DeepSeek2026最新版

DeepSeek最新版本是一款AI对话类应用，其核心目标是借助智能交互形式，协助用户解决AI及相关领域的知识疑问。用户仅需在该应用中输入问题，AI就能快速给出对应的解答与相关资讯。而自定义接口的设计，让用户不必经历复杂的充值或注册步骤，就能直接使用应用功能，从而显著优化了用户的使用感受。

说明

DeepSeek深度求索是一款AI对话类软件，它能够为你解答各类AI相关知识。无论你想了解什么内容，只需通过该软件进行询问，它就会为你提供解答。这是一个自定义接口，无需充值即可直接使用，十分便捷。

应用优势

分析用户行为和偏好，推荐最相关的内容和信息。

自动生成高质量的文章和内容。

高效回答用户咨询和问题。

提供编程语言、算法、数据结构等领域的代码示例与调试支持。

DeepSeek怎么注册登录

进入软件后我们需要完成登录；

未注册的账号将自动完成注册；

登录完毕以后就可以正常使用此软件了。

DeepSeek R1本地部署教程

一、网页端使用

最简便的方式是通过网页使用。你可以直接打开网页，也可以在应用商店里搜索对应的App。

地址：https://chat.deepseek.com/

【深度思考】，就是R1的推理模型，可以自动思考。

使用【联网搜索】功能，就能获取到近期的最新内容，尤其适合用来查看最新发布的新闻。

点击右下角的“选择文件”按钮，可选取图片、文档等各类文件，系统会自动提取所选文件（无论是图片还是文档）中的文字信息。

不过最近Deepseek的服务器访问量有点大，经常会出现服务器故障，导致无法使用。这种情况下我们就需要用到API，但Deepseek API目前也暂时无法使用。

要是你平时玩游戏，或者电脑上配有专门的显卡，完全可以自己在本地进行部署。

如果你没有显卡，也可以借助第三方API来实现需求，它的运行速度相当快，功能也很强大；虽说和自带显卡的性能相比会稍逊一筹，但对于日常使用来说已经完全足够了。

然后使用第三方的客户端连接就可以使用。

二、本地安装Deepseek R1

Ollama本地安装Deepseek R1 模型

Ollama 的官方网址是：https://ollama.com/

打开，然后点击，之后安装到本地。

然后打开Ollama的模型列表，找到DeepSeek R1

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

像我们普通的电脑，安装1.5B或7B的模型就能使用，之后在【右上角的代码】处复制内容，到命令行里运行即可。

安装需要一些时间，我们稍作等待，等看到“success”字样时，就说明安装成功了。

输入【ollama list】指令，就能查看已安装的模型。

软件安装完成后，我们只能通过命令行来操作，这样会显得格外不方便。

我们需要找到一个第三方客户端。

第三方客户端

客户端推荐了Chatbox和Cherry Studio这两款都很出色的工具，帅客将以Cherry Studio为例进行演示。

Cherry Studio：https://cherry-ai.com/

Cherry Studio 是一款功能十分强大的AI客户端，能够支持国内外众多模型。

还很多提示词，文生图，文档等功能。

按照下面步骤添加即可。

我们在Cherry Studio客户端中，对Ollama已安装的模型进行配置。

默认API地址为：http://localhost:11434/v1

模型名：deepseek-r1:1.5b

第三方API

要是各位的电脑没有GPU，不太建议在本地进行安装，不妨使用API。

我们使用【硅基流动】来给大家举例子。

https://cloud.siliconflow.cn

首先要做的是注册一个账号，注册会赠送14块，这笔钱能用上很长时间。

接着打开【模型广场】，找到Deepseek R1，要复制对应的模型。

接下来打开API Key页面，网址是https://cloud.siliconflow.cn/account/ak，创建一个api-key，之后再打开Cherry Studio。

模型配置完成后，打开聊天界面，在顶部选择R1模型就能使用啦，超方便！

免费API

大家要是想找免费或者价格实惠的选项，可以在这个网站上搜索，这里能对比各类价格。另外，目前还有两种免费的提供方式。

https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-r1:free

不过其他提供API的价格依旧十分亲民，大家可以暂且先用着。

不过相比较而言，很多商品的价格还是偏高；等API恢复正常后，价格应该会很快降下来。

Prompt

https://api-docs.deepseek.com/prompt-library

这是deepseek旗下的一个提示词网站，上面收录了不少提示词资源，大家可以借鉴使用。

可以让它生成提示词，还可以扮演各种角色，格式化输出，代码改写，仿写功能。

使用Deepseek R1时，要清晰给出【关键词】，提供相关【上下文】，注意规避【歧义】问题；若内容涉及时效性，需开启联网功能。

deepseek r1和v3的区别

设计目标

R1版本属于推理优先类型的模型，其侧重点在于对复杂推理任务的处理，专门为那些需要开展深度逻辑分析与问题解决的场景所设计。

V3版本属于通用型大语言模型，其核心特点体现在可扩展性与高效处理能力上，旨在能够灵活且高效地应用于各类自然语言处理任务。

架构与参数

R1版本采用了强化学习优化的架构设计，同时提供不同规模的蒸馏版本，其参数规模处于15亿至700亿的区间范围内。

V3版本采用混合专家（MoE）架构，模型总参数规模达6710亿，在处理每个token时会激活370亿参数。

训练方法

R1版本在训练过程中重点关注思维链（CoT, chain of thinking）推理能力的培养，其中R1-zero是纯粹通过强化学习来完成训练的，而R1则在R1-zero的基础上额外加入了监督微调（SFT, supervised fine tuning）这一阶段。

V3版本的训练采用混合精度FP8，该训练过程包含三个阶段：一是高质量训练阶段，二是扩展序列长度阶段，三是进行SFT与知识蒸馏的后训练阶段。

性能表现

R1版本在逻辑思维相关的基准测试中展现出优异表现，例如在DROP任务里F1分数取得92.2%的成绩，在AIME2025中的通过率达到79.8%。

V3版本在数学、多语言及编码类任务上展现出出色表现，例如在Cmath测评中获得90.7%的分数，在Human Eval编码任务中的通过率达到65.2%。

应用场景

R1版本适用于学术研究、问题解决类应用程序以及决策支持系统这类需要深度推理的任务，同时也适合当作教育工具，助力学生开展逻辑思维训练。

V3版本：可应用于对话式AI、多语言翻译、内容生成等大规模自然语言处理任务，能为企业提供高效的AI解决方案，以满足多领域的应用需求。

关于我们

DeepSeek Chat具备多种功能，可支持自然语言处理、问答系统、智能对话、智能推荐、智能写作、智能客服等不同类型的任务。它能够对用户提出的各类问题和需求进行理解与回应，涵盖闲聊、知识查询、任务处理等场景。该系统还提供多语言支持，并且可以依据用户的语气和情绪来调整对话风格。此外，它支持文件上传功能，能够扫描并读取图片或文件中的文字内容。

DeepSeek Coder聚焦于编程领域的代码生成、调试与优化工作。其编程能力得到了明显增强，可针对编程过程中的瓶颈问题给出多种解决办法。同时，它还能支持代码优化和重构相关任务，助力提升代码的可读性与可维护性。此外，该模型的训练成本较为低廉，并且具备大规模数据处理的能力。

DeepSeek R1具备模型蒸馏能力，由此得到的1.5B、7B、8B、14B等小模型十分适配本地部署场景，对于资源相对紧张的中小企业与开发者而言尤为适用。该模型以强化学习（RL）为技术驱动，重点发力数学和代码推理领域，能够支持长链推理（CoT），可有效应对复杂逻辑类任务。

DeepSeek-R1 已正式发布，其性能与 OpenAI o1 正式版处于同一水平。

DeepSeek V3：模型参数量达671亿，其中激活参数为37亿。该模型在14.8万亿高质量token的数据集上完成预训练，性能跻身开源领域的SOTA行列，不仅超过Llama 3.1 405B，还优于GPT-4o等顶尖闭源模型，尤其在数学推理能力上表现亮眼。其训练成本仅约558万美元，较传统大模型实现大幅压缩。此外，DeepSeek V3采用完全开源模式，训练过程的各项细节均对外公开。

DeepSeek V2的参数量达到236亿，其中激活参数为21亿。该模型支持128K的上下文窗口，不仅显存消耗较低，而且每token的成本也实现了大幅下降。

性能对齐 OpenAI-o1 正式版

DeepSeek-R1在后续的训练环节中，大规模应用了强化学习技术，即便标注数据十分有限，也显著增强了模型的推理能力。在数学、代码编写、自然语言推理等各类任务里，其性能与OpenAI o1正式版不相上下。

蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini

我们在开源660B规模的DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1两个模型的同时，借助DeepSeek-R1的输出结果，蒸馏出6个小模型并开放给社区使用。其中，32B和70B参数的模型在多项能力维度上，已达成与OpenAI o1-mini对标的效果。

开放的许可证和用户协议

为了促进和激励开源社区与行业生态的发展，在发布并开源R1的过程中，我们也同步对协议授权方面做出了以下调整：

模型开源将统一采用MIT License。此前，我们结合大模型开源的特性，参考行业内的普遍做法，专门引入DeepSeek License为开源社区提供授权服务。不过实际应用发现，非标准化的开源License或许会额外增加开发者的理解难度。因此，本次我们的开源仓库（涵盖模型权重）将统一使用标准化且宽松的MIT License，实现完全开源，不设商用限制，开发者无需申请即可使用。

产品协议中已明确包含“模型蒸馏”相关内容。为了更有力地推动技术的开源与共享，我们决定为用户开展“模型蒸馏”提供支持。目前，我们已对线上产品的用户协议进行更新，清晰地允许用户借助模型输出，通过模型蒸馏等手段来训练其他模型。

DeepSeek App与网页端

你可以登录DeepSeek平台或者打开其App，然后开启“深度思考”模式，这样就能调用最新版本的DeepSeek-R1来完成各种推理类任务了。

推荐理由

可以精准把握和生成自然语言，具备语言翻译、文本摘要、情感分析、命名实体识别等多种功能。

回答各种问题，包括常识性和专业领域的问题。

理解用户语言和意图，提供个性化的对话体验。