Q&A | 零门槛，即刻拥有DeepSeek-R1满血版

原创 于 2025-12-11 11:05:10 发布 · 477 阅读 · 7 ·
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#DeepSeek-R1

Q&A | 零门槛，即刻拥有DeepSeek-R1满血版

在发布了这篇博文之后，有博主给我留言提出了自己的问题，由于原文比较长，这里不再原文后继续追加，而是重新补充博文来记录。在这里，也非常欢迎其他博主来提出自己的疑问，能解答的我都会详细解答的。
原文路径：
零门槛、百万token免费用，即刻拥有DeepSeek-R1满血版，还有实践落地调用场景等你来看

问题一

非常感谢博主 醇青酱 提出的问题，这里是我个人的习惯，希望从上到下的标题保持一致，引起了歧义，稍后我会进行修改，这里先对博主的问题进行回复
在这里插入图片描述
对于博主的疑问，其他三种方案同样是支持DeepSeek-R1 模型版本部署的，文中只是以 蒸馏版模型部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 作为示例进行操作的，这一点在官方的部署文档中有明确的细分
在这里插入图片描述
如果你需要部署DeepSeek-R1 模型 ，也都是可以的。
对于方案二，你可以在如下页面选择部署DeepSeek-R1 模型
在这里插入图片描述
但是目前没有资源，另外即使有的话资源也比较贵，个人承担的话有点力不从心
在这里插入图片描述
对于方案三，你可以理解为现在部署的就是 DeepSeek-R1 模型，在原部署方案中有详细的介绍【通过云原生应用开发平台 CAP 部署 Ollama 和Open WebUI 两个 FC 函数。Ollama 负责托管 lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 模型，它是基于 DeepSeek-R1 的推理能力，通过蒸馏技术将推理模式迁移到较小的 Qwen 模型上，从而在保持高效性能的同时降低了计算成本。】我在文中没有详细写是为了避免大段的复制官方文档，所以才没有粘贴这段话。
对于方案四，同样也是支持部署DeepSeek-R1方案的，只是需要你在部署的时候指定具体的模型名称，部署文档默认是 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/install-script/deepseek-r1-for-platforms/vllm_install.sh)" -- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

如果想要部署 DeepSeek-R1 模型的话，那么你需要替换 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 为新的模型，
在这里插入图片描述
替换为部署 DeepSeek-R1 模型之后的部署命令如下

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/install-script/deepseek-r1-for-platforms/vllm_install.sh)" -- deepseek-ai/DeepSeek-R1

问题二

关于我的文章中基于函数计算FC部署DeepSeek-R1 蒸馏版方案中，提到的Web 页面无法打开对话页面体验的问题，这里做一个更新，具体的更新内容如下。
这个问题其实是我操作的问题，正确的操作应该是点击部署页面左侧的【open-webui】，查看该tab下的访问地址，
在这里插入图片描述
点击访问地址之后就可以正常跳转到在线的Web页面体验DeepSeek-R1 的效果了，并且加载挺快，回答挺快，最终的效果如图
在这里插入图片描述
原来的文章中点击的访问域名本来就是对应API 接口访问的地址，而不是 webui 的访问地址，因此在浏览器中无法打开，但是在 Chatbox 以及 HTTP调用工具中都是可以正常返回的。

零门槛，即刻拥有DeepSeek-R1满血版——调用API及部署各尺寸模型
Programming Talk
03-01 179
满血版 API 调用：通过百炼平台调用 DeepSeek-R1 满血版 API，享受 100 万免费 token。蒸馏版模型部署：在云端部署专属的 DeepSeek 模型，支持弹性扩展和按需付费。通过阿里云的技术解决方案，开发者可以快速部署和使用 DeepSeek 系列模型，无论是通过百炼平台调用 API，还是在云端部署专属模型，都能显著提升工作效率和模型性能。本文提供了详细的操作步骤和代码示例，帮助开发者快速上手。希望这些内容能为您的项目带来帮助，助力您在人工智能领域取得更大的成功。
【DeepSeek部署实战】基于Ollama+Chatbox零成本部署DeepSeek-R1系列模型攻略（Windows）
寻道AI，探索AI无限可能！
03-24 1828
在人工智能领域，DeepSeek 作为国产大模型的第一梯队选手，凭借其卓越的算法优化和高性能表现（支持代码生成、数学推理、多轮对话等场景）持续领跑行业。然而，尽管官方提供了免费的网页版服务，但在实际使用中，用户常常面临三大痛点：网络延迟高（尤其是在代码生成场景中）、隐私数据外泄风险以及高峰期服务器响应缓慢。为了解决这些问题，本文将介绍一种基于 Ollama 和 Chatbox 的黄金组合方案，手把手教您在 Windows 系统上实现零成本本地化部署 DeepSeek-R1 系列模型，
使用阿里云零门槛、即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版
wuhanwhite的博客
02-11 821
提供免费试用、云服务器、云数据库、云安全、云企业应用等云计算服务，以及大数据、人工智能服务、精准定制基于场景的行业解决方案。本方案涵盖云上调用满血版 DeepSeek 的 API 及部署各尺寸模型的方式，无需编码，最快 5 分钟、最低 0 元即可实现。欢迎登录阿里云，全球领先的云计算及人工智能科技公司，阿里云为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供云计算基础服务及解决方案。首先登录阿里云官网，如果还没有的兄弟朋友们，可以注册一个。阿里云登录 - 欢迎登录阿里云，安全稳定的云计算服务平台。
从零开始即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版并使用 Dify 部署 AI 应用
Yui's博客
03-03 2044
总的来说，阿里云百炼 API 确实提供了十分稳定的 DeepSeek-R1 接入方式（其他模型也很棒），并且这次要评测的解决方案也十分易懂易操作，**整个解决方案下来不到 5 分钟，其中没有遇到任何错误，就把 Chatbox 设置好了！**当然，如果有更专业或者需要落地的应用的话，我还是更推荐部署 Dify 来进行 AI 应用的建立，不仅能提供更好更精准的回复，而且功能也十分强大，主要是对于普通用户来说部署也不是很困难的事情！相信阿里云也可以为更多用户提供这种更精准的解决方案！
全面开测 - 零门槛，即刻拥有DeepSeek-R1满血版，百万token免费用
一个爱上护士的猿
02-28 2165
在2024年的年尾遭受到了裁员的危机，过得迷迷糊糊的，幸好有了小棉袄的加持，也不会太过于郁闷，但是确实技术进步的学习少了很多，唯一没有落下学习的是突然大火的大模型 - - DS（DeepSeek）。随着DeepSeek大模型的加入，大模型的圈子发生翻天覆地的变化，各个平台都在争相纳入DS，高效私有化部署满血版DeepSeek 成了云平台的一大优势。在这里笔者来赘述下DeepSeek大模型的能力。
AI云的 DeepSeek-R1 满血版：零门槛即刻拥有
qq_33665793的博客
02-17 1399
通过高效的性能、简单的配置与灵活的资源调度，它为开发者提供了前所未有的便利，帮助他们在竞争激烈的市场中迅速实现 AI 项目的部署与落地。借助这一版本，用户能够更好地处理复杂的 AI 工作负载，无论是机器学习的训练过程，还是深度学习中的推理任务，都能得到充分支持。DeepSeek-R1 是阿里云专为深度学习与自然语言处理任务设计的全新 AI 框架，它充分结合了阿里云强大的云计算能力与深度学习技术，能够支持各类大规模计算任务的高效运行。4. **强大的技术支持与生态系统**1. **无需高门槛的技术要求**
零门槛，即刻拥有DeepSeek-R1满血版（阿里云百炼-API）
qwe1110的博客
03-04 318
阿里云百炼出部署了满血版R1，API调用
零门槛、百万 token 免费用，即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版，还有实践落地调用场景等你来看
csdn565973850的博客
02-24 2596
DeepSeek-R1 于2025年1月20日正式发布，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model=‘deepseek-reasoner’ 即可调用。性能方面，DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理。
轻松上手，性能爆表：零门槛体验DeepSeek-R1满血版评测
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在当今科技飞速发展的时代，各种高性能设备层出不穷，为我们的工作和生活带来了极大的便利。然而，高性能往往伴随着高门槛，使得许多用户望而却步。今天，我们为大家带来了一款真正实现了“零门槛” !
零门槛，即刻拥有DeepSeek-R1满血版
qq_44742109的博客
02-22 915
本方案以 DeepSeek-R1 满血版为例进行演示，通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用，可以根据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口，无需自行搭建模型服务基础设施，且具备负载均衡和自动扩缩容机制，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 可视化界面客户端，进一步简化了调用流程，无需在命令行中操作，通过图形化界面即可轻松配置和使用 DeepSeek 模型。方案架构按照本方案提供的配置完成后，会在本地搭建一个如下图所示的运行环境。
零门槛，即刻拥有DeepSeek-R1满血版！
窗外风景随心变幻
02-13 1335
DeepSeek是一款强大的推理模型，能够在少量标注数据下显著提升推理能力，尤其擅长处理数学、代码和自然语言等复杂任务。阿里云的解决方案提供了云上调用满血版DeepSeek的API及部署各尺寸模型的方式，无需编码，最快5分钟、最低0元即可部署实现。
DeepSeek-R1满血版上线阿里云，新用户专享100万token额度，5分钟快速部署
IT技术分享社区
02-18 1414
总得来说使用阿里云百炼提供的DeepSeek-R1满血版进行体验是非常不错的一种方式，它具有部署成本低、提供100万免费Token、极速部署等特点大大降低了部署和体验DeepSeek-R1的门槛。感兴趣的朋友值得试一下！DeepSeek-R1满血版上线阿里云，新用户专享100万token额度，5分钟快速部署！-阿里云开发者社区。
DeepSeek-R1：中国AI的“核弹级”突破，如何用提示词工程颠覆全球大模型格局？
2501_91223613的博客
04-14 1199
这不是一场零和博弈，而是一次认知升维——谁能掌握提示词这把“密钥”，谁就将主宰智能时代的游戏规则。：传统模型生成答案时如同暗箱操作，而DeepSeek-R1可展示“假设→验证→修正”全流程，医疗诊断场景准确率提升37%（北大医学院实测数据）。这场技术革命背后，不仅是代码的跃迁，更是一场关于“人机协作范式”的颠覆性重构。：“我是车企市场总监，需向董事会汇报Q3竞品动向，重点突出特斯拉降价影响和供应链风险，避免冗长理论分析。：教育、医疗、制造等领域将涌现一批“AI原生企业”，人力成本降低50%。
【知识库特性增量】 DeepSeek-R1 模板支持 bge-m3 embedding model
CloudStudio的博客
02-20 2666
进入【人工智能提供商】-【Embedder首选项】，在【嵌入引擎提供商】处选择“Ollama”，随后在下方【Ollama Embedding Model】处选择“bge-m3:latest”。将文档添加到工作区后，用户可以通过设置聊天模式调整 DeepSeek-R1 的回复方式，在【工作区LLM提供者】处可选用 DeepSeek-R1模型类型，比如 7b。点击上传图标，可以管理当前工作区的知识库。以本地文档上传为例，用户可以管理已上传的文档，并通过下方的上传按钮或拖拽方式上传新文档。
openoffice editor的源代码
最新发布
12-14
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/5115fbb20cc7 JODConverter - Cli ================== This is the client command line tool module of the Java OpenDocument Converter (JODConverter) project. JODConverter automates conversions between office document formats using LibreOffice or Apache OpenOffice. Licensing -------- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the Licens...
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）
12-14
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）对永磁同步电机（PMSM）进行磁场定向控制（FOC），并通过Simulink仿真平台实现了对PMSM转速的精确控制。文中详细构建了PMSM的数学模型，设计了MPC控制器，并将其与传统的FOC策略相结合，以提升系统的动态响应性能与鲁棒性。仿真结果验证了该控制方法在速度调节、抗干扰能力及电流控制精度方面的有效性，展示了其在高性能电机驱动系统中的应用潜力。; 适合人群：具备电机控制理论基础和Simulink仿真经验，从事电气工程、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高性能电机控制系统的设计与仿真研究；②为PMSM控制算法的优化提供技术参考，特别是在需要快速响应和高精度控制的应用场合，如电动汽车、工业伺服系统等；③帮助理解MPC与FOC融合控制的实现机制与优势。; 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，深入理解MPC控制器的设计步骤与参数整定方法，并可通过修改负载条件或参考转速进一步测试系统鲁棒性，强化理论与实践的结合。
网络工程基于SecureCRT的Python自动化脚本开发：毕业设计中多设备配置验证与日志采集系统实现
12-14
内容概要：本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用，系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能（支持Python、VBScript等）提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手，阐明了SecureCRT脚本的核心对象（如crt、Screen、Session）及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试，展示了脚本的实际赋能效果，并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例，深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群：计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业，具备一定编程基础（尤其是Python）的本科或研究生毕业生，以及需要进行设备自动化操作的科研人员； 使用场景及目标：①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成；②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据；③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异；目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性； 阅读建议：建议读者结合自身毕业设计课题，参考文中代码案例进行本地实践，重点关注异常处理机制与正则表达式的适配，并注意敏感信息（如密码）的加密管理，同时可探索将脚本与外部工具（如Excel、数据库）集成以增强结果分析能力。
基于微信小程序的周边美食推荐系统_2axo8_springboot2axo8数据库文档.doc
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DeepSeek-R1满血版与DeepSeek-R1有什么区别
02-20
<think>好的，用户问的是DeepSeek-R1满血版和普通版的区别。我需要先确认这两个版本的具体信息。可能涉及硬件配置、性能参数、功能特性或者应用场景的不同。 首先，我应该回想一下之前学过的关于DeepSeek-R1的知识。根据记忆，DeepSeek-R1是深度求索公司开发的智能助手，可能像其他AI模型一样，有不同版本，比如基础版和增强版。满血版可能指的是性能更强的版本，可能在模型规模、响应速度、多轮对话能力、支持的功能等方面有提升。 接下来要考虑用户可能的背景。用户可能是普通消费者，想了解哪个版本更适合自己，或者是技术人员，想了解技术差异。用户的问题比较直接，可能需要简洁明了的对比，但也要确保信息准确。 需要确认是否有官方资料提到这两个版本的区别。假设没有公开详细资料，可能需要基于常见的版本差异来推测。比如满血版可能有更大的参数数量，更好的理解能力，更高的响应速度，支持更复杂的任务，或者具备更多的定制化功能。 另外，要注意可能的命名差异，有时候“满血版”可能指解锁了全部功能的版本，而普通版可能在某些方面有限制，比如处理速度、同时处理的请求数，或者API调用的限制。 还要考虑价格和可用性，满血版可能面向企业用户或需要更高性能的场景，而普通版适合一般用户。不过如果这是内部测试版本或未公开的，可能需要说明信息不足，建议查阅官方渠道。 需要确保回答准确，如果有不确定的地方，应该建议用户参考官方发布的信息，避免提供错误的内容。同时保持回答结构清晰，分点列出区别，方便用户快速理解。 最后，检查是否有遗漏的关键点，比如是否支持多语言、特定领域的优化、隐私保护措施等，这些也可能是版本间的差异。但如果没有明确的信息，可能需要避免猜测，保持回答基于已知信息。 总结，应该分点列出可能的区别，包括性能、功能、应用场景、访问限制等方面，同时提醒用户以官方信息为准，确保回答的可靠性和实用性。</think>DeepSeek-R1是深度求索公司（DeepSeek）开发的智能助手，其不同版本通常会在性能、功能或适用场景上有所区别。关于**DeepSeek-R1满血版**与**DeepSeek-R1**的区别，以下是一些可能的差异方向（基于常见的版本迭代逻辑推测，具体以官方信息为准）： --- ### 1. **性能与模型规模** - **满血版**：可能采用更大规模的模型参数，拥有更强的语义理解、推理能力和生成质量，尤其在复杂任务（如长文本生成、多轮对话、逻辑推理）中表现更优。 - **标准版**：可能在模型规模或计算资源上有所精简，适合轻量级任务或对响应速度要求较高的场景。 --- ### 2. **功能特性** - **满血版**：可能支持更多高级功能，例如： - 更长的上下文记忆（处理更长对话历史）。 - 支持插件或外部工具调用（如联网搜索、数据分析等）。 - 多模态能力（图文混合处理）。 - **标准版**：功能相对基础，专注于通用对话和常见任务。 --- ### 3. **响应速度与资源占用** - **满血版**：可能因模型复杂度更高，对算力需求较大，响应速度略慢，但结果更精准。 - **标准版**：可能优化了推理效率，响应更快，适合实时交互场景。 --- ### 4. **应用场景** - **满血版**：面向企业级用户或复杂需求，如专业咨询、代码开发、数据分析等。 - **标准版**：适合个人用户的日常问答、简单创作等场景。 --- ### 5. **访问权限与成本** - **满血版**：可能需要通过API付费订阅或专属授权访问，成本较高。 - **标准版**：可能免费开放或提供基础限次API，成本更低。 --- ### 注意事项 - 具体差异需以**官方发布信息**为准，建议通过DeepSeek官网或技术文档获取最新版本说明。 - 版本命名可能因公司策略调整而变化（例如“满血版”可能指完全体模型，而标准版是轻量化部署）。 如果需要进一步确认细节，可关注深度求索公司的官方公告或联系其技术支持。
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