deepseek一直服务器繁忙?deepseek R1替代方案全攻略与使用指南

AI教程1个月前更新 admin
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最近用DeepSeek的朋友应该都发现了,这个 AI 工具现在经常卡得没法用,自从春节期间爆火以来,deepseek老是出现服务器繁忙,截止目前官方也一直没有完全解决这个问题,这对于日常需要使用AI的小伙伴来说是一个急需解决的问题了。

deepseek一直服务器繁忙?deepseek R1替代方案全攻略与使用指南

其实这个问题也很好解决,这里给大家总结了三大方案,以及每个方案的优缺点,各位可根据自己的需求选择:

1. 第三方Deepseek工具

优点缺点适用场景
零门槛使用:无需注册API或配置环境功能受限:免费次数限制(如每日5-100次)轻量级日常查询、临时需求
多终端支持:浏览器插件/APP/网页即开即用依赖第三方:服务稳定性受平台影响非高频使用的普通用户
内置优化:自带搜索增强/思考过程可视化隐私风险:数据需通过第三方服务器处理需要快速获取答案的场景

2. Deepseek API调用

优点缺点适用场景
灵活可控:自定义调用频率与参数技术门槛:需申请API Key并配置工具开发者、企业级应用集成
成本透明:按需付费,避免资源浪费潜在费用:高频使用可能累积较高成本需要稳定接入的长期项目
多模型切换:一键切换不同供应商的模型依赖网络:API服务商故障会导致中断多模型对比测试场景

3. 本地化部署Deepseek

优点缺点适用场景
完全离线:不受网络和服务商稳定性影响硬件要求高:需8GB+内存支持基础模型运行敏感数据处理、隐私优先场景
数据安全:对话内容与知识库本地存储性能妥协:仅能运行量化/蒸馏版小模型企业内网环境、定制化需求
长期稳定:一次部署后可持续使用部署复杂:需命令行操作或工具配置经验技术团队或有一定开发能力者

综合对比与选择建议

方案优先级推荐人群核心考量因素
1 → 2 → 3普通用户、临时需求便捷性 > 成本 > 稳定性
2 → 3 → 1开发者、企业应用灵活性 > 可控性 > 数据安全
3 → 2 → 1隐私敏感场景、高频内部使用安全性 > 长期稳定性 > 硬件投入成本

下面我们来给大家详细介绍一下这三个替代方案:

一、第三方在线工具

1.纳米AI助手https://bot.n.cn/

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2.字节跳动火山引擎https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience

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3.秘塔AI搜索https://metaso.cn/

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4.超算互联网https://chat.scnet.cn/

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5.硅基流动https://account.siliconflow.cn/zh/login

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6.Monicahttps://monica.im/

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这6个非常容易上手的第三方在线工具,有免费也有收费,以下是这6个工具我们测试后总结的优缺点,大家可根据自己的需求来选择:

服务平台优缺点适用场景优先级建议
纳米AI助手✓ 网页版限时免费,app版20纳米/次
✗ 思考速度有点慢,能接受
非紧急任务处理⭐⭐⭐⭐⭐
火山引擎✓ 注册送50万tokens/模型
✗ 赠送的token较少
开发者初期测试⭐⭐⭐⭐☆
秘塔AI搜索✓ 中文友好+100次/日
✗ 不适合文本对话
纯搜索类任务⭐⭐⭐⭐
超算互联网✓ 免费免注册
✗ 32B模型 vs 原版671B,不能联网
基础问答/快速验证⭐⭐⭐☆
硅基流动✓ 送2000万tokens
✗ 常卡顿,Pro版收费(输入4元/百万tokens,输出16元/百万tokens)
高token消耗项目⭐⭐⭐
Monica✓ 多终端+可视化思考
✗ 35秒响应,免费40次/日
多设备协同/教学演示⭐⭐☆

二、API调用

用Deepseek的API搭配支持多模型服务的桌面客户端软件,可以轻松快速使用Deepseek。

我们测试了一些提供deepseek API的平台,挑选出4款,都是大厂出品,相对有保证。那有了API,该怎么使用呢?这里推荐一个开源免费的工具:Cherry Studio ,这是一款多模型 AI 客户端,支持多种API,可集成多种主流 AI 模型,实现云端和本地模型自由切换,还内置 300 + 预配置 AI 助手,涵盖多领域,功能强大。
Cherry Studio下载地址:https://cherry-ai.com/download
下载安装打开后如图:
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1.官方APIhttps://platform.deepseek.com

注册赠送10元额度,下图是付费的价格

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官方API获取方式:打开官方API的后台地址,创建API
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复制创建好的API,打开Cherry Studio,点击左下角的设置图标,如下图
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这样就可以正常使用Deepseek R1模型了!

2.火山引擎:https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience 

注册免费赠送50万tokens,2元/百万输入tokens,8元/百万输出tokens

火山引擎API使用:首先打开上面的链接,开通deepseek的服务
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开通后,创建推理接入点
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接下来我们再来创建一个API KEY
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然后复制创建好的API key
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打开CherryStudio的设置,选择豆包,将复制的KEY粘贴到API秘钥这里
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接下来我们还要添加deepseek r1模型,上图第四部,点击添加,然后回到火山引擎的网页,复制在线推理接入点的名称deepseek一直服务器繁忙?deepseek R1替代方案全攻略与使用指南
复制好后粘贴到刚才CherryStudio的添加模型窗口的“模型ID”中
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添加完可以点击“检查”测试一下连接是否成功,如果没有问题,回到对话页面选择我们刚才添加的模型就可以正常使用了。
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3.腾讯云:https://console.cloud.tencent.com/lkeap

限时免费至2025.02.25

腾讯云API创建方式,打开网页登录成功后创建API KEY
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复制好刚才创建的key后,打开CherryStudio的设置页面
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粘贴刚才复制的key,再填好API地址:https://api.lkeap.cloud.tencent.com
然后再点击下面的添加模型,填写deepseek-r1
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最后返回对话页面,选择刚刚创建的模型,即可正常使用了
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4.百度云:https://console.bce.baidu.com/qianfan/overview

目前免费,具体收费未知,需要实名认证

百度云API创建方式:↓
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回到对话页面,选择刚才添加的百度云千帆里的deepseek 模型即可
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三、本地化部署Deepseek

个人是非常不推荐本地化部署的,因为部署后的实际使用效果确实一般,如果你想要提升体验效果,那就要看你的电脑配置了,这里给大家列出了deepseek R1不同的模型对电脑配置的最低需求:
模型版本最低CPU要求内存需求显存需求推理速度(tokens/s)精度保持率最大上下文
1.5BIntel i5-85008GB无需独立GPU60 (CPU)92%4k
7BIntel i7-1070016GBRTX 3060 12GB4895%8k
8BXeon E-2288G24GBRTX 3080 10GB3297%16k
14BXeon Silver 431048GBRTX 3090 24GB2498%32k
32BXeon Gold 6338N128GBRTX 4090 24GB*21899%64k
70BXeon Platinum 8380256GBA100 40GB*4999.5%128k
671BXeon Max 9480 (8节点)2TBH100 80GB*16399.8%256k
如何本地化部署?
1.安装ollama
打开ollama官网:https://ollama.com/,点击Download下载并安装ollama
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安装好以后,键盘按win+r,输入cmd
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在窗口中输入ollama,如图所示,则表示ollama已经成功运行
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安装好ollama后,我们来下载deepseek-r1模型
下载模型前,我们先来设置一下模型存放的文件夹,ollama默认下载的模型文件会存放在C盘,不设置的话C盘会爆满:
1.设置本地电脑的环境变量,在电脑左下角搜索中输入“系统变量”,然后打开“编辑系统环境变量”
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变量名:OLLAMA MODELS
变量值:F:\ollama\models(这是存放模型文件夹的路径,根据自己电脑实际情况填写)
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2、建议重启电脑确保环境变量生效
重启完电脑后,cmd中输入:echo %OLLAMA_MODELS%,如下图可以查看环境变量是否设置成功。
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如果下载模型出现: Error: pul model manifest: open C:\Users\c\.olama\id_ed25519: The system cannot find the path specified.报错
可以尝试删除C盘下.olama目录,再将olama软件重启,再次运行下载命令,让 Olama 重新进行初始化;或者重启电脑再次运行下载命令,让 Ollama 重新进行初始化。

修改完模型的存放路径后,我们接下来就要下载deepseek R1模型了,在ollama官网搜索deepseek r1模型,
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根据你的电脑配置,选择合适的模型,然后点击右侧的复制命令按钮;
复制好后,直接在cmd窗口中粘贴,敲回车就开始下载模型了,只要耐心 等待模型下载完成即可
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接下来打开谷歌或者edge浏览器,我们来安装一个本地模型的web ui的插件,
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在浏览器右上角,打开白色的气泡图标,就可以打开web ui的页面了,然后设置一下语言
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这样就可以正常使用了,我们的本地化部署也就完成了。
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