2026年为什么用 DeepSeek 总是提示「服务器繁忙」?怎么解决?

为什么用 DeepSeek 总是提示「服务器繁忙」?怎么解决?最近使用 deepseek 时 不知道是不是问问题的方式不对还是服务器不稳定原因 很多问题半天也没有一个回答 所以 deepseek 到底该怎么与其交流呢 折腾了两天 我把网上那些号称能用 DeepSeek R1 满血版的方法都跑了一遍 从官网到第三方平台 从 API 到本地部署 全都试了个遍 真要说起来 有些平台是真的好用 但也有些平台挺让人迷惑的 特别整理了一下

大家好,我是讯享网,很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。



最近使用deepseek时,不知道是不是问问题的方式不对还是服务器不稳定原因,很多问题半天也没有一个回答。所以deepseek到底该怎么与其交流呢?

折腾了两天,我把网上那些号称能用 DeepSeek-R1-满血版的方法都跑了一遍,从官网到第三方平台,从 API 到本地部署,全都试了个遍。

真要说起来,有些平台是真的好用,但也有些平台挺让人迷惑的。

特别整理了一下,这篇文章基本上把目前能免费使用真满血版 R1 的渠道都收集全了。

全文字数8000+,预计阅读时间20分钟,建议先收藏阅读!

(注:本文只探讨基础对话功能的R1渠道,像coze、飞书这些接入DeepSeek-R1的功能性平台不在探讨之列)

把这个问题发给DeepSeek:

请用我给你的4个数字,通过加、减、乘、除、括号,组成一个运算,使得结果为24。注意:数字需要全部使用我提供的数字:4 4 6 8

目前测试下来,只有满血版的R1可以稳定回答出来,满血版的V3版本偶尔可以回答出来,其余版本基本回答不出来。

(顺便提一嘴,目前这个问题测试下来只有满血版的R1和OpenAI的o1、o3-mini-high能够稳定回答正确,其余所有大模型要么完全回答错误,要么时对时错,不够稳定)

网址:chat.deepseek.com

直接上官网或者下载官方APP是最靠谱的用法了。

记得用的时候一定要把“深度思考(R1)”这个模式打开,不然就跑的是V3模型。

虽然就差一个版本,但这两个模型的差距可不是一般的大。

不过官网最近白天几乎处于持续崩溃的状态……

深度思考模式下,短时间内连续提问两次大概率就会直接报错,而间隔二三十分钟左右提问第二次几乎不会报错。

我有理由怀疑官网为了缓解服务器压力对用户加了使用限制,几十分钟只能回答一次。

如果大家一定要使用官网的话,可以挑一些服务器压力没那么大的时候使用。

一般来说凌晨到早上八点前官网使用起来还是非常顺畅的,很少会出现问题。

不过随着热度慢慢降下来,加上官方修修补补,这些毛病应该用不了多久就能解决。

网址:

cloud.siliconflow.cn/i/

国产大模型云服务平台SiliconCloud跟华为云、DeepSeek一起搞了个联动,上线了DeepSeek-V3和R1。

每个新用户可以获得2000万的tokens(约1万次对话),注册就能领。

用起来特别简单,打开SiliconCloud官网,手机号登一下就完事,非常方便。

登录之后就可以在主页看到排在第一位的就是DeepSeek-R1-满血版。

点击并选择在线体验就可以进入使用界面。

界面上有些参数可以调,但说实话默认设置就挺好,当然你要是想折腾也可以。

跟DeepSeek官网比,这边R1的效果差不多。就是这两天人也多起来了,尤其下午和晚上也会比较卡。

还有个不太方便的地方是看不了历史对话,生成内容的时候还不能跳转新页面。

不过考虑到人家主要是个云服务平台,这些小毛病也就别挑剔了,当个备用还是挺香的。

除了SiliconCloud之外,秘塔AI搜索也在自家平台上集成了DeepSeek-R1-满血版。

网址:

metaso.cn/

进入官网后,打开长思考·R1模式,就会自动调用DeepSeek-R1模型。

测试的效果和DeepSeek官网也没什么差别。

不过用起来感觉还是有点不一样。

因为秘塔主打搜索,所以用的时候会自动带搜索功能,就相当于在DeepSeek官网同时开了深度思考和联网搜索

这样就有时候就会容易导致指令跑偏,更适合那种开放性的问题,精准任务就不太合适了。

另外使用R1的时候记得同时选择研究模式,可能是版本有一定差距,测试下来只有在研究模式下,DeepSeek-R1才能发挥出最大的性能

非研究模式下,秘塔的R1不能够稳定回答出来测试问题:

打开钉钉(电脑客户端和手机APP操作流程基本一致)

确保你已经更新到最新版本的钉钉应用

创建AI助理

在钉钉首页右上角找到“AI标记”选项,点击进入

点击AI助理:

点击“+”号创建AI助理:

点击模型配置,选择DeepSeek-R1(671B满血版):

名称,角色设定和欢迎语这些直接自己随便填写或者使用AI生成就可以,然后点击发布:

选择仅自己使用并发布助理:

然后你就可以在对话界面找到刚刚搭建好的DeepSeek-R1-满血版了

网页端使用方法:

网址:

bot.n.cn/chat

打开网址后,默认的模型就是DeepSeek-R1满血版,如果不是的话直接点击模型切换就可以用了:

记得一定要选择联网满血版,其它版本的DeepSeek-R1都不是671B的,性能差别很大。

APP端使用方法:

应用商店下载纳米AI搜索APP:

进入纳米AI搜索后,点击右下角大模型:

选择DeepSeek栏 — 选择DeepSeek-R1-联网满血版

就可以直接使用了。

但是经过反复测试,我发现纳米AI搜索里的DeepSeek-R1-满血版可能存在一定程度上的弱化。

正常满血版R1可以稳定回答出来这个计算问题,纳米AI搜索里的R1却经常回答不上来,怀疑有可能掺杂了量化版本的R1,所以大家酌情使用。

除了直接使用官网和第三方服务之外,还可以通过API+ChatBox的方式来使用DeepSeek-R1-满血版。

随着DeepSeek的爆火,不少云服务商为了获取流量都提供了免费的DeepSeek-R1-满血版的API。

其中以硅基流动、腾讯云平台比较有代表性。

ChatBox是一个多功能的AI平台,主要以开源、跨平台的桌面客户端形式存在,支持多种操作系统(如Windows、macOS、Linux、Android和iOS)以及网页版。

其核心功能是为用户提供与大型语言模型(LLM)的交互体验,包括但不限于文本生成、图像生成、代码辅助、多语言支持和团队协作等功能。

通过ChatBox直接接入API就可以快速实现DeepSeek-R1的调用。

ChatBox网址:

chatboxai.app/zh

SiliconCloud(硅基流动)除了可以在平台内直接使用DeepSeek-R1,最主要的功能是提供DeepSeek-R1的API通过其它平台进行调用。

网址:

cloud.siliconflow.cn/i/

生成密钥

登录后,在左侧菜单栏找到“API密钥”选项,点击“新建API密钥”,密钥描述可以随便填写:

密钥生成好之后鼠标移动到密钥上点击复制密钥(格式以sf-开头)

下载安装ChatBox客户端(或者手机APP),安装时避免选择系统盘(如Windows的C盘)

下载好之后选择使用自己的API Key或本地模型:

在AI模型提供方列表里找到并选择SilicionFlow API:

然后把刚刚复制好的密钥填写到API密钥栏

模型选择deepseek-ai/DeepSeek-R1

点击保存:

然后就可以在ChatBox里调用DeepSeek-R1了:

SiliconCloud(硅基流动)新用户赠送的2000万tokens可以使用差不多1w次左右,对于普通用户来说足够用上几个月了。

不过上文也提到,随着硅基流动涌入的新用户越来越多,和DeepSeek官网一样,会因为并发量过大导致回答卡顿或者服务器繁忙,尤其是下午时段比较频繁出现这个问题。

如果遇到这种情况可以选择使用其他云服务平台的API接入ChatBox进行使用。

除了硅基流动之外,还有许多云服务平台部署了满血版(671B参数)的DeepSeek-R1大模型并免费对用户开放。

以腾讯云为例,即日起到2月26日之前,所有用户都可以免费无限次调用DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型。

网址:

cloud.tencent.com/login?

(首次使用腾讯云的话需要先注册并且实名认证一下)

实名认证完成之后重新打开链接就可以进入知识引擎原子能力控制台界面:

勾选同意条款并点击开通大模型知识引擎

选择创建API KEY:

创建好之后点击查看就可以看到完整的Key:

然后勾选我已知晓 — 点击复制并关闭弹框,这样API KEY就复制下来了:

然后打开ChatBox,点击左下方设置,模型提供商选择“添加自定义提供方”:

然后按照下面这张图标注的填写API信息:

  • 名称:按照自己的想法随便填写就可以
  • API域名:api.lkeap.cloud.tencent.com
  • API路径:chat/completions(默认配置)
  • API密钥:刚刚在腾讯云获取的API KEY
  • 模型:填写deepseek-r1

全部参数都配置好之后点击保存,就可以在ChatBox里调用腾讯云的DeepSeek-R1-满血版了。

亲测速度比硅基流动要快得多!

除了腾讯云,阿里云也在自己的阿里云百炼平台上线了满血版的DeepSeek-R1模型。

每个新用户可以免费获得每个模型100万tokens。

网址:

aliyun.com/product/bail

调用方法和腾讯云基本一致,先在平台申请API KEY,然后接入ChatBox。

进入阿里云百炼页面(首次注册使用可能需要实名认证),点击右上角个人中心,找到API-KEY选项并点击:

然后选择“创建我的API-KEY”,归属业务空间直接选择默认业务空间就可以,点击确定,API KEY就创建好了:

同样打开ChatBox的设置功能,和腾讯云一样,选择“添加自定义提供方”。

然后按照刚才的方法配置参数:

  • 名称:按照自己的想法随便填写就可以
  • API域名:dashscope.aliyuncs.com/
  • API路径:chat/completions(默认配置)
  • API密钥:刚刚在阿里云百炼获取的API KEY
  • 模型:填写deepseek-r1

和腾讯云的区别就是换了一下API域名和API KEY,其余参数配置基本都一样。

然后点击保存,就可以在ChatBox里调用阿里云百炼平台的DeepSeek-R1-满血版了。

除了上面分享的腾讯云和阿里云之外,讯飞开放平台也上线了DeepSeek全系列模型,可以直接通过讯飞开放平台调用DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型。

并且即日起到2025年3月10日,DeepSeek推理API免费开放,无限制使用,可以说是这几家云服务平台里最大方的了,速度亲测也相当快!

讯飞开发平台网址:

training.xfyun.cn/model

注册登录讯飞开放平台后,排在第一位的看到DeepSeek-R1模型,鼠标移动上去就可以看到API调用的入口:

点击API调用,如果是第一次使用,先点击“前往创建应用”

选择“创建新应用”:

然后回到刚才的API调用界面,名称按照自己的习惯填写即可,要授权的应用选择刚刚创建的应用,然后点击确定:

然后就可以看到创建好的模型服务,这个界面有三个参数需要记住:

serviceID、APIKey和接口地址

然后打开ChatBox的设置界面,同样选择选择“添加自定义提供方”,并按照以下参数去配置:

  • 名称:按照自己的想法随便填写就可以
  • API域名:maas-api.cn-huabei-1.xf-yun.com(就是接口地址)
  • API路径:chat/completions(默认配置)
  • API密钥:刚刚在讯飞开发平台获取的API KEY
  • 模型:填写xdeepseekr1(就是serviceId)

然后点击保存,就可以在ChatBox里调用讯飞开放平台的DeepSeek-R1-满血版了。

除了以上云服务厂商,2月10清华团队的无问芯穹大模型服务平台也对外官宣,上线满血版DeepSeek-R1、V3 API服务,并且无需邀请即可免费用Token

网址:

cloud.infini-ai.com/log

手机号注册登录后进入主页,点击“开启体验之旅”:

就可以看到大模型服务平台界面,整体界面和硅基流动大差不差,点击“API KEY管理:

在API管理界面创建新的API KEY:

创建好之后,把Key复制下来:

然后按照相同的方式在ChatBox进行配置,参数配置如下:

  • 名称:按照自己的想法随便填写就可以
  • API域名:cloud.infini-ai.com/maa
  • API路径:chat/completions(默认配置)
  • API密钥:刚刚在获取的API KEY
  • 模型:填写deepseek-r1

配置好之后就可以在ChatBox里进行调用了:

除了以上平台之外,还有火山引擎也在自家平台部署了满血版R1,每个用户有50万tokens的免费额度,使用方法和上面的步骤基本一致。

网址:

volcengine.com/

不过50万的tokens和上面这几个平台相比确实少了点,所以这里就不详细展开了。

(注:如果想要付费使用R1的话,推荐火山引擎,速度快,质量高,免费使用的话上面这几个平台就足够用了)

首先说明,个人电脑本地部署DeepSeek是跑不动满血版的R1的,只能部署1.5B到32B的版本。

大部分部署的都是1.5B/7B/8B的小参数版本,高端显卡(24GB显存)可以部署14B/32B的版本。

如果不清楚自己电脑配置的话,打开电脑的任务管理器:

点击性能就可以查看自己的电脑配置:

以下是从网上整理的一些关于本地部署DeepSeek-R1的硬件配置需求清单,可以根据自己的电脑配置评估一下:

  • 硬件配置
    • CPU:最低 4 核
    • 内存:8GB+
    • 硬盘:256GB+(模型文件约 1.5-2GB)
    • 显卡:非必需(纯 CPU 推理)
  • 适用场景
    • 本地测试,个人电脑配合 Ollama 轻松运行
  • 预计费用:2,000~5,000
  • 硬件配置
    • CPU:8 核+
    • 内存:16GB+
    • 硬盘:256GB+(模型文件约 4-5GB)
    • 显卡:推荐 8GB+ 显存(如 RTX 3070/4060)
  • 适用场景
    • 本地开发与测试
    • 中等复杂度任务(文本摘要、翻译、轻量级对话系统)
  • 预计费用:5,000~10,000
  • 硬件配置
    • 同 DeepSeek-R1-7B
  • 适用场景
    • 高精度轻量级任务(代码生成、逻辑推理)
  • 预计费用:5,000~10,000
  • 硬件配置
    • CPU:12 核+
    • 内存:32GB+
    • 硬盘:256GB+
    • 显卡:16GB+ 显存(如 RTX 4090 或 A5000)
  • 适用场景
    • 企业级复杂任务(长文本理解与生成)
  • 预计费用:20,000~30,000
  • 硬件配置
    • CPU:16 核+
    • 内存:64GB+
    • 硬盘:256GB+
    • 显卡:24GB+ 显存(如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090)
  • 适用场景
    • 高精度专业领域任务(多模态预处理)
  • 预计费用:40,000~100,000
  • 硬件配置
    • CPU:32 核+
    • 内存:128GB+
    • 硬盘:256GB+
    • 显卡:多卡并行(如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090)
  • 适用场景
    • 科研机构/大型企业高复杂度生成任务
  • 预计费用:400,000+
  • 硬件配置
    • CPU:64 核+
    • 内存:512GB+
    • 硬盘:512GB+
    • 显卡:多节点分布式训练(如 8x A100/H100)
  • 适用场景
    • 超大规模 AI 研究或通用人工智能(AGI)探索

从性能上来说,DeepSeek-R1-满血版(671B)和其它参数版本的R1其实都算不上是同一种模型,因为性能差距太大。

即使是671B的V3模型和满血版的R1都有着不小的差距,更不用说只有几B和几十B的小模型了。

所以如果你想使用的是DeepSeek-R1-满血版,那本地部署对你来说基本没有什么意义,直接使用上面那几种方法通过云端使用就可以了。

如果你对本地部署感兴趣或者有本地部署的需求,那可以按照下面的方法进行本地部署。

网上的本地部署教程大多都是通过Ollama来本地部署DeepSeek-R1模型,这种方式也是目前比较主流的方式。

不过因为部署过程中会涉及到一些命令行操作和环境设置,所以对于大多数没什么计算机基础的朋友来说,部署流程会比较繁琐.

并且过程中一旦遇到问题就很难解决。

所以这里比较推荐大家直接使用LM Studio+本地大模型来进行部署,可以免去环境配置的麻烦,部署起来会方便很多。

LM Studio网址:

lmstudio.ai/

打开网址进入官网下载安装电脑系统对应的客户端:

由于客户端比较大(1个多G),所以安装的时候尽量不要装在C盘,避免占用过多的系统盘内存。

安装完成后运行客户端,首次运行直接点击右上角“Skip onboarding”,跳过引导页:

第一次启动LM Studio时,默认界面是纯英文界面,可以点击右下角设置图标进入设置界面切换语言:

在「Language」选项中切换成简体中文,然后应用就会切换成纯中文界面了。

下载地址:

modelscope.cn/models

打开网址进入魔塔社区,在模型搜索栏直接搜索DeepSeek,DeepSeek相关的大模型就都筛选出来了:

每个模型又有两个版本,一种是没有量化的原始版本,另一种是GGUF量化模型(后缀带.gguf)。

这里简单解释一下什么是GGUF量化模型,一句话概括:

GGUF量化模型 ≈ 给大模型“瘦身”

就像你手机里的高清照片(原版模型)占内存太大,用微信发图时选择“压缩”(量化),虽然画质降了点,但传得快、手机不卡 —— 这就是量化模型的作用!

把原本需要顶级显卡配置才能运行的大模型,通过“压缩”(量化)变成手机/普通电脑也能用的版本。

所以,如果你的电脑配置不高,建议选择下载GGUF量化模型,虽然会损失一定的精度,但起码可以让大模型在电脑本地跑起来。

这里以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF为例,点开对应的大模型,点击模型文件,就可以看到不同版本的量化模型:

模型名称里的Q3、Q4、Q6、Q8代表的是不同的压缩程度,数字越小表示压缩得越狠,需要的硬件配置要求也越低。

▲ 参考来源:DeepSeek-R1

以图片压缩来类比一下大模型的压缩等级参考:

  • Q2/Q3:马赛克画质(速度快但容易胡言乱语)
  • Q4/Q5:普通照片(速度和质量平衡)
  • Q6/Q8:高清无损(接近原版但要求配置高)

根据你自己的电脑配置下载对应的大模型即可。

下载的时候注意,大模型的体积一般都比较大,所以尽量不要放在C盘,最好放在其他的固态盘。

下载好大模型之后,需要把大模型放置在一个三层文件夹下

比如:

在D盘新建一个“666”文件夹,然后在“666”文件夹下再新建一个“DeepSeek”文件夹,然后在“DeepSeek”文件夹下再新建一个“Model”文件夹

这样就形成了一个三层文件夹:

666/DeepSeek/Model

然后把下载好的大模型移动到Model文件夹下:

打开LM Studio,点击左侧菜单栏文件夹图标,然后把模型目录更改为最外层的文件夹地址,也就是“666”文件夹。

LM Studio就会自动检测出文件夹下的大模型:

然后回到对话界面,点击上方的模型加载栏:

就可以看到刚才导入的DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B大模型:

点击大模型就会进入参数设置界面,看不懂的话没关系,直接默认就可以了,然后点击加载模型:

然后LM Studio就会开始加载大模型,等进度条加载完成后大模型就加载好了:

然后就可以在本地使用DeepSeek-R1大模型了:

DeepSeek-R1系列的本地模型运行时同样会显示出来思考过程。

虽然性能和满血版天差地别,但是在同参数体量下的大模型中,DeepSeek-R1系列绝对是性价比最高的大模型。

AI知识库是一种利用人工智能技术(如自然语言处理、机器学习等)整合、存储和管理海量结构化与非结构化知识的智能系统。

它通过知识图谱、本体库等技术实现知识的组织,并具备智能搜索、推理分析和持续学习能力。

其核心在于将分散的信息转化为易于访问和应用的资源,为机器和人类提供高效的知识服务。

1. 整理知识,避免遗忘

把零散的文档、笔记、经验全塞进一个“智能仓库”,需要时秒搜秒回。

比如你记不住公司产品参数,AI知识库能像同事一样张口就答。

对个人来说,相当于把学过的知识系统归档,复习考试或写报告时效率翻倍。

2. 企业提效工具

• 新员工培训不用老员工当复读机,知识库24小时在线教学

• 客服不用背手册,AI自动回答常见问题,并且能用几十种语言服务全球客户

• 技术团队遇到难题时,直接调取历史解决方案,比翻聊天记录快10倍

3. 越用越聪明

本地部署的AI知识库(比如用DeepSeek搭建的)就类似于一个私人智库:

• 数据存在自己电脑里,不用担心泄密

• 专注某个领域(比如医疗或法律),回答比通用AI更精准

• 用久了会自动优化,像老中医越老经验越丰富

• 断网也能用,官方服务器崩了照样工作

4. 跨语言无障碍

中文问英文资料,AI自动翻译解读,比如可以直接用中文查询英文文档。

5. 提升AI专项能力

通过RAG技术(检索增强生成),AI会先翻知识库找线索,再组织语言回答,比纯聊天机器人靠谱得多。比如问“如何处理服务器宕机”,它会先检索内部技术文档再生成解决方案。

简单说就是:

个人用能当学习助手,企业用能降本增效,说白了就是让知识“活起来”,随用随取,更高效地解决问题。

(以上内容参考来源:DeepSeek-R1)

搭建本地知识库这一步我们需要用到的是Cherry Studio这个工具。

Cherry Studio是一款跨平台的桌面工具,聚合了多种主流大语言模型(如OpenAI、DeepSeek、Gemini等),可以通过远程API或本地部署(如Ollama)调用模型。

支持可视化界面,内置300+预配置AI助手,并且提供了相对完整的知识库功能。

Cherry Studio官网:

cherry-ai.com/

安装比较简单,进入官网下载自己电脑对应的版本,安装的时候如果弹出Windows警告信息,直接点击更多信息:

选择“仍要运行”即可安装:

安装好之后点击左下角设置按钮,可以看到Cherry Studio支持的各家云服务,直接把硅基流动里获取的API密钥填写进来就可以。

如果不确定API密钥能不能正常使用,可以点击“检查”,选择想要检测的模型,点击确定,就可以对API进行连接测试:

看到界面显示连接成功,就说明API密钥配置成功了!

然后回到对话界面,就可以和DeepSeek-R1进行正常对话了。

接下来创建本地知识库,点击左侧菜单栏的知识库,选择“添加”,然后输入知识库的名称(自己随便起),选择嵌入模型。

嵌入模型的作用是将复杂数据转换为数值向量,使计算机能够理解和处理。

说白了就是把你的各种文档转换成计算机能够理解的语言,方便计算机处理。

嵌入模型默认选择是BAAI/bge-m3:

也可以在设置界面添加硅基流动支持的其它的嵌入模型:

配置好之后,就可以选择上传你想上传的知识库文档,等待文档上传状态都变成对勾的时候,就说明知识库导入成功了。

然后回到对话界面,在上方模型栏选择DeepSeek-R1模型,在对话框找到知识库图标,点击选择刚刚创建的知识库:

这样提问的时候DeepSeek-R1就会结合知识库的内容来进行回答,并且还会在回答下方标记引用的知识库文档。

你的知识库内容质量越高,DeepSeek-R1回复的质量就会越高。

以上就是我这两天的折腾总结了。

整体感觉下来,DeepSeek-R1-满血版确实是一款十分强悍的大模型,特别是在处理各种复杂计算、逻辑推理问题方面的表现相当惊艳。

不过不得不说,官网一天总有十几个小时都在各种报错,有时候是真让人头大。

好在硅基流动、讯飞星辰这些平台都提供了免费的 API,而且 API 的稳定性明显要比官网和第三方平台好得多。

现阶段如果想要稳定使用 R1 满血版的话,我觉得**方案就是配合 ChatBox 调用 API。

至于本地部署嘛,除非你是真的对技术感兴趣,或者实在不放心数据安全,不然我不建议普通用户折腾。

一来你很难体验到满血版的性能,二来部署过程即使用上面这些工具,对小白用户来说还是有点复杂。

好了,希望这篇文章能帮你少走点弯路。

如果你在使用过程中遇到什么问题,也欢迎留言讨论。

​​“服务器繁忙”并不是因为你的使用方式不对,而是官网确实承载力满负荷了!

有几个原因,一个是之前被国外IP攻击,一个是确实有大量的用户在使用。

甚至这两天商用的API 服务充值也已经关闭。

而频繁的“服务器繁忙”直接导致大部分用户体验不好。

但其实这也并不是Deepseek服务器的问题,我用了这个工具正好满一年了,之前Deepseek是一个很小众的专业AI语言大模型平台,从来没有出现过这个月的情况。

那么为什么DeepSeek不解决服务器繁忙的问题呢?

我在微信群看到群友发的图,我觉得说的很有道理,借花献佛发给大家做参考:

而造成服务器繁忙的原因是什么?

最近不少被Deepseek新闻吸引过来的AI新手用户发现,国内AI公司深度求索(DeepSeek)的线上服务频繁出现“服务器繁忙”提示,甚至影响正常使用。

这背后其实是一场持续近一个月、愈演愈烈的跨境网络攻击,而DeepSeek的爆火可能正是被盯上的原因。

而具体原因,我直接让DeepSeek-R1帮忙总结了下:

我这里也简单让DeepSeek转换成更加容易理解的说法:

首先,他们用了一大堆伪造的请求,就像是在服务器门口堵了一堆假粉丝,试图让真正的用户进不去。
然后,他们又换了个花样,像是借了别人的刀来砍人,利用其他服务器的资源来攻击DeepSeek,这招虽然狡猾,但还好防御起来不算太难。
最后,他们更是升级了攻击手段,模拟正常用户的行为,同时还尝试用无数个密码组合来激活成功教程系统,这就像是同时用软磨硬泡和硬闯两种方式来突破防线,真是让人头疼。





有意思的是,这帮人专挑美国白天干活(咱这大半夜),IP全挂着星条旗。更巧的是,DeepSeek刚在美国App Store把ChatGPT挤下榜首,没两天美国海军就急吼吼发禁令,这时间线跟电影剧本似的。

这时间点真是巧合得让人不得不怀疑。

与此同时,DeepSeek自己最近也火得不行,各种破圈带来的泼天流量,让新模型发布不久就涌进来大批真用户。

再加上国外IP的攻击,服务器就跟春运火车站突然来了一群群捣乱的人,没直接躺平已经算牛了。

再来看看,咱们吃瓜群众能干啥

1.理解一下“服务器繁忙”的情况,这不是技术故障,而是DeepSeek在防御战中的临时状态。

2.避免频繁刷新页面,因为这样可能会被误认为是攻击行为,反而加重了服务器的负担。

3.关注DeepSeek的官方通知,他们会不断优化防御策略,逐步恢复服务的稳定性。

话说回来,能被专业团队连环追着打,反倒说明咱们这AI确实做到让人坐不住了。

现在这情况就跟当年华为被针对差不多,越挨打越说明路子走对了。

咱们就当给国产开源模型鼓劲,耐心等等,他们肯定能搞定!

说完了原因,我再给大家带来了解决方案,下面这些平台都是可以直接调用DeepSeek,如果确实想要体验的朋友可以去这些平台体验:

1. 秘塔搜索: ​https://metaso.cn

2. 硅基流动:​https://cloud.siliconflow.cn/

3. 百度云千帆: ​https://console.bce.baidu.com/qianfan/modelcenter/model/buildIn/list

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

5. 阿里云百炼: ​https://api.together.ai/playground/chat/deepseek-ai/DeepSeek-R1

6. 超算互联网:chat.scnet.cn/#

7. 360纳米AI搜索: ​https://www.n.cn/

8. Fireworks: ​https://fireworks.ai/models/fireworks/deepseek-r1

9. 英伟达NIM: ​https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1

以上为国内IP可以自由登陆,我都检查过了,下面的为国内IP无法登陆:

10. Github: ​https://github.com/marketplace/models/azureml-deepseek/DeepSeek-R1/playground

11. POE: ​https://poe.com/DeepSeek-R1

12. Cursor: ​https://cursor.sh/

13. Monica: ​https://monica.im/

14. Lambda: ​https://lambdalabs.com/

15. Cerebras: ​https://cerebras.ai

16. Perplexity: https://www.perplexity.ai

部分平台的使用方法可以看下面这个文章,如果采用硅基流动,注册时输入邀请码:QvHOEKsq,我们各自可以获得14元代金券:

你使用deepseek了吗?体验如何?

希望能够帮助到你!

替代方案很多,但要免费、无限量、满血版DeepSeek,测试下来这4个最靠谱。

先总结一下各类替代方案的优缺点:

1)接入DS模型的云平台,优点是可以用满血版,缺点是要钱,按token付费;
2)本地部署DS模型,对电脑配置有要求,本地部署方式对普通人来说有门槛;
3)接入DS的AI产品,有付费有免费,需测试效果。





综合对比下来,如果是普通人偶尔用用,除了DS官网外,就推荐4个平台:

秘塔是国产AI搜索里,最早出圈的,之前也介绍过。

这次DS大火,也是第一时间接入。

进入首页,打开“长思考·R1”开关,就进入了DeepSeek的R1推理+联网搜索模式。

和DS官网一样,也会先展示推理过程,

因为是默认联网搜索,所以推理的过程中,会将 ‘用户的问题’ 和 ‘搜索的内容’ 作为推理的依据。

比如,我问的‘月入3k如何年入百万?’的问题。

在推理之初,会将搜索的文档,作为素材整合后进行推理。

生成的结果,也是多层次结构化输出,逻辑清晰,细节完善。

最关键的是,秘塔每天可以免费提问100次,相当于完全免费了。

没错,知乎也上线了DeepSeek R1,而且完全不限次数。

一样,我也用高赞的测试问题,来看看知乎直达能否答对,完全正确!

众所周知,知乎是个问答平台,不管是家长里短,还是行业分析,或是技能学习,知乎的回答干货含量都很强。

知乎高质量的人工回答+DeepSeek强大的推理能力,这回答肯定很绝啊。

而且,不止是回答问题,也能写作哦

比如,最近很火的DeepSeek靠忽悠在国际象棋中,赢了GPT。

我让知乎直达来基于这件事,写一篇嘲讽文章。

你看,他的思考过程跟DeepSeek没有什么区别,也非常全面。

来看看写的成果,很有知乎风,而且还不缺幽默感。

不过,局限也有,毕竟是个搜索AI,肯定不如官网写作那么飘逸,也很难执行太多复杂的任务。

有兴趣的朋友,也可以试一下deepseek本地部署

本地部署的好处:一个是数据安全,其次是响应速度快,再者能快速定制自有AI助理。

恰好知乎近期所有AI项目,都基于DeepSeek做了迭代,

直接在公开课上分享DeepSeek本地部署方法,以及10大使用技巧,包括deepseek做可视化图表、PS脚本、PPT、市场调研报告等。

某宝有人靠卖这些资料,都能赚一波,其实官方的各种公开课全都送的。

官方入口在这,加工作人员获取教程的资料,不要走错↓↓↓

现在网上卖部署方法,都能赚几十万,信息差是真大。

这个公开课不止讲部署和使用技巧,关键还整理了一套DeepSeek 30个关键指令,以及66个AI副业指南,

直接免费送,花几个小时听一下,帮你省几十块不说,说不定还能给做AI副业的思路

目前,纳米搜索的APP端,以及网页版,也接入了DeepSeek,有两个版本:满血版和360高速专线。

满血版就跟官网R1一样。

同样的问题,看看纳米AI的回答。

一样,先进行深度思考,输出方式和DeepSeek官网一样,除了思考时间比较长之外,几乎没区别。

输出效果也不错,相比秘塔来说,给的方案更广泛,这和搜索源有关。

你觉得哪个输出效果更好呢?

纳米AI唯一的不好是,搜索一次需要花费20纳米,新人注册也只送100纳米。

唯一赚纳米的方式,就是给APP拉新,拉新一个100纳米,签到提问这些一天一次机会,一次赚10纳米。

en,360,不愧是你

最后再贴一下,我多轮尝试后,DeepSeek官网给出的回答,

当然,这个回答没有开“联网搜索”,所以缺少细致的项目推荐。

但一个优秀的点是,他有个“关键提醒”,非常有参考价值,是秘塔和纳米都没有的。

你觉得哪个回答质量更高呢?




腾讯元宝现在支持自己的模型Hunyuan T1和DeepSeek,也可以开联网搜索。



试了一下用混元给我的客户写自媒体运营方案。

综合来看,从结构化表达上,和DeepSeek差不多。

但从视觉呈现来看,还是DeepSeek更好。



DeepSeek,将美国AI不破的神话,撕开了一个口子。

2025年,很可能是国产AI逆势赶超的第一年。

一旦技术达到某个点,AI在各行各业的应用,将如雨后春笋。

让我们静待AI革命的到来


推荐阅读

1、DeepSeek与GPT的功能偏好分析

DeepSeek、ChatGPT、文心一言、豆包、Kimi 、跃问侧重分别是什么?哪家综合体验最好?

2、普通人学习ai的策略

普通人怎么入局 ai?

3、国产AI副业必备工具

目前国内哪款AI比较好用?

Hi,你好,我是@安歌Mia,分享AI工具、AI+副业、AI+职场等内容,欢迎关注我,一起学习AI,抓住时代机遇~

小讯
上一篇 2026-04-02 18:01
下一篇 2026-04-02 17:59

相关推荐

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请联系我们,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://51itzy.com/kjqy/250424.html