我用 DeepSeek-R1 跑了 Grok3 发布会的“从地球飞往火星再飞回地球”问题，结果令人惊讶

今天马斯克的 Grok3 发布——使用世界上目前最大的 GPU 集群训练得来：Colossus目前部署了10万个NVIDIA Hopper GPU，并计划扩展至20万个，其中包括5万个H100和5万个H200

然后 Grok 直接登顶。

发布会上用 Grok3 现场跑了几个问题。

其中一个是

Generate code for an animated 3d plot of a launch from earth landing on mars and then back to earth at the next launch window

Grok3 发布会问题

生成动画 3D 图代码，演示从地球发射、着陆火星，然后在下一个发射窗口返回地球的过程。

看起来很好玩的样子，于是我突发奇想，让 DeepSeek-R1 也来回答下，思考 5 分钟后，R1 给出的答案。

但是代码首次运行就报错，不着急，我们有用 Cursor 优化下，将问题加入 Chat，然后让他 fix ！

最后的结果有点搞笑

由于代码已经被 Cursor 优化，我也没有仔细核对逻辑。最终的结果出现了飞船“闪现”，从地球直接闪现到另一个地方，再闪现回来。

并且和 Grok3 的比起来，火星和地球并没有绕着太阳旋转。

不过，起码证明 DeepSeek-R1 还是完整的给出了解决方案，不论是需要的库，还是整体的逻辑，其中只需要稍微调整一些数值计算逻辑。

其实能把这样一个只有文字描述的复杂问题“思考推理”到只需要微调的程度，我觉得就已经很强。

而像 Grok3 演示中那样，直接生成可正确运行的代码确实是很强的。

于是我让 Cursor 再次优化，让地球和火星绕着太阳转起来。

这一次飞船路径看起来像那么回事，但是还是会违反物理规律。

代码我贴在下面了，感兴趣的可以玩玩。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import animationfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# ConstantsAU = 1.496e8  # 1 Astronomical Unit in km (simplified)EARTH_ORBIT_RADIUS = 1.0  # in AU unitsMARS_ORBIT_RADIUS = 1.5   # in AU unitsTRANSFER_TIME = 250        # Frames for each transferWAIT_TIME = 50            # Frames waiting at Mars

# Initialize figurefig = plt.figure(figsize=(10, 8))ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')ax.set_facecolor('black')

# Configure axes limitsax.set_xlim([-2, 2])ax.set_ylim([-2, 2])ax.set_zlim([-2, 2])

# Create celestial bodiessun = ax.scatter([0], [0], [0], color='yellow', s=200, label='Sun')earth_orbit, = ax.plot([], [], [], 'b--', alpha=0.5)mars_orbit, = ax.plot([], [], [], 'r--', alpha=0.5)earth = ax.scatter([], [], [], color='blue', s=80, label='Earth')mars = ax.scatter([], [], [], color='red', s=60, label='Mars')ship, = ax.plot([], [], [], 'w-', alpha=0.7)ship_pos = ax.scatter([], [], [], color='white', s=20)

# Generate orbit circlestheta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)earth_orbit.set_data(EARTH_ORBIT_RADIUS*np.cos(theta), EARTH_ORBIT_RADIUS*np.sin(theta))earth_orbit.set_3d_properties(np.zeros_like(theta))mars_orbit.set_data(MARS_ORBIT_RADIUS*np.cos(theta), MARS_ORBIT_RADIUS*np.sin(theta))mars_orbit.set_3d_properties(0.5*np.sin(theta))  # Add slight 3D variation

# Animation parametersframes = TRANSFER_TIME + WAIT_TIME + TRANSFER_TIMEphase = 'outbound'ship_path = [[], [], []]

def update(frame):   global phase

  # Calculate Earth and Mars positions   earth_angle = 2*np.pi * frame/300   mars_angle = 2*np.pi * frame/500  # Slower orbit

  earth_pos = (EARTH_ORBIT_RADIUS*np.cos(earth_angle),                EARTH_ORBIT_RADIUS*np.sin(earth_angle),                0)

  mars_pos = (MARS_ORBIT_RADIUS*np.cos(mars_angle),               MARS_ORBIT_RADIUS*np.sin(mars_angle),               0.5*np.sin(mars_angle))  # 3D position

  # Update planet positions   earth._offsets3d = (earth_pos[0], earth_pos[1], earth_pos[2])   mars._offsets3d = (mars_pos[0], mars_pos[1], mars_pos[2])

  # Spacecraft trajectory calculation   if phase == 'outbound':       if frame < TRANSFER_TIME:           t = frame/TRANSFER_TIME           # Transfer orbit calculations with slight 3D variation           x = EARTH_ORBIT_RADIUS + (MARS_ORBIT_RADIUS - EARTH_ORBIT_RADIUS)*t           y = 1.5*np.sin(t*np.pi)  # Simple sinusoidal path           z = 0.5*np.sin(t*np.pi)  # 3D component           ship_path[0].append(x)           ship_path[1].append(y)           ship_path[2].append(z)       else:           phase = 'waiting'

  elif phase == 'waiting':       if frame < TRANSFER_TIME + WAIT_TIME:           # Stay at Mars' position           ship_path[0].append(mars_pos[0])           ship_path[1].append(mars_pos[1])           ship_path[2].append(mars_pos[2])       else:           phase = 'return'

  elif phase == 'return':       t = (frame - TRANSFER_TIME - WAIT_TIME)/TRANSFER_TIME       if t <= 1:           # Return trajectory with different 3D path           x = MARS_ORBIT_RADIUS - (MARS_ORBIT_RADIUS - EARTH_ORBIT_RADIUS)*t           y = 1.5*np.sin((1-t)*np.pi)           z = -0.5*np.sin(t*np.pi)           ship_path[0].append(x)           ship_path[1].append(y)           ship_path[2].append(z)

  # Update spacecraft position   if len(ship_path[0]) > 0:       ship.set_data(ship_path[0], ship_path[1])       ship.set_3d_properties(ship_path[2])       ship_pos._offsets3d = ([ship_path[0][-1]], [ship_path[1][-1]], [ship_path[2][-1]])

  return earth, mars, ship, ship_pos, earth_orbit, mars_orbit

# Create animationani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=frames, interval=20, blit=True)

# Add labels and legendax.set_xlabel('X (AU)')ax.set_ylabel('Y (AU)')ax.set_zlabel('Z (AU)')ax.legend(loc='upper left')

plt.show()

另一个问题是：结合俄罗斯方块和宝石迷阵两个游戏，生成一个新的混合体游戏。用 Python 编写。

但可能上一个问题占用了太多思考时间，这个问题 DeepSeek官网又进入了无法访问的“服务器繁忙，请稍后再试”的复读中。

无奈只能放弃。

但我突然想起，混元不也接入全量 DeepSeek 了吗

让我们去白嫖一下。

没想到，混元直接与时俱进，根据我的问题，直接定位了 Grok3的发布会，这也确实有点强，感觉这个助手深得我心。

不过初始结果依然还是无法立即让人满意。

于是，再次压榨，很好，可以看出他正在“思考”

不过就在我满心欢喜时，新的代码甚至无法直接运行。

经过 Cursor 的再次调整后，效果如下。

由于飞行器从地球飞往火星，再从火星飞回来本身就涉及复杂的天体物理和航天知识，只是依靠一句提示词和推理模型本身就完美解决问题并不现实。

如果能够解决的话，感觉 NASA 也很危险了！

但从这个问题，我们可以真正的看到推理模型真正的威力：给所有人一个开始的机会。

很多时候，由于缺乏相关领域的知识，我们遇到一些新的问题时，无从下手，但是借助推理模型，我们可以获得<Think>的启示，这种启示在DeepSeek 前很难获得，即使能获得，我们也需要付出不菲的代价。

另外一个收获就是要善于应用第三方的 DeepSeek-R1 全量模型。

如果感兴趣可以自行修改代码，以下是通过腾讯混元 DeepSeek-R1 生成的代码：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import animationfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 天体参数（使用实际天文数据）AU = 1.49598e11  # 天文单位（米）MU_SUN = 1.32712440018e20  # 太阳引力参数 (m³/s²)

# 轨道参数earth_orbit = {'a': 1.0*AU, 'e': 0.017, 'T': 365.25}  # 半长轴, 偏心率, 轨道周期（天）mars_orbit = {'a': 1.524*AU, 'e': 0.093, 'T': 687.0}transfer_orbit = {'a': (earth_orbit['a'] + mars_orbit['a'])/2}  # 霍曼转移轨道

# 时间参数departure_window = 780  # 发射窗口间隔（天）sim_duration = 2 * departure_window  # 总模拟时间frame_count = 500       # 动画帧数

# 初始化图形fig = plt.figure(figsize=(12, 10))ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')ax.set_xlim(-2.5*AU, 2.5*AU)ax.set_ylim(-2.5*AU, 2.5*AU)ax.set_zlim(-0.5*AU, 0.5*AU)

# 添加太阳ax.scatter([0], [0], [0], c='yellow', s=200, label='Sun')

# 天体轨道计算函数def calculate_orbit(a, e, T, t):   """计算椭圆轨道位置"""   n = 2*np.pi / T  # 平均角速度   M = n * t        # 平近点角   # 近似求解开普勒方程   E = M + e*np.sin(M)  # 偏近点角（简化计算）   x = a*(np.cos(E) - e)   y = a*np.sqrt(1-e**2)*np.sin(E)   return x, y, np.zeros_like(t)

# 霍曼转移轨道计算def hohmann_transfer(t, t_departure, a_source, a_target, transfer_time):   """计算霍曼转移轨道位置"""   phase = (t - t_departure) / transfer_time   valid = (phase >= 0) & (phase <= 1)

  # 转移轨道参数   a_transfer = (a_source + a_target)/2   theta = np.pi * phase[valid]

  # 椭圆参数方程   x = a_transfer*(np.cos(theta) - 1) + a_source   y = a_transfer*np.sqrt(1 - ((a_source - a_transfer)/a_transfer)**2)*np.sin(theta)   return x, y, np.zeros_like(x), valid

# 初始化天体轨迹t_sim = np.linspace(0, sim_duration, frame_count)

# 预计算天体位置earth_pos = calculate_orbit(earth_orbit['a'], earth_orbit['e'], earth_orbit['T'], t_sim)mars_pos = calculate_orbit(mars_orbit['a'], mars_orbit['e'], mars_orbit['T'], t_sim)

# 初始化飞船轨迹craft_traj = np.full((frame_count, 3), np.nan)

# 创建绘图对象earth_line, = ax.plot([], [], [], 'b-', alpha=0.5)mars_line, = ax.plot([], [], [], 'r-', alpha=0.5)craft_line, = ax.plot([], [], [], 'gold-', linewidth=2)earth_dot = ax.scatter([], [], [], c='blue', s=80)mars_dot = ax.scatter([], [], [], c='red', s=60)craft_dot = ax.scatter([], [], [], c='gold', s=100, marker='*')

# 动画更新函数def update(frame):   current_t = t_sim[frame]

  # 更新地球位置   earth_line.set_data(earth_pos[0][:frame], earth_pos[1][:frame])   earth_line.set_3d_properties(earth_pos[2][:frame])   earth_dot._offsets3d = ([earth_pos[0][frame]], [earth_pos[1][frame]], [0])

  # 更新火星位置   mars_line.set_data(mars_pos[0][:frame], mars_pos[1][:frame])   mars_line.set_3d_properties(mars_pos[2][:frame])   mars_dot._offsets3d = ([mars_pos[0][frame]], [mars_pos[1][frame]], [0])

  # 计算飞船位置   if frame == 0:       craft_traj[:] = np.nan  # 重置轨迹

  # 第一次转移（地球->火星）   transfer1_x, transfer1_y, _, valid1 = hohmann_transfer(       current_t, t_departure=0,       a_source=earth_orbit['a'],       a_target=mars_orbit['a'],       transfer_time=258   )

  # 返回转移（火星->地球）   transfer2_x, transfer2_y, _, valid2 = hohmann_transfer(       current_t, t_departure=departure_window,       a_source=mars_orbit['a'],       a_target=earth_orbit['a'],       transfer_time=258   )

  # 组合轨迹   if valid1.any():       craft_traj[frame] = [transfer1_x[-1], transfer1_y[-1], 0]   elif current_t < departure_window:       craft_traj[frame] = [mars_pos[0][frame], mars_pos[1][frame], 0]   elif valid2.any():       craft_traj[frame] = [transfer2_x[-1], transfer2_y[-1], 0]

  # 更新飞船显示   craft_line.set_data(craft_traj[:frame,0], craft_traj[:frame,1])   craft_line.set_3d_properties(craft_traj[:frame,2])   craft_dot._offsets3d = ([craft_traj[frame,0]], [craft_traj[frame,1]], [0])

  return earth_line, mars_line, craft_line, earth_dot, mars_dot, craft_dot

# 创建动画ani = animation.FuncAnimation(   fig, update, frames=frame_count,   interval=20, blit=True, repeat=False)

ax.legend(['Earth Orbit', 'Mars Orbit', 'Spacecraft Trajectory'])plt.title('Earth-Mars Round Trip Mission Animation')plt.show()