官方技术支持与操作指南

由于模型在全球范围内受到广泛关注，访问峰值时段偶发网络拥塞。请参考以下标准处置流程：

• 切换分流网络节点：立即进入 分流通道路由页，选用低延迟的华东骨干或华南专网通道。
• 刷新本地 DNS：在命令行执行 ipconfig /flushdns，清除旧节点解析记录。
• 清理本地存储：清理浏览器对于 deepseek.com 域名的 LocalStorage 与缓存碎片后刷新重试。
• 私有化兜底运行：对稳定性有极高要求的业务，推荐通过下方 Ollama 教程部署离线蒸馏版。

DeepSeek API 遵循标准 OpenAI 协议规范。借助首创的硬盘级上下文缓存 (Context Caching) 技术，相同前缀长文本 Token 费用直减 90%：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

# 命中前缀缓存的输入 Token 单价仅 0.1 元 / 百万 Token
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "长达 64K 的工业工程与推演模型标准库背景..."},
        {"role": "user", "content": "请分析其中关键技术架构瓶颈"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

经 R1 完整推理思维链蒸馏得到的 1.5B ~ 70B 开源模型权重，可通过轻量级框架 Ollama 一键拉取并在本地无网环境中离线运行：

# 1. 运行 7B 蒸馏版（推荐 8GB 显存或 Apple Silicon M系列设备）
ollama run deepseek-r1:7b

# 2. 运行 1.5B 极轻量版（普通轻薄笔记本 CPU 即可流畅推理）
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 3. 运行 32B 深度版（推荐 24GB 显存设备如 RTX 4090）
ollama run deepseek-r1:32b

端侧部署可从根本上规避外部网络波动，保障企业核心代码与财务数据绝对不离境。

DeepSeek Harness 是专为大语言模型推理与代码生成能力设计的端到端自动化评估工具包，严谨规避评测基准泄漏，为开源社区提供客观公允的量化度量依据。