bethash DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！
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deepseek崩溃了无法访问
1、如果以上方法都不行，建议你稍后再试。因为服务器可能正在处理大量的请求，导致暂时无法响应你的请求。你可以等待一段时间，比如5到10分钟，然后再尝试访问。最后，如果问题依然存在，你可以联系DeepSeek的客服支持。他们可能能够提供更具体的帮助和解决方案。你可以通过他们的官方网站或者社交媒体平台找到客服联系方式。
2、附上截图和错误发生时间，以便技术团队排查问题。另外，也可以使用迅游加速器等网络加速工具，智能选择最优网络路径，降低网络延迟，从而更快更稳定地连接到DeepSeek服务器。如果尝试了上述方法仍然无法解决问题，建议关注DeepSeek的官方社交媒体账号或访问其官网公告栏，以获取最新的服务状态和通知。
3、目前DeepSeek的网络搜索功能确实存在不可用的情况。近期，许多用户反馈在使用DeepSeek时遇到了问题，尤其是其网络搜索功能出现了故障，导致用户无法通过DeepSeek进行正常的网络搜索。根据公开信息，当用户尝试使用搜索功能时，系统会提示“由于技术原因，联网搜索暂不可用”。
4、原因：某些时间段（如工作日的上午或晚上）访问量可能更高，导致服务器更容易出现繁忙状态。解决方案：尝试在非高峰时间段访问DeepSeek，以减少服务器负载并提高访问成功率。联系DeepSeek客服：原因：如果以上方法都无法解决问题，可能是服务器本身存在故障或维护问题。
5、环境配置问题：如果你的Python环境没有正确安装，或者缺少必要的依赖库，这可能导致DeepSeek无法正确加载和运行。因此，确保你的环境配置正确，并且已安装所有必要的依赖。网络连接不稳定：网络问题可能是导致DeepSeek解析失败的另一个常见原因。
6、清除缓存和数据：在手机或电脑的设置中找到DeepSeek的应用信息，然后清除缓存和数据。这样可以释放存储空间，提高软件的运行效率。错峰使用：尝试在DeepSeek用户较少的时间段访问，比如一大早或深夜。这样可以避免服务器在高峰时段过载。
deepseek硬件要求70b
DeepSeek 70B在同类模型中处于较为领先的水平。性能表现出色：在多个基准测试中，DeepSeek 70B展现出强劲实力。它在语言理解、生成等任务上能够给出高质量的处理复杂问题时也具备不错的逻辑分析能力，和其他知名大模型相比毫不逊色。
下载完成后，按照提示进行Ollama的安装。打开命令行：在Windows系统中，你可以通过搜索“cmd”或“命令提示符”来打开命令行界面。检查Ollama版本：在命令行中输入ollama --version，以确认Ollama已成功安装并查看其版本信息。
DeepSeek的API在特定条件下是免费的。具体来说，DeepSeek全系列模型上线后，讯飞开放平台推出了限时免费活动，从2025年2月10日到3月10日，DeepSeek推理API将免费开放给所有用户。
DeepSeek的API有免费的，也有收费的。DeepSeek提供了不同版本的API服务。其中，DeepSeek-R1模型的API有免费的版本，但这类免费版本通常有一些限制，如模型参数的限制或功能上的限制。例如，通过某些平台提供的免费API Key可以支持70B参数的DeepSeek-R1-Distill版本，但不是全量的671B模型。
而无需大量的监督微调。R1还提供了多个蒸馏版本，参数范围在5B到70B之间，这使得它可以在不同规模的设备上灵活地部署和应用。总的来说，DeepSeek V3以其低成本和高通用性见长，非常适合广泛的应用场景；而R1则通过强化学习在推理领域取得了显著的突破，并提供了灵活的蒸馏方案以适应不同的使用需求。
deepseek7b和14b的区别
1、DeepSeek-R1 7B与14B的主要区别在于参数规模、推理能力、硬件需求和适用场景。参数规模：7B和14B分别代表了模型的参数数量级。7B即70亿参数，而14B则是140亿参数。参数规模的不同直接影响到模型的推理能力和资源消耗。推理能力：由于14B版本的参数更多，它在推理能力上通常会比7B版本更强。
2、DeepSeek-R1的7B版本和14B版本主要在参数规模、推理能力、资源需求和适用场景上有所区别。参数规模：7B版本的参数相对较少，而14B版本的参数则更多。参数规模是影响模型学习和推理能力的重要因素之一。
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