DeepSeek R1超强平替方案,再也不担心服务器繁忙了,建议收藏

一、背景

最近DeepSeek火了一圈又一圈,各位,还在为繁忙期而使用不到DeepSeek而感觉苦恼吗?

【快乐IT】与你有同样的苦恼,总是在特别需要DeepSeek的时候,DeepSeek却跟说你“服务器繁忙,请稍后再试”。

真是急死人了,有时真想砸了电脑,如下场景,问了DeepSeek怎么做好物料主数据治理,问了她6遍,DeepSeek都说她服务器繁忙。

哎,你忙你早说啊,不要到关键时就掉链子啊

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二、尝试方案

为此,大家可能也热衷于怎么把DeepSeek部署在自己的电脑里

【快乐IT】同样也做了一些DeepSeek本地化部署的尝试:

说实在的,个人电脑一般也就安装个1.5K、7K,配置好一些的可能就32K就差不多了,如果不对DeepSeek进行知识喂养,她的回答质量并不高

三、解决方案

在这里,我网罗了一些可平替DeepSeek的方案,都是部署了DeepSeek R1满血版本,使用体验与回答质量上可以平替DeepSeek官网,甚至还更优

请看以下内容,希望可以帮到你

3.1 百度搜索

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  • 特点:基于百度服务器资源的能力,速度超级快,基本不需要等待

  • 使用方法:在百度首页中点击【即刻体验AI搜索DeepSeek-R1满血版】

3.2 腾讯元宝

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  • 特点:支持DeepSeek-R1模型切换,默认集成混元模型,需手动选择。支持深度思考和联网搜索,目前免费使用

  • 使用方法:登录后进入“对话”界面,点击对话框左下角切换模型。

3.3 秘塔AI搜索

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  • 特点:集成“长思考R1模式”,主打搜索功能与AI深度结合。适合需要结合搜索和复杂推理的场景,比较学术,个人比较喜欢是能生成思维导图、导出PDF

  • 使用方法:首页搜索框下方开启“长思考*R1”按钮。

3.4 火山引擎

https://volcengine.com/L/yOj9-ermX1U/

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  • 特点:提供满血版DeepSeek-R1的API接口,稳定性高且生成速度快。目前赠送50万Token免费额度,支持网页端、桌面端及移动端集成15。

  • 使用方法:注册火山引擎账号→网页在线使用,或获取API Key后通过客户端使用。

3.5 纳米AI搜索 

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  • 特点:支持网页端 、APP、桌面程序,红衣教主可能是比较早接入DeepSeek的平台。

  • 使用方法:选择“DeepSeek-R1-满血版”机器人,支持快速推理。

还有,硅基流动(https://cloud.siliconflow.cn/i/Eztzrs3I)等就不再一一介绍了。

四、总结

4.1、作为DeepSeek的平替,有百度搜索、腾讯元宝、秘塔AI搜索、火山引擎、纳米AI搜索、硅基流动等。

4.2、 下期将以【如何赚到人生第一个百万】的话题,对各DeepSeek平替做测试。

4.3、了解更多可关注wx公众号【快乐IT】

DeepSeek本地化部署超简单,比装个office还简单

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个方和的例子。 简单的方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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