一、背景
DeepSeek 最近开源了一款名为 R1 的推理模型。该模型通过强化学习技术提升了复杂任务的推理能力，受到学术界和产业界的广泛关注。
R1 模型在数学推理、代码生成和逻辑分析等领域展现出卓越性能，其表现可与 OpenAI o1 和 Claude 3.5 等主流大语言模型相媲美。模型的核心优势是采用了深度思维链技术，能够生成详细的推理过程，有效帮助用户理解解决问题的思路。
图片来自 https://status.deepseek.com/ 2025年 2月5日截图
今日，DeepSeek 的官网和 API 服务迎来了大量用户访问。然而，由于同时遭受大规模恶意攻击，服务的可用性受到严重影响。
大家使用 DeepSeek-R1 的热情不减。为此，我们不得不考虑一些替代方案，以便在 DeepSeek 官网和 API 无法访问时，可以继续使用该模型。
二、替代方案
2.1 使用第三方平台
2.1.2 天工 AI 搜索
天工 AI 搜索集成了DeepSeek R1 推理模型，并支持联网功能，操作便捷，目前没看到使用次数限制。
个人更推荐这个
2.1.2 秘塔 AI 搜索
秘塔 AI 搜索集成了完整版 DeepSeek R1 推理模型（671B），为每个账号提供每日 100 次搜索额度，并支持联网功能，操作便捷。
值得注意的是，目前联网功能无法关闭，这在某些仅需模型基于提示词推理的场景中可能产生干扰。
2.1.3 DeepSeek-R1
deepseek-r1 是由 DeepSeek 爱好者自发创建的独立网站，提供 DeepSeek R1 推理模型的免费使用服务。
网站运行稳定，当前搭载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型，参数量为 7B，规模相对较小，性能不如 32B好。 用户可通过 Parameters 面板调整系统提示词、Temperature、Top K 和 Top P 等参数。
2.1.4 超算互联网
超算互联网平台 已推出 DeepSeek-R1 模型的 7B、14B、32B 版本， 平台目前免费开放。
目前服务不太稳定，模型列表变更频繁，比如上午还存在的 32B 下午可能就没了。而且大参数版本（32B 版本）推测应该是直接调用 DeepSeek 官方 API，观察到 DeepSeek 官方 API 无法服务时，该网站的大参数版本也会报错。
2.1.5 lmarena.ai
lmarena.ai 是一个开放的基准测试平台，专注于通过人类偏好评估和比较大型语言模型（LLM）的性能。其核心功能是通过匿名、随机的两两模型对战，结合众包投票机制动态生成排名，旨在为 LLM 的能力评估提供标准化且透明的环境。
可以在 Direct Chat 中选择 deepseek-r1模型后发起对话。
2.1.6 纳米AI搜索（手机版）
纳米AI搜索的 APP 支持满血版的 R1，但是，需要 20 纳米一次，而且目前仅手机端支持，网页端无法使用。
2.1.7 poe.com
Poe.com 是一个由 Quora 推出的多功能 AI 平台，旨在为用户提供与多种先进 AI 模型交互的一站式服务。该平台整合了包括 GPT-4、Claude、Sage、StableDiffusionXL、Gemini 等在内的多种模型，覆盖文本生成、图像创作、编程辅助、语言翻译等多个领域。
Poe.com 支持多个 DeepSeek-R1 官方模型，使用非常简单，选择模型发送对话内容即可，每次对话需要消耗一定的积分，免费用户每天只有 3000 个积分。
缺点是国内无法直接访问，需要外网环境。
2.1.8 三方平台 API
很多三方平台都提供了 DeepSeek-R1 模型的 API 服务，如硅基流动、百炼大模型服务平台、火山引擎、百度智能云千帆等。
硅基流动
上述提供 API 服务的平台有些提供了几十万 tokens 的免费额度，也支持在平台上直接体验，使用起来也很方便。
我个人优先使用纳米 AI 搜索，其次是 deepseek-r1 比较稳定
2.2 公司内部二方部署
大型企业通常设有专门的大模型团队负责模型训练和部署。如果公司已部署 DeepSeek R1 模型，可直接使用；若未部署，建议与相关团队沟通部署事宜。
企业内部部署方案具备数据安全保障，实力雄厚的公司往往选择部署完整版 R1 模型，确保最佳性能表现。
2.3 自己部署
2.3.1 本机部署
DeepSeek R1 可通过 Ollama、LM Studio 等工具实现本地部署，支持命令行或可视化界面操作。网上教程很多，难度也不大，这里就不展开介绍了。如 《DeepSeek本地部署，再也不怕服务器崩了！》。
本地部署面临硬件资源限制，难以支持大参数模型运行，而小参数模型性能和推理速度均存在局限。
2.3.2 云上部署
各大云服务商推出了便捷的 DeepSeek 部署方案，如阿里云 PAI，详情参见：《小白必看：DeepSeek安装部署——阿里云PAI零代码1分钟成功教程！》 。
云上部署主要受限于成本因素，每小时费用可达数十元，对个人用户而言负担较重。
三、总结
随着 DeepSeek R1 模型的火热，其服务不稳定的问题也日益突出。本文为大家梳理了几种可行的替代方案，各有优劣：
对普通用户来说，第三方平台的网页、客户端和 API 服务可能是最便捷的选择。秘塔 AI 搜索提供满血版模型且每天有免费额度，是较为理想的替代方案；DeepSeek-R1 虽然只支持小参数模型，但胜在稳定可靠；超算互联网平台则值得期待其即将推出的大参数版本；lmarena.ai 则侧重于模型测试，提供了 deepseek-r1 ，也提供了很多其他模型。纳米 AI 搜索，虽然支持满血版模型，但仅限手机端使用且需要消耗纳米。poe.com 功能比较成熟，模型非常丰富，但是国内无法直接访问。三方 API 服务，也为我们提供了更多选择，既可以在界面上体验，也可以在自己的程序或者三方 UI 软件中调用。
云上部署则面临着较高的成本支出。 对于在大企业工作的朋友，公司内部部署是个不错的选择，既保证了数据安全，性能也相对更好。自部署方案中，本地部署虽然自由度高，但受限于个人设备性能；
建议读者可以根据自己的具体需求，比如是否需要高性能模型、预算情况、使用场景等，选择最适合的方案。毕竟模型服务的不稳定可能还会持续一段时间，提前做好替代方案的准备总是明智的选择。
让我们期待 DeepSeek 官方服务早日恢复稳定，在此之前，以上这些替代方案应该能帮助大家继续使用这个优秀的模型。
如果大家有其他好用的候选方案，欢迎在评论区留言补充。
