DeepSeek 官方开源了 R1 全量 671B 权重及一系列由 Qwen、Llama 蒸馏而来的轻量化模型。只需一行命令即可在本地离线启动：
本地部署完全离线、不消耗公网流量、绝无隐私数据外流风险，永久免费。
DeepSeek 采用完全兼容 OpenAI 规范的 RESTful API。只需将 base_url 配置为 https://api.deepseek.com 即可无缝切换现有代码库。
若您的提示词（如系统角色设定、长篇知识库参考文本）开头部分在前序请求中已出现过，系统将自动命中缓存。命中的 Tokens 输入费率仅为 0.1 元/百万 Tokens，相比原始输入直接节约 90% 成本！
不同于依靠人工微调引导的传统大语言模型，DeepSeek-R1 的推理路径是经由强化学习自主探索构建的。在提示词使用上需牢记“少即是多（Less is More）”：
1. 避免过度添加思维引导词：无需在 Prompt 中写“请一步一步思考（Think step by step）”或硬性规范其推理格式，模型会自动进行深层次拆解。
2. 尽量少用复杂的 Few-Shot 示例：人为给出的示范案例往往具有思维局限性，反而会干扰模型跳脱框架自发探索最优数学与算法解法。
3. 明确定义输入与输出期望：清晰陈述背景边界条件、入参格式与目标判定要求，将中间逻辑推演全权交由模型完成。
DeepSeek Harness 是深度求索开源的自动化任务评测与工作流编排套件。它集成了标准基准测试集（如 AIME、MATH、HumanEval 等），并内置了严格的测试用例验证沙箱，杜绝模型产生幻觉误判。
开发者可基于 Harness 脚本自动化运行百万级用例对比打分，以工业级标准评估不同微调权重或量化版本在长链路任务中的稳定表现。
