这段时间DeepSeek确实是太火了。
但说实在的，火有火的道理，确实是好用。
那么问题来了，铺天盖地的DeepSeek推荐，我过年回家，村里的大妈都用上了，DeepSeek官方的算力严重不足。
每次我打开DeepSeek官网想用一下，问第一个问题还能回答，第二个问题就用不了了，不知道你们有没有遇到。
无情的提示我服务器繁忙。
官方的API也是直接用不了，后来API权限都不往外放了。
好在DeepSeek是开源的，所以也能有别的渠道可以使用。
今天给大家推荐两种免费的使用方式。
一个是用4090显卡自己部署DeepSeek R1模型，项目是开源的。
另一个是直接用问小白，现在是免费放量给大家使用。
有硬件条件想自己尝试动手部署的可以试下第一种，不想麻烦或者新手小白直接无脑选择问小白就可以了。
一、通过KTransformers本地部署
KTransformers主要解决的是优化了LLM的推理，就像DeepSeek R1，本来要8张H100才能推的动，现在只需要一张4090显卡就可以了。
下面这是需要的硬件配置。
显存占用：仅需 14GB VRAM（显存）。
内存占用：需要 382GB DRAM（内存）。
想自己跑起来，只有4090的显卡其实还不行，还得有512G的运行内存。
如果这些条件都满足的话，那你可以试着玩一玩了。
为什么只要4090就能推得动DeepSeek R1？
1. 模型量化技术
KTransformers 支持多种量化格式，通过对模型进行量化，可以显著减少模型参数存储所需的显存空间。
2. 专家卸载和选择策略
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专家计算卸载：这种策略与 DeepSeek 的架构完美对齐，能够在有限的显存条件下实现最佳效率。
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选择性专家激活：根据离线配置文件的结果，KTransformers 可以选择更少的专家进行计算。
3. 多 GPU 支持与并行计算
项目链接
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
但是讲实在的，想完全部署好也挺麻烦的，前几天看到群友推荐了一个平台叫问小白，就一直在用，今天恰好也推荐给大家。
二、通过问小白直接使用
整个的使用页面可以说是跟官方版本的一模一样，非常的简洁。
大家最关心的一点我猜到了，它是免费的，所以我也在用。
这个月直接没续费GPT的订阅。
但也有不同的地方，它回答的真的太快了，不需要在那排队等。
至于联网搜索功能，大家也不用担心没有，而且还做的很好。
今天攻略了一下，问小白在帮用户做高质量信息获取方面非常专业，所以积累了非常多的联网搜索经验，搜索极速、丰富、精准，技术架构也非常的成熟稳定。
自己部署的话可能要搭搜索系统，直接用的话就省了这一步了。
市面上其实最近很多家都接了DeepSeek，我感觉大家也用的迷迷糊糊的。
就像微信灰度测试的，把微信里接入了DeepSeek，我试了好多次，就是不回答。
问小白体验下来，给我的感觉就是“快”！
其他软件相当一部分算力不足，导致直接不回答，还有一部分就回答的很慢，要四五秒甚至十几秒才会出来第一个token，而问小白只需要1-2秒就会开始输出了。
问小白本身就有自研MOE大模型优势，2023年的时候就在国内率先使用了MOE模型架构，所以也对DeepSeek的MOE模型非常熟悉，这也使得问小白能在这一波对决中胜出。
问小白给我的另一个感觉是实在。
免费给大家用已经很好了，但是很多营销号一直在讲DeepSeek到底怎么用才更好，只有问小白告诉我：
“对复杂提示词说NO！只需简单表达，R1比你更懂你想要的。”
确实是这样，这也是我想给大家讲的。
用DeepSeek跟用GPT是一样的，只要模型够强，提示词其实并不需要那么复杂。
我们平时写复杂的提示词是为了固定输出格式，其实咱们平时用的时候根本没必要到处去学提示词。
大道至简，想用好DeepSeek，写提示词的秘诀就是把问题描述清楚。
肯定有人不喜欢用网页，或者想外出不带电脑的时候也在手机使用。
问小白的APP也上线了，大家也可以直接在应用商店去下载使用，页面也是同样的简洁，速度也是依旧的快。
网页版使用链接
https://www.wenxiaobai.com/
如果你还不知道怎么用DeepSeek，或者想跟大家交流下如何使用，可以加一下问小白的官方群聊。
（文：开源AI项目落地）