Feb 7, 2025 No Comments DeepSeek 可靠替代方案 ## 一、背景 [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/0/6/8/06843dcf6f59a37584e1a5697f4d03e1e231c61b.png) DeepSeek 最近开源了一款名为 R1 的推理模型。该模型通过强化学习技术提升了复杂任务的推理能力，受到学术界和产业界的广泛关注。 R1 模型在数学推理、代码生成和逻辑分析等领域展现出卓越性能，其表现可与 OpenAI o1 和 Claude 3.5 等主流大语言模型相媲美。模型的核心优势是采用了深度思维链技术，能够生成详细的推理过程，有效帮助用户理解解决问题的思路。 [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/4/f/6/4f67d0b75ee70f886892546100e81efd2fb7e73d.png) > 图片来自 https://status.deepseek.com/ 2025年 2月5日截图 今日，DeepSeek 的官网和 API 服务迎来了大量用户访问。然而，由于同时遭受大规模恶意攻击，服务的可用性受到严重影响。 大家使用 DeepSeek-R1 的热情不减。为此，我们不得不考虑一些替代方案，以便在 DeepSeek 官网和 API 无法访问时，可以继续使用该模型。 ## 二、替代方案 ## 2.1 使用第三方平台 ### 2.1.1 秘塔 AI 搜索 [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/9/9/f/99fe3a38b1cd9f19416320aeb82b704b4fefb129.png) [秘塔 AI 搜索](https://metaso.cn/)集成了完整版 DeepSeek R1 推理模型（671B），为每个账号提供每日 100 次搜索额度，并支持联网功能，操作便捷。 值得注意的是，目前联网功能无法关闭，这在某些仅需模型基于提示词推理的场景中可能产生干扰。 ### 2.1.2 DeepSeek-R1 [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/a/9/0/a906bf8936aaa8a680be38946528381517e4776d.jpeg) [deepseek-r1](https://deepseek-r1.com/) 是由 DeepSeek 爱好者自发创建的独立网站，提供 DeepSeek R1 推理模型的免费使用服务。 网站运行稳定，当前搭载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型，参数量为 7B，规模相对较小，性能不如 32B好。 用户可通过 Parameters 面板调整系统提示词、Temperature、Top K 和 Top P 等参数。 ### 2.1.3 超算互联网 [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/2/7/2/2729bce78512945486ea65417243a692e7815920.png) [超算互联网平台](https://chat.scnet.cn/#/home) 已推出 DeepSeek-R1 模型的 7B、14B、32B 版本， 平台目前免费开放。 目前服务不太稳定，模型列表变更频繁，比如上午还存在的 32B 下午可能就没了。而且大参数版本（32B 版本）推测应该是直接调用 DeepSeek 官方 API，观察到 DeepSeek 官方 API 无法服务时，该网站的大参数版本也会报错。 ### 2.1.4 lmarena.ai [lmarena.ai](https://lmarena.ai/) 是一个开放的基准测试平台，专注于通过人类偏好评估和比较大型语言模型（LLM）的性能。其核心功能是通过匿名、随机的两两模型对战，结合众包投票机制动态生成排名，旨在为 LLM 的能力评估提供标准化且透明的环境。 [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/e/f/f/effeb7b766ed4e46b8538175a2d754ea91ece277.png) 可以在 Direct Chat 中选择 deepseek-r1模型后发起对话。 ### 2.1.5 纳米AI搜索（手机版） [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/e/c/7/ec73d81805a8711f5324171043b52500ebb15333.jpeg) [纳米AI搜索](https://www.n.cn/)的 APP 支持满血版的 R1，但是，需要 20 纳米一次，而且目前仅手机端支持，网页端无法使用。 ### 2.1.6 [poe.com](http://poe.com/) [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/6/1/2/6121666d0f3e18ca4e8e15977d88843482853d99.png) [Poe.com](https://poe.com/) 是一个由 Quora 推出的多功能 AI 平台，旨在为用户提供与多种先进 AI 模型交互的一站式服务。该平台整合了包括 GPT-4、Claude、Sage、StableDiffusionXL、Gemini 等在内的多种模型，覆盖文本生成、图像创作、编程辅助、语言翻译等多个领域。 [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/4/7/4/474c4833280b637366948956287024664746f6ac.png) [Poe.com](http://poe.com/) 支持多个 DeepSeek-R1 官方模型，使用非常简单，选择模型发送对话内容即可，每次对话需要消耗一定的积分，免费用户每天只有 3000 个积分。 缺点是国内无法直接访问，需要外网环境。 ### 2.1.7 三方平台 API 很多三方平台都提供了 DeepSeek-R1 模型的 API 服务，如百炼大模型服务平台、火山引擎、百度智能云千帆等。 [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/b/a/0/ba063364b93e83d34dd18b6217b87b353f44b852.png) [百炼大模型服务平台](https://bailian.console.aliyun.com/#/model-market/detail/deepseek-r1) [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/4/7/4/474fd85eff610e6f9cef9cdffac3069a7ee74e1c.png) [火山引擎](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model/detail?Id=deepseek-r1) [](https://linux.do/uploads/default/original/4X/3/d/4/3d47293891d2fe7709ae18cefcd8969c4f316d08.jpeg) [百度智能云千帆](https://console.bce.baidu.com/qianfan/modelcenter/model/buildIn/detail/am-swqeelkc6t2u?tab=intro) 上述提供 API 服务的平台有些提供了几十万 tokens 的免费额度，也支持在平台上直接体验，使用起来也很方便。 > 我个人优先使用纳米 AI 搜索，其次是 deepseek-r1 比较稳定 ## 2.2 公司内部二方部署 大型企业通常设有专门的大模型团队负责模型训练和部署。如果公司已部署 DeepSeek R1 模型，可直接使用；若未部署，建议与相关团队沟通部署事宜。 企业内部部署方案具备数据安全保障，实力雄厚的公司往往选择部署完整版 R1 模型，确保最佳性能表现。 ## 2.3 自己部署 ### 2.3.1 本机部署 DeepSeek R1 可通过 Ollama、LM Studio 等工具实现本地部署，支持命令行或可视化界面操作。网上教程很多，难度也不大，这里就不展开介绍了。如 [《DeepSeek本地部署，再也不怕服务器崩了！》](https://post.smzdm.com/p/a746ogko/)。 本地部署面临硬件资源限制，难以支持大参数模型运行，而小参数模型性能和推理速度均存在局限。 ### 2.3.2 云上部署 各大云服务商推出了便捷的 DeepSeek 部署方案，如阿里云 PAI，详情参见：[《小白必看：DeepSeek安装部署——阿里云PAI零代码1分钟成功教程！》](https://www.mabiji.com/deepseek/aliyunpaideepseek.html) 。 云上部署主要受限于成本因素，每小时费用可达数十元，对个人用户而言负担较重。 ## 三、总结 随着 DeepSeek R1 模型的火热，其服务不稳定的问题也日益突出。本文为大家梳理了几种可行的替代方案，各有优劣： **对普通用户来说，第三方平台的网页、客户端和 API 服务可能是最便捷的选择**。秘塔 AI 搜索提供满血版模型且每天有免费额度，是较为理想的替代方案；DeepSeek-R1 虽然只支持小参数模型，但胜在稳定可靠；超算互联网平台则值得期待其即将推出的大参数版本；lmarena.ai 则侧重于模型测试，提供了 deepseek-r1 ，也提供了很多其他模型。纳米 AI 搜索，虽然支持满血版模型，但仅限手机端使用且需要消耗纳米。[poe.com](http://poe.com/) 功能比较成熟，模型非常丰富，但是国内无法直接访问。三方 API 服务，也为我们提供了更多选择，既可以在界面上体验，也可以在自己的程序或者三方 UI 软件中调用。 **云上部署则面临着较高的成本支出。** **对于在大企业工作的朋友，公司内部部署是个不错的选择**，既保证了数据安全，性能也相对更好。自部署方案中，本地部署虽然自由度高，但受限于个人设备性能； 建议读者可以根据自己的具体需求，比如是否需要高性能模型、预算情况、使用场景等，选择最适合的方案。毕竟模型服务的不稳定可能还会持续一段时间，提前做好替代方案的准备总是明智的选择。 让我们期待 DeepSeek 官方服务早日恢复稳定，在此之前，以上这些替代方案应该能帮助大家继续使用这个优秀的模型。 如果大家有其他好用的候选方案，欢迎在评论区留言补充。 最后更新于 2025-02-07 17:18:39 并被添加「deepseek」标签，已有 86 位童鞋阅读过。 本站使用「署名 4.0 国际」创作共享协议，可自由转载、引用，但需署名作者且注明文章出处
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