DeepSeek（深度求索）是一个面向开发者与企业的通用人工智能大模型平台，聚焦底层模型与核心技术创新，提供高性能、可开源、易接入的 AI 能力，覆盖自然语言理解与生成、代码智能、复杂推理等多种场景。

产品详细介绍

DeepSeek（深度求索）成立于 2023 年，目标是攻克通用人工智能（AGI）方向的前沿性难题，打造世界领先的底层大模型与技术栈。依托自研训练框架、自建智算集群以及万卡级算力资源，DeepSeek 在较短时间内完成了多款百亿级参数模型的训练与开源，为开发者和企业提供高质量的基础模型能力。

核心产品与模型体系

  1. DeepSeek-LLM 通用大语言模型

    • 面向通用自然语言理解与生成任务。
    • 支持多轮对话、内容创作、信息抽取、翻译与总结等。
    • 适合问答助手、知识库检索增强、内容生产工具等应用场景。

  2. DeepSeek-Coder 代码大模型

    • 专注编程语言理解与代码生成。
    • 支持多种主流编程语言（如 Python、Java、C/C++、JavaScript 等）的代码补全、重构、注释生成与错误定位。
    • 可用于智能 IDE 插件、自动化脚本生成、代码审查辅助等。

  3. DeepSeek-MoE 混合专家（MoE）大模型

    • 2024 年 1 月率先开源的国内首个 MoE 大模型。
    • 通过混合专家架构，在保证模型能力的同时显著提升推理效率与性价比。
    • 适合对吞吐量和成本敏感的大规模在线服务场景。

技术与基础设施优势

  • 自研训练框架：针对大规模分布式训练深度优化，提升训练效率与稳定性。
  • 自建智算集群：万卡级 GPU/AI 加速集群，支持百亿级参数模型的快速迭代。
  • 高质量数据与评测体系：在公开评测榜单和真实样本外泛化测试中，多项指标超越同级别模型。
  • 开源友好：多个模型已开源，便于社区二次开发、微调与部署。

典型应用场景

  • 智能对话助手与企业客服机器人
  • 文档写作、营销文案、报告与摘要生成
  • 代码自动补全、单元测试生成、代码审查辅助
  • 教育辅导、知识问答与专业领域咨询
  • 内部知识库问答、流程自动化与办公效率工具

简单使用教程

以下为基于官网和常见大模型服务形态整理的通用使用步骤，实际以 DeepSeek 官方文档为准。

一、快速开始：在线对话体验

  1. 访问官网
    打开浏览器，进入 DeepSeek 官网（https://deepseek.com）。

  2. 注册或登录账号

    • 使用邮箱或手机号注册账号。
    • 已有账号则直接登录。

  3. 进入对话界面

    • 在首页选择“和 DeepSeek AI 对话”或类似入口。
    • 进入聊天页面后即可输入自然语言问题，与模型进行多轮对话。

  4. 基础使用技巧

    • 提问时尽量描述清晰：说明背景、目标和约束条件。
    • 对代码、文档类问题，可直接粘贴片段并说明希望模型完成的任务（如“重构”“找 bug”“写注释”）。

二、API 接入（面向开发者）

  1. 获取 API Key

    • 登录官网账号，在“开发者中心”或“API 管理”页面创建应用。
    • 生成并妥善保存 API Key，用于后续调用鉴权。

  2. 阅读官方文档

    • 在官网进入“文档”或“API 文档”栏目。
    • 重点查看：鉴权方式、基础请求示例、模型列表、限流与计费说明。

  3. 发起首次调用（示意流程）

    • 选择合适的模型（如通用对话模型或代码模型）。
    • 在后端服务中配置 HTTP 请求：
      • 设置请求地址（官方提供的 API Endpoint）。
      • 在请求头中加入 Authorization（携带 API Key）。
      • 在请求体中指定模型名称、用户输入内容、温度等参数。
    • 发送请求并解析返回的 JSON，获取模型生成的文本或代码。

  4. 集成到业务系统

    • 将 API 封装为内部服务，供 Web、App、企业内部系统调用。
    • 根据业务场景设置对话上下文、角色提示（prompt）和安全过滤逻辑。
    • 对高并发场景，结合缓存与队列机制，控制调用频率与成本。

三、模型微调与本地部署（针对开源模型）

  1. 获取开源模型

    • 在 DeepSeek 官网或官方开源仓库（如 GitHub、开源模型平台）中找到对应模型（如 DeepSeek-LLM、DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE）。
    • 按照说明下载模型权重与配置文件。

  2. 准备运行环境

    • 配置 Python、深度学习框架（如 PyTorch）及推理依赖。
    • 准备 GPU 环境或使用云端算力服务。

  3. 加载与推理

    • 使用官方或社区提供的示例脚本加载模型。
    • 输入文本或代码片段，调用推理接口获取输出结果。

  4. 微调与定制（如有需要）

    • 准备领域数据集（如行业问答、企业文档、特定代码库）。
    • 按官方教程进行指令微调或 LoRA 等轻量化微调。
    • 在测试集上验证效果后，再部署到生产环境。

FAQ 常见问题

1. DeepSeek 提供哪些类型的大模型？
目前已公开的主要包括：通用大语言模型 DeepSeek-LLM、代码大模型 DeepSeek-Coder，以及国内首个开源 MoE 大模型 DeepSeek-MoE，覆盖通用对话、内容生成、代码智能等场景。

2. 是否支持开源和本地部署？
是。DeepSeek 已开源多款百亿级参数模型，用户可在官方指定的开源平台下载权重与代码，在自有环境中部署和微调，具体以官方开源协议和文档为准。

3. 如何接入 DeepSeek 的 API？
在官网注册并登录后，前往开发者或 API 管理页面申请 API Key，按照官方 API 文档配置请求地址、鉴权方式和参数，即可在服务器或应用中调用模型能力。

4. DeepSeek 的模型在效果上有什么特点？
根据公开评测榜单和真实样本外的泛化测试结果，DeepSeek 系列模型在多项指标上优于同级别模型，兼顾语言理解、生成质量与推理能力，并在代码任务上有较强表现。

5. 适合哪些企业或个人使用？

  • 需要构建智能客服、知识问答、办公助手的企业；
  • 需要代码自动化、智能开发辅助的技术团队与个人开发者；
  • 需要在本地或私有云中部署大模型的机构；
  • 对前沿通用人工智能技术和开源大模型感兴趣的研究者与爱好者。