DeepSeek 是中国的大模型公司，中文名「深度求索」，官网标题写的就是 DeepSeek | 深度求索，运营主体为杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。它由梁文锋创办、脱胎于量化投资机构幻方量化——早年为量化交易自建的算力集群，成了后来训练大模型的底子。它常被拆写成「deep seek」、误写成「深度探索」，指的是同一家。日常使用走网页版 chat.deepseek.com 最省事，不必安装任何东西。
⚠️ DeepSeek 的域名摊得比同行散，一次分清：www.deepseek.com 是公司官网，本身不是聊天框，首页四个按钮各管一摊——「开始对话」指向 chat.deepseek.com（C 端网页版对话入口）、「API 开放平台」指向 platform.deepseek.com（拿密钥、充值）、「API 文档」指向 api-docs.deepseek.com/zh-cn/（独立文档站，中英双语）、「获取 App」指向 download.deepseek.com/app/（官方下载页）。此外还有 status.deepseek.com（服务状态）、talent.deepseek.com（招聘）与 www.deepseek.com/transparency/（透明度中心）。认准这几个域名——DeepSeek 是全网被仿冒最狠的国产 AI 品牌之一，各种「deepseek官网」「DeepSeek 满血版」的山寨站与套壳收费 App 泛滥，官方 C 端从不收订阅费。
登录方式很干脆：登录页只有一个账号输入框，占位符原文是「请输入手机号/邮箱地址」——手机号和邮箱共用一栏，配密码登录，旁边是「忘记密码」与「立即注册」。第三方登录只给两个：使用 Google 账号登录、使用 Apple 账号登录。注意这里没有微信、也没有 QQ——豆包、元宝、文心那一票国产助手清一色主推微信扫码，DeepSeek 一个都不给，这在国产 AI 助手里是少数派，习惯了微信一键登录的人第一次进来容易愣一下。另外 DeepSeek 是在境内持证运营的中国公司服务，官网页脚公示了浙ICP备2023025841号、增值电信业务经营许可证浙B2-20250178、浙公网安备33010502011812号，都能在工信部与公安部备案系统查到。
进去之后你会发现，DeepSeek网页版把能力切成了「模式」而不是「模型」。输入框上方是三个模式标签：快速模式（默认，页面标题直接写「使用快速模式开始对话」）、专家模式、识图模式；输入框里另有两个可叠加的开关：深度思考与智能搜索（官方叫法是「智能搜索」，不是大家通常以为的「联网搜索」）。「专家模式」和「深度思考」是两个不同层级的东西——前者是模式标签，后者是输入框里的开关，两者能叠加，很多人会把这俩当成一回事。整个输入区没有模型选择器：你选不了 V4-Pro 还是 V4-Flash，只能选模式，这点和千问、元宝那种直接把模型档列出来让你挑的产品不一样。
文件上传在输入框右下角的回形针，点开的官方提示原文是：「快速模式下，仅识别图片与文件中的文字／最多 50 个，每个 100 MB」。50 个文件、单个 100 MB 这个额度在同类里相当宽（Kimi网页版也是同样的 50 个 / 100M）。但前半句才是真正的坑：在默认的快速模式下传 PDF，它只把文字抠出来，不做通读分析——你以为它读完了整份文档，其实拿到的只是 OCR 结果。要让它真正读，得先切到专家模式再传。这是最容易白传一遍、还以为是模型不行的地方。
当前模型是 DeepSeek-V4，官方标注预览版。发布时间以官方透明度中心的公示为准：DeepSeek-V4 发布于 2026 年 4 月 24 日，上一代 DeepSeek-V3.2 发布于 2025 年 12 月 1 日（该页同时挂出每代的模型卡与技术报告）。官网首页公告原话是：「DeepSeek-V4 预览版本发布，具备世界顶级推理性能，Agent 能力大幅提高，已在网页端、APP 和 API 上线。」也就是说网页版跑的就是 V4，与 API 同代，这点和某些「网页版跑阉割版」的同行不同。V4 分两档，参数规模官方技术文档写得很实：V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B，V4-Flash 总参数 284B、激活 13B，两者上下文都是 100 万 token——这个数字有独立佐证：两档权重的 config.json 里 max_position_embeddings 均为 1048576，正好 1M，与文档口径对得上。架构上都是 MoE（V4-Pro 61 层、384 个路由专家、每 token 激活 6 个；V4-Flash 43 层、256 个路由专家），存储精度为 FP4 + FP8 混合（专家参数走 FP4）。官方称预训练用了超过 32T token，并靠混合注意力（CSA + HCA）把长上下文成本压下来——按技术报告的说法，在 1M 上下文场景下 V4-Pro 单 token 推理只需 V3.2 的 27% FLOPs 与 10% KV cache。
🔴 「DeepSeek 是开源的」这句话，一半对得离谱、一半会坑到你。先说对的那一半：V4 的权重是真给的，而且给得很彻底——Hugging Face 上 deepseek-ai 组织有 101 个模型，DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 都在，许可证是 MIT（README 明写「repository and the model weights are licensed under the MIT License」），连未经指令微调的 -Base 版都一并放出，官方同步发在 ModelScope（魔搭），大陆可直连。这跟隔壁形成鲜明对照：通义千问当家的 Qwen3.7 至今闭源、只提供服务，而 DeepSeek 把网页版正在跑的这一代直接扔了出来——在「旗舰是否开源」这件事上，DeepSeek 是国产里最实在的一个。现在说坑人的那一半：权重能下 ≠ 你跑得动。V4-Pro 是 1.6T 参数的庞然大物，官方推理代码默认就写着 8 路模型并行（MP=8）、并额外给了多节点脚本——这是机房的活，不是个人显卡的活；相对现实的 V4-Flash 也是 284B。官方还提醒：本地部署建议 temperature = 1.0, top_p = 1.0，跑 Think Max 推理模式时上下文窗口建议至少开到 384K。所以「开源」对绝大多数人的真实价值，是让第三方云和企业能合法自建、让研究者能拆开看，而不是你在自己电脑上装一个。个人想用，老老实实开 chat.deepseek.com。
还有个容易白跑一趟的落差：找 V4 别去 GitHub。github.com/deepseek-ai 组织下没有 DeepSeek-V4 仓库，官网首页的「研究」列表也还停在 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、Coder-V2、VL、Math、LLM 这些老条目上。V4 的权重、模型卡与技术报告全部挂在 Hugging Face（技术报告 PDF 直接放在 V4-Pro 仓库里），GitHub 那边近期活跃的反而是基础设施项目——DeepSpec、DeepGEMM、DeepEP、FlashMLA、3FS、Engram，以及 DeepSeek-OCR / OCR-2。换句话说，GitHub 是它放「怎么把模型跑快」的地方，Hugging Face 才是放模型本身的地方。
开发者这边有两个官方钩子，导航站基本不会提。其一，DeepSeek 官方支持 Anthropic API 格式：除 OpenAI 格式的 https://api.deepseek.com 外，另有 https://api.deepseek.com/anthropic，装上 Anthropic SDK、把 ANTHROPIC_BASE_URL 与 ANTHROPIC_API_KEY 指过来即可。官方还做了模型名映射：claude-opus 开头映射到 deepseek-v4-pro，claude-haiku / claude-sonnet 开头映射到 deepseek-v4-flash，文档明说这样可以在新版 Claude Desktop 的 developer 模式里绕过模型名限制、把 DeepSeek 接进去（Claude Code 同理）。注意兼容不是全量：anthropic-beta、anthropic-version、mcp_servers、service_tier 等字段会被忽略。其二，思考模式有个坑：官方默认 thinking 就是开启（enabled），强度用 reasoning_effort 控制，只认 high 与 max——low、medium 会被映射成 high，xhigh 映射成 max；碰上 Claude Code、OpenCode 这类复杂 Agent 请求，effort 会自动拉到 max。而思考模式下 temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty 统统不生效——官方为兼容老软件特意做成「设了不报错，但也不起作用」，这是最容易让人调半天参数还纳闷的地方。文档站另有多轮对话、对话前缀续写（Beta）、FIM 补全（Beta）、JSON Output、Tool Calls、上下文硬盘缓存、限速与隔离等专页。
⚠️ 时效提醒（这条正在生效，务必看日期）：官方公告的旧模型名弃用时间点是北京时间 2026-07-24 23:59——deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 这两个沿用已久的名字在此之后弃用。官方做了向后兼容：二者分别对应 deepseek-v4-flash 的非思考模式与思考模式，所以程序不会立刻报错、调用也不会中断，但你实际拿到的已经是 V4-Flash 的行为。另有一条同源规则可当兜底参考：文档写明，给 Anthropic 格式接口传入不支持的模型名时，后端会自动映射到 deepseek-v4-flash。建议直接把模型名切到 deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro——一是行为明确，二是想用 Pro 档的话，靠旧名是永远拿不到的（旧名只映射到 Flash）。
同类怎么选：DeepSeek 的强项是推理与代码能力、C 端彻底免费不搞会员分层，以及旗舰权重真开源（MIT）——想合法自建或拆开研究，它是国产里最痛快的。要一次喂超长中文文档、跑 Agent 任务，Kimi 更顺手；要语音、生图、PPT 和桌面办公自动化这类全家桶体验，看字节的豆包；要功能矩阵最全、尺寸最丰富的开源家族（从 0.8B 到 397B 都有，能塞进消费级显卡），看阿里的通义千问——DeepSeek 虽开源但最小也是 284B，个人自部署这件事上反而是千问更实际；要微信生态检索，看腾讯元宝。几家 C 端都免费、都是境内直连，可以都开号交叉用。想横向看这几家的模型贵不贵、能力排第几，本站有 大模型价格库、大模型能力排行榜、国产大模型一览与 开源大模型一览，比逐个翻官网快得多。