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, AutoModelForCausalLMtokenizer = 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）
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动态WEB网站中的PHP和MySQL详细反映实际程序的需求，仔细地探讨外部数据的验证(例如信用卡卡号的格式)、用户登录以及如何使用模板建立网页的标准外观。动态WEB网站中的PHP和MySQL的内容不仅仅是这些。书中还提到如何串联JavaScript与PHP让用户操作时更快、更方便。还有正确处理用户输入错误的方法，让网站看起来更专业。另外还引入大量来自PEAR外挂函数库的强大功能，对常用的、强大的包
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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：
通义千问（Qwen）：阿里云推出，支持网页聊天与 API 调用百度文心一言：提供在线对话体验智谱AI（ChatGLM）：支持网页版与开放模型下载
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。
以上就是deepseek网页版功能入口_deepseek使用操作教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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