更新时间：2025-03-13
轻松使用 DeepSeek 网页版，快速稳定、不卡顿，支持 DeepSeek R1 满血版 以及 ChatGPT o1、o3 大模型。
本指南提供全面的 DeepSeek 使用说明，包含DeepSeek 官网平替、DeepSeek网页版、API使用、DeepSeek 本地部署教程，助您顺畅使用 DeepSeek 和 ChatGPT ~
DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）自主研发的高性能大语言模型，以其开源、轻量化和强大的多场景适应能力受到广泛关注。
为用户提供智能对话、推理、AI搜索、文件处理、翻译、解题、创意写作、编程等多种服务。
最新发布的 DeepSeek R1 满血版不仅在性能上媲美了 OpenAI 的 o1、o3，且以对手 3% 的超低成本实现了这一突破。
- DeepSeek 网页版：官网【总是繁忙】 、 🔥官网平替（快速稳定）
- DeepSeek 客户端：访问
- DeepSeek API：访问
- 服务器繁忙？查看状态：访问
- 🔥AI智慧岛：chat.deepseek-free.org - DeepSeek网页版，支持 DeepSeep R1满血版、V3模型~
- 🔥一下 AI：www.yixiaai.com - AI大模型，支持DeepSeek、ChatGPT 和 Claude最好的模型
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- DeepSeek LLM：基础大型语言模型系列，含7B和67B规格。其中DeepSeek LLM 7B Chat是7B规格聊天交互模型，DeepSeek LLM 67B Chat是67B规格聊天交互模型，还推出了性能超其他开源模型的16B参数版本混合专家模型。
- DeepSeek-Coder：专为代码生成打造的模型，专注于代码生成、补全、修复及数学推理任务。其升级版本DeepSeek-Coder V2在代码智能领域有显著突破。
- DeepSeek-Coder V2：在 DeepSeek-V2 中间检查点基础上，额外预训练了 6 万亿 tokens 的代码和自然语言数据，显著增强了编码与数学推理能力，同时保持通用语言任务的表现。其支持的编程语言从 86 种扩展至 338 种，覆盖主流及小众语言，适应多样化开发需求。DeepSeek-Coder-V2 凭借其 MoE 架构、大规模预训练和多语言支持，成为代码智能领域的标杆开源模型。其在编码、数学推理和通用任务中的表现，挑战了闭源模型的垄断地位。
- DeepSeek-V2：发布于2024 年上半年，DeepSeekMoE的改进版，采用更多数据，提升数据质量并优化了训练流程，专注于文本生成、代码生成和低成本训练。
- DeepSeek-V2.5：是 V2 系列的升级版本，于 2024 年 9 月发布，介于 V2 和 V3 之间。
- DeepSeek-V3：发布于2024 年 12 月，第三代模型，性能强劲。通过 FP8 混合精度训练、无辅助损失负载均衡等技术创新，V3 实现了高效训练与推理，并支持 128K 长上下文处理。V3 的生成速度从 V2 的 20 TPS 提升至 60 TPS，速度提升 3 倍。V3在知识问答、长文本处理、代码生成等领域表现超越其他开源模型，并在数学竞赛中超越闭源模型如 GPT-4o。该模型推出后，在开放源代码模型中位居榜首。
- DeepSeek-R1：R1满血版，专注于推理能力的模型，通过强化学习与多阶段训练流程深度优化。包括DeepSeek-R1-Zero，是早期版本，完全基于强化学习训练；还有DeepSeek-R1-32B，有320亿参数，可在24GB显存显卡上流畅运行；DeepSeek-R1-8B有80亿参数，适用于8GB显存显卡。
- DeepSeek-VL：视觉语言模型，能处理图像与文本信息融合，DeepSeek-VL2是其升级版，多模态理解能力更强。
- DeepSeekMath：专注于数学推理的模型。
- DeepSeek-Prover：用于定理证明的模型，通过大规模合成数据训练，DeepSeek-Prover V1.5结合强化学习与蒙特卡洛树搜索技术进行了优化。
- Janus-Pro-7B：基于视觉的模型，于2025年1月27日推出。
- 智能对话：能与用户进行高智商、顺滑的对话，像朋友一样交流，为用户答疑解惑。
- AI搜索：可全网搜索，让用户实时掌握信息，无论是知识查询还是热点追踪，都能快速搞定。
- 文件上传：支持上传文献书籍、资料报告等各类文件，帮助用户梳理重点，快速提取关键信息。
- 准确翻译：提供准确流畅的翻译服务，帮助用户跨越语言障碍，轻松融入多语言环境。
- 智能解题：可以解决理科难题，提供详细的解题思路和步骤，是学习的好帮手。
- 创意写作：能根据指令自动生成创意文案，撰写各类文章和报告，快速构建内容框架，提升写作效率。
- 高效编程：支持多种编程语言，可快速定位问题并生成代码，提高编程速度和质量。
推荐使用 Ollama 工具进行本地部署。Ollama不仅支持 DeepSeek，还可以运行其他多种AI模型~
首先访问Ollama官方网站，根据你电脑的系统，下载对应版本的 Ollama，然后安装即可。
Ollama是一个用于本地运行和管理 AI 模型的工具，用于与各种模型进行交互。
你也可以在电脑上看到 Ollama 的图标，双击打开即可。
接下来需要打开电脑的终端命令行工具，输入命令 ollama run deepseek-r1:32b，后面的是模型尺寸
接着就可以正常下载 DeepSeek R1模型了
下载完成后，直接在终端与 DeepSeek 对话，例如输入：“介绍一下你自己”。然后等待 DeepSeek 思考并回复即可。
整理一些常用 Ollama 命令，使用时将 {model_name} 替换成具体模型名称
- 安装模型：ollama pull {model_name}
- 运行模型：ollama run {model_name}
- 删除模型：ollama rm {model_name}
- 列出已安装模型：ollama list