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免费稳定使用deepseek R1模型的几种方式
最近爆火的deepseek不仅是国内火了，在国内也是异常的火爆。性能对标OpenAI的o1模型，但是价格上嘛。。。对比OpenAI来说简直像不要钱一样。
其网页对话版本的可以直接免费使用，面板版本便可以用到最先进的满血版R1模型。但ChatGPT要用到o1模型，则需要每个月20美元的费用。其API的价格相差也非常大，为了便于比较，我做了一个如下的统计表格，并统一使用人民币作为单位。
价格对比表
| 模型名称 | 输入价格(人民币/百万tokens) | 输出价格(人民币/百万tokens) | 主要特点 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | 9.13(缓存命中)/18.27(未命中) | 73.09 | 多模态能力强，泛化性最佳 |
| o1正式版 | 109 | 437 | 推理优化版本 |
| Claude 3.5-Sonnet | 21.9 | 109.6 | 长文本处理能力突出 |
| DeepSeek-R1 | 1(缓存命中)/4(未命中) | 16 | 开源，推理性能优化 |
| DeepSeek-V3 | 0.5(缓存命中)/2(未命中) | 8 | 通用场景，高性价比 |
注：
- 价格换算采用 1美元 ≈ 7.3元人民币
- 所有价格均统一转换为人民币以便于直观比较
- 部分模型提供缓存机制，可降低输入成本
从表中可以看出来，deepseek的价格有着相当明显的优势，价格相差甚至有20多倍。 也同样，正是基于这样的原因，在 deepseek R1 推出的很短的时间内，便在国内外异常火爆，需求也飞速增长，造成deepseek官网上面经常出现 “服务器繁忙，请稍后再试。”的情况。
而官网的 API 更是直接停止了充值，只有存量充值金额才可以正常使用。
模型再优秀，如果无法稳定地使用，也很难让其发挥出应有的作用。 相比ChatGPT、Claude 等模型，deepseek 有个非常大的优势便是开源。也就说除了只要你有足够的资源，甚至可以自己部署一个 deepseek 的服务。
Cherry Studio 下载安装
基于这个原因，除了deepseek 的官网外，也有很多其他的渠道可以用到 deepseek 的服务。在开始探讨如何使用deepseek之前，我们需要先下载安装一个软件 Cherry Studio。
Cherry Studio 官网 ： https://cherry-ai.com/
这是一款开源免费的AI对话电脑客户端，可以接入当前市面上绝大多数的模型提供商，并且可以使用和创建多种AI助手。其数据都是本地使用的，不会上传到cherry studio的服务器，所以隐私保护也做的比较好。
下载安装后，便可以开始配置和使用了。
Deepseek使用渠道
1. 硅基流动 说实话，有点慢
目前不少渠道提供了deepseek的api接口调用使用，比如最近很多人在推荐的 硅基流动 siliconflow 的服务，其特点是通过邀请链接注册便可以赠送14元配额进行使用。 比如可以通过我的邀请链接进行注册： https://cloud.siliconflow.cn/i/BjwKXZlB 。
注册完成后，在如下的账户管理–> API密钥 中新建API密钥，复制并保存API密钥后。
打开安装好的Cherry Studio，在左下角的设置，选择 模型服务， 再选择 硅基流动，填入我们生成的API密钥。
接着选择最左侧的助手，也就是头像下面的选项，直接使用默认助手，用我们配置的 硅基流动 的模型就可以开始对话了。
可能是硅基流动最近的邀请活动搞得太多了吧，实际使用起来，感觉其速度是有点慢的，并不是最理想的。
2. 阿里百炼 速度不错
相比硅基流动，实际测试下来，阿里百炼提供的模型使用起来要稳定的多，速度也更加快，毕竟基于阿里云平台，基础设施更加强大吧。
直接到阿里云上面注册并使用，其提供的每种模型都有半年内 100万免费token可以使用。 比如对于deepseek R1的模型介绍如下。
使用起来也很简单，查看某一个模型后，在右上角点击 查看我的API-KEY， 创建一个API可以。 跟上述在cherry studio上面一样的配置方式。
模型添加
如果在cherry studio的设置页面中没有显示你想用的模型的话，可以点击 底部的 “添加” 按钮。
接着在阿里百炼云上面复制对应的模型名称，将其填入到弹窗输入框中的 模型ID 中，点击添加模型。 完成后，进行测试是否可以连接成功。
相比直接使用Deepseek R1的满血版，大多数简单任务使用其蒸馏版本也足够。比如对于 deepseek-r1-distill-llama-70b 模型，目前在阿里百炼云上面是免费使用的，其速度也会更快一些。
总结
除了上述提到的渠道和使用方法，当然还有很多不同的用法。目前的大模型发展每天都有新的事物，但是不论怎么发展，我们用它来解决我们的实际需求才是有用的。