🇨🇳 中国自主研发AI大模型

DeepSeek 完整教程

性能媲美GPT-4,价格仅为1/10

🚀 性能顶级 💰 价格亲民 🧠 推理能力强 💻 代码生成优秀

🎯 DeepSeek 是什么?

DeepSeek 是由深度求索(DeepSeek)公司开发的 国产顶级大语言模型,在多项benchmark上达到或超越GPT-4水平, 在代码生成、数学推理、中文理解等领域表现尤为出色。

核心优势:性价比极高,API价格仅为GPT-4的1/10, 同时提供完全开源的模型权重,可本地部署。

✅ 核心优势

  • 性能卓越:多项benchmark超越GPT-4
  • 价格亲民:API费用仅GPT-4的1/10
  • 开源开放:模型权重完全开源
  • 中文友好:专门优化中文理解
  • 推理强:数学、代码、逻辑推理出色
  • 长上下文:支持128K token上下文

🏆 性能数据

MMLU(知识) 88.7%
HumanEval(代码) 89.0%
GSM8K(数学) 92.9%

💰 价格对比(每百万token)

模型 输入 输出 性价比
DeepSeek-V3 ¥1 ¥2 ⭐⭐⭐⭐⭐
GPT-4o ¥35 ¥105 ⭐⭐
Claude 3.5 ¥21 ¥105 ⭐⭐
GPT-4o-mini ¥1.05 ¥4.2 ⭐⭐⭐⭐

💡 成本优势明显:同等性能下,DeepSeek成本仅为GPT-4的1/10!

🚀 DeepSeek 模型家族

V3 ⭐

DeepSeek-V3 (671B)

最新旗舰模型 - 2024年12月发布

🎯 核心特性

  • • 参数:671B(MoE架构)
  • • 激活参数:37B
  • • 上下文:128K tokens
  • • 训练:14.8T tokens

⭐ 性能亮点

  • • MMLU: 88.7%(知识)
  • • HumanEval: 89.0%(代码)
  • • GSM8K: 92.9%(数学)
  • • 超越GPT-4和Claude 3.5

💡 技术创新

  • • MLA注意力机制
  • • FP8混合精度训练
  • • 无辅助loss训练
  • • 多token预测
# API调用DeepSeek-V3
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "解释一下量子计算"}
    ],
    "temperature": 0.7
  }'
Coder-V2

DeepSeek-Coder-V2 (236B)

专业代码模型 - 支持338种编程语言

核心能力

  • • 代码补全:超越GitHub Copilot
  • • Bug修复:自动定位和修复
  • • 代码解释:详细注释生成
  • • 重构优化:代码质量提升
  • • 单元测试:自动生成测试

使用示例

# 代码生成
prompt = "用Python实现二叉树的层序遍历"

# 代码解释
prompt = "解释以下代码:\n" + code

# Bug修复
prompt = "修复以下代码的bug:\n" + buggy_code
R1

DeepSeek-R1 (推理模型)

强化推理能力 - 数学、科学、逻辑推理

推理特性

  • • 类似OpenAI o1的思维链推理
  • • 自动展示推理步骤
  • • 数学题准确率大幅提升
  • • 科学问题解析更深入

💡 如何选择合适的模型?

DeepSeek-V3

通用场景首选

  • ✓ 对话问答
  • ✓ 内容创作
  • ✓ 文档分析
  • ✓ 数学推理
  • ✓ RAG应用

DeepSeek-Coder-V2

代码场景专用

  • ✓ 代码生成
  • ✓ 代码补全
  • ✓ Bug修复
  • ✓ 代码解释
  • ✓ 重构优化

DeepSeek-R1

复杂推理场景

  • ✓ 数学证明
  • ✓ 科学研究
  • ✓ 逻辑推理
  • ✓ 复杂问题
  • ✓ 步骤分析

💡 建议:80%的场景使用DeepSeek-V3即可,性能与成本平衡最佳

🚀 快速开始

1. 获取 API Key

# 步骤:
1. 访问:https://platform.deepseek.com
2. 注册账号(手机号验证)
3. 进入"API Keys"页面
4. 点击"Create API Key"
5. 复制保存key(sk-xxxxxx)

# 新用户赠送
- 免费额度:500万tokens
- 有效期:3个月

💡 无需信用卡:注册即送500万tokens免费额度,足够测试和小规模应用使用3个月

2. Python 快速调用

方式1:使用官方SDK

# 安装
pip install openai

# 使用(兼容OpenAI SDK)
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-deepseek-key",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"},
        {"role": "user", "content": "介绍深度学习"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

方式2:使用requests

import requests
import json

url = "https://api.deepseek.com/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": "Bearer sk-xxx",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    "stream": False
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(result['choices'][0]['message']['content'])

3. 流式输出(提升用户体验)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-deepseek-key",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "讲一个关于AI的故事"}
    ],
    stream=True  # 开启流式输出
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

💡 流式输出优势:让用户立即看到回复,首token延迟降低60%,显著提升体验,特别适合对话、写作、代码生成等场景

✨ 核心特性详解

🧠 MoE混合专家架构

DeepSeek-V3使用MoE(Mixture of Experts)架构, 总参数671B,但每次推理只激活37B参数。

MoE工作原理

  • 1. 智能路由:路由网络根据输入选择最相关的专家
  • 2. 稀疏激活:每次只激活2-4个专家(37B参数)
  • 3. 结果融合:合并多个专家的输出
  • 4. 成本优化:推理成本降低90%,性能不降反升

671B

总参数

37B

激活参数

5.5%

激活比例

📏 128K 超长上下文

支持128K token上下文窗口,可处理约10万字的文档。

实际应用场景

  • 长文档分析:处理研报、论文、合同等(约10万字)
  • 代码库理解:分析完整的项目代码结构和逻辑
  • 多轮对话:保持长对话历史,上下文连贯
  • RAG检索:一次处理更多检索结果,提高准确性
  • 书籍摘要:整本书的内容理解和总结
# 处理长文档
with open('long_document.txt', 'r') as f:
    content = f.read()  # 10万字

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"总结以下文档:\n\n{content}"}
    ]
)

🎯 强大的推理能力

代码

89%

数学

93%

逻辑

87%

# 复杂推理示例
prompt = """
小明有15个苹果,给了小红1/3,
然后又买了8个,吃掉了2个。
问:小明现在有多少个苹果?
请一步步分析。
"""

# DeepSeek-V3会展示详细推理步骤

🇨🇳 中文深度优化

专门针对中文场景优化,在中文理解、生成、推理等方面表现优异。

核心优势:

  • 分词准确:准确理解中文分词,避免歧义
  • 文化理解:深刻理解成语、古诗词、典故
  • 语境推理:中文语境下的隐含意思理解优秀
  • 术语翻译:专业术语中英互译准确度高
  • 语言风格:能生成地道的中文表达,不生硬

示例场景:

理解"打破砂锅问到底"、"既来之则安之"等成语; 准确处理"意思"的多义性(含义、想法、礼物等); 理解中文特有的委婉表达和言外之意。

🔌 API 调用完整指南

Python 完整实现

# deepseek_client.py - 完整的DeepSeek客户端
from openai import OpenAI
import os
from typing import List, Dict, Optional

class DeepSeekClient:
    """DeepSeek API客户端封装"""
    
    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
        self.api_key = api_key or os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
        self.client = OpenAI(
            api_key=self.api_key,
            base_url="https://api.deepseek.com"
        )
    
    def chat(
        self,
        messages: List[Dict[str, str]],
        model: str = "deepseek-chat",
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 2000,
        stream: bool = False
    ) -> str:
        """标准对话"""
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            temperature=temperature,
            max_tokens=max_tokens,
            stream=stream
        )
        
        if stream:
            return response  # 返回generator
        else:
            return response.choices[0].message.content
    
    def chat_stream(self, messages, **kwargs):
        """流式对话"""
        stream = self.client.chat.completions.create(
            messages=messages,
            stream=True,
            **kwargs
        )
        
        for chunk in stream:
            if chunk.choices[0].delta.content:
                yield chunk.choices[0].delta.content
    
    def code_complete(self, code: str, language: str = "python"):
        """代码补全 - 使用Coder模型"""
        prompt = f"```{language}\n{code}\n# 继续完成以上代码"
        
        messages = [
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
        
        return self.chat(messages, model="deepseek-coder")
    
    def explain_code(self, code: str):
        """代码解释"""
        prompt = f"详细解释以下代码的功能和实现原理:\n\n```\n{code}\n```"
        
        return self.chat([{"role": "user", "content": prompt}])
    
    def math_solve(self, problem: str):
        """数学题求解 - 显示推理步骤"""
        prompt = f"请一步步分析并解决以下数学问题:\n\n{problem}"
        
        return self.chat([
            {"role": "system", "content": "你是一个数学专家,擅长逻辑推理"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ], temperature=0.3)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    client = DeepSeekClient()
    
    # 1. 基础对话
    answer = client.chat([
        {"role": "user", "content": "什么是量子纠缠?"}
    ])
    print(answer)
    
    # 2. 流式输出
    for chunk in client.chat_stream([
        {"role": "user", "content": "讲个故事"}
    ]):
        print(chunk, end="", flush=True)
    
    # 3. 代码补全
    code = client.code_complete("def quicksort(arr):")
    print(code)
    
    # 4. 数学求解
    solution = client.math_solve("解方程:2x + 5 = 13")
    print(solution)

生产环境最佳实践:

  • 安全:API Key存储在环境变量,避免硬编码泄露
  • 容错:添加错误处理和指数退避重试机制
  • 监控:记录token使用量和成本,设置告警阈值
  • 体验:流式输出提升用户体验,降低感知延迟
  • 优化:使用缓存减少重复调用,节省成本

Go 语言完整实现

package main

import (
    "bytes"
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io"
    "net/http"
    "time"
)

type DeepSeekClient struct {
    apiKey     string
    baseURL    string
    httpClient *http.Client
}

type ChatRequest struct {
    Model       string    `json:"model"`
    Messages    []Message `json:"messages"`
    Temperature float32   `json:"temperature"`
    MaxTokens   int       `json:"max_tokens,omitempty"`
    Stream      bool      `json:"stream"`
}

type Message struct {
    Role    string `json:"role"`
    Content string `json:"content"`
}

type ChatResponse struct {
    ID      string `json:"id"`
    Choices []struct {
        Message      Message `json:"message"`
        FinishReason string  `json:"finish_reason"`
    } `json:"choices"`
    Usage struct {
        PromptTokens     int `json:"prompt_tokens"`
        CompletionTokens int `json:"completion_tokens"`
        TotalTokens      int `json:"total_tokens"`
    } `json:"usage"`
}

func NewDeepSeekClient(apiKey string) *DeepSeekClient {
    return &DeepSeekClient{
        apiKey:  apiKey,
        baseURL: "https://api.deepseek.com",
        httpClient: &http.Client{
            Timeout: 60 * time.Second,
        },
    }
}

func (c *DeepSeekClient) Chat(ctx context.Context, messages []Message) (string, error) {
    reqBody := ChatRequest{
        Model:       "deepseek-chat",
        Messages:    messages,
        Temperature: 0.7,
        MaxTokens:   2000,
        Stream:      false,
    }
    
    jsonData, err := json.Marshal(reqBody)
    if err != nil {
        return "", err
    }
    
    req, err := http.NewRequestWithContext(
        ctx,
        "POST",
        c.baseURL+"/chat/completions",
        bytes.NewBuffer(jsonData),
    )
    if err != nil {
        return "", err
    }
    
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey)
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
    
    resp, err := c.httpClient.Do(req)
    if err != nil {
        return "", err
    }
    defer resp.Body.Close()
    
    if resp.StatusCode != 200 {
        body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
        return "", fmt.Errorf("API错误 %d: %s", resp.StatusCode, string(body))
    }
    
    var chatResp ChatResponse
    if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&chatResp); err != nil {
        return "", err
    }
    
    if len(chatResp.Choices) == 0 {
        return "", fmt.Errorf("无返回结果")
    }
    
    fmt.Printf("[Token] Prompt=%d, Completion=%d, Total=%d\n",
        chatResp.Usage.PromptTokens,
        chatResp.Usage.CompletionTokens,
        chatResp.Usage.TotalTokens)
    
    return chatResp.Choices[0].Message.Content, nil
}

func main() {
    client := NewDeepSeekClient("sk-your-api-key")
    
    messages := []Message{
        {Role: "system", Content: "你是一个有帮助的AI助手"},
        {Role: "user", Content: "Go语言的优势是什么?"},
    }
    
    answer, err := client.Chat(context.Background(), messages)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    
    fmt.Println("回答:", answer)
}

🤖 DeepSeek + RAG 完整实现

经济实惠的企业级RAG解决方案

Python LangChain + DeepSeek RAG

# 完整RAG实现 - 成本降低90%
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 1. 初始化DeepSeek(作为LLM)
llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-chat",
    openai_api_key="sk-your-deepseek-key",
    openai_api_base="https://api.deepseek.com",
    temperature=0.3,  # 低温度提高稳定性
    max_tokens=1500
)

# 2. 使用本地Embedding(免费)
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="BAAI/bge-large-zh-v1.5",  # 中文最佳
    model_kwargs={'device': 'cpu'},
    encode_kwargs={'normalize_embeddings': True}
)

# 3. 加载文档
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader

loader = DirectoryLoader('./docs/', glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader)
documents = loader.load()

# 4. 分割文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50,
    separators=["\n\n", "\n", "。", "!", "?", " "]
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

print(f"文档数:{len(documents)},分割后:{len(splits)}个chunk")

# 5. 构建向量库
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents=splits,
    embedding=embeddings,
    collection_name="deepseek_kb",
    persist_directory="./chroma_db"
)

# 6. DeepSeek优化的Prompt
prompt_template = """你是专业的知识库助手,基于检索文档回答问题。

【核心规则】
1. 必须基于【参考文档】回答,不得编造
2. 标注信息来源
3. 不确定时明确说明
4. 回答简洁、结构化

【参考文档】
{context}

【用户问题】
{question}

【回答】请根据文档回答,并标注来源:"""

PROMPT = PromptTemplate(
    template=prompt_template,
    input_variables=["context", "question"]
)

# 7. 创建RAG链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever(
        search_type="similarity",
        search_kwargs={"k": 3}
    ),
    return_source_documents=True,
    chain_type_kwargs={"prompt": PROMPT}
)

# 8. 使用
question = "深度学习的核心原理是什么?"
result = qa_chain.invoke({"query": question})

print(f"问题:{question}")
print(f"回答:{result['result']}")
print(f"参考文档:{len(result['source_documents'])}个")

# 打印token使用
# DeepSeek会在响应header中返回token统计

成本优势分析:

使用GPT-4o(月10万次调用)

  • • 输入:500 tokens × 10万 × ¥0.035/1k = ¥1,750
  • • 输出:300 tokens × 10万 × ¥0.105/1k = ¥3,150
  • 月成本:¥4,900
  • 年成本:¥58,800

使用DeepSeek-V3(月10万次调用)

  • • 输入:500 tokens × 10万 × ¥0.001/1k = ¥50
  • • 输出:300 tokens × 10万 × ¥0.002/1k = ¥60
  • 月成本:¥110
  • 年成本:¥1,320

💰 节省成本:97.8%(年省¥57,480)

相同性能下,DeepSeek为您的RAG系统节省巨额成本!

Go 生产级 Go + DeepSeek RAG系统

参考本站Prompt工程页面 的"示例4:Go + Milvus + DeepSeek"完整实现,包含:

  • • Milvus向量数据库集成
  • • DeepSeek API调用封装
  • • ReRank精排实现
  • • 动态Prompt优化
  • • Redis缓存层
  • • 完整的错误处理
查看完整代码 →

Function Calling(工具调用)

DeepSeek完整支持Function Calling,可以让AI主动调用外部工具和API,实现更强大的功能。

# DeepSeek支持Function Calling
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

# 定义工具
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气信息",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市名称,如:北京、上海"
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

# 调用
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样?"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 处理工具调用
if response.choices[0].message.tool_calls:
    tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
    function_name = tool_call.function.name
    arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
    
    print(f"调用工具:{function_name}")
    print(f"参数:{arguments}")
    
    # 执行函数
    weather_data = get_weather(arguments['city'])
    
    # 将结果返回给模型
    messages = [
        {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样?"},
        response.choices[0].message,
        {
            "role": "tool",
            "tool_call_id": tool_call.id,
            "content": json.dumps(weather_data)
        }
    ]
    
    final_response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=messages
    )
    
    print(final_response.choices[0].message.content)

Function Calling 典型应用:

  • 天气查询:实时获取天气数据
  • 数据库查询:根据自然语言查询数据
  • API调用:调用第三方服务(支付、物流等)
  • 计算器:执行复杂数学计算
  • 文件操作:读写、搜索本地文件

🎓 进阶使用技巧

💰 成本优化策略

1. 缓存常见问题

# 使用Redis缓存
import redis
import hashlib

redis_client = redis.Redis()

def cached_chat(question):
    # 生成缓存key
    cache_key = hashlib.md5(question.encode()).hexdigest()
    
    # 检查缓存
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        return cached.decode()
    
    # 调用API
    answer = deepseek_chat(question)
    
    # 缓存结果(24小时)
    redis_client.setex(cache_key, 86400, answer)
    
    return answer

2. Prompt压缩技巧

# 精简系统提示词
# 优化前:800 tokens(过于详细的说明)
# 优化后:200 tokens(保留核心指令)
# 节省:75%的输入成本
# 
# 技巧:
# - 删除冗余的例子和解释
# - 使用简洁的中文表达
# - 合并相似的规则

3. 批量处理

# 多个问题合并为一次调用
questions = ["问题1", "问题2", "问题3"]
prompt = "\n".join([f"{i+1}. {q}" for i, q in enumerate(questions)])
# 一次调用获取多个答案

⚡ 性能优化

1. 并发请求

# Python异步调用
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI

async_client = AsyncOpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

async def batch_chat(questions):
    tasks = [
        async_client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=[{"role": "user", "content": q}]
        )
        for q in questions
    ]
    return await asyncio.gather(*tasks)

# 10个问题并发处理
questions = ["问题1", "问题2", ..., "问题10"]
results = asyncio.run(batch_chat(questions))

2. 流式输出

首token延迟降低60%,用户体验大幅提升

📝 DeepSeek专属Prompt技巧

# DeepSeek对中文Prompt理解更好
# 优先使用中文编写系统提示词

system_prompt = """
你是一个专业的技术文档助手。

【核心能力】
1. 技术概念解释清晰易懂
2. 代码示例完整可运行
3. 最佳实践推荐准确

【回答风格】
- 结构化:使用标题、列表
- 实用性:提供代码示例
- 深度:既有原理也有实践
"""

# DeepSeek对结构化Prompt响应很好

🛡️ 错误处理与重试

import time
from openai import OpenAI, APIError, RateLimitError

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

def chat_with_retry(messages, max_retries=3):
    """带重试的API调用"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model="deepseek-chat",
                messages=messages,
                timeout=30  # 30秒超时
            )
            return response.choices[0].message.content
            
        except RateLimitError:
            if attempt < max_retries - 1:
                wait_time = 2 ** attempt  # 指数退避
                print(f"限流,等待{wait_time}秒后重试...")
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise
                
        except APIError as e:
            print(f"API错误: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(1)
            else:
                raise
    
    return None

🎯 生产环境最佳实践

💰 成本控制

  • 智能缓存:Redis缓存热门问题,命中率可达70%
  • Prompt优化:压缩提示词长度,节省75%输入成本
  • Token限制:设置max_tokens上限,避免超长输出
  • 成本监控:实时监控token使用量,设置预算告警

⚡ 性能优化

  • 流式输出:首token延迟降低60%,用户体验佳
  • 异步并发:多请求并发处理,吞吐量提升5x
  • 连接复用:HTTP连接池,减少握手开销
  • 本地Embedding:使用BGE模型,Embedding成本为0

🛡️ 稳定性保障

  • 指数退避重试:3次重试,成功率99.9%
  • 超时控制:30秒超时,避免长时间等待
  • 降级方案:主模型失败自动切换备用
  • 日志告警:完整错误日志,及时发现问题

⚠️ 安全注意事项

  • API Key保护:严禁硬编码,使用环境变量或密钥管理服务
  • 输入验证:过滤用户输入,防止Prompt注入攻击
  • 输出过滤:检查AI输出内容,避免敏感信息泄露
  • 访问控制:实施API调用频率限制,防止滥用
  • 数据隐私:不要将敏感数据发送给AI,注意合规要求

❓ 常见问题 FAQ

Q: DeepSeek与GPT-4相比,性能如何?

A: 在多项benchmark测试中,DeepSeek-V3的性能与GPT-4相当甚至超越:

  • • MMLU(知识): 88.7% vs GPT-4的 86.4%
  • • HumanEval(代码): 89.0% vs GPT-4的 67.0%
  • • GSM8K(数学): 92.9% vs GPT-4的 92.0%

价格仅为GPT-4的1/10,性价比极高!

Q: 免费额度用完后,如何充值?

A:DeepSeek平台 进入"账户余额"页面,支持支付宝、微信支付充值。最低充值100元,支持发票。

Q: DeepSeek是否支持本地部署?

A: 是的!DeepSeek提供完全开源的模型权重,可以本地部署:

  • • 模型下载:HuggingFace
  • • 推荐配置:8×A100 80GB GPU(V3完整版)
  • • 量化版本:支持4-bit量化,单卡即可运行
  • • 部署工具:vLLM、TGI、Ollama等
Q: API调用有速率限制吗?

A: 有。免费用户:10 RPM(每分钟请求数);付费用户:根据充值额度提升,最高可达1000 RPM。企业用户可申请更高限额。

Q: DeepSeek数据安全吗?会泄露我的数据吗?

A: DeepSeek承诺:

  • • API调用数据不会用于模型训练
  • • 数据传输采用HTTPS加密
  • • 符合国内数据安全法规
  • • 敏感业务建议使用本地部署版本
Q: 可以用DeepSeek替换现有的OpenAI代码吗?

A: 可以!DeepSeek完全兼容OpenAI API格式,只需修改两处:

# 修改前(OpenAI)
client = OpenAI(api_key="sk-openai-key")

# 修改后(DeepSeek)
client = OpenAI(
    api_key="sk-deepseek-key",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)
model="deepseek-chat"  # 模型名改为deepseek-chat

无需修改其他代码,无缝切换!

📚 学习资源

🎯 选择DeepSeek的理由

国产之光 - 性能顶级,价格亲民

🏆

性能顶级

超越GPT-4

💰

价格亲民

仅为GPT-4的1/10

🇨🇳

中文友好

国产优化

📖

完全开源

可本地部署

"让AI能力触手可及,让成本不再是障碍" - DeepSeek团队