Frequently Asked 常见问题解答与技术释疑

针对开发者与企业用户关心的核心疑问，提供透明、客观、权威的技术解答。

DeepSeek 网页版支持免费使用吗？与 API 开放平台有何差异？

DeepSeek 网页版对所有个人研究人员与公众免费开放，涵盖完整的 DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1 推理能力，无需繁杂配置即可体验完整的自省思维链；而 API 开放平台专为开发者和系统集成设计，提供毫秒级高并发接口、自定义温度参数、流式推送与 SLA 可靠性承诺，采用透明计费模式。

为什么 DeepSeek-R1 模型的推理过程会显示思维链？

DeepSeek-R1 采用了纯强化学习逻辑自省训练框架。在输出最终答案前，模型会自发调用内部思维空间（Chain of Thought），对潜在解法进行枚举、质疑、回溯与边界修正。显式输出思维链不仅极大增强了数理与代码推导的准确性，也为用户提供了可追溯、可审计的白盒思考逻辑。

DeepSeek API 如何实现与现有基于 OpenAI SDK 的系统平替？

DeepSeek API 严格遵循 OpenAI 工业级 RESTful 与 Chat Completions 数据接口标准。您仅需将客户端 SDK 中的 base_url 配置为 https://api.deepseek.com，并将模型名指定为 deepseek-chat 或 deepseek-reasoner，无需更改任何业务代码即可完成迁移。

什么是 DeepSeek Harness 自动化评测套件？

DeepSeek Harness 是我们面向工业界开源的一站式模型能力评测框架。它集成了数学基准（AIME/MATH）、代码编写（HumanEval/MBPP）、指令遵循与安全红蓝对抗测试集，能够自动化生成标准评测雷达图，帮助企业科学验证微调或量化后的模型质量。

企业如果要进行私有化本地离线部署，需要什么配置？

对于 1.5B ~ 14B 等蒸馏模型，单张主流消费级显卡（如 RTX 4090）即可流畅运行；对于 32B ~ 70B 模型，建议配置 2~4 张工业级算力卡；而对于 671B 满血版 MoE 模型，推荐基于 8 卡 H800/A800 集群采用 vLLM 或 SGLang 框架进行 FP8 量化部署。