白嫖 DeepSeek R1 671B 满血版 建议收藏

最新推荐文章于 2025-03-03 09:48:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-03 09:48:11 发布 · 386 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#deekseek #满血版 #AI

 白嫖 DeepSeek R1 671B 满血版  建议收藏

官方版本    DeepSeek
支持api 深度思考 联网搜索 支付附件

腾讯元宝 腾讯元宝 - 轻松工作 多点生活
联网搜索

国家级 超算互联网中心 智能助手
R1 联网搜索

当贝ai 当贝AI官网_DeepSeek满血版_全网优质AI大模型
深度思考 联网搜索 无需注册登录

问小白 问小白 - DeepSeek R1 推理图片生成独家首发
深度思考 联网搜索

跃问 跃问
深度思考 联网搜索 支持附件

百度AI  百度AI搜索 - 办公学习一站解决
联网搜索

知乎直答 知乎直答
深度思考

360纳米ai 纳米AI
联网搜索

秘塔ai 秘塔AI搜索
长思考(R1) 强制联网搜索

华为小艺ai网页版 小艺
(自动/强制)深度思考R1

alphachain 
个人的?不清楚

阿里智能云 百度千帆 百度智能云千帆大模型平台
支持api 需要开通 限时免费 R1和V3都有

天工ai 天工AI - 聊天写作对话的全能AI助手，搜索更深度，阅读更多彩
深度思考 高级模式 可添加附件

硅基流动
支持api 有免费额度 免费限速

阿里云百炼 阿里云登录 - 欢迎登录阿里云，安全稳定的云计算服务平台
支持api 限时5折 免费额度：100万(限时半年)

火山引擎 火山引擎-云上增长新动力
支持api 限时5折 免费额度：50万

天翼云 免费体验DeepSeek，上天翼云息壤 - 天翼云
支持api 限时2周共2500万token

还有国外的
比如:英伟达/亚马逊/微软 等大厂 自己摸索下

openrouter    Chatroom | OpenRouter
需登录 支持api 免费

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 1977
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
02-21 459
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 1135
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 3523
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！
autobuild:基础构建系统，用于导入和构建软件包，基于Rock（机器人构建套件）的autoproj
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e612e515c6cb 自动构建的定义是什么？ Autobuild是由与构建系统（例如，autotools，CMake）和导入机制（git，svn，...）相连接的类群组构成。 它被应用于开发更高级别的工具，这些工具提供了对整个工作区进行管理的功能。 为了安装此程序，需将这行代码加入到您的应用程序的Gemfile文件中：gem autobuild 随后执行：$ bundle或者将其自行安装为：$ gem install autobuild在签出存储库之后，执行bundle install来安装所依赖的组件。 接着，执行bundle exec rake test来执行测试操作。 若需将这个gem安装到本地设备上，请运行bundle exec rake install 。 当准备发布新版本时，应更新version.rb文件中的版本标识，然后运行bundle exec rake release ，该命令将为这一版本生成git标签，推送git的提交记录和标签。
PasswordGenerator: HTML/CSS/JavaScript制作的密码生成器
最新发布
01-04
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ram-password 随机密码生成器
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​
01-04
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​ 内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab代码实现的解决方案。研究重点在于设计适用于动态环境的路径规划算法，确保多无人机在复杂任务场景下能够高效协同飞行并有效避免碰撞。文中结合智能优化算法与路径规划技术，探讨了无人机编队、任务分配及实时避障策略，通过Matlab仿真验证所提方法的有效性与鲁棒性，为多无人机系统在实际应用场景中的部署提供了技术支持和理论依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、环境监测、物流配送等多无人机协同作业场景；②实现动态环境中无人机间的高效协同与安全避障，提升任务执行效率与系统安全性； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，并可根据具体应用场景调整参数或扩展功能以满足实际需求。
Bottle Fin实例分割数据集-20251117-165640.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：Bottle Fin实例分割数据集 图片数量： 训练集：4418张图片 验证集：1104张图片 总计：5522张图片 分类类别： - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式：YOLO格式，包含多边形坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：图片格式常见如JPEG或PNG，具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型，适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制：可能应用于制造、物流或零售领域，用于自动化检测和分类物体，提升生产效率。 计算机视觉研究：支持实例分割算法的学术研究，促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训：可用于高校或培训机构的计算机视觉课程，作为实例分割任务的实践资源，帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计：包含7个不同类别，涵盖数字和Bottle Fin对象，增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注：标注采用YOLO格式的多边形坐标，确保分割边界的精确性，提升模型训练效果。 数据规模适中：拥有超过5500张图片，提供充足的样本用于模型训练和验证，支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性：标注格式直接兼容主流深度学习框架（如YOLO），便于快速集成到各种实例分割项目中。
基于Python与Qt的产品管理应用.zip
01-04
基于Python与Qt的产品管理应用
【计算机视觉】基于Deformable LKA的YOLOv8改进：目标检测精度与效率协同优化模型设计
01-04
内容概要：本文详细介绍了如何将Deformable LKA注意力模块嵌入YOLOv8目标检测模型，以提升其在复杂场景下的检测精度与效率。Deformable LKA结合了可变形卷积和大核注意力（LKA）的优势，前者使卷积核能自适应目标形状，后者通过大核捕获更广的全局特征并降低计算开销。文章提供了完整的实现步骤，包括环境搭建、模块代码实现、YOLOv8主干网络的修改方式以及训练和验证方法，并通过实验表明该改进在COCO数据集上显著提升了mAP（+3.3%），仅轻微降低推理速度。此外还给出了实际应用中的关键调参建议和适配场景。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉PyTorch框架，从事计算机视觉或目标检测相关工作的研究人员或工程师（工作1-3年为佳）； 使用场景及目标：①提升YOLOv8对变形目标、小目标的检测能力；②在精度与速度之间取得更好平衡；③掌握先进注意力机制的设计思想与工程实现方法； 阅读建议：建议结合飞书链接中的完整代码包进行实践操作，重点关注模块维度匹配、偏移量初始化等细节，确保顺利集成与训练。
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]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

QQ359677345

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值