在左下角设置-模型服务-Ollama中，点机API密钥右侧的检查，将自动获取密钥并连接，弹出连接成功后，就可以重新回到会话窗口进行对话了

DeepSeek开源运营的深远影响 DeepSeek的开源运营是其核心战略之一，借鉴了Google开源安卓系统的成功经验。这一模式不仅推动了AI技术的快速普及和创新，还在技术研发、应用推广以及协作创新等多个领域，对全球和国内的大模型格局产生了深远影响。 对全球大模型格局的影响 降低技术门槛：极大地降低了AI技术的使用门槛，使开发者能够更聚焦于业务场景的设计。 加速技术扩散：以极低成本参与AI技术的开发和应用，推动了技术的快速扩散。 削弱技术壁垒：削弱了大型AI公司构建的技术壁垒，重构全球AI生态。DeepSeek凭借高性能和低成本，成为OpenAI等闭源模型的强劲竞争对手，甚至迫使OpenAI重新审视其开源策略。 推动行业标准制定：通过开源协议和社区协作，DeepSeek正在形成事实上的技术基准，推动全球AI行业标准的制定。 对国内大模型格局的影响 降低技术门槛：使更多企业和研究机构能够参与到大模型的研发和应用中。 提升国际影响力：在全球范围内获得了广泛的关注和认可，提升了中国AI技术的国际影响力，推动中国AI技术在全球范围内的应用和推广。 加速生态建设：开源策略吸引了大量开发者参与，形成了一个充满活力的生态系统，为国内AI企业提供了更多的应用场景和商业机会。 总结 DeepSeek的开源运营加速了AI技术的普及和创新。在全球范围内，开源模式正在重构AI生态，推动技术标准的制定；在国内，开源策略降低了技术门槛，加速了生态建设，提升了中国AI的国际竞争力。未来，随着开源模式的进一步发展，DeepSeek有望在全球AI领域发挥更大的作用。

DS目前走的道路，也是适合中国国情的生产力提升力，更加精确地讲，提升新质生产力之路。首先看DS的一些特性 1. 垂直领域模型。结合专家混合系统，不需要大而全。2. 缩小部署规模，模型不应该只能布在云里，中国是制造业大国，有大量应用场景需要布在端和边。3. MIT开源，彻底开放，根源上解决合规性，安全性方面的障碍。4. 关注推理多于预训练。解决问题的是推理能力，而不一定需要无所不知的AI大神。 对于生产力提升： 1. DS带来了全域智能化的可能性。不同参数规模的大模型，分别部署在公有云，私有云，边缘设备，端设备（包括各种机器人），形成智能间协同，彻底解决敏捷性问题。 2. 通过内置大模型的产品的智能化或者智能体，可以承载跨越时代的产品创新，和产品升级，而且成本可控。建筑，汽车，消费电子等产业，大量的生产性服务业都将得到提升。 3. DS让国产自主可控的AI技术生态成为可能，有助于拉动中国整个行业的发展。 4. DS的持续行业化领域化对需要大量的数据语料，有利于数据要素市场的健康运行。

到目前腾讯云已提供Cloud Studio、云原生构建、HAI、TI平台、API接口、知识引擎等多种接入方式： 腾讯云原生构建 适合初学者和专业开发者快速体验大模型。 支持一键体验DeepSeek，无需等待下载，支持1.5b/7b/8b/14b/32b 四款模型。 部署教程：https://cloud.tencent.com/developer/article/2494356 Cloud Studio 适合初学者和专业开发者快速体验7B 以下DeepSeek-R1蒸馏模型。 提供DeepSeek AI模板+10000分钟免费算力/月，一键部署，即开即用，无需本地搭建。 部署教程：https://mp.weixin.qq.com/s/DiD1smANUGYxCNFI637VVA 大模型知识引擎 适合对技术门槛要求极低的小伙伴，支持快速构建客服、搜索问答、知识管理等应用，与现有业务系统无缝对接！ 内嵌R1和V3原版模型，0部署、低门槛，支持私域知识库和联网搜索，分钟级上线。 部署教程：https://cloud.tencent.com/document/product/1759/116005 HAI 适合中小规模推理/快速试验大模型/初创/科研等场景。 像租一个「云端GPU包间」，几分钟一键部署，可按需随时启用或关停。 部署教程：https://cloud.tencent.com/developer/article/2492236 TI平台 适合快速验证模型效果/高并发长期稳定模型调用/千亿模型分布式推理/企业级服务运营管理和监控的小伙伴。 类似一条［企业级 AI 流水线」，提供专属算力、多种 size 模型、0代码模型部署，模型对话体验、多机分布式部署、私有API自动生成。 部署教程：https://cloud.tencent.com/developer/article/2493438 DeepSeek API 接口 支持结合其他原子能力，快速接入，灵活构建企业专属AI应用。 0部署、三步即可上线，稳定、安全、易用。 部署教程：https://cloud.tencent.com/document/product/1772/115963

🫣多模态表现比GPT好 更适合中文场景 开源

真正的“Open AI”

本地部署我觉得使用场景不多，云电脑部署还不如用腾讯云HAI和TIONE进行部署。我觉得不能用划算不划算去看，你是看你要用于什么场景。比如要使用api还是通过云电脑本地部署然后搭建一个类似于web ui的界面。腾讯云推出的大模型接口能满足你的api使用场景。 参考： https://cloud.tencent.com/developer/article/2494219 https://cloud.tencent.com/developer/article/2493106 https://cloud.tencent.com/developer/article/2492543 https://cloud.tencent.com/developer/article/2492765 短时间使用可以参考这四篇文章，api在2.25号之前是免费调用的，你可以去试试。

DeepSeek的突破与局限 DeepSeek的出现是中国AI领域的重要突破，具有里程碑意义，但仅凭其目前的成就，还不能简单地认为中国AI已经全面领先世界。 一、DeepSeek的出现：偶然与必然 DeepSeek的突出表现体现在三个方面：其一，综合性能优异，如DeepSeek发布的DeepSeek-R1模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI的o1正式版；其二，成本低廉；其三，采用开源模式。然而，大模型的发展受到算力、算法、数据三方面的制约。在算力受限、数据相对固定的情况下，算法的突破实际上是一条捷径，也是补齐木桶短板的最好方式。 二、中国AI的现状 （一）技术进步显著 近年来，中国在AI领域的技术进步有目共睹。DeepSeek的出现表明中国在生成式AI领域正逐渐缩小与美国的差距，甚至在一些特定领域展现出领先优势。国内AI的创新能力显著提升，应用场景也更加广泛。 （二）尚未全面领先的原因 基础研究仍有差距：尽管DeepSeek等模型在应用层面取得了显著成果，但在AI的基础研究方面，中国与美国仍存在一定差距。基础研究的不足可能会影响未来技术的持续创新能力。 生态建设有待完善：AI的发展不仅依赖于单个模型的性能，还需要完善的生态系统支持，包括数据资源、计算基础设施、人才培养等。目前，中国在AI生态建设方面仍需进一步加强。 国际竞争依然激烈：全球AI领域的竞争非常激烈，美国等发达国家在AI技术、人才和资金等方面仍具有显著优势。DeepSeek的成功虽然给中国AI带来了信心，但要实现全面领先还需要在更多领域取得持续突破。 三、展望未来 我相信，AI竞争的持久战已经进入“相持”阶段的中后期。国内的AI厂商只要沉住气，在基础投入、人才培养、生态建设上下好功夫，中国的AI一定能引领世界。因此，DeepSeek的优异表现是中国AI发展的一个重要里程碑，但中国AI要实现全面领先，仍需在基础研究、生态建设和国际竞争中持续发力。

对于DeepSeek的使用，推荐使用至少8核16GB内存的服务器以确保良好的运行性能，具体配置可根据实际需求调整。详细信息可参考腾讯云官方文档中的云服务器配置指南。回答不易，如果对您有帮助的话，可以帮忙采纳一下。谢谢。