DeepSeek 官方支持与接入手册

由于 DeepSeek-R1 与 V3 访问量巨大，在特定时段可能出现边缘 CDN 负载激增或浏览器本地 DNS 解析滞后。请参考以下标准解决建议：

• 切换分流网络节点：立即进入 分流通道路由页，选择低延迟的华东或华南专有清洗通道。
• 刷新本地 DNS 缓存：Windows 终端执行 ipconfig /flushdns，消除过期解析 IP。
• 清除浏览器 Cookie 与缓存：清理 deepseek.com 相关的本地 IndexedDB 缓存碎片后重新登录。
• 无网私有化备选：对于核心生产系统，建议采用下方 Ollama 方案部署蒸馏模型进行兜底。

DeepSeek API 遵循标准 OpenAI 协议格式规范。平台首创硬盘级上下文动态缓存 (Context Caching)，当请求的 Prompt 前缀相同（例如数百页的长文本知识库问答）时，自动触发缓存命中：

# 标准 Python 接入命令及缓存命中说明
from openai import OpenAI

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

# 命中缓存的输入 Token 单价仅为 0.1 元 / 百万 Token (减免高达 90%)
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "长达 64K 的标准领域文档库背景..."},
        {"role": "user", "content": "请依据上述海图资料提取航线坐标"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

我们开源了经 R1 完整推理思维链蒸馏得到的 1.5B、7B、8B、14B、32B 和 70B 模型权重。通过开源框架 Ollama，仅需一条指令即可在离线环境下完成部署：

# 1. 运行 7B 蒸馏版（推荐 8GB 显存或 M 系列苹果芯片）
ollama run deepseek-r1:7b

# 2. 运行 1.5B 极轻量版（普通轻薄笔记本 CPU 亦可流畅运转）
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 3. 运行 32B 高性能版（推荐 24GB 显存如 RTX 3090 / 4090）
ollama run deepseek-r1:32b

本地部署确保所有对话内容不经由公网传输，特别适用于企业涉密代码审计与敏感合同审查。

DeepSeek Harness 是一套用于端到端复现与验证大模型推理能力的标准化测试套件，全面集成了 MATH-500、AIME 2024、Codeforces 以及 MMLU-Pro 等评测集，提供客观、无数据污染的公信度评测。

开发者可基于该工具直接对比自研模型与行业前沿模型在思维链长度、验证自纠率上的统计学差异。