Deepseek服务器繁忙，请稍后再试的解决办法，满血版deepseek使用秘诀

 Deepseek服务器繁忙，请稍后再试

• 最主要的原因： Deepseek访问的人太多，服务器高负载，暂时无法响应。

• 解决办法

1. 错峰使用，清晨和深夜用的人肯定要少些。deepseek服务状态监控查询

2. 多刷新尝试

3. 本地部署

4. 使用第三方平台，同时也是满血版deepseek

• 秘塔ai搜索   
• 纳米ai搜索
• poe平台
• perplexity平台
• monica ai 

Deepseek有哪些模型?

1. DeepSeek-V3

• 特点：

  • 采用混合专家（MoE）架构，总参数达 671B，每个 token 激活 37B 参数。

  • 支持 128K 的上下文长度，适用于长文本处理。

  • 在多项基准测试中表现优异，尤其在数学、编程和中文任务上超越了其他开源模型，并与闭源模型（如 GPT-4、Claude-3.5）性能相当15。

  • 训练成本低，仅需 2.788M H800 GPU 小时，显著降低了算力需求56。

• 应用场景：通用语言模型，适用于文本生成、代码生成、数学推理等任务。

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2. DeepSeek-R1

• 特点：

  • 专注于推理优化，通过多轮强化学习和知识蒸馏技术提升推理能力。

  • 显著降低了内存占用和计算开销，适合在资源受限的环境中部署1113。

  • 日活跃用户数在发布后 18 天内达到 1500 万，成为全球增速最快的 AI 应用之一13。

• 应用场景：智能客服、内容创作、AI 绘画等。

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3. Janus-Pro 多模态模型

• 特点：

  • 支持视觉和语言信息的融合，能够理解复杂场景描述和人类指令。

  • 具备图像生成能力，适用于虚拟环境建模和仿真测试。

  • 通过编码器解耦技术，优化了多模态任务的性能11。

• 应用场景：智能驾驶、具身智能、机器人交互等。

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4. DeepSeek-V2 系列

• 特点：

  • DeepSeek-V2.5 是其前代版本，采用 MoE 架构，总参数为 236B，激活参数为 21B。

  • 在多项基准测试中表现优异，但性能略低于 DeepSeek-V315。

• 应用场景：文本生成、代码生成、数学推理等。

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5. DeepSeek 其他模型

• DeepSeek-V3-Base：基础版本，适用于开发者进行二次训练和定制化开发5。

• DeepSeek 推理优化模型：专注于降低推理成本，适用于大规模商业化部署1113。