DeepSeek：最强开源AI

💰 成本极低

V4-Pro $0.435/$0.87、V4-Flash $0.14/$0.28（每百万token），比GPT-5.4、Claude 4.6等闭源前沿模型便宜约5-30倍。连企业应用也能轻松承担。

🎯 性能卓越

代码生成、数学推理、长文档理解样样精通。V4多项基准对标GPT-5.4、Claude 4.6、Gemini 3.1 Pro：SWE-bench 80.6%、GPQA Diamond 90.1%。

🔓 完全开源

模型权重和技术报告完全公开。可本地部署，数据安全有保障。

🚀 持续进化

从V1到V4持续迭代。每次更新都是性能的跨越式提升。

DeepSeek-V4（2026年4月）

最新旗舰，2026年4月24日发布并开源（MIT）。V4-Pro 1.6T总参数/49B活跃，V4-Flash 284B/13B。MoE + CSA/HCA混合注意力，100万token上下文，SWE-bench Verified 80.6%（开源最高）。

DeepSeek-V3（2024年12月）

总参数671B，活跃参数37B。MoE架构实现低成本高性能。在14.8T tokens上训练，仅需2.788M H800 GPU小时，无任何回滚的稳定训练。

DeepSeek-V2（2024年5月）

总参数236B，活跃参数21B，支持128K上下文。训练成本降低42.5%，KV缓存节省93.3%，吞吐量提升5.76倍。

DeepSeek-Coder-V2（2024年6月）

专注代码任务，支持338种编程语言，128K超长上下文，代码完成和生成行业领先。

DeepSeek-VL（2024年3月）

开源视觉语言模型，支持1024×1024高分辨率图像理解，多模态性能卓越。

💻 代码开发

代码生成、bug修复、代码讲解、单元测试编写。生产力提升10倍。

📚 文档理解

长文档总结、合同审查、论文分析。128K上下文轻松搞定。

🎓 教育辅导

数学题求解、问题解答、概念讲解。AI家教助手。

✍️ 内容创作

文章撰写、营销文案、多语言翻译。内容产出加速。

注册账号

在Atlas Cloud注册，无需信用卡。1分钟完成注册，获得免费额度。

获取API密钥

登录控制台，一键创建API密钥。支持多密钥管理，方便管理不同项目。

开始调用

复制示例代码，替换API密钥即可使用。兼容OpenAI格式，无迁移成本。

什么是DeepSeek？

DeepSeek是中国公司DeepSeek AI开发的开源大语言模型。最新旗舰DeepSeek V4已于2026年4月24日发布并开源（MIT），性能对标GPT-5.4、Claude 4.6、Gemini 3.1 Pro等前沿模型，成本却便宜约5-30倍。支持代码生成、文档理解、数学推理，完全开源可本地部署。

DeepSeek免费吗？

完全免费！DeepSeek提供免费API额度。个人开发者可直接使用。企业用户可选择付费版获得更高额度。在Atlas Cloud注册即可获得免费试用额度。

DeepSeek比ChatGPT好吗？

DeepSeek V4在多项基准对标甚至超越前沿闭源模型：SWE-bench Verified 80.6%（开源最高，超越GPT-5.4的77.2%，与Claude 4.6的80.8%相当）。主要优势：成本便宜约5-30倍且完全开源（MIT），企业可本地部署保护数据安全。

DeepSeek安全吗？

DeepSeek由正规公司开发，代码完全公开。企业用户可选择本地部署，数据留在本地。但任何AI都有潜在风险。推荐使用Atlas Cloud企业版，享受专业安全保障。

如何使用DeepSeek？

三种方式：1）在线试用-Atlas Cloud提供免费试用；2）API调用-集成到应用中；3）本地部署-下载模型权重到服务器。初学者推荐先在Atlas Cloud上尝试。

DeepSeek V4什么时候发布？

DeepSeek V4已于2026年4月24日正式发布并开源（MIT许可证）。提供V4-Pro（1.6T总参数/49B活跃）与V4-Flash（284B/13B）两个版本，均支持100万token上下文。可通过chat.deepseek.com、官方API和Atlas Cloud立即体验。

DeepSeek V4有什么新功能？

DeepSeek V4核心特性：1）顶尖智能体编程能力（SWE-bench Verified 80.6%，开源模型最高）；2）万亿参数MoE，Pro版1.6T总参数/49B活跃；3）100万token上下文窗口；4）CSA+HCA混合注意力带来极致效率（1M上下文每token算力约为V3.2的27%）；5）完全开源（MIT）可自部署，价格极低（Pro $0.435/$0.87，Flash $0.14/$0.28）。

DeepSeek支持哪些语言？

DeepSeek支持中文、英文及多种语言。DeepSeek-Coder-V2专注代码任务，支持338种编程语言，是开发者的强力助手。

DeepSeek能生成图片吗？

DeepSeek V4以文本、代码、推理为主，并非图片生成模型。DeepSeek-VL已支持图片理解。当前图片生成建议使用Stable Diffusion或DALL-E。

DeepSeek开源吗？

完全开源！模型权重、训练代码、技术报告全部公开在GitHub。企业可自由下载和部署，无供应商锁定风险。

如何下载DeepSeek？

访问DeepSeek GitHub仓库或HuggingFace模型库下载。注意：模型体积大（数十GB），需要高端GPU运行。建议先在Atlas Cloud上试用，确认需求后再本地部署。

DeepSeek支持多长上下文？

DeepSeek-V2/V3支持128K token上下文，约10万字。DeepSeek V4（2026年4月发布）已支持100万token上下文（默认），最大输出约384K token，可在单次查询中处理整本书、完整代码库或数千页文档。

什么是Atlas Cloud？

Atlas Cloud是领先的AI模型服务平台，OpenRouter生态合作伙伴。提供企业级DeepSeek和开源模型访问，新模型发布当天可用。通过SOC I & II、HIPAA国际认证，满足企业安全合规要求。提供：1）即用API；2）99.9% SLA保证；3）多地域部署；4）技术支持。新用户注册获免费额度。

谁适合用DeepSeek？

个人开发者：低成本AI助手；企业：本地部署保护数据；学生：免费AI学习工具；研究者：开源可定制。基本上所有需要AI的场景都适合！

DeepSeek有什么限制？

免费版本有请求速率限制。本地部署需要高端GPU（至少24GB显存）。某些敏感话题可能被拒绝。在Atlas Cloud上使用可解决大多数限制问题。

DeepSeek V4如何实现低成本的超长上下文？

V4采用MoE + 混合注意力架构，结合CSA（压缩稀疏注意力）与HCA（高度压缩注意力）。这一设计使1M上下文下每token算力约为V3.2的27%、KV Cache显存约为10%，从而以极低成本支持100万token上下文。

DeepSeek V4可以本地运行吗？

可以，V4完全开源（MIT），权重发布于Hugging Face。V4-Flash（284B总参数/13B活跃）相对更轻量，适合本地或低成本部署；V4-Pro（1.6T/49B）完整MoE模型需要企业级集群。量化版本可降低显存需求。

DeepSeek V4能在Apple Silicon（Mac M3/M4）上运行吗？

可以。V4开源（MIT）后，社区已推出GGUF量化版本，适用于64GB+统一内存的Mac Studio/Pro。Apple的Metal Performance Shaders提供GPU加速，在M3/M4芯片上实现高效的本地推理。较小的V4-Flash更适合此类场景。

DeepSeek能配合VS Code或Cursor使用吗？

可以。DeepSeek完全兼容Cursor、Continue.dev、Cline等AI编程助手，只需通过API密钥接入。在IDE设置中配置DeepSeek API端点和密钥即可。兼容OpenAI API格式。

DeepSeek V4 vs GPT-5.4：哪个更好？

DeepSeek V4 SWE-bench Verified实测80.6%（对比GPT-5.4的77.2%），V4-Pro定价$0.435/$0.87、V4-Flash $0.14/$0.28（每百万token，对比GPT-5.4的$2.50-$15）。便宜约5-30倍且编程性能更强。V4开源（MIT）可自部署——GPT-5.4是闭源仅限API。

DeepSeek V4 vs Claude 4.6：编程谁更强？

Claude Opus 4.6 SWE-bench得分80.8%，定价$5/$25/百万token。DeepSeek V4实测80.6%（开源模型最高），V4-Pro定价$0.435/$0.87——便宜约5-30倍。两者编程能力接近，V4还提供100万token上下文与CSA+HCA极致效率。关键优势：V4开源（MIT）。

DeepSeek V4 vs Gemini 3.1 Pro：如何对比？

Gemini 3.1 Pro SWE-bench得分80.6%，定价$2/$12/百万token。DeepSeek V4实测SWE-bench也是80.6%（与之并列），同样支持100万token上下文，成本低约5-15倍，且开源（MIT）权重可自部署。V4以文本/代码/推理为主。

DeepSeek V4能修复整个仓库的bug吗？

可以。V4的100万token超大上下文窗口和CSA+HCA混合注意力使其能高效分析完整代码库，进行仓库级bug修复。它能理解跨文件依赖关系，追溯bug来源，并生成考虑整个项目结构的修复方案，SWE-bench Verified实测80.6%。

DeepSeek V4支持Python、Rust等编程语言吗？

V4在Python、Rust、C++、JavaScript、TypeScript、Go等50+种编程语言上表现SOTA。在大规模专业代码语料上训练，擅长代码生成、调试、重构和测试编写。

DeepSeek会使用用户数据进行训练吗？

API数据默认不用于训练。网页聊天数据可能被使用，除非你在设置中选择退出。想要最大隐私，可使用开源权重本地自部署V4——你的数据永远不会离开你的服务器。

什么是CSA+HCA混合注意力？

CSA+HCA是V4采用的混合注意力架构，结合压缩稀疏注意力（CSA）与高度压缩注意力（HCA）。在支持100万token上下文的同时，使每token算力约为V3.2的27%、KV Cache显存约为10%，以极低的算力成本提供前沿性能。