吹爆！白嫖满血版DeepSeek

已于 2025-02-08 11:50:06 修改
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文章标签： ai deepseek
于 2025-02-08 11:31:06 首次发布
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使用DeepSeek，你是否遇到：

。。。。

如果你遇到提示服务器繁忙，就大概率是被攻击了

由于DeepSeek是开源生态，模型都提供了，所以有一种解决方案是本地部署，然后利用一些第三方软件来接入模型使用。

近来呀，我瞧见不少博主撰写了诸多关于这方面的教程呢，然后一些不太清楚实际情况的人就跟着去在本地进行搭建，接着接入使用啦。可实际上呀，这其中存在着相当大的缺陷哟：

一方面呢，电脑的配置会对你所能够选择的模型大小产生限制。就拿我个人那配备了 4090 显卡的电脑来说吧，顶多也就只能运行 32b 的模型，要是再往上的话就根本跑不动啦，不仅卡得厉害而且速度还特别慢呢。

另一方面呀，你可知道满血版本的模型是 671b 的哦，一般个人电脑基本上是没什么希望运行的啦。要是你的电脑配置不高，去运行 7b 这种低参数的模型，这种低配版本的真的没啥太大意义的呢，效果肯定不会好的啦，说白了就只是个玩具而已呀。

02 推荐方案

所以呢，最为理想的方案就是去寻觅满配版本啦。当前，在国内除了 DeepSeek 官网之外，能够提供满血版 DeepSeek 能力的有两家哦。

第一家是 360 的纳米 AI 搜索，一开始的时候只提供 32b 的，后来上线了满血的，不过是有限制的哟。

纳米AI搜索

在使用的时候把这个慢思考模式勾选上就可以啦。

（但需要提醒的是，具体的使用情况和限制可能会随时间有所变化，建议以实际为准。同时，也要确保使用的合法性和安全性哦。）

另外一个就是昨天刚出来的，经过硅基流动和华为云团队连日攻坚，为国内用户献上春节礼物：大模型云服务平台 SiliconCloud 首发上线基于华为云昇腾云服务的 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。 　

硅基流动 SiliconCloud 大家应该有印象吧，就是以前给大家推荐的ComfyUI BizyAir插件的公司，他们提供了 DeepSeek R1的API服务。

API的价格和DeepSeek 官方优惠期价格保持一致，SiliconCloud 上的 DeepSeek-V3 的优惠期价格（截止 2 月 8 日 24:00）为 ￥1 / M tokens（输入）& ￥2 / M tokens （输出），DeepSeek-R1 的价格为 ￥4 / M tokens（输入）& ￥16 / M tokens （输出）。　

DeepSeek 的API价格其实也很便宜，随便充值了10多块可以用非常久了，但是官方的最近不是经常受到攻击么，API也无法使用，所以我是推荐直接用 SiliconCloud 家的API服务。

那为什么标题上说白嫖呢，因为 SiliconCloud 邀请别人注册，您与好友均可获赠2000万Tokens（14元平台配额）

直接邀请家人朋友注册一下，你就有2000万Tokens，可以用很久很久。

弄到密钥后，再配合一些第三方支持配置API的软件，就可以直接用上满血版本的DeepSeek 了，这才是大家应该掌握的方案。

下面我就教大家如何搞定这个完整流程，免费的用上这个满血版本的 DeepSeek。

03白嫖满血版DeepSeek流程

3.1 注册账号

登录一下网址，通过手机号注册个账号

https://cloud.siliconflow.cn/i/soZrnpbP

网页版DeepSeek chat入口，解决服务器繁忙无响应问题

SiliconFlow 联合华为昇腾推出了 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 的 671B满血版 API 服务，回复速度与官方 API 基本一致。使用邀请码，你我都能获得14元（相当于2000万Tokens）。

链接：https://cloud.siliconflow.cn/i/soZrnpbP 邀请码：soZrnpbP

3.2 提取API key

登录后，打开API密钥，新建一个API密钥，如下图这样，点击复制一下

3.3 安装客户端软件

如果你想直接在客户端应用里体验 DeepSeek-R1 & V3 模型，可在本地安装以下产品，接入 SiliconCloud 的 API 后（可自定义添加这两款模型），即可体验 DeepSeek-R1 & V3。

这里我是使用 Cherry Studio，就拿这个当做案例讲解，其他软件类似

进入Cherry Studio官网（https://cherry-ai.com/），按步骤下载安装对应版本的Cherry Studio即可直接使用。

目前Cherry Studio支持Windows、Mac、Linux三种版本

配置API并且管理模型

运行 Cherry Studio，左下角点击设置，第一个就是硅基流动的，把API密钥填入，然后选择下方的管理，勾选上最新的DeepSeek-R1即可，最后点一下检查，没问题的话会提示链接成功。

然后点击左侧上方的聊天菜单，顶部选择好了DeepSeek-R1模型，就可以开始愉快的使用了

6个方案使用DeepSeek满血版！太全了！建议码住~
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6个方案使用满血DeepSeek
放弃没用的本地部署残血版DeepSeek吧，教你如何白嫖满血版DeepSeek
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在人工智能领域，图像识别技术正在飞速发展，各种基于深度学习的模型，如CNN（卷积神经网络）和Transformer，已经取得了显著的成绩。通过案例分析，我们可以看到，云端平台为开发者提供了高效、低成本且易于使用的解决方案，是当前最优的选择。DeepSeek的深度学习模型在运行时，尤其是进行大量数据处理和图像识别时，会消耗大量的CPU和GPU资源。这对于普通开发者的本地环境来说，是一种极大的挑战。通过这一简单的API调用，Alice能够轻松获得DeepSeek的图像识别结果，而不需要在本地进行复杂的部署。
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新年这段时间，DeepSeek 实在太火了，火到了全球，用户请求数爆了，但也被国外 DDos 攻击爆了，到现在的 Deepseek 网页服务和 API 服务时不时都还在抽风，你看看目前的 Deepseek 服务状态：真的一言难尽，好东西总是被坏人盯上。所以最近突然就爆火了很多网上教程教大家本地部署 DeepSeek R1，但本地部署的 DeepSeek R1 基本上都是残血版，因为美国的显卡封锁，加上昂贵的显卡价格，普通人哪有可能可以有那么多好的显卡来部署满血版…
本地部署DeepSeek硬件配置清单，满血版太炸裂了！
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04-21 1925
这段时间，随着 DeepSeek 影响力的持续破圈，各大算力平台和第三方都在积极支持并上线 DeepSeek。那除此之外，很多小伙伴也在自己的机器上尝试了 DeepSeek 的本地部署。那关于本地部署，之前我们曾分享过一篇文章，是有关 DeepSeek-R1 在本地部署的教程。当时评论区包括私信就有不少小伙伴咨询了有关 DeepSeek-R1 不同版本在部署时所对应的电脑配置要求。有一说一，其实像 DeepSeek-R1 这类模型的本地部署对于硬件配置的要求的确是不低的，尤其是中大模型版本和满血版本。
DeepSeek满血版免费使用教程！
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02-21 3258
众所周知：deepseek官网经常服务器繁忙，使用官网的体验并不好。又因为deepseek-r1模型是开源的，所以我们可以使用第三方平台部署的满血版deepseek-r1模型，体验比官网要好很多。
【DeepSeek满血版】百度搜索接入DeepSeek-R1满血版
zww学习笔记
03-02 5410
百度搜索接入的DeepSeek R1满血版整体体验下来效果还是不错的，确定是满血版R1模型，速度还是较快的，使用也比较稳定，抛去对话框不支持换行二次编辑、在某些编程问题和绘图方面的要求，整体还是值得体验使用的。开启【DeepSeek-R1满血版】后，可以看到后面有一个【联网搜索】，百度搜索为其添加了联网功能。百度搜索智能体包含了非常多的智能体类型，在这里可以选择自己需要的智能体专项体验。百度搜索的聊天输入框不支持换行二次编辑，需要编辑好提示词后进行粘贴。不错，场景分析很全面，考虑到了很多因素。
服务器繁忙，电脑配置太低，别急deepseek满血版来了
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春节期间，热度最高的当属DeepSeek了，我春节期间也在安利身边朋友使用DeepSeek，最近大家可能发现DeepSeek经常不能用，一个是受到了美国ip的攻击，一个是用的人也越来越多了。下面这个是查看DeepSeek状态的网站：可以发现，最近标红的就是故障中，这两天api一直是故障，网页会话在逐步恢复。（特别提醒，使用app比使用网页更稳定）写一个文章，5次刷新都没有出来结果。昨天写了如何本地化部署deepseek，低配置小规格，使用起来确实差强人意。
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放弃没用的本地部署残血版DeepSeek，教你如何白嫖满血版DeepSeek（包真，包成功，包简单）
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春节期间，热度最高的当属DeepSeek了，嘟嘟春节期间也各种安利身边朋友使用DeepSeek，但是随着时间的发酵，大家会发现DeepSeek经常不能用，那是因为DeepSeek受到了大规模恶意攻击，IP地址都在美国。可以发现，最近标红的就是故障。如果你遇到使用的时候，提示服务器繁忙，就大概率是被攻击了由于DeepSeek是开源生态，模型都提供了，所以有一种解决方案是本地部署，然后利用一些第三方软件来接入这个模型来使用。可能有些人对这些不同数值的模型不大理解，这里简单说明下。
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爆了！DeepSeek R1满血版免费使用！（附104页全网最详细教程）
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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。DeepSeek官网目前处于完全免费阶段，但由于不明身份的互联网攻击+大量用户的涌入，服务器经常会宕机，并出现“服务器繁忙，请稍后再试”的字眼，其实只要避开用户高峰期，基本都能正常使用！怎么让AI理解你的意思。由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
白嫖服务器 部署deepseek
03-28
### 部署 DeepSeek 模型到免费服务器的可能性 尽管存在一些提供有限计算资源的免费服务器选项，但由于 DeepSeek 大语言模型（尤其是像 R1 这样的高性能模型）通常需要较高的硬件配置（如 GPU 支持），这些免费平台可能无法完全满足需求。然而，在某些情况下，仍可尝试利用以下方法完成部署。 #### 使用 Google Colab 的 GPU 资源 Google Colab 提供了一个带有 GPU 加速的 Jupyter Notebook 环境，虽然它是限时使用的，但对于短期测试和实验来说已经足够。以下是具体操作方式： - 安装必要的依赖项并加载预训练好的 DeepSeek 模型文件[^2]。 - 利用 `!pip install deepseek` 命令安装官方 SDK 或其他所需的 Python 库[^4]。 - 编写简单的 API 接口脚本来处理输入请求并将结果返回给客户端设备。 ```python from fastapi import FastAPI import torch from transformers import pipeline app = FastAPI() model_name = "deepseek/r1" generator = pipeline('text-generation', model=model_name) @app.post("/generate/") async def generate_text(prompt: str): output = generator(prompt, max_length=50)[0]['generated_text'] return {"output": output} ``` 需要注意的是，由于 Colab 会定期断开连接并且存储空间较小，因此这种方法更适合演示用途而非生产环境下的长期服务运行[^3]。 #### AWS Free Tier 和 Azure Free Credits 亚马逊网络服务(AWS)以及微软Azure都向新用户提供了一定量的免费信用额度，可用于启动小型实例来进行初步探索。不过要注意监控费用以免超出预算范围： - 创建一个基于 Linux 的 EC2 实例或虚拟机； - SSH 登录至该机器后按照常规流程设置好环境变量、克隆仓库代码并执行构建过程[^1]； 最后提醒一下，上述提到的所有方案都有各自的局限性和适用场景，请根据实际项目需求权衡利弊后再做决定。
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