一句话简介：深度求索公司推出的大模型系列，以极高的性价比和推理能力闻名。

主流功能：推理/数学、代码 Agent、低成本 API

可用性：国内可直接使用，无需特殊网络。

适用人群：开发者、本地部署爱好者、编程与 Agent 任务用户

前置条件：

• 网络：普通国内网络即可
• 账号：使用官方 API 需在 DeepSeek 开放平台注册（手机号/邮箱），按量充值，最低 10 元起充
• 费用：Ollama 本地部署免费
• 硬件（本地）：蒸馏小模型普通电脑可跑

---

教程 A：Ollama 本地部署（蒸馏模型）

说明：Ollama 官方库收录的是 DeepSeek R1 的蒸馏模型（deepseek-r1 系列），完整版 V4.1 Flash 个人电脑跑不动。

步骤 1：安装 Ollama

• macOS：brew install ollama，或从官网下载安装包。
• Windows：从官网下载 exe 安装包，安装后自动作为系统服务运行。
• Linux：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl status ollama   # 确认服务运行中

验证：浏览器打开 http://localhost:11434，显示 "Ollama is running" 即成功。

步骤 2：按电脑配置选择模型并运行

# 1.5B：最低配/老电脑，约 1.1GB
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 7B：主流笔记本，约 4.7GB
ollama run deepseek-r1:7b

# 8B：约 5.2GB
ollama run deepseek-r1:8b

# 14B：需要 16GB+ 内存，约 9GB
ollama run deepseek-r1:14b

# 32B：需要 32GB+ 内存
ollama run deepseek-r1:32b

首次运行会自动下载权重，下载完直接在终端对话。

步骤 3（可选）：国内网络下载慢，用 ModelScope 下 GGUF 手动注册

1. 在魔搭社区（modelscope.cn）搜索 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF 等 GGUF 量化模型，下载 .gguf 文件。
2. 新建 ModelFile 文件，内容为：

FROM ./DeepSeek-R1-1.5B-GGUF/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf

3. 注册并运行：

ollama create DeepSeek-R1-1.5B -f ModelFile
ollama list          # 查看本地模型列表
ollama run DeepSeek-R1-1.5B

步骤 4：用 OpenAI 兼容 API 调用本地模型

Ollama 默认在 localhost:11434 提供 OpenAI 兼容接口：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",  # 随意填写，Ollama 不校验
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1:7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

教程 B：DeepSeek 官方 API 平台注册与调用

步骤 1：注册并充值

1. 访问 DeepSeek 开放平台 platform.deepseek.com（官网首页右上角「API 开放平台」也可进入）。
2. 用手机号/邮箱注册并登录。
3. 点击左侧「用量信息」/充值入口充值（10 元起步；余额可查）。

步骤 2：创建 API Key

1. 登录后点击侧边栏「API Keys」。
2. 点击「创建 API Key」，输入名称（如"开发环境-文本生成"），点击创建。
3. 立即复制密钥并妥善保存——页面刷新后无法再次查看完整密钥。

步骤 3：发送第一条请求（curl）

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的密钥"

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -d '{
        "model": "deepseek-flash",
        "messages": [
          {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
          {"role": "user", "content": "请用一句话介绍 DeepSeek V4.1 Flash。"}
        ],
        "stream": false
      }'

步骤 4：用 OpenAI SDK 调用（Python）

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
    base_url="https://api.deepseek.com",   # OpenAI 兼容入口
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",   # 最新 V4.1 Flash
    messages=[{"role": "user", "content": "请解释什么是上下文缓存命中。"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

模型名注意事项（以官方文档为准）：

• 当前调用 V4.1 Flash 请用 deepseek-flash；旧名 deepseek-v4-flash 已暂时路由到 V4.1 Flash；旧别名 deepseek-chat / deepseek-reasoner 已于 2026-07-24 前后逐步废弃，新项目不要用。
• deepseek-v4-pro 的请求在北京时间 2026-09-14 12:00 后也被路由到 V4.1 Flash 并按其单价计费。

步骤 5：可选——第三方平台接入

阿里云百炼（国内团队友好，华北 2 北京地域）、Together AI、Fireworks AI、Novita AI 均上架了 V4 系列，均 OpenAI 兼容；注意各平台模型 ID 写法不同（如 Together 用 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash），以各平台模型页为准。

常见问题

1. Ollama 下载模型很慢/中断怎么办？ Ollama 模型走官方 CDN，国内高峰时段可能较慢。可用 ollama pull 分段下载（断点续传）；或走魔搭社区下 GGUF 再用 ollama create -f ModelFile 注册（见教程 A 步骤 3）。
2. 本地能跑完整版 V4.1 Flash 吗？ 不能。它是 552B 参数的 MoE 模型，官方称大规模部署需要 2k 卡 GPU 级资源。个人电脑只能跑蒸馏版（R1-Distill 系列，最大 70B）。
3. API 返回 401/402？ 401 检查 API Key 是否复制完整、环境变量是否生效；402 是余额不足，去开放平台充值（10 元起）。
4. 旧代码里用的 deepseek-chat 报错？ 该别名已废弃，把 model 参数换成 deepseek-flash 即可。
5. 权重想自己下载去哪里？ 官方开源仓库：HuggingFace deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（MIT 协议）；国内可用 hf-mirror.com 镜像站加速，或魔搭社区 ModelScope 搜索同名模型。

---