白嫖 DeepSeek R1 671B 满血版 建议收藏

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#deekseek #满血版 #AI

 白嫖 DeepSeek R1 671B 满血版  建议收藏

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还有国外的
比如:英伟达/亚马逊/微软 等大厂 自己摸索下

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6个方案使用DeepSeek满血版！太全了！建议码住~
一个喜欢诗和远方的程序媛
02-20 9014
6个方案使用满血DeepSeek
RAGFlow里添加不了模型？提示Fail to access mode(deepseek r1:14b)...如何解决？
**My Coding Family**
05-03 2243
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
盘点可以白嫖 DeepSeek R1 671B 满血版的平台
码农桃子的博客
02-16 1976
想必都用过 DeepSeek 官方的版本，由于用户比较多，经常性的【服务器繁忙，请稍后再试。】，所以不得已寻找替代品，随着DeepSeek的继续火爆，各大厂陆续都加入了进来，近期看见一个新闻，说微信正在内测接入DeepSeek，不久的将来，你就可以在微信上直接使用DeepSeek啦。接下来盘点一下，目前可以白嫖的大厂
拒绝繁忙！免费使用 deepseek-r1:671B 参数满血模型
qq_38133850的博客
02-12 657
相信大家都已经有体验过deepseek-r1的强大推理能力，由于其网页版本免费使用的原因，用户量激增、同时据传还遭受了大量的网络攻击，这使得过程不是很流程，经常收到类似下图的问题：虽然借助类似Ollama这样的工具可以帮我们快速的自己部署deepseek，但是由于我们个人的计算资源有限，在本地无法部署具备671b参数的deepseek-r1满血模型。大部分用户只能部署1.5b或7b参数呃蒸馏小参数版本，这使得本地部署之后，虽然使用不卡顿了，但推理效果大打折扣！那么是否有方法来低成本的使用671b参数的满血模
【开发者白嫖指南】DeepSeek R1 671B满血版开放30亿tokens算力池！手把手教你在IDE里白嫖AI算力（附避坑实测）
suyuan0829的博客
02-21 458
立即领取开发者资格](https://www.volcengine.com/experience/ark?[《深度评测：满血版大模型在K8s故障排查中的实战表现》](https://www.volcengine.com/experience/ark)[《AI辅助编程：如何用30亿tokens完成全栈项目》](https://www.volcengine.com/experience/ark)| 客服响应时效 | 27分钟（工单系统） | 未响应（72h+） |
腾讯云白嫖DeepSeek满血版
coco7的博客
02-09 686
知识引擎原子能力大模型对话 API 已对外开放，可前往。注册并通过个人实名认证或企业认证后，登录。，进行新增、查看、删除操作。如果没有账号，请参考。
刚刚！DeepSeek-R1 满血版，来了！
红色石头的专栏
02-27 1134
大家好，我是红色石头。今年春节开始，从开发者到普通用户，DeepSeek 彻底出圈了。但问题来了：普通人怎么用上顶配版 DeepSeek-R1 还能不卡顿？直到上周，圈内大佬丢给我个链接：火山引擎居然接入了 DeepSeek-R1 671B 满血版，而且"免登录、UI 超简单、延迟低至 20ms"。我这个 AI 工具老司机当场实测，结果……这玩意儿简直是 DeepSeek 用户的福音！直达车先上：...
手把手薅到 DeepSeek-R1 671B 满血版，白嫖真香！
红色石头的专栏
02-23 1348
大家好，我是红色石头。前几天家庭群里突然炸锅：60 岁的老妈居然@我：“儿子，朋友圈都在转 DeepSeek，这玩意儿是干啥的？” 紧接着，表弟甩出截图：“微信刚接入的 AI 就是它！”从科技博主到广场舞阿姨，DeepSeek 彻底火出圈了。但问题来了：普通人怎么用上顶配版？直到昨天，圈内大佬丢给我个链接：问小白居然接入了DeepSeek-R1 671B 满血版，号称“不卡、零延迟、不限次、全免费...
免费无限次！671B满血版DeepSeek R1隐藏入口，优秀平台推荐！
岛上程序猿
02-10 3522
更强大的是，AskManyAI 平台上的 R1 模型**竟然还能分析不带文字的图片，这事儿连 DeepSeek 官网都办不到，**比如你们看下面这个——可以同时选中 DeepSeek R1 的联网版和满血版，一问多答是这个 AskManyAI 产品的主打特色，用过之后就回不去用单个 AI 的产品了。而满血版则不带联网，但具备图片上传、文档上传等强大的离线功能，适合解决不需要联网的任务。尤其当遇到复杂问题的时候，同时将问题抛给 R1 在内的全球 AI 顶尖模型，同时拿到方案的感觉不要太神奇。
本地部署 DeepSeek 服务器配置全解析，R1满血版价格让我“冷静”了
热门推荐
AI全栈 和 IT 编程相关分享
02-08 2万+
本地部署大模型，首先要考虑的就是硬件配置要求，如下是本地部署 DeepSeek 硬件配置说明【企业做预算的以及想要自己玩的可以看过来了】：🎯 DeepSeek-R1 是一款高性能 AI 推理模型，凭借强大的推理能力和灵活的训练机制，以及通过强化学习技术提升的复杂任务场景推理能力，已经火爆整个春节，但其本地部署满血 671b 参数版本的硬件需求较高，想想我还是算了~
白嫖 DeepSeek满血版，腾讯云AI代码助手编程新体验
CatchLight的博客
03-03 1435
在一些AI代码编辑器刚出现的时候，其AI编码能力颠覆了我对传统coding的认知。只需要将需求告诉AI编辑器，他就会帮我快速生成一个项目，然后通过不断使用提示词去优化，最后实现一个符合个人要求的应用。但是在体验之后发现，除了频繁通过提示词优化会产生高昂的使用费用之外，还会有经常因为网络问题限制调用。正在因为这件事苦恼的时候，腾讯云AI代码助手携手DeepSeek R1满血版来了。通过对腾讯云AI代码助手的使用，深刻体验到腾讯云AI代码助手在搭载了满血版DeepSeek之后，在编码能力方面的提升。
火山引擎DeepSeek-R1满血版：20ms超低时延+500万TPM，AI开发者的福音还是营销噱头？
qq_53317005的博客
02-21 1592
需要实时交互的AI应用（如编程助手）高并发批处理任务（大规模数据清洗）对API稳定性要求苛刻的生产环境。
DeepSeek R1 + 个人知识库，直接起飞！
hunteritself的博客
02-06 3256
DeepSeek R1 + 个人知识库，直接起飞！
SCI复现含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究，重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略，通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置，结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模，提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计（如C&CG算法、大M法）及仿真验证全过程，适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果，掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法；②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用；③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习，重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程，并尝试在不同场景下调试与扩展代码，以深化对微电网优化运行机制的理解。
干辣椒粉，全球前10强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.docx
01-04
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Adobe XD 2025（XD 58）安装教程及下载
01-04
Adobe XD 2025（XD 58）安装教程及下载
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
个人防护装备实例分割数据集-20251118-012304.zip
01-04
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：个人防护装备实例分割数据集 图片数量： 训练集：4,524张图片 分类类别： - Gloves（手套）：工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet（安全帽）：头部防护装备。 - No-Gloves（未戴手套）：未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet（未戴安全帽）：未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes（未穿安全鞋）：未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest（未穿安全背心）：未佩戴身体防护的状态。 - Shoes（安全鞋）：足部防护装备。 - Vest（安全背心）：身体防护装备。 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标和类别标签，适用于实例分割任务。 数据格式：来源于实际场景图像，适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型，提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查：集成至监控系统，实时检测PPE穿戴情况，预防安全事故，确保合规性。 学术研究与创新：支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究，促进AI与安全工程的结合。 培训与教育：可用于安全培训课程，演示PPE识别技术，增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性：每个实例均用多边形精确标注，确保分割边界准确；覆盖多种PPE物品及未穿戴状态，增加模型鲁棒性。 场景丰富：数据来源于多样环境，提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于实例分割模型开发，支持目标检测和分割任务。 实用价值高：专注于工作场所安全，为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑，有助于减少工伤事故。
软件工程基于SVN的版本控制与CI/CD集成：计算机竞赛项目协同开发优化策略研究
01-04
内容概要：本文介绍了SVN版本控制系统在计算机竞赛中的高级应用，重点阐述了其与持续集成和持续部署（CI/CD）流程的结合使用，提升开发效率与代码质量。文章讲解了SVN的核心技巧，包括钩子脚本的使用、权限管理机制以及日志管理的重要性，并通过实际应用场景展示了其在大型竞赛项目、实时协作开发和成果展示中的价值。此外，提供了结合Jenkins实现自动化构建、测试与部署的详细代码案例，展示了从代码拉取到服务部署的完整流程。最后展望了SVN未来可能与人工智能、机器学习及区块链技术融合的发展趋势，增强智能化和安全性。; 适合人群：具备一定软件开发和版本控制基础，参与计算机竞赛或团队协作开发的1-3年经验研发人员或学生开发者； 使用场景及目标：①在竞赛团队中实现高效的代码协同与自动化集成；②通过SVN钩子与权限管理保障代码规范与安全；③利用日志与版本历史追踪开发进程并支持成果展示； 阅读建议：学习时应结合Jenkins等CI/CD工具进行实践操作，重点关注钩子脚本编写、自动化构建流程配置及权限策略设计，深入理解SVN在复杂项目中的工程化应用。
deepseek-R1 671b满血版投标文件
04-23
### Deepseek-R1 671B满血版的相关资料 Deepseek-R1系列模型是由DeepSeek开发的一组大型语言模型，其中R1-671B版本以其庞大的参数量和强大的性能著称[^1]。该模型基于开源生态构建，在多个自然语言处理任务中表现出卓越的能力。 对于寻找具体的投标文件或相关资料而言，通常这些文档会由实际应用方提供，或者可以在官方项目主页或其他公开资源库中找到相关内容。以下是可能的途径： #### 可能的下载路径 1. **GitHub仓库** 用户可以通过访问项目的官方GitHub页面来查找相关资料。例如，DeepSeek的官方存储库地址为`https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1`。此链接提供了关于模型的基础信息和技术细节[^1]。 2. **Hugging Face平台** Hugging Face作为一个广泛使用的机器学习模型共享平台，也可能托管有与Deepseek-R1相关的额外材料。具体可查看其对应页面 `https://huggingface.co/models` 中是否有针对R1-671B的具体说明或示例文件[^1]。 3. **社区论坛和支持渠道** 如果无法直接定位到所需的投标文件，可以尝试加入DeepSeek的技术讨论群组或邮件列表。通过与其他开发者交流，可能会获得更详细的指导或样例文档。 #### 示例代码片段 假设已经部署好了一个基于Ollama框架运行的服务端口，则可通过如下方式调用API完成数据交互操作： ```python import requests def generate_text(prompt, api_url="http://localhost:11434/v1/completions"): payload = { 'model': 'deepseek-r1', 'prompt': prompt, 'max_tokens': 50 } response = requests.post(api_url, json=payload) result = response.json() return result['choices'][0]['text'] if __name__ == "__main__": sample_input = "请描述一下招标书中应该包含哪些部分？" output = generate_text(sample_input) print(f"生成的结果:\n{output}") ``` 以上脚本展示了如何向本地服务发送请求，并接收来自预训练好的LLM的回答[^2]。 ### 使用技巧提示 值得注意的是，尽管DeepSeek具备极高的潜力，但充分发挥它的效能仍需一定实践积累。比如合理设置超参、优化输入格式等都能显著提升最终效果[^3]。 ---
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