這是一款強大全能的AI對話助手,能為用戶提供多種AI輔助功能。只需輸入指令,deepseek就會進入深度思考狀態(tài),遵循先思考后回答的模式,助力解決各類推理難題。deepseek手機版更能為用戶提供制作PPT、整理思維導圖、繪畫創(chuàng)作等服務,讓操作過程更加輕松便捷。
地址
https://www.deepseek.com
使用模式
進入,可以看到 DeepSeek 有兩種對話模式:
Chat:DeepSeek提供的web端聊天模式
API:通過API方式調(diào)用
開始對話
注冊登錄
注冊登錄后就可以進入到DeepSeek的chat頁面了,可以看到DeepSeek的chat與主流模型的chat功能很像,提供了普通會話、深度思考、聯(lián)網(wǎng)搜索以及文件模式。
普通聊天
普通聊天就是通過輸入提示詞獲取DeepSeek-V3模型反饋的內(nèi)容
深度思考
DeepSeek深度思考是指通過人工智能模型(如深度學習、自然語言處理等)對信息進行深度分析和推理,生成高質(zhì)量的回答或解決方案。其目標是提供精準、邏輯性強且具有深度的內(nèi)容。
聯(lián)網(wǎng)搜索
DeepSeek聯(lián)網(wǎng)搜索是指通過搜索引擎從互聯(lián)網(wǎng)上檢索相關信息,返回與查詢相關的網(wǎng)頁、文檔或數(shù)據(jù)。其目標是快速找到與用戶需求匹配的現(xiàn)有資源。
文件模式
上傳圖片或文件,要求AI進行相關操作。DeepSeek的chat模式,暫時沒有查看文件列表的功能。
接入API
注冊登錄
開放平臺和Chat模型使用的不是同一個賬號體系,開放平臺需要重新注冊登錄。
贈送額度
注意:贈送的額度有時間限制,有效期為1個月。
登錄DeepSeek開放平臺后,進入首頁可以看到如下信息:
現(xiàn)在國內(nèi)注冊DeepSeek會贈送500萬tokens,大概相當于10元人民幣,從目前情況來看還是挺有誠意的,能讓我們這些AI新手和還在觀望的人用一陣子了。
API接入
注意:已創(chuàng)建的API Key只能修改名稱,無法再次查看Key,創(chuàng)建完成后需要妥善保管 API key。
進入DeepSeek開發(fā)平臺,切換到【API Keys】可以進行API Key創(chuàng)建和查看。
創(chuàng)建完成后將API Key保存起來,參考API接入文檔即可在其他模型平臺使用。
產(chǎn)品定價
活動價位:命中緩存0.1元/百萬tokens,未命中命中緩存1元/百萬tokens,輸出2元/百萬tokens,以上優(yōu)惠截止到 2026-2-8 注意截止時間
正常價位:命中緩存0.5元/百萬tokens,未命中命中緩存2元/百萬tokens,輸出8元/百萬tokens
計費方式
DeepSeek以token為計費單位,計算規(guī)則如下:
1、開源大型語言模型 (LLM)
DeepSeek 提供完全開源的高級語言模型,如 DeepSeek-V3 和 DeepSeek Coder,用戶可以直接并自由調(diào)整以適應各種場景。
2、超長上下文支持
模型支持高達 128K 的上下文長度,適合處理復雜任務,如長文檔生成、法律文本解析等。
3、多模態(tài)能力
部分模型支持文本、代碼、圖像等多模態(tài)任務,能夠處理圖文結(jié)合的輸入或進行復雜數(shù)據(jù)分析。
4、高性價比模型架構(gòu)
運用Mixture-of-Experts(MoE)技術,能夠智能地激活部分參數(shù),從而達成高性能與低計算成本之間的平衡,對于資源有限的開發(fā)者而言尤為適用。
5、適配廣泛行業(yè)場景
提供針對特定領域優(yōu)化的模型(例如專注于代碼生成的DeepSeek Coder),能夠應用在金融、醫(yī)療、法律、教育等諸多行業(yè)。
1、來自何方的DeepSeek
接下來,小編輸入Prompt“寫一篇關于DeepSeek 的推廣文案,突出它的功能特點,風格要有趣詼諧”。
讓DeepSeek來介紹一下自己吧:
解鎖關鍵詞:DeepSeek,這是一款整合了全網(wǎng)資源搜索、精準定位與一鍵操作功能的實用神器。
自詡“神器”的DeepSeek,有那么玄乎嗎?小編持懷疑態(tài)度,接下來開始圍繞DeepSeek的聯(lián)網(wǎng)搜索、深度思考、和圖文識別,以及回答中提到的一鍵等功能進行實測。
2、聯(lián)網(wǎng)搜索,DeepSeek才變聰明
小編很是好奇“一鍵”的功能,于是輸入“DeepSeek如何文件”(未打開聯(lián)網(wǎng)搜索狀態(tài))。
此時得到的回復是無法直接提供鏈接,于是小編開啟“聯(lián)網(wǎng)搜索”功能后,再次提問“DeepSeek如何文件”。
聯(lián)網(wǎng)搜索被打開后,小編得到了4個鏈接,點開后確實能夠進行操作。
這也揭開了DeepSeek的“一鍵”功能,其實并非是的能力,只不過是聯(lián)網(wǎng)搜索功能,即能夠整合網(wǎng)絡信息,并根據(jù)提問進行數(shù)據(jù)整理,可訪問外部網(wǎng)絡鏈接,這也是目前AI產(chǎn)品中普遍存在的搜索功能。
既然已經(jīng)打開了聯(lián)網(wǎng)搜索功能,小編根據(jù)近一周內(nèi)的社會熱點對DeepSeek進行提問“2026年1月,中國演員星星在哪個國家失聯(lián)?”
緊接著,小編繼續(xù)提問“演員星星現(xiàn)在回到中國了沒”。
這兩個問題在同一輪對話中進行提問,DeepSeek回答正確且能夠銜接上下對話。
小編注意到,2萬噸智利車厘子運抵中國的新聞被沖上熱搜,于是打算考一下DeepSeek“2026年1月11日,有多少噸智利車厘子運到中國廣東廣州南沙港”。
DeepSeek回答正確,并且給出了“補充信息”的回答,實現(xiàn)了搶答。
小編實測看來,DeepSeek聯(lián)網(wǎng)搜索后能夠根據(jù)網(wǎng)頁信息進行整合歸納,提取問題要點進行回復,并且能夠根據(jù)時效性的新聞進行提煉整合,這一搜索能力可以媲美國內(nèi)AI搜索前列的文心一言。
3、深度思考N秒,連草稿紙都呈上了
既然聯(lián)網(wǎng)搜索功能能讓DeepSeek變得聰明,那接下來就試一下其深度思考能力吧。小編輸入了數(shù)學里最火的雞兔同籠問題“雞兔同籠,一共有35個頭、94只腳,問籠子里分別有多少只兔子?多少只雞?”
DeepSeek在回答的第一行就寫出了“已深度思考(用時14秒)”的字樣,給出了整個思考過程中的兩種解法,并且在正式的解題中使用了方程組的解法。
不過,接下來小編以構(gòu)建拉格朗日函數(shù)的經(jīng)典高等數(shù)學題進行提問“已知實數(shù)x,y 滿足x2+y2-4x-2y--4=0,求x-y的最大值”。
剛開始DeepSeek給出了一種幾何方法來進行解答,盡管結(jié)果是正確的,但DeepSeek接下來的思考過程中仍構(gòu)建了拉格朗日乘數(shù)法進行解答,耗時41秒結(jié)果正確。
但是,DeepSeek似乎是代入到了成功解答的喜悅中,在最后的“綜上所述中,x-y的最大值 ”居然沒寫完!
從DeepSeek對外公開的信息可知,當前DeepSeek所搭載的模型為DeepSeek-V3,該模型在MMLU、MMLU-Pro、GPQA、SimpleQA等知識類任務中的表現(xiàn),已接近目前在這些任務上表現(xiàn)最為出色的Claude-3.5-Sonnet-1022。
小編看來,能夠在深度思考中對自己計時,并且能夠面對復雜的高數(shù)問題給出多種解法已經(jīng)超越了很多AI產(chǎn)品,不完美的地方是總結(jié)回答的時候竟然“掉鏈子”,可能是由于設置的深度思考計時器在輸出正確解答之后就“戛然而止”,以此來爭分奪秒,還要另外一種可能是一種是篇幅限制,如字數(shù)超限。
但深度思考和非深度思考有哪些區(qū)別呢?
小編關閉深度思考之后,重新對DeepSeek進行提問“已知實數(shù)x,y 滿足x2+y2-4x-2y--4=0,求x-y的最大值”。
顯然,關閉深度思考之后,計時消失,也沒有出現(xiàn)思考的過程顯示,而是直接進行題目回顧-初步分析-完成平方-確定圖形-目標函數(shù)-幾何解釋-使用拉格朗日乘數(shù)法-確定最大值-最終答案,結(jié)果依舊正確。
由此看來,深度思考與非深度思考的能力并無太大差別。
4、拍照和發(fā)圖分設兩個功能區(qū),有點煩了
使用習慣淘寶、百度等的時候,小編習慣偏好能夠在拍照的功能區(qū)同時上傳或拍攝圖片進行識別,在遇到DeepSeek的“拍照識別文字”和“圖片識別文字”的時候還有些恍惚,是同一個功能吧?
小編把DeepSeek的圖片發(fā)送給DeepSeek,得到了解析答案。
解析結(jié)果十分詳盡,不僅對包含區(qū)的圖片示例文字做了識別,還針對“西安家庭旅游計劃”中的“時間、預算、行程安排”部分展開了分析。
接下來,同樣的照片,小編使用“拍照識文字”功能進行識別。
小編注意到,同樣的圖片,使用“拍照識別文字”的功能得到的信息點比圖片識別更密集,但具體的識別還與拍照的清晰度有關,其中“西安家庭旅游計劃”識別錯誤為“我家泰鑫源計劃”。
5、提取文檔內(nèi)容要點
點擊“文件”,小編將《2026人工智能行業(yè)趨勢報告》PDF版本上傳至DeepSeek進行識別。
DeepSeek快速進行了內(nèi)容識別,并根據(jù)提示詞“提取出這份報告中的趨勢預測10點內(nèi)容”,給出了《2026人工智能行業(yè)趨勢報告》中的十大預測并分點羅列正確。
緊接著,小編提問“報告中提到幾次OpenAI的案例”,DeepSeek回答正確并且分點羅列出了所引用的案例。
1、打開DeepSeek,首次進入就需要登錄
2、支持手機號驗證,密碼登錄等多種方式,新手機號,直接注冊賬號
3、deepseek怎么搜索內(nèi)容點擊中間的輸入欄,輸入我們想要知道的問題;
4、輸入完畢以后點擊發(fā)送,稍等片刻;
應用功能混合專家(MoE)架構(gòu):DeepSeek大模型采用MoE架構(gòu),通過智能地選擇不同的專家模型進行計算,針對不同的任務激活相應的網(wǎng)絡分支,實現(xiàn)了計算資源的高效利用。卓越的語言理解與代碼生成能力:DeepSeek大模型不僅具備出色的自然語言處理能力,還能在代碼編寫方面提供高效的輔助,滿足了用戶在智能對話和編程支持方面的多樣化需求。高效計算與響應:得益于MoE架構(gòu)和硬盤緩存技術的應用,DeepSeek大模型在處理復雜任務時表現(xiàn)出色,計算效率高,響應速度快。開源與商用友好:DeepSeek大模型完全開源,用戶可以免費使用這些模型進行學術研究、產(chǎn)品開發(fā)等目的。同時,Deep Seek也提供了商用友好的許可協(xié)議,支持用戶將模型應用于商業(yè)場景。
deepseek是哪個公司開發(fā)的DeepSeek,全稱杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司,成立于2026年7月17日,是一家創(chuàng)新型科技公司,專注于開發(fā)先進的大語言模型(LLM)和相關技術。
2026年1月5日,發(fā)布DeepSeek LLM,這是深度求索的第一個大模型。DeepSeek LLM包含670億參數(shù),從零開始在一個包含2萬億token的數(shù)據(jù)集上進行了訓練,數(shù)據(jù)集涵蓋中英文。全部開源DeepSeek LLM 7B/67B Base和DeepSeek LLM 7B/67B Chat,供研究社區(qū)使用。DeepSeek LLM 67B Base在推理、編碼、數(shù)學和中文理解等方面超越了Llama2 70B Base。DeepSeek LLM 67B Chat在編碼和數(shù)學方面表現(xiàn)出色。它還展現(xiàn)了顯著的泛化能力,在匈牙利國家高中考試中取得了65分的成績。當然,它還精通中文:DeepSeek LLM 67B Chat在中文表現(xiàn)上超越了GPT-3.5。
2026年1月20日,DeepSeek正式發(fā)布 DeepSeek-R1 模型,并同步開源模型權(quán)重。DeepSeek-R1在后訓練階段大規(guī)模使用了強化學習技術,在僅有極少標注數(shù)據(jù)的情況下,極大提升了模型推理能力。 DeepSeek-V3和DeepSeek-R1兩款大模型,成本價格低廉,性能與OpenAI相當,讓硅谷震驚,甚至引發(fā)了Meta內(nèi)部的恐慌,工程師們開始連夜嘗試復制DeepSeek的成果。
數(shù)據(jù)報告DeepSeek-R1模型技術報告
根據(jù)其公布的技術文檔,DeepSeek-V3模型的訓練成本為557.6萬美元,訓練使用的是算力受到限制的英偉達H800 GPU集群。相比之下,同樣是開源模型的Meta旗下Llama3.1 405B模型的訓練成本超過6000萬美元,而OpenAI的GPT-4o模型的訓練成本為1億美元,且使用的是性能更加優(yōu)異的英偉達H100 GPU集群。
DeepSeek技術文檔
雖然DeepSeek-R1模型的訓練成本并未公開,但從其API價格上也可以感受到“便宜”二字,它的定價甚至連OpenAI定價的零頭都不到。DeepSeek-R1的API服務定價為每百萬輸入tokens1元(緩存命中)/ 4元(緩存未命中),每百萬輸出tokens16元,而o1模型上述三項服務的定價分別為55元、110元、438元。
事實上,在這次“出圈”之前,價格親民就已是DeepSeek的顯著特征。去年年中,國內(nèi)AI大模型領域掀起“價格戰(zhàn)”時,率先“點燃戰(zhàn)火”的正是DeepSeek推出的第二代MoE大模型。不過,由于當時DeepSeek尚未躋身“AI六小虎”之列,其降價的聲浪很快就被隨后宣布降價的阿里云、百度、科大訊飛等頭部企業(yè)所掩蓋。
現(xiàn)在,“小透明”不再低調(diào),因為除了價格優(yōu)勢外,其還有足以比肩o1的性能。1月27日,社交平臺認證為“AI投資機構(gòu)Menlo Ventures負責人”的Deedy對比谷歌Gemini和DeepSeek-R1后表示,DeepSeek-R1更便宜、上下文更長、推理性能更佳。
DeepSeek在蘋果App Store美國區(qū)免費應用榜中超過ChatGPT,位居榜首,在中國區(qū)排行榜上也成功登頂。不僅如此,DeepSeek在App Store英國區(qū)免費應用榜的排名上升至第二位,僅次于ChatGPT,而這款應用在1月15日才剛剛上線。DeepSeek的走紅就像“TikTok用戶涌入小紅書”一樣,最初是由國外用戶帶動起來的。許多用戶在社交平臺上分享自己使用DeepSeek的體驗,覺得這個應用“特別酷”。根據(jù)DeepSeek發(fā)布的性能測試結(jié)果,該大模型在數(shù)學測試、編程等多個領域與o1模型的表現(xiàn)“不相上下”,其中在MATH-500(用于評估大模型數(shù)學能力)、SWE-bench Verified(用于評估大模型軟件工程能力)以及美國數(shù)學邀請賽的測試分數(shù)上,還超過了o1模型。新京報貝殼財經(jīng)記者進行測試后發(fā)現(xiàn),對于普通的問答類問題,DeepSeek的表現(xiàn)同樣值得稱贊,特別是其自帶的“深度思考”模式,能讓用戶清楚地看到它的思考過程。
v1.0.12版本
修復了登錄環(huán)節(jié)的已知問題
v1.0.11版本
修復部分已知問題
v1.0.7版本
優(yōu)化公式展示效果
v1.0.5版本
- 支持多語言及應用內(nèi)語言選擇
- 支持應用內(nèi)亮色/暗色模式切換
- 支持深度思考與搜索同時開啟
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