34 DeepSeek现在能直接生成Word、PDF、Excel了，还能一键导出，这个确实很赞！
过去两周正在升级DeepSeekMine个人知识库软件，很快会发布新的安装包，并且DeepSeekMine也有了自己的官网，同时支持直接在官网下载软件，想获取的再等一下新版，留意接下来的推文。
大概一周前，DeepSeek更新了DeepSeek-R1模型，现在大家可以在官网生成除了文字回答外，还能直接输出Word、PDF、Excel等模态，本文介绍生成和导出方法，感兴趣的可以看下。
咱们先看下效果，在右侧会生成一个「下载Word文档」按钮：
点击即可下载获取到对应格式的word文档：
还支持其他常见格式，如PDF，Excel等：
下面总结，如何生成这些格式文档，然后导出的具体步骤。
1 DeepSeek导出Word
先来看正常回复，无法兼容Word的问题，这是很多人遇到的问题，复制到Word里后，格式有时候会部分混乱。
咱们先复现问题，如下这样回复「MCP智能体总结，文字带表格版」：
这是生成答案开头部分：
结尾部分，下面一行出现复制按钮，如箭头所示：
点击箭头所示按钮，复制到Word里，复制后看到文字如下，把Markdown的源格式代码复制过来了：
以上结果，不是咱们想要的。
除此以外，还可以手动选择复制，如下所示：
但是这样复制的方法，除了需要手动不是那么方便外，还主要存在两个问题，如下所示，1）会出现断行，2）不想复制文献索引角标，但是全部复制到文档中了：
总之以上这些复制方法，不够方便。真正解决问题的方法，实际上有2个步骤，只需一句提示词。
一句话总结基本方法，让DeepSeek输出兼容对应格式的文字，输出带有指定下载格式的按钮其html版本。
咱们试验上面的方法，如下图所示，提示词调整为：「总结下MCP 智能体开发，中文，完整Word兼容html代码格式输出，并在上方放置一个Word下载按钮」，
接着，它会按照此指令输出html格式，如下所示：
生成完成后，会在右上角多一个Run按钮，我们点击此按钮，它会在右侧，得到html预览结果，并且带有一个直接下载Word文档的按钮：
导出的Word文档中格式符合预期，并且不会带有文献索引角标，成功解决格式问题，并且也比较方便。
2 DeepSeek导出PDF
知道了导出Word的方法后，可以应用到其他格式导出，比如PDF，Excel等。
导出PDF完整提示词：总结下MCP 智能体开发，中文，完整PDF兼容html代码格式输出，并在上方放置一个PDF下载按钮
点击Run按钮，得到右侧下载PDF的按钮：
除此以外，DeepSeek还能导出以上文字中所有表格的Excel，回复提示词如下所示：「单独把上文 所有表格导出到Excel中，完整Excel兼容html代码格式输出，并在上方放置一个Excel下载按钮」
同样拿到导出Excel表格按钮，咱们点击下载，打开看下，5个表格全部汇总好了，如下所示：
除了这些外，它还能生成各种复杂一些的html互动界面，感兴趣的可以去做更多尝试。
3 DeepSeek-R1 0528版本
DeepSeek-R1的0528版本更新后，现在其推理能力进一步提升，已经超越满血Qwen3，虽然不及O3，部分不及Gemini2.5-0506，但是已经比较接近，要知道后面这两个模型的推理能力是目前公认最好的：
R10528版本主要加强了后训练，具体来说增加了后训练推理探索CoT路径，根据DeepSeek文档描述，相较于旧版 R1，新版在数学竞赛数据集 AIME 2025 测试中，新版模型准确率由旧版提升了17.5%，旧版R1每题平均使用 12K tokens，而新版每题使用 23K tokens.
这种消耗还是比较大的，就拿求解AIME而言，算力增加了近一倍。
其他问题比如DeepSeek输出幻觉问题，新版R1降低幻觉45%左右：
我又拿之前用过的测试案例，提问它总结MCP智能体开发，它还是输出错误：
不过这也不是DeepSeek一家有这样的问题，大模型幻觉是否能从"根"上解决目前还未有定论。大模型是基于预测下一个 token 的概率来生成文本的。它并不“真正理解”事实，而是根据训练语料中的共现模式生成最可能的输出。这种生成机制本质上就容易在缺乏明确上下文或知识支撑时“编造内容”。
目前要想真正降低幻觉，最好的方法依然还是结合搜索、RAG，通过准确引入真实的知识，让大模型去参考回答。所以对于要求严格正式的场合，大家使用大模型时，最好还是选择Search，这是最稳妥的做法：
最后总结一下
这篇文章解决了传统手动复制粘贴方式，容易格式出错，出现多余字符等的问题。
本文介绍了上面的解决方法，让 DeepSeek-R1 模型直接生成可下载的 Word、PDF、Excel 等格式文档。通过一句简单提示词，即可生成带有下载按钮的 HTML 预览，提升了导出效率和格式兼容性。
在 DeepSeek-R1 的 0528 新版本中，推理能力提升较多，数学场景中 token 使用量翻倍，准确率显著提升，幻觉率下降 45%。但从实测来看，仍有幻觉，所以较好方法依然是结合 Search 和 RAG 检索系统，确保回答更具真实性。
感兴趣的朋友，可以根据本文步骤，去实践下。
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