【Deepseek 使用指南】如何選擇和下載模型？

隨著 DeepSeek 在 AI 領域的迅速崛起，選擇合適的模型可能會讓人感到不知所措。無論您是開發者、研究員還是愛好者，本指南將詳細介紹每個關鍵因素，幫助您選擇最適合您需求的 DeepSeek 模型。

Which DeepSeek Model Should You Download

第一部分：了解 DeepSeek 的模型生態系統

DeepSeek 提供了兩款旗艦模型，各具特色：

DeepSeek-V3

設計： 一個擁有 671 億參數的混合專家（MoE）模型，優化於文本生成和翻譯等通用任務。
優勢： 訓練成本效益高（僅為 557 萬次，相較於 Gemini 的 1.98 億次）。

支援多語言應用和內容創建。

最佳用途： 需要可擴展 NLP 解決方案的企業。

DeepSeek-R1

設計： 一個專門的推理模型（1.5B–70B 參數），專為邏輯密集型任務調整。
優勢： 在數學問題解決上優於 OpenAI 的 o1（2024 年 AIME 透過率為 79.8%）。

API 成本比競爭對手低 96.3%。

最佳用途： 開發編程助手或教育工具的開發者。

第二部分：Deepseek使用系統要求與部署選項

硬體需求

模型	最低 GPU	RAM	儲存空間
DeepSeek-R1	NVIDIA 8GB	16GB	20GB
DeepSeek-V3	NVIDIA 16GB	32GB	50GB

部署方法

1. 官方網站/應用程式存取（推薦給初學者）：

DeepSeek Chat 提供免費方案。
手機應用程式：下載大小 50MB。

2. 本地安裝：

使用 Ollama 簡化部署：

ollama run deepseek-r1:1.5b # 輕量版本

完整指南：DeepSeek Win 安裝程式教程。

3. 雲端 API：

Silicon Flow 提供企業級 R1 存取的免費試用。

第三部分：Deepseek模型下載指南

對於 DeepSeek-R1：

1. 從 ollama.com 下載 Ollama。

2. 在 PowerShell 中運行：

ollama run deepseek-r1:7b # 中等範圍選項

3. 安裝 Chatbox UI 進行視覺交互。

對於 DeepSeek-V3：

1. 從 Hugging Face 獲取模型權重：

from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-v3")

2. 在雲端平台如 BlueYun 上部署以進行 GPU 加速。

第四部分：常見問題故障排除

問題：安裝失敗

解決方案： 在設置過程中禁用防病毒軟體/防火牆。

問題：推斷速度慢

解決方案： 對於 R1：使用 8 位量化與 bitsandbytes。
- 對於 V3：啟用 MLA 注意力以提升速度 2–4 倍。

第五部分：成本比較（2025 資料）

模型	每百萬個 Token 的 API 成本	本地硬體成本
DeepSeek-R1	$0.05	$400–1,200
OpenAI o1	$1.35	無
Gemini 1.5	$0.12	$800–2,000

結論

如果您需要經濟實惠且高精度的推理，用於編程或數學，請選擇 DeepSeek-R1。若需要處理多功能的語言任務，則選擇 DeepSeek-V3。對於低資源環境，使用 Ollama 提供的 1.5B 量化 R1 模型是理想選擇。請始終確認下載來源，並選擇官方渠道，如 Hugging Face 或 Ollama Library。