DeepSeek 服务器繁忙?这里有 100 个解决方案。。。

搜索神器Perplexity的详细使用方法(持续更新) 本文主要介绍了ChatGPT的互补工具Perplexity的详细使用方法,希望对新手有所帮助。需要说明的是,Perplexity不需要上网工具,很方便新手和小白上手使用。Perplexity的官网链接为:https://www.perplexity.ai/ 。 文章目录 1. 为什么要讲Perplexity? 2. 详细使用方法 2.1 使用要点一 2.2 使用要点二 2.3 使用要点三 阅读详情

这两天你看到最多的话是哪句?

是不是“服务器繁忙,请稍后再试”?😂

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反正不论是评论区还是后台私信,我看到最多的消息就是它了。

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我看了下 DeepSeek 的事件监控,5 号果然又出现性能异常事件。

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没想到开工第一天,DeepSeek R1 比打工人还忙。

是不是很好奇为什么一直这么卡呢?

我看了下 AI 产品榜今天统计的 DeepSeek 的日活跃用户数已经高达 2215万,约为 ChatGPT 日活跃用户的 41.6%,豆包的日活跃用户数为 1695 万。

豆包从上线到现在快一年半了,有充足的时间去扩容机器。

但 DeepSeek R1 上线才 20 来天,中间还有个春节,团队压根没时间扩容。它在限制国外用户使用的情况下,依然有这么高的流量。

说真的,短时间内的巨量流量换哪家公司也扛不住。

你应该还记得好几年前铁道部的订票网站 12306,每到春节服务就挂,后来阿里帮着优化系统,高峰期提前扩容服务器,再加多个时间段抢票分流流量,这几年才让大家安稳的买到火车票。

所以真没必要喷 DeepSeek 垃圾啊。。

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那如何才能用上 DeepSeek R1 呢?

方法还是蛮多的,我这里由简入繁的介绍 100 几种方法,你看更喜欢哪种方法。

低峰期使用官方服务

正常情况下,DeepSeek 官方服务依旧是速度最快、功能最全的。

但现在 DeepSeek R1 白天基本不可用,晚上 22 点多开始慢慢能使用了,23 点左右联网搜索也能正常使用了。

所以如果你不想折腾,又想使用 DeepSeek R1 的话,可以在夜间低峰期使用官方服务。

国内平台代替方案

这几天我测试过好几个 DeepSeek R1 的代替方案,比如硅基流动、火山云等,都和 DeepSeek 官方一样,各种无响应。。

虽然这些平台大多数不支持 DeepSeek 官网的“联网搜索”功能,但考虑到简便性,这个方案仍可能是大多数人的选择,所以还是先给大家介绍下。

硅基流动

首先要推荐的是硅基流动,它应该是这几天吃 DeepSeek 流量最多、也是最成功的平台。

其在上线 DeepSeek R1/V3 之前速度很流畅,结果上了 R1 和 V3 后,和 DeepSeek 官网一样,也是超时、卡顿和报错。😅

不过硅基流动的口碑算是蛮不错的,所以这里先介绍下这个方案。

首先我们打开这个地址:https://cloud.siliconflow.cn/i/W2JAdPRe 注册。

用这个邀请链接注册,我们都能免费得到 2000 万(14 块钱)的 token 哟。

输入手机号和验证码后,点击注册/登录。

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注册完后会跳转到“模型广场”,第一个模型就是 DeepSeek-R1:

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点击 deepseek-ai/DeepSeek-R1 后,再点击“在线体验”就能和 DeepSeek R1 聊天啦:

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这里需要提醒一下,硅基流动满血的 DeepSeek-R1 需付费使用,好在我们注册时,它送的 2000 万token 够我们 1 万次左右的对话了,足够大多数人日常使用了。

另外,硅基流动还上线了 6 款 DeepSeek-R1 蒸馏模型,其中 8B、7B、1.5B 模型可以免费使用。昨天提到 DeepSeek 开源的多模态 LLM Janus-Pro 也能免费使用。

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要知道,很多人自己本地部署 DeepSeek R1 蒸馏模型,也基本是 7B、8B 的模型,还搭配 Janus-Pro-7B。

是不是很良心?

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秘塔 AI 搜索

秘塔 AI 搜索号称“中国版 Perplexity”,打开即用,使用时记得开启长思考 R1。

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地址:https://metaso.cn/

无需注册也能免费使用,并且自带搜索功能。

纳米 AI 搜索/助手

手机扫码下载纳米AI搜索 App:

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登录后点击右下角的 AI 机器人,选择“DeepSeek-R1-满血版” 就行了。

纳米AI搜索目前也是付费使用,不过也送了些 token,可以小薅一波羊毛。

国家超算互联网平台

国家超算互联网平台目前已发布了几个 DeepSeek R1 的残血蒸馏模型。

地址:https://chat.scnet.cn/

好了,前半部分对于国内用户是普遍适用的,因此竞争激烈,平台可能各种宕机。

后半部分就稍微给大家上点难度,不过好在这些服务基本 24 小时都能用,使用门槛也并不高。

国外平台代替方案

目前 DeepSeek 限制国外用户使用,而 DeepSeek 在国外的火爆程度丝毫不低于国内,所以国外已经有很多平台支持使用 DeepSeek R1 了。

但问题是有些国外平台被墙了,有些平台用起来也较繁琐。我们需根据自己的实际情况看看能用哪个方法。

这里我说下几个能免费使用 DeepSeek R1 的平台。

Perplexity

Perplexity 在我之前的文章中出现过好几次了,算是 AI 搜索引擎的龙头。

它改变了很多人的搜索习惯,从使用百度或 Google 搜索变成直接问 Perplexity 了。

想要在 Perplexity 中使用 DeepSeek R1 ,切换成 “Reasoning R1” 就行了。

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地址:https://www.perplexity.ai/

Perplexity 什么都好,就是需要梯子。

Monica

Monica 是一款 AI 智能助手,功能强大,虽然很多功能需要付费,但目前使用 DeepSeek R1 是免费的。

首先打开 https://monica.im/invitation?c=BYSBCSZH 注册 Monica,然后在对话框中切换模型为 DeepSeek R1,其他功能就不要用了,以免付费。

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英伟达 NIM

英伟达 NIM 提供了免费的 DeepSeek R1 满血版,测试效果如下。

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地址:https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1

Github Models

Github models 提供了不少免费 LLMs 供我们使用,其中就包括 DeepSeek R1,其界面如下:

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在使用时,我们最好把右侧的 Max Tokens 调整为 4096 来增加输出长度。

这里提一下,虽然 OpenAI 不对国内用户提供服务,但我们在 Github models 也能使用 OpenAI GPT-4o:

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哈哈哈,不得不夸下微软大善人!

地址:https://github.com/marketplace/models/azureml-deepseek/DeepSeek-R1/playground

Azure

既然说到了微软,那么就再说下 Azure 免费使用 DeepSeek R1 的方法。

首先在浏览器中打开 https://ai.azure.com/explore/models 。

接着在搜索框中输入 DeepSeek,能看到两个返回结果,选择第一个 DeepSeek R1。

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然后点击 Deploy 运行项目,此时会弹出一个确认窗口,我们看到目前 DeepSeek R1 的价格为 0,点击运行即可。

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创建完后点击 Playground,就能使用 DeepSeek R1 了。

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Azure 的注册和使用都有些繁琐,如果你之前没注册过的话,这个方案可以跳过。

OpenRouter

OpenRouter 集成了一系列的 LLMs,包括免费的 DeepS 月中 R1。

浏览器打开 https://openrouter.ai/chat 后,用邮箱注册后,点击添加模型按钮,选择 DeepSeek R1,就能愉快的聊天啦。

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代码编辑器

现在一些代码编辑器也支持 DeepSeek R1,如 Cursor,Windsurf 等早已提供支持。

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如果你使用 VS Code 作为编辑器,安装 Cline 插件,再配置 API Provider 为 DeepSeek,填写 API Key 也能使用 DeepSeek R1 了:

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部署 DeepSeek R1 蒸馏模型

如果你不需要满状态的 DeepSeek R1,可以参考我之前的文章,在本地搭建一个 DeepSeek R1 蒸馏模型,搭配联网搜索,基本也能满足不少需求了。

如果你懒得部署,使用上文提到的硅基流动免费的 DeepSeek R1 蒸馏版也行。

付费使用 API

虽然现在 DeepSeek 官方的 API 和网页版一样压力也很大,但 API 相对网页版而言还是更稳定一些。

需要你需要使用 API 的话,需要两步操作才能与 DeepSeek 交互:

第一步:在 https://platform.deepseek.com/api_keys 中点击创建 API keys。

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DeepSeek 官方默认送给我们 10 块的 token,有效期一个月,如果用完的话需要再充值。

第二步:找个 AI 工具填 API Key。以 Chatbox 为例,在设置中填写 DeepSeek API 就行了。

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你也可以在 github 上搜索一些开源工具使用,如比较流行的 NextChat 等。

本文列了很多种方法能帮你使用 DeepSeek R1,我相信你看完后肯定找到了适合你的方案,以后也不用四处找 DeepSeek R1 的代替方案了。

不过由于时间有限,其它的几十种方案就先不展开说了🤣。

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

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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。

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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)

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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。

👉大模型实战案例👈
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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👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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👉学会后的收获:👈

• 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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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

DeepSeek服务器繁忙的真相大揭秘,程序员必看

最近DeepSeek的“服务器繁忙”让不少网友破防,某些博主更是各种编故事、造谣生事。作为一个负责任的程序员,咱们不能看着这些不实信息乱飞,必须站出来科普一下!以下就是关于DeepSeek那些你应该知道的真相,读完请给个 三连支持,别让真相被谣言淹没!????1. 为什么DeepSeek不解决“服务器繁忙”问题?分析DeepSeek的服务器繁忙问题简单来说, 解决不了! 这不是买几台服务器、扩容带宽那么...

前端达人 1751

DeepSeek服务器繁忙?别慌,试试这几个方法!

据说DeepSeek三天内的访问量相当于整个欧洲互联网三天的总和! 所以,DeepSeek卡死在所难免, 其实我今天也试了n多次,只有几次成功, 等来的永远都是那句“服务器繁忙,请稍后再试”。 于是,我就学着网上的方法去各大AI平台统统都问了个遍。

2401_85325557的博客 2358

为什么用 DeepSeek 总是提示「服务器繁忙」?怎么解决?

上面就是目前用的较多的应对 DeepSeek 服务器繁忙的 5 种方式。国内可用、免费、且简单易用。也有支持在手机上使用的方式。① 支持联网的纳米AI搜索、秘塔AI搜索② 手机可用的纳米AI搜索、秘塔AI搜索、硅基流动 + Chatbox③ 免费可用的秘塔AI搜索(完全免费,每次 100 搜索额度)纳米AI搜索(暂时免费)超算互联网平台(完全免费)本地部署(完全免费)硅基流动(2000w tokens 的免费额度,用完需付费)上面就是今天的分享,感兴趣的快去试试吧~

分享AI工具/AI副业玩法 2277

DeepSeek服务器繁忙,请稍后再试?一招解决!

DeepSeek服务器繁忙,请稍后再试?一招解决!本地部署DeepSeek一劳永逸,断网也能用!2025年DeepSeek爆火,导致服务器经常繁忙,如何结局?可以将DeepSeek部署到本地电脑,这样即便是断网也可以使用,但是本文仅适用于喜欢折腾的程序员新手,对于一般用户还是建议稍后再试。另外,也可以使用第三方云计算厂商提供的DeepSeek一键部署教程。本文服务器百科网fwqbk.com整理一招解决DeepSeek服务器繁忙,拒绝稍后再试!

facaixxx2024的博客 2147

别再到处找了!这5个终极方案,让你彻底告别DeepSeek服务器繁忙!(建议收藏)

这些模型统称 DeepSeek-R1 「残血版」,和 DeepSeek 官网或 APP 提供的 671b 的「满血版」DeepSeek-R1 ,根本没法比!因为 DeepSeek 的用户实在是太多了,再加上国外时不时地恶意攻击,就导致了下图中大家几乎每天都会遇到的一个问题——DeepSeek 服务器繁忙。硅基流动(SiliconFlow),是一款集合了众多顶尖大模型的一站式云服务平台,基于优秀的开源基础模型,提供高性价比的 GenAI 服务。① 上面的普通版,因为用的人太多了,会有些卡。

分享AI工具/AI副业玩法 2249

DeepSeek服务器繁忙,崩了,一招教你白嫖R1

近期,DeepSeek非常火,不得不说DeepSeek确实好用,不过不小伙伴也都体验过官网动不动就会提示 “服务器繁忙,请稍后重试”。过年那几天就有不少小伙伴联系我,问我有没有好的解决办法。本以为年后deepseek官方就能恢复,没想到现在官网还是没办法流畅使用,依旧会出现“服务器繁忙,请稍后重试”…因此,今天小编就给大家分享几个通过其他路子可以流畅使用DeepSeek模型的方法。文档有些枯燥,请大家耐心查看~

kaka0722ww的博客 1590

【被 DeepSeek 调戏“服务器繁忙,请稍后再试。“时的100%满血解决方案】

DeepSeek官网目前访问仍有不畅,不定时被R1调戏”服务器繁忙,请稍后再试。“,此时可以尝试国产化算力支持的DeepSeek R1/V3~

LT450196683的专栏 516

DeepSeek满血版服务器繁忙?用这5个平替AI工具轻松解决!

DeepSeek很强大也很好用,但架不住有时它突然掉链子,提示“服务器繁忙”,遇到急着要处理的工作,简直让人破防。遇到DeepSeek服务器繁忙,除了等待网页版恢复服务,是否还有其他办法?一个很常见的办法,是在本地部署DeepSeek,但它对电脑硬件的要求较高,非硬核玩家不建议自行部署,另一种解决DeepSeek服务器繁忙的方法,就是切换到接入DeepSeek的平替AI软件,诸如boardmix AI、元宝、秘塔AI、百度AI搜索等,“东边不亮西边亮”,从此远离DeepSeek服务器繁忙。

l1m0_的博客 928
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