據(jù)說DeepSeek三天內(nèi)的訪問量相當(dāng)于整個歐洲互聯(lián)網(wǎng)三天的總和！所以，DeepSeek卡死在所難免，我今天試了10次，只有1次成功，到了下午歐洲上班時間試了20次，沒有一次成功!

你等來的永遠(yuǎn)都是那句“服務(wù)器繁忙，請稍后再試”。

如何才能“絲滑”使用DeepSeek R1 呢？

以下是實測有效的解決方案，大家不妨一試：

1. 騰訊元寶直接滿血版 DeepSeek R1：小白救星

• 特點：復(fù)刻DeepSeek R1 性能表現(xiàn)，用戶使用流暢無卡頓，免費。
• 步驟：注冊騰訊元寶， 注冊完成后對話框選擇DeepSeek 即可開聊。
• 注意：偶爾也會卡，但整體比較穩(wěn)定。

2. 騰訊云 TI 平臺：企業(yè)級私有化部署

• 優(yōu)勢：一鍵部署 R1，獨享算力資源，徹底告別排隊。
• 操作：注冊騰訊云 → 在 TI 平臺選擇 R1 模型 → 按需配置 GPU（如 T4 或 A10）→ 啟動服務(wù)。
• 成本：按量計費約 ￥9.55/小時，適合高頻用戶或企業(yè)。
• 優(yōu)勢：獨享算力資源，徹底避免排隊問題。

3. 國際大廠服務(wù)：微軟、英偉達、AWS

• Azure：在 Model Catalog 中選擇 R1，適合企業(yè)級開發(fā)。
• 英偉達 NIM：登錄 NIM 平臺，直接調(diào)用全量 671B 模型，但高峰期可能延遲。
• AWS Bedrock：支持自定義模型導(dǎo)入，靈活性高。

4. 本地部署神器：Ollama + 蒸餾模型

• 配置要求低：7B 模型僅需 8GB 內(nèi)存，普通電腦也能跑。
• 步驟：安裝 Ollama → 終端輸入 ollama run deepseek-r1:7b → 開聊。
• 進階玩法：搭配 Page Assist 插件，實現(xiàn)網(wǎng)頁端交互。

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橫向?qū)Ρ冗m配

平臺	適合人群	優(yōu)點	缺點
騰訊元寶	小白/個人用戶	操作簡單，多端支持	高峰期可能延遲
騰訊云 TI	企業(yè)/開發(fā)者	私有化部署，資源獨占	成本較高
英偉達 NIM	技術(shù)極客	全量模型，性能強勁	需注冊，界面較復(fù)雜
Ollama 本地版	隱私敏感用戶	完全離線，數(shù)據(jù)安全	需硬件支持，速度較慢

從表格可以看出，騰通元寶是更適合“小白”的替代方案。后面DeepSeek穩(wěn)定了，可以無縫切換回來。

對于企業(yè)客戶來講，騰訊云可能是一個更為適合的選擇，因為成本較高，不適合個人用戶替代使用。

其他已接入DeepSeek R1 的AI大模型

國內(nèi)： 秘塔AI搜索

秘塔AI搜索宣布融合了DeepSeek-R1滿血版，完美解決官方聯(lián)網(wǎng)卡頓問題，覆蓋網(wǎng)頁、APP、小程序三端，完全免費

國外：Perplexity.ai

Perplexity 已經(jīng)將DeepSeek R1集成到其免費版。

值得注意的是，雖然 現(xiàn)在很多產(chǎn)品和服務(wù)都用了 Deepseek 的模型來輔助自身的功能，例如：國外的 Perplexity 和國內(nèi)的秘塔。不過畢竟每個產(chǎn)品有自己的功能側(cè)重點，所以即使它們用了 Deepseek 來輔助，使用體驗也可能和一般的對話問答不同。

劃重點：遇到秒回答案的“R1”，大概率是假貨！

未來，隨著更多算力廠商加入，R1 的服務(wù)只會越來越絲滑。如果你還在為卡頓頭疼，現(xiàn)在就試試上面講的幾個方案——畢竟，時間就是金錢！

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