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作者 | 石瀨

編輯 | 張潔

DeepSeek官網最近擠出了一種春運搶票的感覺，一步一卡頓，有種自己和前沿科技之間的距離就卡在了“服務器繁忙”這5個字上。

卡到崩潰的網友和AI玩起了角色扮演（報復心很重.JPG)：

比起研究怎么用好DeepSeek，眼下更現(xiàn)實的問題是——怎么用上DeepSeek。

畢竟，春節(jié)期間大火特火的國產大模型DeepSeek，如今不僅在全球科技圈引發(fā)熱議、撼動英偉達股價，還在社交媒體上拉滿國民關注度，成了今年人手必備的“整活利器”。

以抖音平臺為例，據(jù)新榜旗下數(shù)據(jù)工具新抖顯示，#deepseek#、#利用deepseek可以做什么#等相關話題最早從1月28日開始明顯起量，如今累計播放量已超60億。

有用它智斗催婚親戚的；有把它當互聯(lián)網最強嘴替的；一些手快的網友已經連夜上架教程收割流量，從DeepSeek賬號代注冊到本地部署，形成了每單可獲利1元至30多元人民幣不等的小生意。

更有澎湃新聞報道，在淘寶、閑魚等平臺上，不少商家打著“本地部署”的概念兜售DeepSeek接入教程，標價最高達到10萬元，最低僅有0.01元。

其實國內用戶想要用上DeepSeek，途經多元、實際使用安裝也很簡單，且大多在現(xiàn)階段都支持免費體驗，根本不需要花錢買賬號和教程。

DeepSeek目前的使用方式主要包括網頁版、App版、API接入和本地部署等。網頁和App都是官方推出的，簡單易用，但頻繁卡頓的服務已經說明：大量涌入的用戶讓幻方量化（DeepSeek母公司）本不富裕的算力雪上加霜。

為了幫大家省錢，“AI新榜”實測了以上提到的所有使用途徑，并聯(lián)系到了既懂內容又有技術背景的資深媒體人風端聊了聊。他的團隊從2021年年初就開始使用OpenAI的API開發(fā)AI知識庫方向的應用。在過去10多天里他圍繞DeepSeek R1本地部署測試，整理出了不同模型參數(shù)對應的硬件配置、使用心得與感受。可以說，看完立省“一個億”。

當然，更讓我們好奇的是，擁有文理跨界背景的風端如何看待這波DeepSeek對內容行業(yè)的沖擊？

實測DeepSeek的四種使用途徑

目前各種途徑里能用到的DeepSeek模型包括：基礎模型DeepSeek V3、深度推理模型R1、以及基于R1的一系列蒸餾小模型，模型大小從1.5B到70B不等。

國產大模型DeepSeek火了，更具體說是DeepSeek開源發(fā)布的深度推理模型R1火了。相比前一代同樣引起過AI學習熱的ChatGPT-3.5、ChatGPT-4等模型，DeepSeek R1這代強邏輯推理的模型，已經不再需要用戶學習復雜的提示詞技巧就能“聽得懂人話”。

與此同時，DeepSeek R1是國內大模型公司推出的，所以在官方注冊和使用上也更簡單。

途徑一：DeepSeek官方

直接進入DeepSeek官方網站或下載App進行使用，對大多數(shù)人來說是最不折騰的、免費用上滿血版R1（參數(shù)大小為671B）的最佳途徑。

https://www.deepseek.com/

很多網上流傳的DeepSeek辛辣銳評，只需在使用的同時勾選對話框下方的深度思考（R1）和聯(lián)網搜索，即可復現(xiàn)。在這種模式下，AI輸出的文字邏輯強、有“人味”，是因為最終輸出的推理結果是底層模型+互聯(lián)網實時信息的結合。

無論是DeepSeek網頁還是App，進入后用國內手機號注冊登錄就可以使用了。當然，也因為操作起來很簡單，官方最近一直很卡，白天高峰時段基本上只能進行一輪對話就顯示“服務器繁忙”了。實測下來，北京時間夜間11點之后使用滿血版R1，每輪對話服務繁忙時間不超過20分鐘，相比白天大大縮短，夜貓子優(yōu)選。

途徑二：第三方產品

秘塔AI搜索、納米AI搜索等第三方產品最近也接入了DeepSeek R1模型。

以秘塔AI搜索為例，進入后打開“長思考-R1” 功能，即可免費使用滿血版R1。秘塔在AI搜索產品能力上的打磨，配合DeepSeek R1模型，非常適合有生產力需求又想省事的玩家。

https://metaso.cn/

途徑三：通過云平臺接入

國內多家云服務提供商如百度智能云、阿里云、華為云、騰訊云、火山引擎也陸續(xù)宣布上線DeepSeek大模型。

通過云平臺接入大模型的操作大同小異，一般是先從云平臺的官網上拿到對應大模型的API密鑰，將其復制粘貼到Chatbox（https://chatboxai.app）、Anything LLM（https://anythingllm.com）等支持模型部署的應用中，即可絲滑使用。

Chatbox部署界面

其中百度智能云千帆大模型平臺已經打出“DeepSeek R1/V3調用限時免費”的口號了。不過，需要先完成個人實名或企業(yè)實名認證才能用。

https://cloud.baidu.com/product-s/qianfan_home

硅基流動和華為云合作推出的DeepSeek R1/V3推理服務，用手機號注冊登錄就送2000萬Tokens（14元API調用費），對個人用戶來說體驗嘗鮮是夠的。

https://cloud.siliconflow.cn/models

我們實測用的就是硅基流動的API。

缺點很明顯：不能聯(lián)網。

優(yōu)點也很明顯：對話起來比較流暢，不會出現(xiàn)DeepSeek官方應用的頻繁卡頓現(xiàn)象。

途徑四：本地部署

除了以上3種途徑外，還可以把DeepSeek R1部署到本地個人電腦上，實現(xiàn)獨家專享。基于不同的架構（Qwen和Llama）和參數(shù)規(guī)模，DeepSeek R1有多個蒸餾模型版本，這些版本適用于從低到高不同硬件配置的設備。

參數(shù)規(guī)模最小的1.5B模型，適合大部分能夠流暢處理文檔、輕度剪輯的筆記本電腦。隨著參數(shù)規(guī)模越大需要的硬件配置就越高。

具體部署方法也很簡單，首先下載并安裝開源框架Ollama到本地。

https://ollama.com/

接著在Ollama官網找到對應模型、選擇參數(shù)規(guī)模合適的模型、復制右側對應的命令行指令（如下圖中所示的ollama run deepseek-r1:1.5b）。

最后打開本地終端，同時保持Ollama程序是運行的狀態(tài)（劃重點），將命令行指令復制進去就會自動下載模型。

Mac本地終端下載模型界面

本地部署好了之后，你可以直接在終端里和模型聊天，也可以導入到Chatbox等應用里使用。

以上我們整理的DeepSeek使用途徑和具體部署方法，都無需復雜操作，方便新手初次嘗試。

當然，每種途徑都有它的利弊。例如，官方渠道最好用，但也是最卡的；第三方產品基于不同的產品能力，用戶使用體驗會有所差異，并且一些產品已經開始通過消耗點數(shù)的方式向用戶收費；通過云服務接入API和本地部署，雖然可以在使用上“一勞永逸”，但大多需要自己再額外安裝軟件或配置以實現(xiàn)聯(lián)網、上傳文件給AI分析等功能，并且個人消費級電腦很難在本地跑得動671B參數(shù)的滿血版R1。

從用戶需求上看，本地部署大模型的好處在于可以更好地保護數(shù)據(jù)隱私，避免將個人敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?。同時，它還能減少對第三方服務的依賴，方便構建本地專屬知識庫。

除此之外，無論是官方、第三方產品還是通過云端部署使用，都無法避免在高峰期出現(xiàn)使用卡頓的情況，而本地部署的速度全看硬件（尤其是顯存）能不能打。

DeepSeek爆火后，

未來中文內容創(chuàng)作會越來越卷

資深媒體人風端在DeepSeek R1發(fā)布后不久，就開始著手在本地部署32B版本的蒸餾小模型。在他看來，本地部署或通過API自搭模型雖然沒有官網直接使用那么便捷，但自動動手的過程，是深入了解AI的有效方式。就像傳統(tǒng)媒介時代，自己創(chuàng)作能在嚴肅媒體上發(fā)表的內容，是養(yǎng)成“媒介素養(yǎng)”的高效方式，那么在AI所代表的新媒介時代，自己動手讓AI生成符合自己要求的內容，也能快速養(yǎng)成“AI素養(yǎng)”。

尤其在DeepSeek R1發(fā)布之后，其展現(xiàn)出的中文寫作能力相當驚艷，這也引發(fā)了內容行業(yè)的普遍焦慮。“風端”將DeepSeek R1的出現(xiàn)形容為“中國人遲到了兩年的GPT時刻”。對于以中文思考、寫作和產出內容的從業(yè)者來說，理解和使用AI技術的能力變得越來越重要。

風端在微信群里結合好友們的電腦配置而整理的R1各模型本地部署硬件要求

“DeepSeek中文寫作能力的躍升其實是對內容行業(yè)影響最大的一個因素，而這樣的中文能力其實建立在高質量的中文訓練語料上。我最初接觸到DeepSeek這個品牌，還不是他們在2023年底發(fā)布的第一個版本，而是他們在論文中提到的為清洗語料而自研的cc_cleaner工具。

當時我印象最深的就是這個團隊對訓練語料制作工作的認真態(tài)度，這事極費力還不容易在以做數(shù)學題為主的爬榜上看到效果，絕大多數(shù)大模型團隊做得非常敷衍。所以這次R1能生成如此高質量的中文內容，我完全不感到奇怪。”風端進一步解釋道。

Midjourney創(chuàng)始人發(fā)文評價稱

“DeepSeek在古代中國哲學和文學方面完勝西方模型”

早前以ChatGPT為標桿帶領的大模型風潮中，高質量的中文語料相對稀缺。例如，此前有報道ChatGPT的訓練數(shù)據(jù)中，中文語料的比重不足千分之一，而英文語料占比超過92.6%。

ChatGPT火爆以來的這兩年多時間里，呆板的“首先、其次、再次，綜上所述”逐浙成為大家辨認A文風的標志，風端認為，DeepSeek這次表現(xiàn)出的“連接邏輯和歷史，打通科學和詩歌”的中文能力為國產大模型打了樣，可以預見接下來各個廠商發(fā)布的中文大模型會向DeepSeek看齊，從而推動大模型中文能力整體水平的提升。

而對內容行業(yè)以及內容從業(yè)者來說，也將迎來一個越來越卷的內容生產時代。

    
     
      
       
        

       
       
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