deepseek

DeepSeek API接口调用教程与计费价格

【实木牌文案】行至云海栈道第三站，DeepSeek api开放平台为开发者铺就标准化的 OpenAI 兼容栈桥。指定 `model="deepseek-chat"` 即可调用 DeepSeek-V3，指定 `model="deepseek-reasoner"` 即可调用深思熟虑的 DeepSeek-R1，且默认启用硬盘 Context Caching 降低 90% 重复输入成本：

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "请以深思熟虑的步骤阐述MLA与MoE架构的协同优势"}
    ],
    "stream": true
  }'

DeepSeek本地部署Ollama硬件配置要求 & R1思维链提示词工程指南

【实木牌文案】第四站 DeepSeek Harness 观象台为您标定本地部署与提示词准则。根据 DeepSeek R1思维链提示词工程指南，向 R1 提问时应采用简洁直白的零样本指令，让模型自由展开内生思维链。DeepSeek本地部署Ollama硬件配置要求如下：

# DeepSeek本地部署Ollama硬件配置要求（栈道第四站实木牌核定）：
# 1.5B / 7B / 8B 轻盈步履版：8GB VRAM (RTX 3060 / 4060)
ollama run deepseek-r1:8b

# 14B / 32B 云亭主力蒸馏版：24GB VRAM (RTX 3090 / 4090)
ollama run deepseek-r1:32b

# 70B / 671B 云巅满血版：双卡 48GB+ 至 8x H800 节点 + DeepSeek Harness 校验

第五站：DeepSeek - 探索未至之境（开源架构与科学前沿）

【实木牌文案】走完「官网序 → 网页版 → API → Harness → 未至之境」五站全程，晨雾尽散，晴空万里。DeepSeek 始终秉承长期主义与第一性原理，将 MLA 多头潜在注意力、DeepSeekMoE 无辅助损耗负载均衡与强化学习推理成果向全球社区开放。