目前DeepSeek未上线公开网页版，用户可通过Hugging Face或ModelScope下载模型本地部署，或申请官方API权限调用；开发者可使用Transformers库运行DeepSeek-Coder、DeepSeek-V2等版本，用于代码生成、对话等任务；若需即时体验，可选用通义千问、文心一言等支持网页交互的替代平台。
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DeepSeek 网页版目前并未正式上线对外公开服务，因此在主流浏览器中直接访问官方网页使用其大模型功能的入口暂不可用。目前 DeepSeek 官方主要提供的是 API 接口服务和本地部署方案，供开发者和企业集成使用。以下为你整理当前使用 DeepSeek 模型的正确方式与操作指南。
一、了解 DeepSeek 模型版本
DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）推出的系列大语言模型，包含多个版本，如 DeepSeek-V1、DeepSeek-MoE、DeepSeek-Coder 等，适用于文本生成、代码补全、逻辑推理等任务。
这些模型可通过 Hugging Face、ModelScope（魔搭）等平台下载，或通过官方 API 调用。
- DeepSeek-Coder：专注于代码生成与理解，支持多种编程语言
- DeepSeek-V2/V3：通用对话模型，适合问答、写作、翻译等场景
二、获取 DeepSeek 模型的途径
虽然没有网页版交互界面，但你仍可通过以下方式使用 DeepSeek 功能：
1. 下载模型本地运行
适合有一定技术基础的用户，在本地或服务器部署模型。
- 前往 Hugging Face 或 ModelScope 搜索 “DeepSeek” 相关模型
- 使用 Transformers 库加载模型，示例代码：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct")
input_text = "写一个Python函数计算斐波那契数列"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))2. 使用官方 API（如有权限）
方科网络ERP图文店II版为仿代码站独立研发的网络版ERP销售程序。本本版本为方科网络ERP图文店版的简化版，去除了部分不同用的功能，使得系统更加精炼实用。考虑到图文店的特殊情况，本系统并未制作出入库功能，而是将销售作为重头，使用本系统，可以有效解决大型图文店员工多，换班数量多，订单混杂不清的情况。下单、取件、结算分别记录操作人员，真正做到订单全程跟踪！无限用户级别，不同的用户级别可以设置不同的价
部分企业和合作方可通过申请获得 DeepSeek 的 API 访问权限，实现集成调用。
- 访问 DeepSeek 官网提交 API 合作申请
- 获取 API Key 后，通过 HTTP 请求发送文本并接收回复
- 请求格式类似其他大模型接口，使用 JSON 提交 prompt 和参数
三、替代方案：体验类似功能
若暂时无法使用 DeepSeek，可尝试以下支持网页交互的大模型平台：
这些平台功能丰富，适合普通用户快速体验大模型能力。
四、注意事项与常见问题
使用 DeepSeek 模型时需注意以下几点：
- 模型文件较大，本地运行需具备足够显存（如 1.3B 模型至少需 8GB GPU 显存）
- 遵守模型使用协议，不得用于非法内容生成
- 关注官方动态，未来可能推出公共网页版服务
基本上就这些。目前 DeepSeek 尚未开放公众网页版入口，建议开发者优先考虑 API 集成或本地部署方式。保持关注其官网和 GitHub 更新，以便第一时间获取新功能发布信息。
