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　　其主要路径为：V1 → V2 → V2.5 → V3 → R1。每个版本在性能、应用场景和成本效率上都取得了显著进步，同时，参数规模和多模态扩展也进一步丰富了其生态系统。用户可以根据自身需求选择合适的版本，例如，开发场景下推荐使用V2.5或V3，而推理任务则优先选择R1系列。值得注意的是，现在大家普遍使用的都是R1版本。

　　虽然现在公众号中充斥着各种本地搭建的方法，但这些对于普通用户来说可能并不必要。我们通常只需要通过API接口来使用DeepSeek的能力，当然，如果你有需求接入其能力来开发自己的工具，那就需要另外考虑了。不过需要注意的是，使用API接口需要申请token，这并非免费服务。

　　官网使用：DeepSeek提供了网页聊天界面以及iOS和安卓的app，这无疑是最稳定且广泛使用的选择。通过官网，用户可以轻松地接入DeepSeek的能力，进行各种编程任务。建议大家首选官网作为使用DeepSeek的入口。

　　若您偏好使用移动端，可下载相应应用程序。对于iOS用户，可直接前往App Store搜索并下载；而对于安卓用户，则可在文末找到小程序下载地址，便捷获取。

　　关于其他平台，近日有消息称国家队也加入了DeepSeek项目，并部署了参数量级极高的模型。至于是否能够免费使用其付费功能，目前尚不明确，但您可以尝试体验其效果。

　　云平台集成选项：除了上述方法，您还可以考虑购买云服务。目前，阿里云和腾讯云等都提供了一键式安装服务，便于您将AI能力轻松集成。若您有此需求，不妨考虑购买云服务器，以实现高效集成。

　　DeepSeek的成功不仅归功于其卓越的模型性能，更在于它极大地降低了大语言模型的训练成本。通过独特的技术创新，DeepSeek仅需600万美元的训练成本，相较传统的1亿以上成本显著降低。这一突破为众多企业提供了研发大模型的机会，不再受限于强大的算力资源。在未来，技术创新和团队实力将成为竞争的核心，显卡数量的优势将不再决定一切。愿DeepSeek持续发展，成为打破行业霸权的有力实践者。

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