这几天，中国人工智能公司 DeepSeek 火了，不仅在美区下载榜上超越了 ChatGPT ，还引发多个美国科技股的股价暴跌。

美国总统特朗普称 DeepSeek 的出现“给美国相关产业敲响了警钟”。

于是，怀着极强的好奇心，我尝试让 DeepSeek V3 模型帮我完成任务调度系统分片功能，流程见下文。

1  任务调度系统

如下图，任务调度系统分为三个核心组件：

1、网关层负责应用的接入，任务的推送。

2、Admin 层负责任务的管理、任务的分片、UI 界面等。

3、Worker 层负责任务的调度，并将任务触发到网关。

比如每一个任务在创建时，就会分配一个槽位，总槽位是 1024 。

当 worker 数目是 4 时，分配的槽位结果见上图 。

2 DeepSeek 流程

笔者首先写了一个简单的伪代码：

将这段代码提交到 DeepSeek 之后，令我非常惊讶的是 ，首先 DeepSeek 会展现他的思考过程，这点笔者在 chatgpt 、通义千问上都没有看到过。

接下来， DeepSeek 会给出详细分析和修复意见，并提供最终的代码：

在笔者看到这段输出时，真的惊艳了我，因为他的逻辑性和严谨性实在太强了。

为了保证分片的均衡，他还细心的动态处理余数，通过 remainder 将未整除的余数分配给前几个 Worker，确保 Slot 0-1023 被完全覆盖。

最后，DeepSeek 还写了一个简单的测试用例，哇 ，有点贴心呢。

3 VS 通义千问

当看到 DeepSeek 的生成结果，我想看看其他大模型的对比，于是，我选择了最近经常使用的通义千问。

千问给我的答案非常简单，基于我的伪代码做了简单的润色，生成的结果有点呆，假如是以前的我，会觉得也能接受，但当我体验完 DeepSeek 之后，我的选择有了方向。

至少在编程领域，DeepSeek 的推理更具灵性，远远超过我的预期。