停止四处寻觅平替。2025年10月得以最新整理形成的超全面DeepSeek实用指南已呈现，涵盖官方网页版、API调用以及本地部署方面，凭借一文助你解决全部使用难题，使你顺利用上堪与o1相媲美的R1满血版本，重点在于成本尚不足对手的3%。
官网网页版最稳入口
网页版的地址所在之地是chat.deepseek.com ，此乃最为直接的官方途径所在之处。在2025年10月被更新之后 ，网页版所具备的速度以及稳定性均得到大幅度的提升 ，基本上不会呈现出卡顿或者掉线这类状况。你仅仅只需凭借手机号或者邮箱去进行注册便能够实现登录 ，免费的额度也足以满足日常使用所需。
你登录之后，便会发觉界面极为简洁，左侧存在着对话的过程记录，中间区域是用来输入文本的框体。此地已然整合了最新的R1满血版本模型，并不需要你亲自去进行切换操作。要是你有运用AI搜索或者文件上传功能的需求所在，直接于输入框的旁边点击相应按钮就行，它支持上传PDF、Word、Excel等诸多格式。
模型全家桶各有绝活
DeepSeek当下的主力模型是R1满血版，它于推理能力方面已然能够与OpenAI的o1相抗衡，然而其API调用成本仅仅是对方的3%。要是你追寻极致的性能以及性价比，直接选这个就可以。除了R1之外，还存在更轻量的V3版本，这适合日常聊天以及快速响应。
相较于纯文本模型之外，它还对多模态识别予以支持，举例来讲，准许你呈上幅图片，使其对当中文字或者物体加以识别。编程领域存在专门的DeepSeek-Coder模型，其代码生成以及调试能力颇为强大。翻译与创意写作能够借助通用的对话模型，均可出色胜任。
API调用快速接入
从开发者的角度来讲，DeepSeek的API属于当下性价比超高的选择当中的一个，你得先前往官网的开发者平台去注册账号，之后再去创建一个应用从而获取API Key，其接口地址和多数主流模型存有兼容性，接入的门槛是很低的。
说起价格，R1满血版的输入token价格远比行业平均水平低好多，其输出价格同样具备较强竞争力。官方给出了Python以及Node.js的SDK，只需寥寥�行代码便利索调用。国内服务器调用时延迟程度不高，极为契合集成到自身应用或者工作流里。
本地部署自己动手
若想对数据达成全然的掌控，那么本地部署会是最为理想的选择。在此推荐运用Ollama这一工具，它对Windows、Mac以及Linux系统均予以支持。首先要前往Ollama官网，去下载契合你电脑系统的版本，就如同安装平常的软件那样将其安装妥当，如此一来你便能够在电脑上瞧见它的图标了。
于安装结束之后，开启电脑的终端命令行的工具。键入命令“ollama run deepseek-r1:32b”便能够着手下载R1模型的32B参数版本。依据你的网络速度，下载兴许需花费几分钟至半小时。在下载完成之后，直接于终端就能与之对话的，输入“介绍一下你自己”予以测试，等待回复便可。
本地部署更多玩法
倘若你发觉于终端里进行对话不太便利，那么可搭配一个图形界面。Open WebUI是个挺好的选择，它能够使你的本地模型具备类似GPT的网页交互界面。借助Docker能够迅速部署这个UI，之后连接到本地的Ollama服务。
数据完全不上传，如此这般就使得本地部署具备了充分的好处，这让隐私性得以十足拉满。并且，Ollama并非仅仅支持DeepSeek，要是你打算去更换其他的开源模型，像Llama或者Qwen这样的类型，同样能够运用这个工具来实施管理。常用的Ollama命令其实也就仅有几个，举例来说，“ollama list”能够用于查看已被下载的模型，而“ollama rm”则是用来删除那些毫无必要的模型。
模型云部署更方便
设想一下，要是本地电脑之配置，不足以支撑运行32B模型，然而又不想自行去编写代码以调用API，那么，此时便能够考虑采用云部署方案。注意啦，一些国内的云平台，已然上架了DeepSeek的镜像，于此情形下，你能够租用云端的GPU实例，通过一键操作来部署属于自己的专属服务，并且是按照使用时长来支付费用的。
这种方案躲开了本地硬件的限制，还拥有比径直调用官方_API更多的定制化空间。你能够随意配置模型参数，甚至拿私有数据对模型予以微调。针对团队协作或者需要高并发响应的场景来讲，云部署乃是平衡成本、性能以及隐私的不错选择。
浏览完这份于2025年10月推出的最新版本的使用指南后，你是有意先从网页版着手进行初次体验，还是径直尝试本地部署呢？欢迎于评论区讲述你的使用感受，对此点赞收录以便能够随时去查看，切莫忘记转给那般同样对AI助手有需求的朋友们呀！
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