DeepSeek 模型怎么用

第一步：打开 DeepSeek

你可以选择以下任一方式：

• 手机端：在应用商店（App Store / 华为应用市场 / 小米应用商店）搜索 DeepSeek，下载官方 App。图标是蓝色鲸鱼。
• 电脑端：浏览器打开 chat.deepseek.com，无需下载，直接使用。

第二步：注册登录

支持手机号注册，也可以用微信、Google 账号快捷登录。注册完全免费，不需要绑定信用卡。

第三步：开始对话

登录后，你会在底部看到一个输入框。就像和微信好友聊天一样，输入你想问的问题，点击发送。DeepSeek 会在几秒内回复你。

进阶功能

• 上传文件：点击输入框左侧的附件图标，可以上传 PDF、Word、Excel、图片等文件，让 DeepSeek 帮你分析内容。
• 联网搜索：在输入框上方打开"联网搜索"开关，DeepSeek 会实时搜索互联网获取最新信息。
• 语音输入：App 端支持语音输入，说话就能提问，非常方便。

联网搜索功能

DeepSeek 支持实时联网搜索，可以获取最新信息，突破模型训练数据的时间限制。

文件上传支持格式

DeepSeek 支持上传多种格式的文件，让 AI 帮你分析文档内容。点击输入框左侧的附件图标即可上传。

长文本处理（100 万 tokens 上下文）

DeepSeek 官方应用支持高达 100 万 tokens 的超长上下文，可以一次性处理相当于三体三部曲体量的文本。

代码解释器（Code Interpreter）

DeepSeek 官方应用内置代码解释器，可以运行 Python 代码、分析数据、生成图表。这是 DeepSeek 最强大的功能之一。

代码解释器在对话中自动激活 —— 当你提出需要代码执行的任务时，DeepSeek 会自动调用代码解释器来执行。你无需手动开启，它会自动判断是否需要运行代码。

语音输入功能（App 端）

在手机 App 上，你可以直接通过语音输入提问，不用打字，非常适合开车、做饭、运动等场景。

语音识别准确率很高，支持中英文混合输入。如果你经常用手机使用 DeepSeek，语音输入能大幅提升效率。

更多 DeepSeek 使用技巧，请查看 DeepSeek 下载安装指南 和 DeepSeek 模型详解。

第一步：获取 API Key

打开 platform.deepseek.com，注册或登录你的 DeepSeek 账号。进入「API Keys」页面，点击「创建 API Key」，复制生成的密钥并妥善保存（密钥只显示一次）。

API 定价（极具性价比）

DeepSeek API 按 token 计费，价格远低于同类产品。以下为 2026 年 7 月官方定价：

对比参考：ChatGPT API 约 $15/百万 tokens（约 ¥108），DeepSeek V3 仅为其 1/50。R1 模型虽然输出价格稍高，但内置思维链推理，适合复杂任务。

OpenAI SDK 兼容 — 零成本迁移

DeepSeek API 完全兼容 OpenAI SDK 格式，你只需要修改两行代码：base_url 和 api_key。如果你之前用 OpenAI，迁移只需 30 秒。

Python 调用示例

安装 openai 包后，设置 base_url 指向 DeepSeek 即可：

JavaScript / Node.js 调用示例

同样的模式，在 Node.js 中也只需修改 baseURL 和 apiKey：

curl 命令行调用示例

无需任何 SDK，直接用 curl 即可调用 DeepSeek API：

流式输出（Streaming）示例

流式输出可以让 AI 像打字一样逐字显示，体验更流畅。只需设置 stream=True：

完整 API 文档请访问 platform.deepseek.com/api-docs。更多部署方案请查看 DeepSeek 本地部署教程。

第一步：安装 Ollama

打开 ollama.com/download，下载对应你电脑系统的安装包。Windows 用户下载 .exe 文件，双击安装即可。Mac 用户下载 .dmg 文件。

第二步：下载 DeepSeek 模型

安装完成后，打开终端（Windows 按 Win+R 输入 cmd 回车，Mac 打开"终端"应用），输入以下命令：

ollama run deepseek-r1:8b

首次运行会自动下载模型（约 5.2GB），下载速度取决于你的网络。下载完成后，终端会直接显示对话界面，输入问题就能和 DeepSeek 对话。

第三步：退出对话

在终端中按 Ctrl + D（Mac 也是）即可退出对话。下次再使用时，直接输入 ollama run deepseek-r1:8b 即可继续，不需要重新下载。

Ollama 集成开发工具

Ollama 官方文档推荐了多种开发工具集成方式，你可以用 ollama launch 命令一键启动 DeepSeek 模型配合各类开发工具使用。以下是官方支持的集成应用：

以上命令需要在安装 Ollama 并下载 DeepSeek R1 模型后使用。更多本地部署方案请查看 DeepSeek 本地部署教程。

什么是 Modelfile？

Modelfile 类似于 Dockerfile，是一个纯文本配置文件，定义了模型的行为和参数。通过 Modelfile，你可以：

• 指定基础模型（FROM）
• 设置推理参数（PARAMETER）：temperature、top_p、top_k 等
• 定义系统提示词（SYSTEM），让模型始终扮演特定角色
• 调整上下文窗口大小（num_ctx）
• 设置自定义模板（TEMPLATE）

Modelfile 实战示例：编程助手

创建文件 Modelfile（注意首字母大写，无扩展名），写入以下内容：

创建并运行自定义模型

在 Modelfile 所在目录下，执行以下命令：

创建成功后，my-deepseek 会作为一个独立模型出现在你的 Ollama 模型列表中。你可以用 ollama list 查看所有已创建的模型。

进阶示例：多场景自定义模型

你可以创建多个 Modelfile，分别用于不同场景。以下是几个实用模板：

创建并运行：

更多 Ollama Modelfile 文档请查看 Ollama 官方 Modelfile 文档。更多模型使用技巧请查看 DeepSeek 模型详解。

前提条件

确保 Ollama 已安装并运行了 DeepSeek 模型（参考方式二）。Ollama 启动后会自动在 localhost:11434 开放 API 服务。

Python 调用

# 安装 ollama 包
pip install ollama

# Python 调用示例
from ollama import chat

response = chat(
model='deepseek-r1:8b',
messages=[{'role': 'user', 'content': '你好，请用一句话介绍你自己'}]
)
print(response.message.content)

JavaScript / Node.js 调用

// 安装 ollama 包
// npm install ollama

import ollama from 'ollama'

const response = await ollama.chat({
model: 'deepseek-r1:8b',
messages: [{role: 'user', content: '你好'}]
})
console.log(response.message.content)

curl 命令行调用

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "deepseek-r1:8b",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}]
}'

如何开启联网搜索

联网搜索功能在官方 App 和网页版中都可以一键开启，非常方便：

什么场景应该开启联网搜索？

不是所有问题都需要联网搜索。以下场景建议开启，其他场景建议关闭以获取更快响应：

实战示例：联网搜索 Prompt

以下是一些开启联网搜索后的实用提问示例，直接复制即可使用：

API 层面联网搜索

目前 DeepSeek 官方 API 暂未开放联网搜索能力。如果你需要通过 API 实现联网搜索，可以采用以下替代方案：

更多 DeepSeek 使用技巧请查看 DeepSeek 使用教程 和 DeepSeek 模型详解。

100 万 tokens 到底有多大？

100 万 tokens 大约相当于：

如何上传长文档

在官方 App 或网页版上传文件非常简单，以下是详细步骤：

实战场景一：长文档总结

上传一份 PDF 或 Word 文档，让 DeepSeek 帮你快速提炼核心内容：

实战场景二：整本书籍问答

上传整本小说或专业书籍的 PDF，然后像和作者对话一样提问：

实战场景三：全项目代码审查

将整个项目的代码文件打包上传（或逐个上传），让 DeepSeek 进行全局代码审查：

实战场景四：多文档对比分析

同时上传多份文档，让 DeepSeek 进行横向对比：

更多 DeepSeek 功能教程请查看 DeepSeek 使用教程 和 DeepSeek 下载安装指南。

角色扮演提示词

让 DeepSeek 扮演特定角色，回答更加专业、有针对性。适用于写作、编程、学习辅导等场景。

思维链提示词（Chain-of-Thought）

引导 DeepSeek 一步步思考，特别适合复杂推理、数学题、逻辑分析等场景。DeepSeek R1 原生支持思维链，效果更佳。

结构化输出提示词

要求 DeepSeek 以特定格式输出，方便后续处理。适用于数据分析、报表生成、内容整理等场景。

分步指令提示词

将复杂任务拆解为多个步骤，一步步引导 DeepSeek 完成。适用于写作、方案策划、项目规划等需要多轮输出的场景。

* 数据基于 2026 年 7 月各平台公开信息，价格和功能可能随时调整。了解更多模型详情请查看 DeepSeek 模型对比。