【重磅】为本地部署DeepSeek插上联网的翅膀，这个方案已被官方认证！

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【重磅】为本地部署DeepSeek插上联网的翅膀，这个方案已被官方认证！

在人工智能快速发展的今天，越来越多的企业选择本地部署DeepSeek等大模型，以保障数据安全和隐私。

然而，这种选择也带来了一个不可忽视的问题：信息孤岛。本地部署的AI模型就像一个被困在孤岛上的天才，拥有强大的思考能力，却无法获取外部世界的最新信息。

DeepSeek大模型微调实战（超详细实战篇）_深度学习_大模型玩家-华为开发者空间

一位金融行业的CTO曾向我们坦言："我们投入了大量资源部署DeepSeek，但它无法获取实时市场数据，这严重限制了它的实用价值。"这样的困境，您是否也曾遇到？

如何在保障数据安全的同时，让您的本地DeepSeek模型拥有"联网的翅膀"？

今天，我们将为您揭晓这个难题的官方认证解决方案。

本地部署DeepSeek：强大却"孤独"的AI

DeepSeek作为国产顶尖大模型，其开源版本让众多企业得以在本地部署使用。这种部署方式有着显著优势：

• 数据安全性更高：敏感数据永远保存在自己的服务器中
• 完全掌控：可以自定义和优化系统，随时调整设置
• 无需担心云端泄露风险：所有处理都在本地完成

然而，本地部署也面临着三大不可忽视的挑战：

挑战一：知识时效性受限

本地部署的DeepSeek模型知识库有明显的时间截止点，无法获取最新信息。在这个信息爆炸的时代，过时的知识可能导致错误的决策和判断。

一家制造业企业的AI负责人告诉我们："我们的DeepSeek无法获取最新的行业标准和技术发展，这让我们在产品创新上处于劣势。"

挑战二：硬件资源瓶颈

受限于本地硬件性能，即使成功部署了DeepSeek，也可能无法充分发挥其全部性能。较小的内存和较低性能的显卡可能无法运行最新或最大的模型版本，导致性能受限。

小模型（1B-3B参数）——适合低功耗设备

模型版本	显存要求	内存要求	CPU要求	最低显卡型号	适用场景
DeepSeek-1B	4GB	8GB	i5 8代以上	GTX 1050/T4	移动端、嵌入式设备
DeepSeek-1.5B	6GB	12GB	i5 10代以上	GTX 1660/T4	轻量级NLP任务
DeepSeek-3B	8GB	16GB	i7 10代以上	RTX 2060/A10	中小型企业应用

中模型（7B-13B参数）——适合高性能单卡

模型版本	显存要求	内存要求	CPU要求	最低显卡型号	适用场景
DeepSeek-7B	14GB	32GB	Xeon E5 v3以上	RTX 3090/A10	通用NLP任务
DeepSeek-10B	20GB	48GB	Xeon Gold 6240	RTX 4090/A30	复杂文本生成
DeepSeek-13B	24GB	64GB	EPYC 7xx2以上	A100 40GB	多模态任务

大模型（20B-175B参数）——需要多卡并行（推荐使用NVLink）

模型版本	显存要求	内存要求	CPU要求	最低显卡型号	适用场景
DeepSeek-20B	40GB	64GB+	EPYC 7xx2 以上	A100 40GB (NVLink)	大规模预训练
DeepSeek-65B	80GB	128GB+	EPYC 7xx3 以上	A100 80GB (NVLink)	企业级AI平台
DeepSeek-175B	160GB+	256GB+	EPYC 9xx4 以上	多卡A100/H100	超大规模模型训练

MoE模型（混合专家模型）——动态路由机制，资源利用率高

模型版本	显存要求	内存要求	CPU要求	最低显卡型号	适用场景
DeepSeek-MoE-8B	12GB	24GB	i9 12代以上	RTX 3080/A10	推理
DeepSeek-MoE-24B	24GB	48GB	Xeon Gold 6240	RTX 4090/A30	多任务学习
DeepSeek-MoE-64B	48GB	96GB+	EPYC 7xx2 以上	A100 40GB (NVLink)	超大规模多任务

据DeepSeek官方文档显示，本地部署DeepSeek大模型需严格遵循"显存—内存—存储"三级资源匹配原则。即使是配备4090显卡的高性能电脑，也顶多只能运行32b模型，而非完整的满血版本。

挑战三：联网能力缺失

这是最关键的挑战——本地部署的DeepSeek无法自动联网获取实时信息，企业内部知识库有限，无法满足广泛的信息需求。这就像拥有一位博学的顾问，却把他关在了没有网络的房间里。

一位科技公司CEO形象地描述道："我们的本地DeepSeek就像一个天才囚徒，被困在数据的牢笼中，无法与外界交流。"

博查AI搜索：DeepSeek官方认证的联网解决方案

在西班牙世界移动通信大会上，博查携手阿里云，以“连接即进化”为主题参展，向全世界展示基于多模态混合搜索和语义排序技术的新一代搜索引擎。

一个令人振奋的消息：DeepSeek的联网搜索功能，采用了博查AI的API服务，并且在DeepSeek爆火之前就已经接入。

这不是巧合，而是经过严格技术验证的选择。博查AI作为AGI的世界搜索知识引擎，正是解决本地部署DeepSeek联网难题的官方认证解决方案。

为什么DeepSeek选择博查AI搜索？

1. 技术兼容性与稳定性

博查AI已经是DeepSeek官方认可的联网搜索解决方案提供商，双方的技术兼容性和集成度已经过市场验证。

一位DeepSeek的技术合作伙伴透露："博查AI的接口设计与DeepSeek的架构高度兼容，集成后稳定性表现出色。"

2. 技术领先优势

• 基于多模态混合搜索和语义排序技术，搜索结果更精准

API

API

• 拥有全网近百亿个网页资源，包括视频、图片等多种媒体形式
• 接入抖音、头条、百科、机酒、电商等数十个垂直领域的合作内容源
• 支持最高2000QPS的并发请求，响应时间无损失

一位早期使用博查AI的企业技术总监评价道："博查AI的搜索结果质量明显优于其他同类产品，特别是在中文内容和垂直领域的覆盖上。"

3. 市场验证的可靠性

• 截至2025年3月，博查AI的日调用量已超过三千万次，约为微软必应的1/3

• 在AI搜索垂直赛道占据国内市场超60%的份额
• 已服务近三万泛B客户，DeepSeek爆火后相关企业客户增长50%

这些数据背后是无数企业的信任和选择。一家大型互联网公司的AI负责人表示："我们测试了市面上几乎所有的搜索API，最终选择了博查AI，因为它在中文内容和实时性上表现最佳。"

4. 显著的成本优势

对于国内AI企业，必应搜索API的价格相当昂贵：15美元每千次，约一毛钱一次。而博查AI提供更具竞争力的价格方案，大幅降低企业的运营成本。

一位中型企业的财务总监计算道："使用博查AI替代Bing搜索API后，我们的相关成本降低了约65%，这在规模化应用中是一笔可观的节省。"

无缝集成：让本地DeepSeek立即拥有联网能力

博查AI搜索与本地部署的DeepSeek集成非常简便，只需几个步骤即可完成：

1. 在Ollama + OpenWebUI环境中集成博查联网搜索能力
2. 通过标准API接口，快速连接本地DeepSeek与博查AI搜索服务
3. 敏感数据依然保留在本地处理，只有搜索请求发送到博查API
4. 实时获取高质量的外部信息，为DeepSeek提供最新知识

一位IT系统集成商分享了他的经验："整个集成过程出乎意料地简单，我们只用了半天时间就完成了从测试到上线的全过程。"

这种集成方案既保障了数据安全，又解决了联网能力缺失的问题，让您的本地DeepSeek模型既"安全"又"聪明"。

博查AI搜索为本地部署的DeepSeek插上了联网的翅膀，让它既能保持数据安全的优势，又能获取外部世界的最新知识。这不仅是技术的结合，更是安全与开放的完美平衡。

如果您正在使用本地部署的DeepSeek，却苦于信息孤岛的困境，不妨立即联系我们对接合作，让博查AI搜索为您的AI之旅增添无限可能

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-03-11，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除搜索DeepSeek企业部署模型

【重磅】为本地部署DeepSeek插上联网的翅膀，这个方案已被官方认证！

在人工智能快速发展的今天，越来越多的企业选择本地部署DeepSeek等大模型，以保障数据安全和隐私。

然而，这种选择也带来了一个不可忽视的问题：信息孤岛。本地部署的AI模型就像一个被困在孤岛上的天才，拥有强大的思考能力，却无法获取外部世界的最新信息。

DeepSeek大模型微调实战（超详细实战篇）_深度学习_大模型玩家-华为开发者空间

一位金融行业的CTO曾向我们坦言："我们投入了大量资源部署DeepSeek，但它无法获取实时市场数据，这严重限制了它的实用价值。"这样的困境，您是否也曾遇到？

如何在保障数据安全的同时，让您的本地DeepSeek模型拥有"联网的翅膀"？

今天，我们将为您揭晓这个难题的官方认证解决方案。

本地部署DeepSeek：强大却"孤独"的AI

DeepSeek作为国产顶尖大模型，其开源版本让众多企业得以在本地部署使用。这种部署方式有着显著优势：

• 数据安全性更高：敏感数据永远保存在自己的服务器中
• 完全掌控：可以自定义和优化系统，随时调整设置
• 无需担心云端泄露风险：所有处理都在本地完成

然而，本地部署也面临着三大不可忽视的挑战：

挑战一：知识时效性受限

本地部署的DeepSeek模型知识库有明显的时间截止点，无法获取最新信息。在这个信息爆炸的时代，过时的知识可能导致错误的决策和判断。

一家制造业企业的AI负责人告诉我们："我们的DeepSeek无法获取最新的行业标准和技术发展，这让我们在产品创新上处于劣势。"

挑战二：硬件资源瓶颈

受限于本地硬件性能，即使成功部署了DeepSeek，也可能无法充分发挥其全部性能。较小的内存和较低性能的显卡可能无法运行最新或最大的模型版本，导致性能受限。

小模型（1B-3B参数）——适合低功耗设备

模型版本	显存要求	内存要求	CPU要求	最低显卡型号	适用场景
DeepSeek-1B	4GB	8GB	i5 8代以上	GTX 1050/T4	移动端、嵌入式设备
DeepSeek-1.5B	6GB	12GB	i5 10代以上	GTX 1660/T4	轻量级NLP任务
DeepSeek-3B	8GB	16GB	i7 10代以上	RTX 2060/A10	中小型企业应用

中模型（7B-13B参数）——适合高性能单卡

模型版本	显存要求	内存要求	CPU要求	最低显卡型号	适用场景
DeepSeek-7B	14GB	32GB	Xeon E5 v3以上	RTX 3090/A10	通用NLP任务
DeepSeek-10B	20GB	48GB	Xeon Gold 6240	RTX 4090/A30	复杂文本生成
DeepSeek-13B	24GB	64GB	EPYC 7xx2以上	A100 40GB	多模态任务

大模型（20B-175B参数）——需要多卡并行（推荐使用NVLink）

模型版本	显存要求	内存要求	CPU要求	最低显卡型号	适用场景
DeepSeek-20B	40GB	64GB+	EPYC 7xx2 以上	A100 40GB (NVLink)	大规模预训练
DeepSeek-65B	80GB	128GB+	EPYC 7xx3 以上	A100 80GB (NVLink)	企业级AI平台
DeepSeek-175B	160GB+	256GB+	EPYC 9xx4 以上	多卡A100/H100	超大规模模型训练

MoE模型（混合专家模型）——动态路由机制，资源利用率高

模型版本	显存要求	内存要求	CPU要求	最低显卡型号	适用场景
DeepSeek-MoE-8B	12GB	24GB	i9 12代以上	RTX 3080/A10	推理
DeepSeek-MoE-24B	24GB	48GB	Xeon Gold 6240	RTX 4090/A30	多任务学习
DeepSeek-MoE-64B	48GB	96GB+	EPYC 7xx2 以上	A100 40GB (NVLink)	超大规模多任务

据DeepSeek官方文档显示，本地部署DeepSeek大模型需严格遵循"显存—内存—存储"三级资源匹配原则。即使是配备4090显卡的高性能电脑，也顶多只能运行32b模型，而非完整的满血版本。

挑战三：联网能力缺失

这是最关键的挑战——本地部署的DeepSeek无法自动联网获取实时信息，企业内部知识库有限，无法满足广泛的信息需求。这就像拥有一位博学的顾问，却把他关在了没有网络的房间里。

一位科技公司CEO形象地描述道："我们的本地DeepSeek就像一个天才囚徒，被困在数据的牢笼中，无法与外界交流。"

博查AI搜索：DeepSeek官方认证的联网解决方案

在西班牙世界移动通信大会上，博查携手阿里云，以“连接即进化”为主题参展，向全世界展示基于多模态混合搜索和语义排序技术的新一代搜索引擎。

一个令人振奋的消息：DeepSeek的联网搜索功能，采用了博查AI的API服务，并且在DeepSeek爆火之前就已经接入。

这不是巧合，而是经过严格技术验证的选择。博查AI作为AGI的世界搜索知识引擎，正是解决本地部署DeepSeek联网难题的官方认证解决方案。

为什么DeepSeek选择博查AI搜索？

1. 技术兼容性与稳定性

博查AI已经是DeepSeek官方认可的联网搜索解决方案提供商，双方的技术兼容性和集成度已经过市场验证。

一位DeepSeek的技术合作伙伴透露："博查AI的接口设计与DeepSeek的架构高度兼容，集成后稳定性表现出色。"

2. 技术领先优势

• 基于多模态混合搜索和语义排序技术，搜索结果更精准

API

API

• 拥有全网近百亿个网页资源，包括视频、图片等多种媒体形式
• 接入抖音、头条、百科、机酒、电商等数十个垂直领域的合作内容源
• 支持最高2000QPS的并发请求，响应时间无损失

一位早期使用博查AI的企业技术总监评价道："博查AI的搜索结果质量明显优于其他同类产品，特别是在中文内容和垂直领域的覆盖上。"

3. 市场验证的可靠性

• 截至2025年3月，博查AI的日调用量已超过三千万次，约为微软必应的1/3

• 在AI搜索垂直赛道占据国内市场超60%的份额
• 已服务近三万泛B客户，DeepSeek爆火后相关企业客户增长50%

这些数据背后是无数企业的信任和选择。一家大型互联网公司的AI负责人表示："我们测试了市面上几乎所有的搜索API，最终选择了博查AI，因为它在中文内容和实时性上表现最佳。"

4. 显著的成本优势

对于国内AI企业，必应搜索API的价格相当昂贵：15美元每千次，约一毛钱一次。而博查AI提供更具竞争力的价格方案，大幅降低企业的运营成本。

一位中型企业的财务总监计算道："使用博查AI替代Bing搜索API后，我们的相关成本降低了约65%，这在规模化应用中是一笔可观的节省。"

无缝集成：让本地DeepSeek立即拥有联网能力

博查AI搜索与本地部署的DeepSeek集成非常简便，只需几个步骤即可完成：

1. 在Ollama + OpenWebUI环境中集成博查联网搜索能力
2. 通过标准API接口，快速连接本地DeepSeek与博查AI搜索服务
3. 敏感数据依然保留在本地处理，只有搜索请求发送到博查API
4. 实时获取高质量的外部信息，为DeepSeek提供最新知识

一位IT系统集成商分享了他的经验："整个集成过程出乎意料地简单，我们只用了半天时间就完成了从测试到上线的全过程。"

这种集成方案既保障了数据安全，又解决了联网能力缺失的问题，让您的本地DeepSeek模型既"安全"又"聪明"。

博查AI搜索为本地部署的DeepSeek插上了联网的翅膀，让它既能保持数据安全的优势，又能获取外部世界的最新知识。这不仅是技术的结合，更是安全与开放的完美平衡。

如果您正在使用本地部署的DeepSeek，却苦于信息孤岛的困境，不妨立即联系我们对接合作，让博查AI搜索为您的AI之旅增添无限可能

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-03-11，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除搜索DeepSeek企业部署模型

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