近期AI圈兴起一种有趣的协作模式：将DeepSeek R1作为“思考引擎”，先由其进行深度推理，再将思考结果传递给其他模型生成最终回答，这仿佛为传统模型配置了一个“缓存大脑”。

这一思路源于独立开发者打造的桌面端软件ChatWise。该软件界面简洁、功能灵活，支持市面上几乎所有主流大语言模型的调用。在其0.7版本中，推出了一项实验性功能：只需在输入前添加 @think，即可让任意模型先经过DeepSeek R1的推理链，再将思考结果传递给目标模型。

具体技术实现并不复杂：首先调用DeepSeek R1，并将max tokens设为1（原本只输出思考过程的第一个token？但实际机制是让R1生成完整推理链，然后截断并传递）。更准确地说，R1负责生成完整的思考过程，但仅将思考轨迹（而非最终答案）传递给下一个模型。

下图展示了DeepSeek Think与GPT-4o的协作演示界面，可见思考过程被提取并输入至GPT-4o。

当然，这一玩法甫一推出便引发争议。有用户直言：这有些本末倒置——既然使用了R1的思考能力，为何不让R1直接给出答案？

更有评论指出，这种增强本质上属于“抄作业”而非“练内功”，模型并未真正获得推理能力，仅仅是将他人的思路复制粘贴了一遍。

不过，也有用户持积极态度：这至少是一次创新尝试。你如何看待？是开辟了多模型协作的新路径，还是画蛇添足？

最后，简要盘点ChatWise自身的亮点。除了前述的“R1思考驱动”功能外，它还支持：

• 任意LLM模型接入：GPT-4、Claude、Gemini等主流模型均可调用。

• 强大的结果渲染能力：可直接生成HTML、React组件、图表、文档等可视化内容。

• 网络搜索集成：可借助Tavily搜索API或本地浏览器免费获取实时信息。

作为独立开发者作品，虽缺乏大团队资源，但更新迭代速度相当快。

若你对桌面端AI客户端感兴趣，不妨将其与Cherry Studio进行比较——两种方案，关键在于哪一款更匹配你的使用习惯。