一、在线使用

官方地址：https://www.deepseek.com/

官方对话入口：https://chat.deepseek.com/

二、本地部署

需要通过Ollama来安装，注意：需要使用魔法上网哦

安装Ollama

官方下载地址：https://ollama.com/download

安装完成后，在运行图标中，会有Ollama图标

模型安装命令

1.5B Qwen DeepSeek R1

ollama run deepseek-r1:1.5b

7B Qwen DeepSeek R1

ollama run deepseek-r1:7b

8B Llama DeepSeek R1

ollama run deepseek-r1:8b

14B Qwen DeepSeek R1

ollama run deepseek-r1:14b

32B Qwen DeepSeek R1

ollama run deepseek-r1:32b

70B Llama DeepSeek R1

ollama run deepseek-r1:70b

模型选择

没有GPU：1.5B Q8推理 或者 8B Q4推理

4G GPU：8B Q4推理

8G GPU：32B Q4推理 或者 8B Q4推理

16G GPU：32B Q4推理 或者 32B Q8推理

24G GPU: 32B Q8推理 或者 70B Q2推理

Qwen底模除了1.5B其他不建议，真的太拉跨；Llama底模推荐。

换个说法：

4G以下显存，用1.5B

8G–12G显存，用7B或8B

12G以上显卡，用14B、32B、70B

更多模型下载

DeepSeek-R1

模型	#总参数	#已激活参数	上下文长度	下载
DeepSeek-R1-Zero	671B	37B	128千	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1	671B	37B	128千	🤗 HuggingFace

DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base 进行训练。有关模型架构的更多详细信息，请参阅DeepSeek-V3存储库。

DeepSeek-R1-Distill 模型

模型	基础模型	下载
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	Qwen2.5-Math-1.5B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	Qwen2.5-Math-7B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	Llama-3.1-8B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	Qwen2.5-14B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	Qwen2.5-32B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	Llama-3.3-70B-Instruct	🤗 HuggingFace

DeepSeek-R1-Distill 模型基于开源模型进行了微调，使用了 DeepSeek-R1 生成的样本。我们对其配置和分词器进行了轻微更改。请使用我们的设置来运行这些模型。

评估结果

DeepSeek-R1-评估

对于我们所有的模型，最大生成长度设置为 32,768 个 token。对于需要采样的基准，我们使用的温度为0.6，top-p 值为0.95，并为每个查询生成 64 个响应来估计 pass@1。

类别	基准（公制）	Claude-3.5-Sonnet-1022	GPT-4o 0513	DeepSeek V3	OpenAI o1-mini	OpenAI o1-1217	DeepSeek R1
	建筑学	–	–	教育部	–	–	教育部
	# 激活参数	–	–	37B	–	–	37B
	# 总参数	–	–	671B	–	–	671B
英语	MMLU（通过@1）	88.3	87.2	88.5	85.2	91.8	90.8
	MMLU-Redux（EM）	88.9	88.0	89.1	86.7	–	92.9
	MMLU-Pro（EM）	78.0	72.6	75.9	80.3	–	84.0
	掉落 (3 发 F1)	88.3	83.7	91.6	83.9	90.2	92.2
	IF-Eval（提示严格）	86.5	84.3	86.1	84.8	–	83.3
	GPQA-钻石级 (Pass@1)	65.0	49.9	59.1	60.0	75.7	71.5
	SimpleQA（正确）	28.4	38.2	24.9	7.0	47.0	30.1
	框架（配件）	72.5	80.5	73.3	76.9	–	82.5
	AlpacaEval2.0 (LC-胜率)	52.0	51.1	70.0	57.8	–	87.6
	ArenaHard（GPT-4-1106）	85.2	80.4	85.5	92.0	–	92.3
代码	LiveCodeBench (Pass@1-COT)	33.8	34.2	–	53.8	63.4	65.9
	Codeforces（百分位数）	20.3	23.6	58.7	93.4	96.6	96.3
	Codeforces（评级）	717	759	1134	1820	2061	2029
	SWE 已验证（已解决）	50.8	38.8	42.0	41.6	48.9	49.2
	Aider-Polyglot (Acc.)	45.3	16.0	49.6	32.9	61.7	53.3
数学	AIME 2024（通行证@1）	16.0	9.3	39.2	63.6	79.2	79.8
	数学-500 (通过@1)	78.3	74.6	90.2	90.0	96.4	97.3
	CNMO 2024 (通行证@1)	13.1	10.8	43.2	67.6	–	78.8
中文	CLUEWSC（EM）	85.4	87.9	90.9	89.9	–	92.8
	C-评估（EM）	76.7	76.0	86.5	68.9	–	91.8
	C-SimpleQA（正确）	55.4	58.7	68.0	40.3	–	63.7

蒸馏模型评估

模型	AIME 2024 通行证@1	AIME 2024 缺点@64	MATH-500 通过@1	GPQA 钻石通行证@1	LiveCodeBench 通行证@1	CodeForces 评级
GPT-4o-0513	9.3	13.4	74.6	49.9	32.9	759
Claude-3.5-Sonnet-1022	16.0	26.7	78.3	65.0	38.9	717
o1-迷你	63.6	80.0	90.0	60.0	53.8	1820
QwQ-32B-预览	44.0	60.0	90.6	54.5	41.9	1316
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	28.9	52.7	83.9	33.8	16.9	954
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	55.5	83.3	92.8	49.1	37.6	1189
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	69.7	80.0	93.9	59.1	53.1	1481
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	72.6	83.3	94.3	62.1	57.2	1691
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	50.4	80.0	89.1	49.0	39.6	1205
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	70.0	86.7	94.5	65.2	57.5	1633

测试题目

1块钱一瓶可乐，用两个空瓶可以再换一瓶可乐，假设你只有20元钱，最多可以喝到几瓶可乐？(39瓶)

明天的昨天是昨天的哪天？（今天）

鲁迅为什么要打周树人？

冰箱里有十个鸡蛋，我敲了两个，煎了两个，吃了两个，还剩几个蛋？(8个)

1117117是否是素数？（是）

2024^2025和2025^2024哪个大？（前者）

sin(x) + xcos(x)在(-pi, pi)中有几个零点？（三个）

请手动计算并给出前5个梅森素数（自己WIKI）

定义W(t)是标准布朗运动，求f(x)使得W(t)^2 + f(t)是一个鞅。(f(t) = -t)

运行终端

打开开始按钮，找到power shell，然后以管理员身份打开

输入命令：ollama run deepseek-r1:8b 8G显存用这个模型

注意需要使用魔法上网

下载完成后，是可以在powershell终端中，直接进行对话、提问的，但是使用起来不方便，不美观，需要终端化

浏览器插件Page Assist

官方地址

仓库地址

谷歌浏览器和edge浏览器都可以使用

它是可以调用计算机本地CPU的，可以直接调用ollama本地安装的模型的

安装好后，初次使用默认是英文，切换语言为简体中文

打开插件后，即可自动检测到ollama是否在运行，如果没运行，先运行ollama

然后切换模型，刚才用ollama安装下载的模型

切换对话模型，然后输入问题，然后提交即可

效果对比：

8B模型推理结果

官方在线R1模型推理结果

结论：模型版本越高，算力、推理能力越强，同时对CPU、内存、显存的要求也越高，如果推理使用，建议使用官方在线版本

三、云端部署

硅基流动

创建API秘钥

客户端接入API

使用cherry studio客户端，接入API服务

回到硅基流动，可以查看API使用量及费用消耗