放弃没用的本地部署残血版DeepSeek吧，教你如何白嫖满血版DeepSeek

一、介绍

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。​

下面这个是查看DeepSeek状态的网站：​

status.deepseek.com/​

可以发现，最近标红的就是故障中​

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。

最近我看很多博主写了很多这方面的教程，一些不明真相的人就跟着去本地搭建，然后本地接入使用，其实这有很大的缺陷：

• 一方面电脑配置制约了你选择的模型，我个人4090显卡的电脑顶多只能跑32b，再往上就跑不了，又卡又慢。​

• 另一方面你可知道满血版本模型是671b的，个人电脑基本无望，你如果电脑配置不高，运行了7b这种低参数的模型，这种低配版本的没啥意思好吧，效果绝对不好的，只是个玩具。

所以一般就企业会考虑本地部署方案，比如内网环境下，或者就是你的需求不需要那么强的模型，并且想生成一些mg类话题内容，不然真的不推荐个人本地部署。

二、推荐方案

所以，最好的方案就是去寻找满配版本，目前，DeepSeek官网之外提供满血版DeepSeek能力的有三家。

第一家是360的纳米AI搜索，原本只提供32b的，后面上了满血的但是有限度。

www.n.cn/​

使用的时候勾上这个慢思考模式就是了

第二家是秘塔AI搜索

metaso.cn/

秘塔AI搜索算是去年比较火的一个AI搜索引擎了，挺好用，现在接入了R1模型，效果更好，一边帮你深度搜索一边帮你深度思考，效果很强。

最后一个就是2月1号刚出来的，经过硅基流动和华为云团队连日攻坚，今天，我们也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。

这是一种API的方案，官网API最近也经常不行，所以这家公司结合华为云团队，推出了DeepSeek-R1 API接口服务。

硅基流动大家应该有印象吧，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）。

一般情况下模型中 token 和字数的换算比例大致如下：
1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token。
1 个中文字符 ≈ 0.6 个 token。

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。

之所以推荐这家，是因为目前这家注册是有送奖励金的，可以实现白嫖的效果。

SiliconCloud 邀请别人注册，您与好友均可获赠2000万Tokens（14元平台配额）

直接邀请家人注册一下，你就有2000万Tokens，可以用很久很久。所以大家一会走我的邀请链接，就直接可以获得2000万Tokens了。

弄到API密钥后，再配合一些第三方支持配置API接口的软件，就可以直接用上满血版本的DeepSeek 了，这才是大家应该学的。

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。​

三、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​

cloud.siliconflow.cn/i/jLn1Ba4N​

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。 ​

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。 ​

• 大模型客户端应用：ChatBox、Cherry Studio、OneAPI、LobeChat、NextChat​
• 代码生成应用：Cursor、Windsurf、Cline​
• 大模型应用开发平台：Dify​
• AI 知识库：Obsidian AI、FastGPT​
• 翻译插件：沉浸式翻译、欧路词典

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（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

3.4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。

然后就可以开心的使用了，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

四、总结​

这种方案即不要求电脑配置，还能用上满血版的DeepSeek-R1，回答速度还很快，算是目前最优方案了。

当然，这2个方案都是备选方案，官网能使用的情况下还是推荐直接官网使用，不过最近不懂是一直被攻击还是太多人使用，深度模式经常提示服务器繁忙。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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