DeepSeek 使用教程（2026最新）：国产最强AI大模型完全指南

🕒 最后更新： 2026-04-27 | 适用版本：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1

2026 年，国产 AI 大模型赛道卷出了新高度，而 DeepSeek（深度求索） 无疑是其中最耀眼的一匹黑马。从 671B 参数的 MoE 架构，到训练成本仅 557 万美元的"逆天性价比"，DeepSeek 用实力证明：开源模型也能和 GPT-5.5、Claude 4.6 扳手腕。

但很多用户第一次接触 DeepSeek 时，还是会遇到不少疑问：DeepSeek 到底怎么用？有哪些版本？免费还是收费？和 ChatGPT 比起来差在哪？本篇 DeepSeek 使用教程 就来一次性讲清楚——从入门到进阶，覆盖官网注册、API 接入、本地部署、场景实战和 Prompt 技巧，帮你快速把 DeepSeek 用起来。

🏆 想同时用 DeepSeek + ChatGPT + Claude？一个平台搞定

不想在多个平台之间来回切换？推荐一站式 AI 聚合平台：

• 🧠 全模型聚合 (SnakeGPT)：snakegpt.vip — 支持 DeepSeek-V3 / GPT-5.5 / Claude 4.6 / Gemini 3.1 Pro，一个账号通吃
• 🎨 官网体验 (GPTCat)：gptcat.cc — 1:1还原ChatGPT官网，支持 GPT-5.5 / Claude 4.6 / MJ绘图

📋 文章导览

• 📋 文章导览
• 一、DeepSeek 是什么？
  • 1.1 深度求索公司简介
  • 1.2 发展历程
  • 1.3 为什么 DeepSeek 这么火？
• 二、DeepSeek-V3 核心能力详解
  • 2.1 MoE 架构：671B 参数，37B 激活
  • 2.2 关键技术创新
  • 2.3 128K 超长上下文
  • 2.4 代码与数学能力
• 三、DeepSeek 怎么用？四种主流方式
  • 3.1 方式一：官网直接对话（最简单）
  • 3.2 方式二：API 接入（开发者首选）
  • 3.3 方式三：开源本地部署（技术玩家）
  • 3.4 方式四：聚合平台（推荐）
• 四、DeepSeek vs ChatGPT vs Claude 三方对比
• 五、DeepSeek 五大使用场景
  • 5.1 编程辅助
  • 5.2 数学推理与解题
  • 5.3 论文写作与学术辅助
  • 5.4 多语言翻译
  • 5.5 数据分析与报告
• 六、DeepSeek 使用技巧：5 个 Prompt 进阶方法
  • 技巧一：明确角色设定
  • 技巧二：使用结构化提示
  • 技巧三：善用"深度思考"模式
  • 技巧四：要求输出格式
  • 技巧五：迭代追问，逐步精化
• 七、DeepSeek 收费说明
  • 7.1 官网免费使用
  • 7.2 API 定价
  • 7.3 聚合平台使用
• 八、常见问题 FAQ
  • Q1：DeepSeek 在国内能直接用吗？需要翻墙吗？
  • Q2：DeepSeek 和 ChatGPT 哪个更好？
  • Q3：DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 有什么区别？
  • Q4：DeepSeek 的 API 和 OpenAI 的 API 兼容吗？
  • Q5：普通用户有必要本地部署 DeepSeek 吗？
  • Q6：DeepSeek 处理敏感内容有限制吗？
• 九、总结：DeepSeek 值得用吗？

---

一、DeepSeek 是什么？

1.1 深度求索公司简介

DeepSeek（深度求索） 是一家专注于通用人工智能研究的中国科技公司，由知名量化基金幻方量化于 2023 年创立，总部位于杭州。与很多"闷声搞商业化"的国内 AI 公司不同，DeepSeek 从一开始就选择了 全面开源 的路线——代码开源、权重开源、技术报告开源，这在国内大模型厂商中极为罕见。

1.2 发展历程

时间	里程碑
2023 年 11 月	DeepSeek 发布首个开源模型 DeepSeek-67B
2024 年 5 月	DeepSeek-V2 发布，引入 MLA 注意力机制，大幅降低推理成本
2024 年 12 月	DeepSeek-V3 发布，671B 参数 MoE 架构，性能比肩 GPT-4o
2025 年 1 月	DeepSeek-R1 推理增强模型发布，数学/推理能力再上一个台阶
2025-2026 年	持续迭代优化，生态合作扩展，成为国内最受欢迎的开源大模型之一

1.3 为什么 DeepSeek 这么火？

简单来说，DeepSeek 做到了 "三个极致"：

• 极致性能：在 MMLU、MATH-500、HumanEval 等权威基准上接近甚至超越 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet
• 极致性价比：671B 参数模型的训练成本仅约 557 万美元，是同等规模模型的几分之一
• 极致开放：完全开源，社区可以自由使用、微调和部署

---

二、DeepSeek-V3 核心能力详解

DeepSeek-V3 是目前 DeepSeek 家族的旗舰基础模型，也是本篇 DeepSeek 使用教程重点介绍的版本。

2.1 MoE 架构：671B 参数，37B 激活

DeepSeek-V3 采用了 混合专家（Mixture-of-Experts, MoE） 架构：

• 总参数量：671B（6710 亿）
• 每次激活参数：37B（370 亿）——每个 token 仅激活 8 个专家
• 专家配置：256 个路由专家 + 1 个共享专家
• 训练数据：14.8 万亿 tokens

这意味着 DeepSeek-V3 拥有超大模型的"知识容量"，却只需要中等模型的"计算开销"，推理效率极高。

2.2 关键技术创新

技术	说明
Multi-head Latent Attention (MLA)	将 KV 缓存压缩到低秩潜空间，大幅降低推理内存占用
无辅助损失负载均衡	用偏置项替代传统辅助损失，避免性能损耗的同时实现专家负载均衡
Multi-Token Prediction (MTP)	每个位置预测多个未来 token，提升训练效率，支持推测解码加速
FP8 混合精度训练	训练中使用 FP8 精度，计算和通信成本大幅降低，几乎无精度损失
DualPipe 流水线并行	重叠计算与通信，减少流水线气泡，训练吞吐量显著提升

2.3 128K 超长上下文

DeepSeek-V3 支持 128K tokens 的上下文窗口，换算成中文大约是 8-10 万字。这意味着你可以一次性输入一整本小说、一份完整的技术文档或数十页的合同，让 DeepSeek 进行阅读、总结和分析。

2.4 代码与数学能力

DeepSeek 在代码生成和数学推理上的表现尤为亮眼：

• HumanEval（代码生成）：表现与 GPT-4o 同一梯队
• MATH-500（数学推理）：得分 90.2%，超越大多数闭源模型
• MMLU（综合知识）：87.1%，开源模型最高水平

配合 DeepSeek-R1 推理增强模型，在需要深度思考的数学证明、逻辑推理任务中，表现更是令人惊艳。

---

三、DeepSeek 怎么用？四种主流方式

了解了 DeepSeek 的能力，接下来是最实用的部分——DeepSeek 到底怎么用？

3.1 方式一：官网直接对话（最简单）

地址：chat.deepseek.com

这是最简单的使用方式，适合普通用户：

1. 访问 chat.deepseek.com
2. 使用手机号或邮箱注册账号
3. 登录后即可开始对话，默认使用 DeepSeek-V3 模型
4. 可切换"深度思考"模式（基于 DeepSeek-R1），处理复杂推理任务

优点：免费额度充足，国内直接访问，注册门槛低 缺点：高峰期可能排队，对话体验相对基础

3.2 方式二：API 接入（开发者首选）

地址：platform.deepseek.com

如果你是开发者，想将 DeepSeek 集成到自己的应用中，API 是最好的选择：

# DeepSeek API 调用示例（兼容 OpenAI SDK）
from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",  # DeepSeek-V3
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手"},
        {"role": "user", "content": "请用Python写一个快速排序算法"}
    ],
    max_tokens=2048,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

DeepSeek API 完全兼容 OpenAI SDK 格式，如果你已经在用 ChatGPT 的 API，只需要改两行代码（api_key 和 base_url）就能无缝切换。

3.3 方式三：开源本地部署（技术玩家）

DeepSeek 全系模型在 GitHub 和 Hugging Face 上完全开源，你可以自己部署：

• 完整版 DeepSeek-V3（671B）：需要多台高端 GPU 服务器（如 8×A100 80GB 以上）
• 量化版本：社区提供了 4-bit/8-bit 量化版，可以在消费级 GPU 上运行
• 小参数模型：DeepSeek 还提供 7B、16B 等小模型，单卡即可运行

# 使用 Ollama 一键本地部署 DeepSeek（小模型示例）
ollama run deepseek-r1:7b

本地部署适合对数据隐私有严格要求的企业用户，或者想要深度定制模型的技术团队。

3.4 方式四：聚合平台（推荐）

如果你既想用 DeepSeek，又想同时使用 ChatGPT、Claude 等其他模型，那么 聚合平台 是最省事的选择。比如 SnakeGPT 就支持在一个界面里自由切换 DeepSeek-V3、GPT-5.5、Claude 4.6 等多个主流模型，免翻墙，国内直连，对于需要经常对比不同模型输出的用户来说非常方便。

---

四、DeepSeek vs ChatGPT vs Claude 三方对比

很多用户在选择 AI 工具时纠结于"DeepSeek 和 ChatGPT/Claude 到底该用哪个"，这里给出一张全面对比表：

对比维度	DeepSeek-V3	ChatGPT (GPT-5.5)	Claude 4.6
🏢 开发商	深度求索（中国）	OpenAI（美国）	Anthropic（美国）
🧠 综合智能	⭐⭐⭐⭐ 接近一线	⭐⭐⭐⭐⭐ 业界顶尖	⭐⭐⭐⭐⭐ 业界顶尖
🇨🇳 中文能力	⭐⭐⭐⭐⭐ 原生中文，表达自然	⭐⭐⭐⭐ 优秀，偶有翻译腔	⭐⭐⭐⭐ 优秀，略逊中文语感
💻 代码能力	⭐⭐⭐⭐ 优秀	⭐⭐⭐⭐⭐ 全球顶尖	⭐⭐⭐⭐⭐ 全球顶尖
📐 数学推理	⭐⭐⭐⭐⭐ 配合R1极强	⭐⭐⭐⭐⭐ 强	⭐⭐⭐⭐ 较强
💰 价格	免费+极低API价格	$20/月 或 API 按量	$20/月 或 API 按量
🌐 国内可用	✅ 直接访问	❌ 需翻墙或镜像	❌ 需翻墙或镜像
🔓 开源	✅ 完全开源	❌ 闭源	❌ 闭源
📏 上下文长度	128K	128K	200K
🔌 插件/生态	生态建设中	非常丰富（GPTs等）	较丰富

一句话选择建议：

• 中文任务优先 → DeepSeek
• 综合能力最强 → ChatGPT GPT-5.5
• 长文处理 + 代码审查 → Claude 4.6
• 全都要 → 用聚合平台一站搞定

👉 更详细的对比分析，可阅读：ChatGPT 和 DeepSeek 哪个好？7 大维度深度对比

---

五、DeepSeek 五大使用场景

DeepSeek 可不只是"聊天机器人"，以下是五个最能发挥 DeepSeek 实力的使用场景。

5.1 编程辅助

DeepSeek 在代码生成、Debug 和代码解释方面表现出色，尤其擅长 Python、JavaScript、Java、C++ 等主流语言：

💬 Prompt 示例：
"用 Python 实现一个支持并发的网页爬虫，要求：
1. 使用 asyncio + aiohttp
2. 支持设置并发数量
3. 自动处理重试和超时
4. 将结果保存为 JSON"

DeepSeek 会生成结构清晰、注释完整的代码，对于中文注释的生成尤其自然——这一点是很多海外模型做不到的。

5.2 数学推理与解题

配合 DeepSeek-R1 的"深度思考"模式，DeepSeek 在数学推理方面可以说是国产模型中最强的：

• 高考数学压轴题
• 考研数学线性代数/高数
• 竞赛级数论和组合问题
• 工程计算与建模

DeepSeek-R1 会展示完整的思考链（Chain of Thought），让你看到每一步推理过程，非常适合学习和验证。

5.3 论文写作与学术辅助

DeepSeek 的中文论文写作能力在国产模型中名列前茅：

• 文献综述：给出研究主题，快速生成文献综述框架
• 论文润色：优化学术论文的表达，使语言更加规范
• 摘要生成：一键生成中英文摘要
• 公式推导：复杂数学公式的 LaTeX 排版和推导

5.4 多语言翻译

DeepSeek 在中英翻译方面的表现非常出色，尤其是 英译中 方向，翻译出来的中文比 ChatGPT 更加地道自然，没有那种"机翻味"。同时也支持日语、韩语、法语、德语等多语种翻译。

5.5 数据分析与报告

借助 DeepSeek 的 128K 超长上下文，你可以直接粘贴大量数据（如 CSV 格式的表格数据），让它进行分析并生成图表代码和分析报告：

💬 Prompt 示例：
"以下是我们公司2025年Q1-Q4的销售数据（CSV格式），请：
1. 分析各季度的增长趋势
2. 找出表现最好和最差的产品线
3. 生成 Python matplotlib 可视化代码
4. 给出下一季度的预测和建议"

---

六、DeepSeek 使用技巧：5 个 Prompt 进阶方法

掌握以下技巧，让你的 DeepSeek 使用效率翻倍。

技巧一：明确角色设定

❌ 普通问法："帮我写一篇文章"
✅ 高效问法："你是一位有10年经验的技术博客作者，擅长将复杂技术概念用通俗易懂的方式解释给初学者。请以这个身份，写一篇关于 Docker 容器化入门的科普文章，字数2000字，风格轻松幽默。"

角色设定越具体，DeepSeek 的输出就越精准。

技巧二：使用结构化提示

当任务比较复杂时，用编号或 Markdown 格式拆解需求：

请帮我完成以下任务：
【背景】我正在开发一个电商平台的后端API
【需求】设计用户购物车模块
【技术栈】Node.js + Express + MongoDB
【要求】
1. RESTful 接口设计（增删改查）
2. 数据模型设计（Schema）
3. 接口请求/响应示例
4. 简单的错误处理

技巧三：善用"深度思考"模式

在 DeepSeek 官网的对话界面，开启"深度思考（Deep Think）"模式可以调用 DeepSeek-R1 推理模型。在以下场景建议开启：

• 数学证明和复杂推理
• 需要多步骤逻辑分析的问题
• 代码 Bug 的深度排查
• 策略规划和方案对比

技巧四：要求输出格式

明确告诉 DeepSeek 你想要的输出格式，避免反复修改：

"请用Markdown表格格式对比以下三款产品的优缺点"
"请用 JSON 格式输出结果"
"请用分点列表总结，每点不超过20字"

技巧五：迭代追问，逐步精化

不要指望一次就得到完美结果。先让 DeepSeek 给出初稿，然后通过追问逐步优化：

第一轮："帮我写一个Python爬虫"
第二轮："请添加异常处理和日志记录"
第三轮："请加入代理IP轮换和请求频率限制"
第四轮："请优化代码结构，拆分为多个模块"

这种"迭代式提问"比一次性提一个超长需求，效果往往更好。

---

七、DeepSeek 收费说明

7.1 官网免费使用

通过 chat.deepseek.com 注册使用的普通用户，DeepSeek 提供 慷慨的免费额度，日常使用基本够用。这也是 DeepSeek 相比 ChatGPT（每月 $20 订阅）最大的优势之一。

7.2 API 定价

DeepSeek 的 API 定价堪称"业界良心"，远低于 OpenAI 和 Anthropic：

模型	输入价格 (每百万 tokens)	输出价格 (每百万 tokens)
DeepSeek-V3 (deepseek-chat)	~$0.14 - $0.27	~$0.28 - $1.10
DeepSeek-R1 (deepseek-reasoner)	~$0.55	~$2.19

缓存命中时价格更低。对比 GPT-5.5 的 API 动辄 $5-15/百万 tokens 的定价，DeepSeek 的价格大约只有其 1/10 到 1/50。

7.3 聚合平台使用

如果觉得 API 配置太麻烦，又想以最低成本体验多个顶级模型，可以考虑像 SnakeGPT 这样的聚合平台。统一充值，按量使用，DeepSeek、ChatGPT、Claude 想切就切，适合"什么都想试试"的用户。

---

八、常见问题 FAQ

Q1：DeepSeek 在国内能直接用吗？需要翻墙吗？

完全不需要翻墙。 DeepSeek 是国产大模型，官网 chat.deepseek.com 在国内可以直接访问，用手机号就能注册，开箱即用。这是 DeepSeek 相对 ChatGPT 最大的便利之一。

Q2：DeepSeek 和 ChatGPT 哪个更好？

各有所长。DeepSeek 在中文任务、数学推理和性价比方面有明显优势；ChatGPT 在综合智能、创意生成和插件生态方面更强。建议根据使用场景选择，或者直接用聚合平台两个都用。详细对比可参考我们的 专题对比文章。

Q3：DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 有什么区别？

• DeepSeek-V3 是基础通用模型，适合日常对话、写作、翻译等场景
• DeepSeek-R1 是推理增强模型，专门针对数学、逻辑推理和复杂问题求解进行了优化，会展示详细的思考过程

在 DeepSeek 官网的对话界面，你可以通过开启"深度思考"来使用 R1 模型。

Q4：DeepSeek 的 API 和 OpenAI 的 API 兼容吗？

完全兼容。 DeepSeek 的 API 遵循 OpenAI 的 API 格式，如果你的项目已经在使用 OpenAI SDK，只需修改 api_key 和 base_url 两个参数即可无缝切换到 DeepSeek，迁移成本极低。

Q5：普通用户有必要本地部署 DeepSeek 吗？

大多数普通用户不需要。 本地部署完整的 DeepSeek-V3（671B 参数）需要昂贵的 GPU 集群，成本很高。普通用户直接用官网或聚合平台即可。如果你是技术爱好者，可以用 Ollama 等工具在本地跑 7B/16B 的小模型体验一下。

Q6：DeepSeek 处理敏感内容有限制吗？

有的。作为一家中国公司，DeepSeek 的内容审核策略遵循国内相关法规，在某些话题上会有内容过滤。如果你需要更宽松的回答范围，可以考虑搭配使用 ChatGPT 或 Claude。这也是为什么很多用户选择使用聚合平台——不同模型互补，灵活切换。

---

九、总结：DeepSeek 值得用吗？

回顾整篇 DeepSeek 使用教程，可以给出一个明确的答案：非常值得。

DeepSeek 作为国产 AI 大模型的代表，在 2026 年已经证明了自己的实力：

• ✅ 能力够强：671B 参数 MoE 架构，性能比肩 GPT-4o，数学推理更是顶级
• ✅ 使用方便：国内直连、免翻墙、免费额度充足
• ✅ 价格良心：API 定价仅为海外模型的 1/10
• ✅ 完全开源：支持本地部署和自定义微调
• ✅ 中文出色：原生中文训练，输出更自然地道

当然，DeepSeek 在综合生态、多模态能力和创意任务上与 ChatGPT、Claude 还有差距。最聪明的做法，是根据场景选择最合适的模型——复杂推理用 DeepSeek-R1，创意写作用 ChatGPT，代码审查用 Claude，日常中文任务用 DeepSeek-V3。

如果不想在多个平台之间来回切换，一个聚合平台就能解决所有问题。

👉 想了解更多 AI 工具推荐？阅读：2026 年最佳 AI 工具替代方案

---

本文为 DeepSeek 使用教程的完整版指南，我们会持续更新 DeepSeek 的最新动态和使用技巧。如果觉得有帮助，欢迎收藏和分享！