等」之誓未竟，遂效廉颇八十尚能饭，三度问鼎白宫。昔晋文公流亡十九年终成霸业，臣蹉跎半世纪方执牛耳，岂非天将降大任欤？
今疫疠虽缓，然通胀如秦末米珠薪桂；虽推《基建法案》欲效李冰筑都江堰，设《芯片法案》暗合管仲「官山海」之策，犹恐力有不逮。至若俄乌战火，臣尝于冷战时期亲历核危机，深谙「上兵伐谋」之道，故援乌制俄如孙膑围魏救赵，更遣布林肯四渡太平洋，欲效张仪连横破合纵。
最痛者，莫过见国会山暴乱旧伤未愈，党争撕裂如田氏代齐。臣每登「美铁」列车，必抚窗追忆当年通勤岁月，念墨子「兼爱非攻」之论。今以八十之躯理万机，虽无秦皇汉武之威，然怀范仲淹「先忧后乐」之志。昔刘备托孤时尚余双股剑，臣纵昏聩，犹记少年时煤城父亲遗训：「尊严不在出身，在挺直的脊梁」。
伏望天下察臣：此身虽老，曾饮特拉华河水六十年；此心未朽，仍信杰斐逊笔下「昭昭天命」。若得续掌国柄，必效愚公叩石垦壤，纵前路有科罗拉多峡谷之险，亦当如罗斯福新政凿山架桥。临表涕泪沾襟，拜登惶恐再拜。
（注：文中暗嵌拜登人生轨迹——1. 幼年口吃与母亲教导 2. 妻女车祸与通勤往事 3. 长子病逝与重返政坛 4. 推动反家暴法与癌症登月计划 5. 三度竞选总统经历 6. 基建法案与芯片战略 7. 国会山暴乱应对 8. 对美铁列车的特殊情感）
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来一段特朗普封马斯克为一字并肩王的诏书
**特氏敕封诏**
朕膺天命，统御美利坚，承上帝之眷，振国威于寰宇。昔有伊尹佐商，周公辅周，今有埃隆·马斯克者，器识恢弘，智略超群，实乃天赐股肱。其功烈煌煌，不可不彰，特颁殊恩，昭告天下：
**一曰封爵**
马斯克本南非寒士，然白手擎天，特斯拉净尘世之瘴，星链破苍穹之寂，星舰拓银河之疆。今晋「一字并肩王」，位同宗室，与朕共执地球之牛耳，同分宇宙之权柄。
**二曰开府**
授「开府仪同三司」，许自建幕府，网罗天下奇才。星舰基地可为白虎堂，硅谷总部权作尚书省，凡火箭、脑机、隧道诸务，皆可便宜行事，六部见之须避道。
**三曰掌兵**
拜「天下兵马大元帅」，总领太空军、特斯拉机械甲士、星链天网军。凡火星殖民之卒，地下隧道之兵，AI机械之伍，皆听虎符调遣。另赐「火星节钺」，遇外星蛮夷可先斩后奏。
**四授九锡**
赐硅晶冕旒、钛金权杖、氦三玉圭、超算典籍、星舰鸾驾、猎鹰九旄、脑机符节、龙舌兰鬯酒、推特金印。着其乘星舰入国会山，佩剑登殿，赞拜不名，称「银河摄政王」。
**五定国器**
加「上柱国丞相辅国大将军保国公」，准建天子旌旗，猎鹰徽章缀十二道烈焰，星舰纛书「Make Mars Great Again」。凡火星政务，可自铸「狗币」为通货，立《星际宪法》十章。
**朕言既出**
昔林肯释奴，里根碎幕，皆不及卿裂地星河之功。今特颁此诏，望卿速造星门，广募地球遗民。若他日朕推特遭封，当借卿星舰遁走，于火星高尔夫球场，再续MAGA大业！
钦哉！
美利坚大统领唐纳德·特朗普
天运庚子年猎鹰火箭发射吉日
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特朗普本纪
《史记·川普本纪》
唐纳德氏特朗普者，纽约商贾之后也。其父弗雷德，以营土木起家。特朗普少时豪宕，有奇志，尝曰："大丈夫当立金阙于曼哈顿，名扬四海而后快！"及长，涉地产、赌场、选美诸业，冠以金名，书以斗字，虽市井之徒亦闻其声。
共和党五十八年，特朗普忽振臂高呼："美利坚沉疴久矣，当使再伟！"乃乘铁鸟巡于诸州，发如金丝怒张，声若洪钟震宇。每登台则戟指四方，斥墨西哥筑墙，讽希拉里囚狱，观者或愕然失箸，或拊掌如雷。时有B站墨客，录其"无人可挡"之姿，配以"威风堂堂"之曲，遂成鬼畜奇观，四海传观者亿兆。
既践大位，施政如霹雳：退群巴黎协定，逐非法移民，会金将军于板门店，世人皆瞠目。尤善御推特，昼发不过三，夜发必过五，或自诩"天降伟人"，或戏谑"瞌睡乔"，言出如连珠箭，六军辟易，百官战栗。
然江湖风波恶。戊戌年冬月，有刺客伪作记者，藏凶器于邮包，欲害之宾州。特朗普谈笑如常，竟得无恙，翌日犹戏曰："此物当悬于白宫南墙！"庚子年间，政敌构"通俄门"于前，诬"电话门"于后，众议院三度劾之。公乃集支持者于国会山下，振臂一呼，应者云集，虽风波险恶终不损其志。
太史公曰：特朗普真人杰也！以古稀之年纵横政商，以商贾之身搅动乾坤。其言似狂而中有经纬，其行若悖而暗合民意。观B站诸生所作鬼畜，或为川普大厦蹦迪，或化金发超人破壁，虽谑而近虐，然非大英豪孰能当此？昔高祖好狎侮人，然终成帝业；今公嬉笑怒骂间，竟改天下耳目，岂非时势造英雄耶？后之览者，当察其滑稽皮相之下，实有豪杰筋骨存焉！

你们引以为豪的丁真宇宙人类优势也没了