【菜科解读】

今日分享一份关于DeepSeek全方位使用的指南：从免费途径策略、本地化实施直至个性化知识库构建，引领大家逐步实现技术逆袭。

阅读本文之后，您的技术实力将会有所超越。

**目录**

* **初步探索DeepSeek**

* **解决DeepSeek R1服务器拥堵的免费途径**

* **正确使用DeepSeek R1的教程**

* **全面解析DeepSeek R1本地部署流程**

* **构建个人知识库：让DeepSeek深入理解您的专业领域**

* **深挖DeepSeek高级使用技巧**

* **结论与前瞻**

### 1. 初步探索DeepSeek

DeepSeek是由国内知名科技公司“深度求索”研发的一款本土人工智能大模型，凭借低廉的训练成本及接近顶级性能的优势，在社交网络迅速走红。

DeepSeek在处理中文语料时展现出优越性，提供了官网、应用程序、API等多种使用途径，覆盖从移动端至本地部署的全场景，便于普通用户轻松上手。

对于个人而言，DeepSeek可快速生成文章初稿、润色语言、整理信息并启发创新思维；

而对于企业来说，DeepSeek降低了人工智能技术的准入门槛，助力各部门提升效率，尤其在客户服务、文档撰写和智能搜索等方面表现突出。

此外，它还支持私有化部署，确保数据安全，优化内部工作流程。

在实际应用中，无论是个人用于写作与校对，还是企业用于信息提取、摘要生成，DeepSeek都能提升效率，减少重复劳动。

展望未来，随着成本不断下降，更多的定制化大模型将被引入金融、医疗等领域，打破计算力瓶颈指日可待。

### 2. 解决DeepSeek R1服务器拥堵的免费途径

- **DeepSeek官方网站**

- 网址:

- 特点：官方首发平台，定期进行优化升级，但由于火爆经常导致服务中断。

预期未来将增加更多服务器资源，提升用户体验。

- **替代渠道**

* **硅基流动**

- 网址:

- 提供多个开源模型体验，包括免费的基础版DeepSeek R1模型，但响应速度可能稍慢。

当前该平台暂不支持在线搜索功能。

* **秘塔搜索**

- 网址:

- 强调AI搜索理念，预先集成网络内容，再结合DeepSeek R1进行深入思考与回应。

搜索能力比单独的R1模型更为丰富，但存在无法关闭在线搜索的限制。

* **纳米搜索APP**

- 网址:

- 网页端侧重于基础模式，而纳米APP支持指定R1模型路径，稳定性良好。

慢思考模式可以让大模型在生成答案之前进行更深入的推断。

* **国家超算互联网平台**

- 网址:

- 无需下载和登录即可免费使用，界面友好，但仅限32位版本。

* **英伟达NIM**

- 网址:

- 可直接通过网页版免费使用，响应速度快，支持展示思考过程的展开和折叠，还可以查看相应的代码内容。

* **本地部署R1（适用于已有一定经验和技术储备的用户）**

- 网址:

- 本地部署对设备配置要求较高，新手和硬件条件较差者建议从体验渠道入手。

（本地部署教程将在下文详述）

### 3.DeepSeek R1 正确的使用教程

DeepSeek是一款强大且智能化的人工智能工具，特点在于不仅能执行命令，还具备推理能力，可根据用户需求提供建议。

使用DeepSeek的关键在于明确目标，而非过分关注指令细节。

以下是针对DeepSeek的使用教程，旨在帮助读者更好地掌握与其交互的方法：

#### A. 明确自身角色与需求

使用DeepSeek时，首要任务是明确自身的身份与目的，而非将重心置于指示DeepSeek成为某种特定角色。

向DeepSeek清晰地提供个人信息、目标和具体需求，以便其依据实际情况提供更为精准的建议。

#### B. 请求简单明了的回答

有时DeepSeek的回答可能较为专业或者书面化，为了便于理解，可请求它采用通俗易懂的语言回答。

DeepSeek支持以更简洁、亲民的语言表述内容，帮助用户轻松获取所需信息。

#### C. 模仿文字风格与口吻

DeepSeek在中文写作方面的表现十分出色，能够根据不同情境需求生成符合特定风格和语气的文章，无论是温暖积极的朋友圈文案，还是正式严谨的工作报告，DeepSeek都能够根据要求产出相应风格的内容。

#### D. 充分发挥DeepSee的推理与建议能力

DeepSeek的一大亮点是其推理能力。

很多时候，无需详细告知其每个步骤，而是提供充足背景信息和目标，DeepSeek能主动推断并提出解决方案。

### 4. DeepSeek R1的本地部署全过程

由于DeepSeek R1的本地部署相对复杂，若企业或研究团队有定制化需求，请联系我们购买DeepSeek一体化服务器。

我们提供一站式软硬件服务器、部署及长期维护的整体解决方案，协助客户轻松实现系统部署与运维。

**具体步骤：**

1. 在Ollama平台安装

Ollama是一个开源的本地大模型运行工具，访问官网： ，下载适合的版本并安装。

在Ollama官网搜索DeepSeek R1，选择适合电脑配置的模型选项，并复制相关模型指令，如：“ollama run deepseek-r1:8b”。

2. 下载模型并部署

以windows操作系统为例，按下`Win+R`键，输入`cmd`并回车，粘贴先前复制的模型指令（例如：“ollama run deepseek-r1:8b”），等待模型下载完成并显示success字样表示安装成功。

可在命令提示符窗口验证本地大模型是否正常运行。

3. 使用Chatbox客户端操作

下载并安装【Chatbox】软件 ()，在软件设置中选择Ollama API，并自动生成已安装好的DeepSeek R1模型，此时已在Chatbox客户端准备好供您顺畅体验。

### 5. 构建个人知识库：让DeepSeek深入理解您的专业领域

- 第一步：访问Cherry官网()，下载并安装Cherry Studio。

- 第二步：登录硅基流动官网( )，完成注册并获取2000万令牌奖励。

- 第三步：点击左侧【API密钥】，新建密钥并复制。

- 第四步：打开已下载的Cherry Studio，按照指定路径设置API密钥，点击【检查】按钮，确认密钥有效性。

- 第五步：返回硅基流动官网，点击【模型广场】，选择【嵌入】类别，选取所需的模型并复制其名称。

- 第六步：打开Cherry Studio，按下指定路径添加所选模型。

- 第七步：在Cherry Studio左侧点击【知识库】，创建新的知识库，并选择先前配置好的嵌入模型。

- 第八步：上传本地文件，开始构建自己的知识库，并使用DeepSeek R1模型测试知识库的效果，尽情享受吧！

### 6.DeepSeek的高级使用技巧

- **与其他模型结合提升输出品质**

将DeepSeek R1的思考过程作为输入，传递给其他大型模型（如GPT-4o或ChatGPT Deep ReSearch），经过它们的进一步润色或多角度补充，可以在一定程度上提高答案的准确性与创造性。

- **实现团队协作与项目管理**

将本地部署的DeepSeek R1模型接入局域网或内网穿透，可供团队成员共同使用。

利用Dify或其他相似平台，可实现团队间共享同一知识库，确保数据与语料的一致性。

在企业级应用中，需注意设定访问权限，保证敏感信息仅授权人员可见。

### 7. 总结与展望

从基础使用方法到本地化部署，再到构建个人或企业专属知识库，这一系列操作的核心是根据自身应用场景和硬件条件做出合理选择。

对于初级用户，可以从官方网站或第三方体验平台开始尝试，体验大模型带来的效率提升；

而对于有一定条件和需求的高级用户或企业，可以直接本地部署并进行深度定制，从而实现“离线可用、垂直化知识库、数据更安全”等多种优势。

刚刚，直线猛拉！DeepSeek V4正式发布

【导读】它来了！ 中国基金报记者 泰勒 千呼万唤始出来，就在刚刚，DeepSeek正式发布并开源全新系列模型DeepSeek-V4，分为Pro和Flash两个版本。

在一年前震动硅谷之后，这次带来了其迄今为止最大的一次升级。

DeepSeek发布V4版本 4月24日，DeepSeek全新系列模型DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。

据介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

模型按大小分为两个版本。

即日起登录官网或官方App，即可与DeepSeek-V4对话，API服务也已同步更新。

以下是新版本的重点内容： 1.DeepSeek-V4-Pro：性能比肩顶级闭源模型 相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的Agent能力显著增强。

在Agentic Coding评测中，V4-Pro已达到当前开源模型最佳水平，并在其他Agent相关评测中同样表现优异。

目前DeepSeek-V4已成为公司内部员工使用的Agentic Coding模型，据评测反馈使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式，但仍与Opus 4.6思考模式存在一定差距。

DeepSeek-V4-Pro在世界知识测评中，大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1。

在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

2.大幅降低了对计算和显存的需求 DeepSeek-V4开创了一种全新的注意力机制，在token维度进行压缩，结合DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），实现了全球领先的长上下文能力，并且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。

从现在开始，1M（一百万）上下文将是DeepSeek所有官方服务的标配。

3.Agent 能力专项优化 DeepSeek-V4针对Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流的Agent产品进行了适配和优化，在代码任务、文档生成任务等方面表现均有提升。

DeepSeek融资进行中 据多家媒体报道， DeepSeek近日 启动首轮融资， 正与少数战略投资者接触，可能把估值推高至200亿美元以上。

知情人士称，DeepSeek的自由现金流确实不如一些体量更大的竞争对手充裕，但公司眼下并没有迫切的大额外部融资需求。

因此，这轮融资的核心其实是稳定研究团队。

过去一年，一些竞争对手估值快速上升，DeepSeek已有部分研究人员离职投向对方。

在AI行业，股票期权通常是研究人员薪酬的重要组成部分，很多时候甚至占到大头。

目前谈判仍存在较大不确定性，最终是否达成交易以及具体估值仍未可知。

2025年1月，DeepSeek发布了一款具有突破性的模型，其性能可与美国竞争对手相媲美，震动了整个AI行业。

市场反应 DeepSeek消息出来之后，市场反应较为剧烈。

国产芯片直线猛拉，寒武纪直线大涨。

消息面上，寒武纪已基于vLLM推理框架完成对DeepSeek全新版本的Day 0适配，适配代码已开源到GitHub社区。

这一成果得益于寒武纪长期积累的自研NeuWare软件生态与芯片设计技术，也是寒武纪对芯片与算法联合创新持续投入的延续。

而DeepSeek的竞争对手——智谱、Minimax在V4发布后跌势扩大，分别跌6.8%和3.9%。

编辑：张玲 校对：乔伊 制作：嘉颖 审核：许闻

DeepSeek-V4上线：使用华为芯片训练，性能比Gemini差3-6个月，价格优势明显

出品｜搜狐科技 作者｜郑松毅、常博硕 编辑｜杨锦 DeepSeek V4，来了！ OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布，DeepSeek就亮出了“真家伙”。

就在刚刚，DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。

据官方介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

模型按大小分为两个版本： 更具产业里程碑意义的是，DeepSeek-V4 从模型设计之初就深度适配国产算力，在华为昇腾芯片生态实测跑通，成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型，打破对海外芯片与框架的长期依赖。

性能比肩顶级闭源模型，价格比Claude便宜21倍 官方实测数据显示，DeepSeek-V4-Pro性能比肩顶级闭源模型。

Agent（智能体）能力方面，相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的能力显著增强。

在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。

DeepSeek介绍，目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

DeepSeek给出的结论相对克制。

在知识与推理任务上，其性能已经超过主流开源模型，并接近Gemini等闭源系统，但仍存在约3到6个月差距。

在 agent和代码任务上，其表现接近甚至部分超过Claude Sonnet。

此外，在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型（包括月之暗面的K2.6 Thinking、智谱GLM-5.1 Thinking等），取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

相较之下，DeepSeek-V4-Flash主打性价比，能够提供更加快捷、经济的 API 服务。

在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

据悉，V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high/max）。

对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。

使用价格如下： DeepSeek表示，“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。

” 再看看国际友商价格对比，可见DeepSeek的实惠： 混合架构解决工程落地痛点，全面适配国产算力 大模型处理超长文本的最大痛点，从来不是 “能不能装下”，而是跑不动、记不住、算不起。

随着传统注意力机制呈平方级复杂度攀升，百万Token场景下显存与算力直接 “爆炸”，几乎无法工程落地。

DeepSeek-V4 的发布，标志着大模型正式走出 “参数竞赛”，进入效率优先下一代赛道。

从一口气审计全量代码库、一次性解析千页合同，到全程记住长时间会议、串联多轮复杂智能体任务，V4让AI 真正具备“完整理解、长期记忆、深度推理”的能力，同时把使用成本大幅下拉。

这一切得益于DeepSeek业内首创“CSA （压缩稀疏注意力） + HCA （重度压缩注意力）”的混合架构。

用一套“分级压缩 + 分级检索”思路，把效率拉到极致。

这一新方法显著减少了计算复杂度，提升了长上下文处理的效率。

具体来看，CSA像给长文本做重点精读。

先把每 4 个Token压缩成一个信息块，再用稀疏检索只挑最相关的内容，既保留中段细节，又大幅削减计算量，兼顾精准与效率。

HCA像给长文本做大纲速读，把海量信息浓缩成框架级块，专门负责全局逻辑。

官方数据显示：1M Token场景下，V4-Pro 仅需 V3.2 的 27% 推理算力、10% KV 缓存；

Flash 版更是低至 10% 算力、7% 缓存。

除了混合注意力，V4 还带来三项关键技术革新，构成完整效率革命： mHC 流形约束超连接：升级传统残差连接，把信号传播约束在稳定流形上，深层不衰减、训练不炸数值。

Muon 优化器：替代传统 AdamW，收敛更快、训练更稳，完美适配 MoE 大模型与低精度训练，解决大批次长上下文训练的抖动难题。

全链路工程优化：专家并行细粒度通信重叠、TileLang 内核开发、FP4 量化感知训练、异构 KV 缓存管理，从计算、通信、存储全方位降本提速，推理加速最高近2倍。

最受大家关心的，是V4这次是否成功全面适配国产算力？ 报告指出，DeepSeek-V4在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两大硬件平台上，对细粒度 EP 优化方案完成了全面验证。

相较于性能优异的非融合基线方案，该方案在通用推理负载场景下可实现1.50~1.73 倍的加速比。

有业内观点指出，这代表已经完成华为昇腾平台的适配和实测落地。

但目前对外开源的只有英伟达GPU版本，昇腾适配代码未开源，属于闭源适配优化。

值得一提的是，寒武纪在软硬一体生态中，已经完成基于 vLLM 推理框架完成对 285B DeepSeek-V4-flash 和 1.6T DeepSeek-V4-pro 的适配，适配代码已开源到 GitHub 社区。

剩下的，就等DeepSeek-V4的实用表现了。

还有DeepSeek的首轮融资最终花落谁家，也还是个谜题。

“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。

” DeepSeek官方在文章最后表示，他们将始终秉持长期主义的原则理念，在尝试与思考中踏实前行，努力向实现 AGI 的目标不断靠近。

”