DeepSeek爆火出圈，普通人也能轻松上手的AI神器！

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DeepSeek 究竟有多火？

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最近呀，在科技圈里，最火的那得是 DeepSeek 了。这个在中国诞生的 AI ，刚一推出，就在全球一下子火起来了，成了大家都关注的重点。

瞅瞅下载的数据，DeepSeek 那表现可太牛了。从发布开始，它的应用下载量呼呼往上涨，才上线 18 天，下载量就达到了吓人的 1600 万次。这数字差不多是 OpenAI 的 ChatGPT 第一次发布时 900 万次下载量的两倍呢。1 月 26 号，DeepSeek 超过了 ChatGPT ，成了苹果美国区应用商店免费下载排行榜的第一名，而且在全球 140 个市场的移动应用下载量排行榜上也是第一。这里面印度的新用户最多，从新款 AI 模型发布以来，印度给跨平台下载量贡献了 15.6% 。

不光是这样，DeepSeek 火还体现在市场影响力上。全球那些顶尖的科技企业都加入到 “DeepSeek 热” 里头了。英伟达、英特尔、AMD 这些芯片大厂都针对 DeepSeek 做深度优化，亚马逊在 Amazon Bedrock 和 SageMaker AI 里上线了 DeepSeek-R1 模型，微软也赶紧把 DeepSeek-R1 放到自家云服务 Azure 上了。这一连串的动作，就能看出来 DeepSeek 在全球 AI 市场里地位有多重要。

普通人的官网使用指南

对大多数普通用户来讲，DeepSeek 的官网那就是他们接触和感受这个厉害的 AI 的头一个地方。官网用起来简单方便，让每个人都能顺顺利利地开启智能之旅。

注册简单，一学就会

进了 DeepSeek 官网，你能发现注册的流程特别容易。在官网页面上，点一下 “开始对话” 的按钮，就会蹦出登录 / 注册的界面。在这儿，你能选手机号、微信或者邮箱当中的一种方式登录。要是用没注册过的手机号，只要完成登录的步骤，系统就会自动给你把账号注册好。整个过程顺顺溜溜的，就算是头一回接触的用户，也能在短短几分钟里完成注册，很快就能开始跟 DeepSeek 聊天。

开始聊天，感受智能

注册登录完了，你就能正式跟 DeepSeek 互动啦。在官网页面，找到左边的 “开始对话” 按钮，点了之后就进到对话界面。这地方就好像是跟 AI 交流的专属小空间，你能像跟朋友唠嗑似的，在输入框里输入你的问题、需求或者想法，然后点发送，DeepSeek 马上就能给你回答。比如说，你要是问 “咋提高工作效率”，它会从时间管理、任务规划、工具使用好几个方面给你提供详细的建议和办法。为了让大伙更清楚地知道操作流程，下面给大伙放几张操作的截图：

模型选选，各有本事

DeepSeek 提供了两种厉害的模型：V3 和 R1，它们各自有不一样的优点和能用的地方。V3 模型通用性挺强，就跟个啥都知道的万事通似的，适合平常问答、写文案、知识类的任务、多语言的任务还有编码的任务这些情况。好比说你想让它帮你写个旅游的攻略、弄一段宣传的文案，或者问问一些生活里的常识问题，V3 模型都能轻松搞定，而且响应速度挺快，能很快给出结果。

而 R1 模型就像个逻辑推理的大师，专门对付复杂的逻辑推理任务，在数学、写代码还有各种复杂逻辑推理的任务上表现可好了。比如说，你碰上一道特别难的数学题，需要写一段代码实现个啥功能，或者要进行逻辑分析和做决定的时候，R1 模型就能发挥它的长处，靠着强大的推理能力，给你提供准确、详细的回答和办法。

对普通用户来说，平常使用的时候，如果就是做些简单的日常交流、查查信息还有一般性的内容创作，选 V3 模型就能满足要求；要是碰到需要深度思考、逻辑分析还有用到专业知识的任务，再换到 R1 模型，就能得到更准确、更专业的帮忙。

进阶玩法：申请 API

对于那些不只是想基础用用的用户来讲，申请 DeepSeek API 就能解锁更多高级的功能，开启更个性化、更专业化的 AI 应用之旅。通过 API ，开发者能把 DeepSeek 的强大本事集成到自己的应用程序里头，实现像智能聊天、生成文本、知识问答这些各种各样丰富的功能 。

申请的流程，一步一步来

先注册平台账号：首先呢，你得访问 DeepSeek 的官方网站（
https://platform.deepSeek.com/ ），在页面上点 “注册” 的按钮，按照提示填注册的信息，像手机号、邮箱或者其他规定的方式，把账号注册好。这一步就跟打开 DeepSeek API 大门的第一把钥匙似的，只有有了账号，才能接着往下操作。

创建 API Key ：注册登录成功以后，进到用户中心，在页面里找到 “API Keys” 或者类似的选项，点进去到 API Key 管理的页面。在这儿，你能点 “创建 API Key” 的按钮，给新创建的 API Key 起个名字，方便后面认出来和管理。创建完了，系统就会生成一串独一无二的 API Key ，这可是你访问 DeepSeek API 的重要凭证，一定得好好保管，别泄露给别人 。

开发应用，扩展功能

一旦你成功申请到了 API Key ，就能开始用 DeepSeek API 来开发应用啦。下面给你讲讲一些常见的应用场景和开发的例子：

智能聊天机器人：通过调用 DeepSeek API ，你能在自己的网站、APP 或者其他平台上集成智能聊天的功能。比如说，用 Python 语言和 OpenAI SDK （DeepSeek API 和 OpenAI API 格式能兼容），能写下面这样的代码来实现简单的聊天交互：

from openai import OpenAI # 请将 "<deepseek api key>" 替换为您的DeepSeek API Key client = OpenAI(api_key="<deepseek api key>", base_url="https://api.deepseek.com") response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"}, {"role": "user", "content": "Hello, can you introduce the Great Wall?"} ], stream=False # 非流式输出，如果需要流式输出，设置为True ) print(response.choices[0].message.content)

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在这段代码里头，咱们先把 OpenAI 库给导进来，然后弄一个 OpenAI 客户端的实例，把咱们的 DeepSeek API Key 和 API 基础地址传进去。接着呢，用
client.chat.completions.create 这个方法去发送聊天的请求，指定用的模型是 deepseek – chat ，再把对话的上下文信息给提供上，这里头有系统角色还有用户的提问。最后，把模型返回的回答给打印出来。

2. 智能写作助手：要是你是个搞内容创作的人，想靠着 AI 的帮忙提高写作的效率和质量，那能开发一个基于 DeepSeek API 的智能写作助手。好比说，写文章的时候，通过调用 API 来拿到写作的灵感、生成段落大纲、补充内容的细节啥的。拿生成产品推广文案来说，代码是这样的：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="<deepseek api key>", base_url="https://api.deepseek.com") response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a professional copywriter"}, {"role": "user", "content": "Write a promotional copy for a new smartphone, highlighting its features like high - resolution camera, large - capacity battery and fast charging."} ], stream=False ) print(response.choices[0].message.content)

在这个例子里，咱们把系统角色设定成专业文案撰写人，然后跟模型提需求，就是写一篇关于新智能手机的推广文案，还明确说了要突出手机的高分辨率摄像头、大容量电池和快速充电这些特点。模型就会按照这些指令生成相应的文案内容。

技术达人的本地部署

对于那些追求顶级性能和个性化体验的技术爱好者来讲，在本地部署 DeepSeek 大模型肯定是一种更有挑战但也更有意思的玩法。通过本地部署，你能把 DeepSeek 强大的 AI 能力完完全全掌握在自己手里，能有更高的隐私性和自主性。

前期准备，硬件得先弄好

在开始本地部署之前，得先保证你的设备有足够的硬件性能。不同版本的 DeepSeek 模型对硬件的要求不一样，下面是一些基本的硬件配置建议：

显卡：显卡是本地部署大模型的关键硬件，对模型的运行速度和性能可重要了。对于 DeepSeek 模型，建议最少得用 NVIDIA GeForce RTX 3060 及以上型号的显卡，它显存带宽和计算能力都比较高，能更好地支持模型运行。比如说，RTX 3060 有 12GB 的显存，处理一些中等规模的模型时能提供比较流畅的运行体验。要是你预算够，对性能要求更高，NVIDIA GeForce RTX 40 系列的显卡会是更好的选择，像 RTX 4070、RTX 4080 这些，它们在显存容量、显存带宽和计算核心数量这些方面提升都很明显，能大大提高模型的推理速度和处理复杂任务的能力。

内存：内存也是影响模型运行的重要因素。为了保证 DeepSeek 模型能稳定运行，建议配上 16GB 及以上的内存。要是同时运行好几个程序或者处理大型数据集，32GB 甚至 64GB 的内存会更合适。比如说，在搞大规模文本生成任务的时候，内存大一点能减少数据交换的次数，提高模型的运行效率。

存储空间：DeepSeek 模型本身占的存储空间就挺大，而且在运行的时候还可能会弄出一些临时文件和缓存数据。所以，建议至少留出 50GB 以上的可用存储空间，最好用高速的固态硬盘（SSD），能提高数据的读写速度。比如说，三星 980 Pro、西部数据 SN850 这些高性能固态硬盘，能大大缩短模型的加载时间和数据处理时间。

工具选择，各有各的好

在本地部署 DeepSeek 模型的时候，有好几种工具能选，其中比较常用的是 Ollama 和 LM Studio ，它们都有自己的特点和优势：

Ollama ：Ollama 是专门为在本地环境里运行和定制大型语言模型设计的工具，它提供了一个简单又高效的接口，用来创建、运行和管理这些模型。Ollama 的好处在于安装和使用特别简单，它支持好多操作系统，像 macOS、Windows 和 Linux ，用户只要从官网下载安装包，简单配置一下，就能很快开始用。另外，Ollama 还提供了一个丰富的预构建模型库，用户能轻松选和下载自己需要的模型，像 DeepSeek 的不同版本模型。同时，Ollama 允许用户在本地机器上部署和运行语言模型，不用依赖外面的服务器或者云服务，这把数据处理的隐私性和安全性大大提高了。

LM Studio ：LM Studio 是一款专门为在本地运行大语言模型设计的客户端工具，它的界面简单好用，让用户不用写复杂的代码就能加载和运行模型。LM Studio 最大的好处在于界面友好，对不熟悉命令行操作的用户来说，更容易上手。在 LM Studio 里，用户能通过直观的图形界面来管理模型，包括模型的下载、加载、设置和运行这些操作。另外，LM Studio 支持好多开源模型，还能方便地和其他应用程序集成，实现更复杂的 AI 应用。

部署步骤，详细操作

下面拿 Ollama 当例子，详细讲讲本地部署 DeepSeek 模型的具体步骤：

下载安装 Ollama ：首先，去 Ollama 官网（https://ollama.com/ ），按照你的操作系统选对应的安装包下载。要是 Windows 系统，就下载 Windows 版本的安装包；要是 macOS 系统，就下载 macOS 版本的安装包。下载完了，双击安装包，按照提示完成安装过程。安装完了，打开终端（Windows 系统能用 PowerShell 或者命令提示符），输入 “ollama -v” 命令，检查 Ollama 是不是安装成功。要是成功安装了，会显示 Ollama 的版本信息。

选择并下载 DeepSeek 模型版本：Ollama 支持好多种 DeepSeek 模型版本，用户能按照自己的硬件配置选合适的模型。一般来说，模型参数越大，性能和能力就越强，不过对硬件的要求也越高。比如说，对于刚入门的用户或者硬件配置低的设备，可以选参数规模小一点的 1.5B 版本，它对硬件要求相对低，能在一些配置低的电脑上运行；而对于硬件配置高的用户，像有高性能显卡和充足内存的设备，可以选 7B、14B 甚至更高版本的模型，能得到更强大的性能和更准确的回答。在终端里输入 “ollama run deepseek-r1:7b”（以 7B 版本为例，要是想下载其他版本，把 7b 换成对应的参数，像 1.5b、14b 这些），Ollama 会自动从远程仓库下载并安装选的版本的 DeepSeek 模型。下载的时候，会显示下载进度和相关信息，等着下载完就行。

安装模型：下载完了，模型会自动安装到 Ollama 的模型库里。这时候，在终端里输入 “ollama run deepseek-r1:7b”，就能启动 DeepSeek 模型。启动成功后，你能看到一个像聊天界面的交互窗口，在窗口里输入问题，模型就会开始推理然后给回答。比如说，输入 “如何提高写作水平”，模型会从写作技巧、阅读积累、练习方法好几个方面给出详细的建议。

DeepSeek 到底有多厉害？

强大性能，让人惊叹

DeepSeek 在自然语言处理、数学推理、代码生成好多关键领域都展现出了特别厉害的本事。在自然语言处理这块，它能特别精准地理解各种复杂的语义，不管是日常聊天里那种模糊的表达，还是专业文献里那些难懂的术语，DeepSeek 都能很快明白，然后生成逻辑清楚、表达顺畅的回答。比如说，你要是问关于历史事件的详细情况，它不光能准确地说清楚事件的起因、经过和结果，还能从好几个角度去分析，提供丰富的背景知识和相关的观点。

在数学推理的任务里，DeepSeek 表现也很棒。它能轻松对付各种难度的数学问题，从简单的四则运算到复杂的微积分、线性代数，哪怕是竞赛级别的数学难题，DeepSeek 都能靠着强大的推理能力给出准确的答案。拿 AIME 2024（美国数学邀请赛）的题目来说，DeepSeek-R1 在这个测试里的 Pass@1 成绩达到了 79.8%，甚至还稍微超过了 OpenAI-o1-1217 ，这个成绩就充分证明了它在数学推理领域特别厉害。

在代码生成方面，DeepSeek 也是很厉害的。它支持 338 种编程语言，上下文长度从 16k 扩展到 128k，在编码和数学基准测试里超过了 GPT4-turbo、claude3opus 和 gemini1.5pro 这些闭源模型。不管是开发一个小小的应用程序，还是搭建复杂的系统架构，DeepSeek 都能按照你的需求生成质量高、效率高的代码，大大提高了开发的效率。比如说，你要是需要开发一个基于 Python 的数据分析程序，DeepSeek 能很快生成数据读取、清洗、分析和可视化的代码框架，而且还能根据你的具体要求做个性化的调整和优化。

技术创新，与众不同

DeepSeek 这么强大的性能背后，是一系列先进的核心技术在撑着。其中，MoE 混合专家模型是很重要的技术创新之一。MoE 模型把模型分成好几个专家，在每个特定任务里只激活少量合适的专家，这样在推理过程里就能减少参数量，提高效率。DeepSeek-V3 对 MoE 框架做了重要的创新，新框架包含细粒度、数量多的专业专家和更通用的共享专家，同时引入了新的无损负载均衡技术和路由网络方法，有效地降低了通信开销，突破了传统方法靠增加通信开销来换取高效推理的瓶颈，让新框架更稳定更高效。

强化学习（RL）也是 DeepSeek 的关键技术。DeepSeek-R1 通过强化学习自己发展出强大的推理行为，像自我验证、反思和生成长思维链这些。它用了 Group Relative Policy Optimization（GRPO）这个强化学习框架，不要那种通常和策略模型大小一样的评论模型，改成通过群组得分来估计基准，在推理任务上有了很明显的提升。在训练的时候，DeepSeek-R1 慢慢学会了 “链式思考”，先写下推理过程，再给答案，而不是直接猜答案；还学会了 “自我反思”，要是发现自己的推理可能有问题，就会重新检查并改正错误。

另外，DeepSeek 在训练方式、数据策略和工程技术这些方面也做了创新。在训练方式上，DeepSeek-R1-Zero 第一次证明了基于大规模强化学习和高质量合成数据结合的技术路径，能在不依靠标注数据、监督微调的情况下，获得高水平的推理能力；在数据策略上，采用 “数据质量优先” 的原则，通过拒绝采样这些方法筛选和增强数据，大大降低了数据成本；在工程技术上，绕过了英伟达的通用编程框架 CUDA，用更底层也更复杂的 PTX 汇编语言直接操控 GPU 指令集，实现了芯片算力的效用最大化。

开源共享，推动进步

DeepSeek 的开源策略给 AI 技术的发展加了很大的劲。通过开源，DeepSeek 把自己的基础代码和模型向全球的研究人员和开发者开放，让更多的人能在它的技术基础上搞创新和做应用开发。这不但让 AI 技术传播和普及得更快，还吸引了好多开发者参与到项目里来，形成了一个活跃的开源社区。

在这个开源社区里，开发者们能分享自己的经验和成果，一起解决技术难题，推动 DeepSeek 技术不停地完善和发展。比如说，有些开发者根据 DeepSeek 的开源代码，开发出了更个性化的应用程序，满足了不同用户的特定需求；还有些开发者对 DeepSeek 的模型做了优化和改进，进一步提高了它的性能和效率。

同时，开源也促进了 AI 技术的创新和发展。不同的研究人员和开发者能按照自己的研究方向和需求，对 DeepSeek 进行深入的研究和探索，从而推动 AI 技术在各个领域的应用和创新。就像在医疗领域，研究人员能利用 DeepSeek 的技术开发智能医疗诊断系统，提高疾病诊断的准确性和效率；在教育领域，开发者能基于 DeepSeek 开发智能辅导系统，给学生提供个性化的学习支持。

总结与展望

DeepSeek 凭着强大的性能、创新的技术还有开源的想法，在全球的 AI 领域里特别突出，给咱们带来了以前从来没有过的智能体验和无限的创新机会。不管是普通用户通过官网轻轻松松开始智能对话，还是开发者用 API 来扩大应用的范围，或者是技术高手通过本地部署实现个性化定制，DeepSeek 都能满足不同层次的需要，显示出它特别厉害的适应性和灵活性。

以后，随着技术不停地进步，应用场景一直拓展，咱们有理由觉得 DeepSeek 会在更多的领域起重要作用，给人们的生活和工作带来更多的方便和创新。它可能会在医疗、教育、金融这些行业里深深扎根应用，帮着医生诊断疾病、给学生提供个性化的学习辅导、帮着金融机构做风险评估等等。同时，DeepSeek 也会接着推动 AI 技术的发展，促进全球 AI 社区的交流与合作，给人类社会的进步多出点力。

希望大伙都能按照自己的需求和兴趣，试试用用 DeepSeek ，感受感受它的强大魅力，一起探索 AI 技术的无限可能。要是你在使用的过程里有啥问题或者心得，欢迎在评论区留言分享，咱们一起交流，一块进步。