在快速发展的人工智能领域，传统上获取强大的AI模型往往受到高昂成本和技术门槛的限制。然而，由中国公司深度求索开发的DeepSeek AI，作为一款先进的语言模型，正在改变这一现状。其性能可与OpenAI等专有模型媲美，同时通过开源策略实现了AI能力的普及化。本指南将详细介绍多种完全免费的DeepSeek AI使用方法，帮助您突破资金限制，轻松体验这一技术。

什么是DeepSeek AI？

DeepSeek AI是一系列备受AI社区关注的大语言模型（LLM），在逻辑推理、数学运算、编程辅助和通用知识任务等方面表现出色。其独特之处不仅在于卓越的性能，还在于其高可及性——通过开源多个版本模型，使研究者、开发者和爱好者能够摆脱商业AI服务的高昂成本。

DeepSeek模型家族

DeepSeek模型家族包括以下主要版本：

DeepSeek-R1：首代推理模型，提供从1.5B到671B不同参数规模的版本。
DeepSeek-V3：针对通用对话场景优化的聊天模型。
DeepSeek Coder：专注于代码生成和编程任务的专项模型。

基准测试显示，部分AI公司的高价专有模型。

使用Anakin AI平台体验DeepSeek

如果您希望快速体验DeepSeek AI而无需复杂配置，Anakin AI平台是一个理想的选择。

Anakin AI使用步骤

访问 anakin.ai 并创建一个免费账户。
在应用商店中搜索“DeepSeek”。
选择DeepSeek-R1或DeepSeek-V3等可用模型。
点击“使用应用”按钮。
通过直观的聊天界面与模型即时交互。

Anakin AI的核心优势

零安装配置：无需复杂的硬件或软件配置。
适合所有用户：统一的界面设计，适合新手和专家。
多模型集成：支持同时访问多个模型。
免费额度合理：提供充足的免费使用额度。
支持定制化：可定制工作流并支持批量处理。

通过Anakin AI，您无需担心硬件要求，即可轻松体验问答生成、编程辅助等功能。

本地部署DeepSeek：Ollama框架

如果您需要更高的隐私性、控制权和性能表现，可以选择通过Ollama框架在本地部署DeepSeek模型。

硬件需求指南

根据模型规模的不同，硬件需求如下：

小型模型（1.5B/7B/8B）：现代CPU + 16GB内存，建议配备8GB显存的GPU。
中型模型（14B/32B）：需要16-24GB显存的高性能GPU。
大型模型（70B）：需要40GB以上显存的顶级GPU。
完整671B模型：需企业级多GPU设备支持。

Ollama部署流程

安装Ollama环境。
根据设备能力选择模型版本并运行：

基础设备

ollama run deepseek-r1:1.5b

中级设备

ollama run deepseek-r1:7b

高性能设备

ollama run deepseek-r1:14b

3. 模型管理命令：

   - 查看已安装模型：ollama list
   - 移除模型：ollama rm deepseek-r1:7b
   - 查看模型信息：ollama show deepseek-r1

### 图形界面增强工具

推荐以下工具以提升用户体验：

- **Open WebUI**：功能丰富的网页交互界面。
- **LM Studio**：桌面端管理工具。
- **MSTY.app**：优化版Ollama界面。

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## 云端平台方案

如果您希望利用云端资源，以下是几个免费的云端方案：

### Google Colab免费版

通过Google Colab，您可以快速加载DeepSeek模型：

```python
!pip install transformers torch accelerate

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_id = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Hugging Face空间

创建一个免费账户。
新建一个Space项目。
使用Gradio框架快速构建交互界面。

构建RAG应用

通过LangChain框架，您可以构建基于DeepSeek的检索增强生成（RAG）应用。

环境准备

pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official

文档处理与向量存储配置

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

NVIDIA NIM集成

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA

llm = ChatNVIDIA(model="deepseek-ai/deepseek-r1", api_key="your_key", temperature=0.7)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=vectorstore.as_retriever())

性能优化建议

对于硬件配置较低的设备，可以尝试以下优化方法：

使用4-bit或8-bit量化模型。
限制上下文长度以减少计算量。
关闭不必要的后台进程。
启用GPU加速以提升性能。

总结

DeepSeek AI通过开源策略打破了AI技术的获取壁垒，使个人开发者也能利用前沿模型能力。无论是通过Anakin AI的便捷体验，Ollama的本地部署，还是云端方案的弹性扩展，DeepSeek都为创新实践提供了多样化的选择。将模型能力与您的独特数据和业务场景相结合，您可以创造出专属的智能解决方案，充分释放AI的潜力。

原文链接: http://anakin.ai/de/blog/how-to-use-deepseek-ai-for-free-ar/

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