DeepSeek官方app2025最新版

DeepSeek官方app最新版下载的软件属于AI对话类，其目的是借助智能对话的形式，帮用户解答AI及其相关领域的知识疑问。用户只要在这款软件上提出问题，AI会快速给出答案与相关信息。软件采用自定义接口设计，用户无需经历繁琐的注册或充值步骤，就能直接使用，显著提升了用户体验。

官方说明

DeepSeek深度求索APP是一款AI对话类软件，借助它，你能获取AI相关知识。无论你想了解什么内容，只要通过该软件提问，它都会为你解答。而且，这是一个自定义接口，无需充值就能直接使用，十分便捷。

应用优势

1、对用户行为及偏好展开分析，进而推荐最为相关的内容与信息。

2. 能够自动创作出高质量的文章与内容。

3、以高效的方式回应用户的咨询与问题。

4、针对编程语言、算法、数据结构等领域，提供代码示例以及调试方面的协助。

DeepSeek怎么注册登录

1、进入软件之后，我们得完成登录操作。

2、尚未注册的账号会自动完成注册流程。

3、完成登录后，即可正常使用该软件。

DeepSeek R1本地部署教程

一、网页端使用

最简便的方式便是网页使用。打开网页，亦或在应用商店搜索并下载App。

官方网站地址为：https://chat.deepseek.com/

【深度思考】指的是R1推理模型，该模型具备自动思考的能力。

点击【联网搜索】，便能获取近期最新的资讯，尤其是最新的新闻报道。

在右下角选择文件，例如图片、文档等，以便提取其中的文字内容。

不过最近Deepseek的服务器访问量较大，时常会显示服务器存在问题，无法使用。这种情况下，我们需要借助API，然而Deepseek官方API目前同样无法使用。

要是你平时打游戏，或者配备了专门的显卡，那么你能够自行在本地进行部署。

要是你没有显卡，不妨使用第三方API，其速度极快且功能强大。尽管相比官方的稍有逊色，但完全能够满足使用需求。

随后，通过使用第三方客户端进行连接，便能够正常使用。

二、在本地进行Deepseek R1的安装

在本地通过Ollama安装Deepseek R1模型

Ollama官网地址为：https://ollama.com/

首先打开官方网站，接着点击下载选项，随后将其安装至本地。

接着打开Ollama的模型列表，在其中搜索DeepSeek R1。

链接：https://ollama.com/library/deepseek-r1

普通电脑安装1.5B、7B版本即可使用，接着把【右上角的代码】复制下来，在命令行中运行。

安装需要耗费一些时间，稍作等待，当出现“success”时，即表明安装成功。

要查看已安装的模型，输入【ollama list】即可。

完成设置安装后，仅能在命令行中使用，这会带来诸多不便。

我们得寻觅一个第三方客户端。

第三方客户端

客户端强烈推荐Chatbox与Cherry Studio，二者皆表现卓越，帅客将以Cherry Studio进行演示。

Cherry Studio：网址为https://cherry-ai.com/

Cherry Studio是一款极为强大的AI客户端，对国内外众多模型均提供支持。

还有众多提示词、文生图以及文档等功能。

可依照以下步骤进行添加。

我们于Cherry Studio客户端对Ollama已安装的模型进行配置。

默认应用程序编程接口（API）：http://localhost:11434/v1

模型名称为：deepseek-r1:1.5b

第三方API

要是大家的电脑没有配备GPU，不推荐在本地进行安装，不妨使用API。

下面以【硅基流动】为例为大家讲解。

这是一个网址：https://cloud.siliconflow.cn

第一步，先注册一个账号，注册即送14元，这笔钱能使用很长时间。

接下来，打开【模型广场】，在其中寻找Deepseek R1，找到后要复制与之对应的模型。

接下来，打开 API Key 页面：https://cloud.siliconflow.cn/account/ak ，在此页面创建一个 api - key 。完成后，再打开 Cherry Studio。

当模型配置完成后，只需打开聊天页面，在页面顶部选择R1模型，即可开启使用，体验超棒！

免费API

要是大家想找免费或者价格实惠的APP，能在这个网站上搜寻，该网站有各类价格的对比信息。而且就目前情况，还有两种APP是免费提供的。

该链接为：https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-r1:free

不过，其他提供API 的价格相当实惠，大家目前可以使用。

然而相较于官方，许多价格依旧偏高；待官方API恢复后，价格不仅实惠，速度还快。

Prompt

该链接为：https://api-docs.deepseek.com/prompt-library

这是deepseek官方的提示词网站，上面有众多提示词，可供大家参考使用。

它不仅能够生成提示词，还具备扮演各类角色的能力，同时支持格式化输出、代码改写以及仿写等功能。

运用Deepseek R1 ，精准确定【关键词】，给出【上下文】，消除【歧义】，要是存在时效性，开启联网功能。

deepseek r1和v3的区别

1、设计目标

R1版本是一款以推理为优先的模型，它着重于应对复杂的推理任务，专为那些需要进行深度逻辑分析与问题解决的场景所打造。

V3版本属于通用型大语言模型，其核心聚焦于可扩展性与高效处理，旨在各类自然语言处理任务里达成高效且灵活的应用。

2、架构与参数

R1版本架构通过强化学习进行优化，拥有不同规模的蒸馏版本，其参数范围处于15亿至700亿之间。

V3版本运用混合专家（MoE）架构，整体参数达6710亿，每个token会激活370亿参数。

3、训练方法

R1版本：在训练过程中着重于思维链（CoT, chain of thinking）推理。其中，R1 - zero完全借助强化学习进行训练，而R1则是在R1 - zero的基础上增添了监督微调（SFT, supervised fine tuning）阶段。

V3版本：运用混合精度FP8训练方式，整个训练过程划分为三个阶段，分别是高质量训练阶段、扩展序列长度阶段，以及进行SFT和知识蒸馏的后训练阶段。

4、性能表现

R1版本：在需运用逻辑思维的基准测试里成绩优异，像在DROP任务中F1分数高达92.2%，在AIME2025中的通过率为79.8% 。

V3版本在数学、多语言任务以及编码任务方面表现出色。例如，在Cmath里得分达到90.7%，在Human Eval编码任务中的通过率为65.2% 。

5、应用场景

R1版本：适用于诸如学术研究、问题解决应用程序以及决策支持系统这类对深度推理有需求的任务，同时也可作为教育工具，助力学生开展逻辑思维训练。

V3版本可应用于大规模自然语言处理任务场景，像对话式AI、多语言翻译以及内容生成等方面。它能够为企业打造高效的AI解决方案，从而满足多个领域的应用需求。

关于我们

DeepSeek Chat具备多种功能，涵盖自然语言处理、问答系统、智能对话、智能推荐、智能写作以及智能客服等任务类型。它能够充分理解用户提出的各类问题与需求，并给予相应回应，无论是日常闲聊、知识查询，还是任务处理等方面都不在话下。此外，DeepSeek Chat还提供多语言支持，能依据用户表达时的语气和情绪，灵活调整对话风格。不仅如此，它还支持文件上传功能，可对图片或文件中的文字内容进行扫描读取。

DeepSeek Coder聚焦于编程代码的生成、调试与优化。其编程能力有显著增强，面对编程瓶颈问题时，可给出多种解决方案。同时，该工具支持代码优化与重构工作，有助于提升代码的可读性与可维护性。不仅如此，它模型训练成本较低，还能支持大规模数据处理。

DeepSeek R1具备模型蒸馏功能，经蒸馏得到的1.5B、7B、8B、14B等小模型，极为适合本地部署，对资源有限的中小企业及开发者而言更是如此。该模型以强化学习（RL）为驱动，聚焦于数学与代码推理，支持长链推理（CoT），能很好地应用于复杂逻辑任务。

DeepSeek-R1 正式发布，其性能与 OpenAI o1 正式版相当。

DeepSeek V3模型：其参数量达671亿，激活参数为37亿。该模型在14.8T高质量token数据上完成预训练，性能表现处于开源模型的最前沿，超越了诸如Llama 3.1 405B以及GPT - 4o等顶尖模型，特别是在数学能力方面优势显著。值得一提的是，它的训练成本仅约558万美元，与传统模型相比有大幅度的降低。并且，该模型完全开源，训练细节也全部公开。

DeepSeek V2拥有236亿参数量，激活参数达21亿。它支持128K上下文窗口，显存消耗少，每个token的成本显著降低。

性能对标OpenAI-o1正式版本

DeepSeek-R1于后训练阶段广泛运用强化学习技术，即便仅有极少量的标注数据，依然大幅提升了模型的推理能力。在数学、代码以及自然语言推理等任务方面，其性能与OpenAI o1正式版不相上下。

蒸馏后的小模型表现超越OpenAI o1-mini

在开源DeepSeek - R1 - Zero与DeepSeek - R1这两款660B模型的过程中，我们借助DeepSeek - R1的输出，提炼出6个小模型并开源至社区。其中，32B和70B模型在多项能力方面达到了可与OpenAI o1 - mini相媲美的效果。

开放式的许可证与用户协议

为推动并鼓励开源社区与行业生态发展，在发布R1并将其开源之际，我们在协议授权方面同步做出了如下调整：

此次模型开源，仓库（含模型权重）统一采用标准化且宽松的 MIT License 进行授权，该 License 完全开源，不限制商用，无需申请。此前，考虑到大模型开源特性并参考行业通行做法，我们特别引入 DeepSeek License 服务开源社区，但实践发现非标准开源 License 或增加开发者理解成本，因此决定统一使用 MIT License。

产品协议清晰表明可进行“模型蒸馏”。为推动技术开源与共享迈向新高度，我们做出决定，全力支持用户开展“模型蒸馏”。目前，我们已对线上产品的用户协议完成更新，明确准许用户借助模型输出，以模型蒸馏等途径来训练其他模型。

DeepSeek应用程序与网页版

若要调用最新版DeepSeek - R1来完成各类推理任务，只需登录DeepSeek的官网或者官方App，然后开启“深度思考”模式即可。

推荐理由

1具备精准理解并生成自然语言的能力，可实现语言翻译、文本摘要、情感分析以及命名实体识别等功能。

2、解答各类问题，涵盖常识性问题以及专业领域的问题。

3、领会用户的语言表达与意图，给予个性化的对话感受。