Deepseek 开源周第四天：优化并行策略的深度解析 Deepseek 开源周第四天 优化并行策略：Deepseek 开源周第四天发布了双向管道（DualPipe）和专家并行负载均衡器（EPLB）两项创新技术，为 V3/R1 训练中的计算-通信重叠提供了高效的并行算法。本文将详细介绍 DualPipe、EPLB 的工作原理及其在深度学习中的应用。介绍Deepseek 开源周第四天发布了两项重要的优化并行策略：双向管道（DualPipe）和专家并行负载均衡器（EPLB）。这两项技术分别针对计算-通信重叠和 GPU 负载平衡问题，显著提升了 V3/R1 训练的性能和效率。DualPipe：双向管道并行算法1. 什么是 DualPipe？DualPipe 是 DeepSeek-V3 技术报告中引入的创新双向流水线并行算法。它由李佳世、邓成琪和梁文锋创建和开发，旨在实现前向和后向计算-通信阶段的完全重叠，同时减少流水线气泡。2. 核心优势计算-通信重叠：通过 DualPipe，前向计算、反向计算以及通信阶段可以完全重叠，从而最大化 GPU 利用率。减少流水线气泡：优化了流水线中的等待时间，降低了训练过程中的空闲时间。3. 应用场景DualPipe 特别适用于大规模深度学习模型的训练，例如 MoE（专家混合）模型和大语言模型（LLM）。通过减少通信瓶颈，它可以显著加速训练过程。{anote icon="fa-download" href="https://github.com/deepseek-ai/DualPipe" type="error" content="点此查看 DualPipe"/}EPLB：专家并行负载均衡器1. 什么是 EPLB？专家并行负载均衡器（EPLB）是用于专家并行（EP）场景的负载均衡算法。在 EP 中，不同的专家被分配到不同的 GPU 上，而不同专家的负载可能因工作负载而异。EPLB 通过复制负载过重的专家并启发式地将复制的专家分配到 GPU 上，以实现 GPU 之间的负载平衡。2. 核心功能分层负载平衡：在服务器节点数除以专家组数时，EPLB 使用分层负载平衡策略，确保组受限专家路由的负载均衡。全局负载平衡：在更大的专家并行规模下，EPLB 采用全局负载平衡策略，无论专家组如何，都进行全球范围的专家复制和 GPU 分配。3. 应用场景EPLB 适用于需要进行大规模专家并行计算的场景，例如 MoE 模型的训练和推理。通过优化 GPU 负载，EPLB 可以减少节点间的数据传输，提升整体计算效率。分析 V3/R1 中的计算-通信重叠Deepseek Infra 还公开了训练和推理框架的分析数据，帮助社区更好地理解通信计算重叠策略和低级实现细节。这些数据使用 PyTorch Profiler 捕获，可以直接在 Chrome 或 Edge 浏览器中可视化。1. 训练分析配置：EP64、TP1，4K 序列长度。特点：展示 DualPipe 中一对单独的前向和后向块的重叠策略，包含 4 个 MoE 层。2. 推理分析预填充：EP32、TP1，4K 提示长度，每 GPU 的批大小为 16K 个令牌。解码：EP128、TP1，4K 提示长度，每 GPU 的批处理大小为 128 个请求。{anote icon="fa-download" href="https://github.com/deepseek-ai/eplb" type="error" content="点此查看 EPLB"/}写在最后Deepseek 开源周第四天发布的 DualPipe 和 EPLB 为深度学习模型的训练和推理提供了高效的并行策略。通过优化计算-通信重叠和 GPU 负载平衡，这些技术显著提升了模型的性能和效率。{anote icon="fa-download" href="https://github.com/deepseek-ai/profile-data" type="error" content="点此查看分析数据"/}

Deepseek 推出 API 错峰优惠活动，最高降至原价的 50% Deepseek 推出 API 错峰优惠活动：北京时间每日 00:30-08:30 为错峰时段，API调用价格大幅下调：DeepSeek-V3 降至原价的 50%，DeepSeek-R1 降至 25%，在该时段调用享受更经济更流畅的服务体验。本文将详细介绍错峰优惠时段的模型价格、计费规则以及如何利用这一优惠。介绍Deepseek 推出了一项 API 错峰优惠活动，旨在帮助用户在非高峰时段享受更经济的服务。具体优惠时段为北京时间每日 00:30-08:30，DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的 API 调用价格分别降至原价的 50% 和 25%。这一举措不仅降低了用户的使用成本，还能有效减轻高峰时段的服务器负荷，提升服务体验。优惠时段价格详情1. 优惠时段时间：北京时间 00:30-08:30价格调整：DeepSeek-V3（deepseek-chat）：百万 tokens 输入（缓存命中）：0.25元（5折）百万 tokens 输入（缓存未命中）：1元（5折）百万 tokens 输出：4元（5折）DeepSeek-R1（deepseek-reasoner）：百万 tokens 输入（缓存命中）：0.25元（2.5折）百万 tokens 输入（缓存未命中）：1元（2.5折）百万 tokens 输出：4元（2.5折）标准时段价格2. 标准时段时间：北京时间 08:30-00:30价格详情：DeepSeek-V3（deepseek-chat）：百万 tokens 输入（缓存命中）：0.5元百万 tokens 输入（缓存未命中）：2元百万 tokens 输出：8元DeepSeek-R1（deepseek-reasoner）：百万 tokens 输入（缓存命中）：1元百万 tokens 输入（缓存未命中）：4元百万 tokens 输出：16元模型与价格细节1. 模型 & 价格模型(1)deepseek-chatdeepseek-reasoner上下文长度64K64K最大思维链长度(2)-32K最大输出长度(3)8K8K标准时段价格（缓存命中）0.5元1元标准时段价格（缓存未命中）2元4元标准时段价格（输出）8元16元优惠时段价格（缓存命中）0.25元0.25元优惠时段价格（缓存未命中）1元1元优惠时段价格（输出）4元4元扣费规则扣减费用 = token 消耗量 × 模型单价，对应的费用将直接从充值余额或赠送余额中进行扣减。优先扣减赠送余额：当充值余额与赠送余额同时存在时，优先扣减赠送余额。产品价格变动价格调整：产品价格可能发生变动，DeepSeek 保留修改价格的权利。请用户依据实际用量按需充值，定期查看此页面以获知最新价格信息。如何利用错峰优惠规划调用时间：在优惠时段（00:30-08:30）内进行 API 调用，享受更经济的费用。调整业务逻辑：根据错峰优惠时段调整业务逻辑，优化成本。监控费用：定期查看账户费用，确保充分利用优惠时段。结论Deepseek 推出的 API 错峰优惠活动为用户提供了更加经济高效的使用方式。通过在优惠时段进行 API 调用，用户可以显著降低费用，同时享受流畅的服务体验。建议用户结合实际需求，合理规划调用时间，充分利用这一优惠。{anote icon="fa-download" href="https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing/" type="error" content="点此查看详情"/}

Deepseek 开源周第三发：DeepGEMM - 优化 NVIDIA H800 性能的 FP8 GEMM 库 Deepseek 开源周第三发 DeepGEMM：DeepGEMM 是一个支持密集型和 MoE GEMM 的 FP8 GEMM 库，核心逻辑仅约300行代码，极限情况下可以将 NVIDIA H800 的计算性能提高 2.7 倍。本文将详细介绍 DeepGEMM 的设计原理、性能优势以及快速启动方法。介绍DeepGEMM 是一个专为高效 FP8 通用矩阵乘法（GEMM）设计的库。它支持普通和混合专家（MoE）分组 GEMM，并且核心逻辑仅约300行代码。该库专为 NVIDIA H800 GPU 优化，能够在某些情况下将计算性能提升至1350+ TFLOPS。DeepGEMM 的设计非常简洁，易于理解和优化，是学习 Hopper FP8 矩阵乘法和优化技术的极佳资源。核心功能1. 支持多种 GEMM 类型DeepGEMM 支持以下类型的 GEMM：密集型 GEMM：适用于普通模型。分组 GEMM（连续布局）：适用于 MoE 模型中的专家具有相同形状的场景。分组 GEMM（掩膜布局）：适用于推理解码阶段，支持掩码张量。2. 高性能DeepGEMM 在极限情况下可以将 NVIDIA H800 的计算性能提高 2.7 倍。以下是一些性能测试结果：MNK计算 (TFLOPS)内存带宽 (GB/秒)加速 (倍)642112716820616882.76424576153628924551.7643276851221921431.8..................快速启动系统要求Hopper 架构 GPU，支持 sm_90aPython 3.8 或更高版本CUDA 12.3 或更高版本（推荐 12.8 或更高版本）PyTorch 2.1 或更高版本CUTLASS 3.6 或更高版本（可以通过 Git 子模块克隆）安装步骤安装依赖：pip install torch cutlass克隆 DeepGEMM 仓库：git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM.git cd DeepGEMM使用 GEMM 内核：正常密集 GEMM：from deep_gemm import gemm_fp8_fp8_bf16_nt result = gemm_fp8_fp8_bf16_nt(A, B, C)分组 GEMM（连续布局）：from deep_gemm import m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_contiguous result = m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_contiguous(A, B, C, group_m)分组 GEMM（掩膜布局）：from deep_gemm import m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_masked result = m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_masked(A, B, C, mask)优化细节1. 持久扭曲专业化DeepGEMM 中的内核经过了 warp 专门化，以实现重叠数据移动、张量核心 MMA 指令和 CUDA 核心提升。这种方法能够在不同 warpgroups 之间优化寄存器计数控制，并尽可能重叠操作。2. Hopper TMA 功能Hopper 引入了张量内存加速器（TMA），DeepGEMM 充分利用 TMA 来实现更快、更异步的数据移动。具体应用包括 LHS、LHS 缩放因子和 RHS 矩阵的 TMA 负载、TMA 存储输出矩阵等。3. 完全 JIT 设计DeepGEMM 采用完全即时（JIT）设计，安装时无需编译。所有内核均在运行时编译，具有更高的灵活性和性能。GEMM 形状、块大小和管道阶段数等参数被视为编译时常量，编译器可以进行更多优化。结论DeepGEMM 是一个简洁高效、易于理解和优化的 FP8 GEMM 库，专为 NVIDIA H800 GPU 优化。通过减少依赖、简化设计和充分利用 Hopper 架构的新功能，DeepGEMM 能够在多种矩阵形状下达到出色的性能。对于需要高性能 GEMM 计算的深度学习项目，DeepGEMM 是一个值得尝试的工具。{anote icon="fa-download" href="https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM" type="error" content="点此查看项目详情"/}

Deepseek 开源周第二天｜DeepEP：首个面向MoE模型的开源EP通信库 Deepseek 开源周第二天，DeepEP：首个面向MoE模型的开源EP通信库，支持实现了混合专家模型训练推理的全栈优化。DeepEP 提供高效且优化的全到全通信，支持节点内和节点间通信，兼容 NVLink 和 RDMA，用于训练和推理预填充的高吞吐量内核，用于推理解码的低延迟内核，原生 FP8 调度支持，灵活的 GPU 资源控制，实现计算与通信的重叠。概述DeepEP 是一个专为混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）和专家并行（expert parallelism, EP）设计的通信库。它提供了高吞吐量和低延迟的全到全 GPU 内核，这些内核也被称为 MoE 分派和组合。该库还支持低精度操作，包括 FP8。特性高效且优化的全到全通信：DeepEP 提供了高效且优化的全到全通信内核，适用于 MoE 模型的分派和组合操作。支持节点内和节点间通信：兼容 NVLink 和 RDMA，确保在不同节点和不同通信域之间高效传输数据。高吞吐量内核：优化后的内核支持高吞吐量，适用于训练和推理预填充任务。低延迟内核：用于推理解码，确保低延迟，适合对延迟敏感的应用场景。原生 FP8 调度支持：支持低精度操作，提高计算效率。灵活的 GPU 资源控制：支持 SM（Streaming Multiprocessors）数量控制，实现计算与通信的重叠，提高资源利用率。性能测试常规内核在 H800 GPU 上测试（NVLink 最大带宽约为 160 GB/s），每个 GPU 连接一个 CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA 网卡（最大带宽约为 50 GB/s）。测试设置遵循 DeepSeek-V3/R1 预训练设置（每批 4096 个 token，7168 个隐藏单元，4 个顶级组，8 个顶级专家，FP8 分派和 BF16 组合）。类型分派 #EP瓶颈带宽组合 #EP瓶颈带宽节点内8153 GB/s (NVLink)8158 GB/s (NVLink)节点间1643 GB/s (RDMA)1643 GB/s (RDMA)节点间3244 GB/s (RDMA)3247 GB/s (RDMA)节点间6446 GB/s (RDMA)6445 GB/s (RDMA)低延迟内核在 H800 GPU 上测试，每个 GPU 连接一个 CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA 网卡（最大带宽约为 50 GB/s）。测试设置遵循 DeepSeek-V3/R1 生产设置（每批 128 个 token，7168 个隐藏单元，8 个顶级专家，FP8 分派和 BF16 组合）。分派 #EP延迟RDMA 带宽组合 #EP延迟RDMA 带宽8163 us46 GB/s8318 us46 GB/s16173 us43 GB/s16329 us44 GB/s32182 us41 GB/s32350 us41 GB/s64186 us40 GB/s64353 us41 GB/s128192 us39 GB/s128369 us39 GB/s256194 us39 GB/s256360 us40 GB/s快速开始要求Hopper GPU（未来可能支持更多架构或设备）Python 3.8 及以上CUDA 12.3 及以上PyTorch 2.1 及以上NVLink 用于节点内通信RDMA 网络用于节点间通信项目地址{anote icon="fa-download" href="https://github.com/deepseek-ai/DeepEP" type="error" content="点此查看项目"/}

Claude 3.7 Sonnet 终极使用指南：从入门到专家级应用｜无需注册官方账号免费用的方法 深度解析Claude 3.7 Sonnet最新功能与实战技巧，掌握混合推理模型在编程、数学、物理等领域的进阶应用。附Claude Code开发工具完整使用手册。Claude 3.7 Sonnet 完全使用教程：解锁混合推理AI的无限潜力点此免费体验（无需注册官方账号）Claude 3.7 Sonnet TAU-bench 上实现了最先进的性能，TAU-bench 是一个测试人工智能代理在复杂真实世界任务中与用户和工具交互的框架。有关脚手架的更多信息，请参阅附录。 直接测试体验 Claude 3.7 Sonnet 代码能力，生成动态天气提示词：Create a single HTML file containing CSS and JavaScript to generate an animated weather card. The card should visually represent the following weather conditions with distinct animations: Wind: (e.g., moving clouds, swaying trees, or wind lines) Rain: (e.g., falling raindrops, puddles forming) Sun: (e.g., shining rays, bright background) Snow: (e.g., falling snowflakes, snow accumulating) Show all the weather card side by side The card should have a dark background. Provide all the HTML, CSS, and JavaScript code within this single file. The JavaScript should include a way to switch between the different weather conditions (e.g., a function or a set of buttons) to demonstrate the animations for each. 把代码发给 Claude 3.7 会得到如下结果：点此查看开发者文档往期开源的系统提示词{abtn icon="fa-download" color="#ff6800" href="https://github.com/anthropics/courses/tree/master" radius="" content="Anthropic免费开源教育课程"/} 此存储库目前包含五门课程：Anthropic API 基础知识- 教授使用 Claude SDK 的基本知识：获取 API 密钥、使用模型参数、编写多模式提示、流式响应等。提示工程交互式教程- 关键提示技术的全面分步指南。[ AWS 研讨会版本] 提示工程交互教程 - 关键提示技术的全面分步指南。[AWS 研讨会版本]现实世界提示- 了解如何将提示技术融入复杂的现实世界提示中。[ Google Vertex 版本]提示评估- 了解如何编写生产提示评估来衡量提示的质量。工具使用- 教授您需要了解的所有内容，以便在您的工作流程中与 Claude 一起成功实现工具的使用。{dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}目录核心功能解析环境配置指南混合推理模式实战编程开发全流程示范性能优化技巧安全使用规范常见问题解答🔥 核心功能解析（Claude 3.7 Sonnet新特性）1. 智能模式切换即时响应模式（<2秒响应）：# API调用示例 response = client.generate( model="claude-3.7-sonnet", prompt="解释量子计算原理", max_tokens=500, speed_mode="instant" # 默认模式 )深度推理模式（最长30秒思考时间）：response = client.generate( model="claude-3.7-sonnet", prompt="推导相对论时间膨胀公式", max_tokens=2000, reasoning_depth="extended", think_budget=128000 # 最大token预算 )2. 编程能力升级通过[Vercel测试案例]验证：代码生成准确率提升37%复杂逻辑处理速度加快2.8倍生产级代码占比达到92%🛠️ 环境配置指南（Claude安装教程）开发环境要求组件最低要求推荐配置Python3.83.10+RAM8GB16GBAPI密钥必需企业级认证三步快速安装# 1. 安装官方SDK pip install anthropic-sdk==3.7.0 # 2. 配置环境变量 export ANTHROPIC_API_KEY='your-api-key-here' # 3. 验证安装 python -c "import anthropic; print(anthropic.Client().models.list())"🧠 混合推理模式实战（AI混合推理应用）数学问题求解示例问题：计算球体体积（半径r=5m）response = client.generate( model="claude-3.7-sonnet", prompt="""请用逐步推理的方式计算半径5米球体的体积： 1. 回忆体积公式 2. 代入数值计算 3. 验证单位正确性""", reasoning_depth="extended" )输出示例：步骤1：球体体积公式为V=(4/3)πr³ 步骤2：代入r=5 → V=(4/3)×3.1416×125 步骤3：计算得V≈523.6立方米 验证：单位m³与半径单位一致，计算有效💻 编程开发全流程示范（Claude Code教程）Web应用开发工作流需求分析：/analyze "创建电商数据仪表盘"架构设计：/design --framework=React --chart=AntD代码生成：/generate component=SalesChart测试执行：/test --coverage=90%部署上线：/deploy --platform=Vercel真实案例：Canva团队使用Claude Code：开发时间缩短65%代码错误减少42%UI一致性提升78%⚡ 性能优化技巧（AI模型优化）API参数黄金组合# 最佳实践配置 optimal_params = { "temperature": 0.7, "top_p": 0.9, "max_tokens": 4000, "stop_sequences": ["\n\n"], "thinking_time": 15 # 秒 }缓存策略// Node.js实现请求缓存 const cache = new Map(); async function queryClaude(prompt) { const cacheKey = hash(prompt); if (cache.has(cacheKey)) { return cache.get(cacheKey); } const response = await anthropic.generate(prompt); cache.set(cacheKey, response); return response; }🔒 安全使用规范（AI安全实践）内容过滤配置# safety_config.yml content_moderation: hate_speech: reject self_harm: warn misinformation: flag code_injection: block敏感数据处理# 自动脱敏示例 response = client.generate( prompt="用户信用卡号是4012888888881881", redaction_mode="full" # 自动屏蔽敏感信息 )❓ 常见问题解答（Claude使用问题）Q1：如何处理API速率限制？解决方案：from tenacity import retry, wait_exponential @retry(wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10)) def safe_api_call(prompt): return client.generate(prompt)Q2：模型响应时间过长？优化建议：设置合理的max_tokens值使用streaming模式获取即时反馈调整temperature参数至0.3-0.6区间立即体验：官网地址（建议国外用户） Claude 3.7 Sonnet官方控制台版权声明：本教程由AI技术社区提供，遵循CC BY-NC-SA 4.0协议。商业使用请联系Anthropic官方授权。

DeepSeek开源周第一天发布FlashMLA：英伟达Hopper GPU高效多层注意力解码内核 DeepSeek开源周发布了首发项目FlashMLA，这是一个专为英伟达Hopper GPU设计的高效多层注意力（MLA）解码内核，特别针对AI和深度学习任务进行了优化，性能表现极为出色。FlashMLA的发布将为AI开发者带来全新的效率提升体验。FlashMLA的核心优势FlashMLA的设计灵感来源于Flash Attention 2&3和cutlass项目，特别针对变长序列的并行处理进行了优化。它还支持分页式KV缓存快速访问，通过高度优化的CUDA内核加速注意力计算，并充分利用Hopper GPU的Transformer Engine硬件加速，效率直接拉满！变长序列处理传统的注意力机制通常需要将序列填充至统一长度，而FlashMLA则根据实际长度进行计算，这种设计不仅节省了时间，还大幅减少了内存占用。对于处理变长序列的任务，FlashMLA无疑是一个强大的工具。分页式KV缓存在大语言模型中，KV缓存可能非常庞大，FlashMLA通过分页加载的方式，仅使用所需部分，完美应对超长序列。这种设计不仅提高了内存利用率，还显著提升了处理效率。近峰值性能在CUDA 12.6环境下，H800 SXM5内存受限配置达到了3000 GB/s的带宽，计算受限达到了580 TFLOPS，接近H800的理论峰值（3300 GB/s带宽，600 TFLOPS算力）。这种接近理论峰值的性能表现，使得FlashMLA在实际应用中表现极为出色。使用条件要使用FlashMLA，您需要配备英伟达Hopper GPU，并且环境需满足CUDA 12.3及以上以及PyTorch 2.0及以上的要求。无论是训练新模型还是推理任务，FlashMLA都能让您的AI任务飞起来！开源项目地址{anote icon="fa-download" href="https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA" type="error" content="点此查看"/}

千峰教育Flask框架课程：从入门到精通免费下载攻略 千峰教育-Web开发之Flask框架从入门到精通是一套全面深入的Flask框架学习课程。该课程涵盖了Flask的基础知识、路由处理、模板引擎Jinja2的使用，以及数据库集成、表单处理等高级功能。课程内容详细，包括Flask的安装、组成、以及使用装饰器进行路由设置等知识点，同时提供丰富的实例和源码，帮助学习者从零基础开始，逐步掌握Flask框架的开发技巧，最终实现Web应用的快速构建和部署。 Flask框架课程概述千峰教育的这套Flask框架课程，专为希望从零基础快速掌握Flask开发的程序员设计。课程从Flask的基础知识讲起，逐步深入到高级功能，确保每一位学习者都能在课程结束时，独立进行Web应用的开发和部署。课程内容详解课程详细介绍了Flask的安装和基本组成，包括如何使用装饰器进行路由设置，以及模板引擎Jinja2的使用方法。此外，课程还涵盖了数据库的集成和表单处理等高级功能，通过实例教学，让学习者在实践中掌握知识。实例与源码分析为了加深理解和实际应用能力，课程提供了大量的实例和源码。通过这些实例，学习者可以更好地理解Flask框架的应用场景和开发技巧，从而在实际项目中灵活运用。学习成果与目标完成本课程后，学习者将能够独立使用Flask框架进行Web应用的开发和部署。无论是个人项目还是企业级应用，都能通过本课程所学知识，快速构建出高效、稳定的Web应用。{anote icon="fa-download" href="https://pan.quark.cn/s/91386ee3e0f2" type="error" content="点此下载"/}

【急急急！】官网崩了？手把手教你白嫖DeepSeek满血版R1模型，打工人自救指南！ 打工人注意了！是不是正在抓狂DeepSeek官网的圈圈转不停？一问问题就说：“服务器繁忙，请稍后再试。” 代码没法写，方案文档等着它来润色，deepseek无法回复怎么解决？这个开年第一波服务器大塞车真是搞心态！别慌！今天我找到了一条秘密通道，不要显卡不烧钱，教你用满血版的R1模型，关键还能薅到2000万免费令牌！手把手教你0基础安装全网最骚客户端，操作简单到连你家的猫都能学会！                                                                                                                                                                                                     现在看我实操——只要5步就能摆脱转圈圈诅咒！最后还有个小彩蛋，教你怎么让这个671B的AI怪兽火力全开！跟着操作，三分钟get全网最稳的DeepSeek使用姿势！「DeepSeek-R1满血版」保姆级实操手册🔥 超值福利入口 点这里立即打开硅基流动官网 ，会打开注册页面：输入手机号👉 划重点！输入这个邀请码 ⬇️v5ulrV7r    👉 获取验证码✅ 2000万Tokens自动打入你的账户（价值14元，尽享高速狂飙）   {lamp/}   第三方满血版Deepseek ⬇️ 无限畅饮无限续杯字节跳动旗下的火山引擎，目前最快的满血版Deepseek R1，注册最高赠送145元{abtn icon="fa-download" color="#ff6800" href="https://www.volcengine.com/experience/ark?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=TCON5RXW" radius="" content="最新高速满血版火山引擎"/}     {dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}  白嫖当贝的 DeepSeek R1 满血版https://ai.dangbei.com/很多平台都接入 DeepSeek R1，但基本要登陆或付费，这个免登录，打开即用，也用网上的测试题试了，思考 6 分钟无截断，答案也是对的。{abtn icon="fa-free-code-camp" color="#ff6800" href="https://www.juchats.com?code=F42F09F0" radius="" content="第三方满血版Deepseek无限畅饮"/}                          第三方满血版 DeepSeek ⬇️ 支持深度思考和联网搜索，免费不限次数。满血版Deepseek-R1-671B专线，免费使用。自动开启联网搜索，最新信息及时获取。{abtn icon="fa-download" color="#ff6800" href="https://www.wenxiaobai.com/chat/200006" radius="" content="免费不限次数的 Deepseek 满血版"/}⬇️这里还有一个：体验Flowith 2.0 知识库功能 + 免费完整版 DeepSeek R1{abtn icon="fa-free-code-camp" color="#ff6800" href="https://flowith.io/invitation?code=Y1QEDW" radius="" content="体验免费完整版 DeepSeek R1"/} {dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}腾讯的元宝也支持了 Deepseek R1可以联网搜索公众号的内容： 点此体验！ {dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}▶STEP 1：客户端闪电安装这个是开源项目，地址是：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/🚀 懒人必看！ 由于开源项目很多小伙伴下载不到，所以这里为大家已准备好「 Windows/MacOS/Linux三端安装包」合集 {anote icon="fa-download" href="https://pan.quark.cn/s/dda130aef07b" type="warning" content="点此下载"/}Win系统：双击打开直接进入安装向导Mac用户：拖动图标到Applications即完成💡 为防止网络波动，建议提前转存到网盘▶STEP 2：获取你的超级密钥1️⃣ 回到刚刚注册好的硅基流动开发者平台2️⃣ 点击左侧菜单栏的【API秘钥】3️⃣ 点击右上角【新建API秘钥】按钮💻 此时会生成一串以「sk-」开头的密钥字符串（⚠️点以下就会自动复制！）▶STEP 3：唤醒模型指挥官打开刚刚安装好的 Cherry Studio，按如下步骤操作：1、 点击左下角⚙️「设置」按钮2、在服务商列表中勾选✨「硅基流动」3、将刚刚复制的密钥粘贴至输入框，点获取💥 看到“自动获取密钥成功”提示即激活成功！▶STEP 4：召唤R1模型战甲很多新手卡在这一步😠，仔细看操作：1️⃣ 点击底部导航栏的【管理】2️⃣ 在模型市场中搜索「DeepSeek-R1」3️⃣ 点击模型卡片右侧的 + 号🌟「添加至工作区」🔥 此时顶部模型切换栏会出现R1选项▶STEP 5：开启狂暴输出模式点击左侧助手图标，就可以新建对话页：👉 顶部模型栏切换为「DeepSeek-R1」👉 输入测试指令（推荐暴力测试法）：用Python写一个分布式图像处理器，要求支持GPU加速，并自动生成操作界面✅ 看到代码瀑布般刷屏输出，说明满血deepseek白嫖成功啦！

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