这是什么
做推理密集型工作（数学、代码、逐步分析）时，DeepSeek 是最强的免费选项。权重是公开的，所以你还能自托管 —— 如果数据不能离开你的基础设施，这才是真正的差异点。界面比付费头部产品朴素，这就是它的交换条件。
价格 2026-11-10 更新 官方价格页
DeepSeek 的产品定价
本质上只有一个免费产品和一个按量计费的 API。聊天界面不收费且包含推理模型，这在行业里并不常见 —— 多数厂商把推理藏在订阅后面。API 按 token 计价，单价低到可以真的从产品里调用，而不只是在笔记本里试。如果你需要服务等级承诺、团队工作区或 SLA，这家不是该选的：低价换来的是这些东西都没有，而且免费聊天在高峰期能明显感觉到排队。做预算前先去官方 API 页面确认当前单价。
免费版限制取自上面更新日期当天的官方价格页。这类限制经常变 —— 决定年付之前请再确认一次。
DeepSeek 的主要功能
可见推理过程
先给思考轨迹再给结论，所以能看见它是在哪一步拐错的，而不只是拿到一个错答案。
开源权重，可自托管
模型文件是公开的。数据不能出内网时，可以在自己的机器上跑同一个模型，而不是去争一份合同条款。
代码辅助
开着推理模式做跨文件重构和排查错误，这正是分步模式最值钱的地方。
文件上传
文档能挂进去提问。跟付费头部比很基础，但读一份规格书或论文够用。
联网搜索
需要时效信息时会去搜，答案因此不必先挂一句「知识截止于某月」；只是引用比原生搜索型助手稀薄一些。
按量计费 API
同一批模型按 token 计价，是把推理模型塞进自己产品里最省钱的一条路。
DeepSeek 的技术原理
混合专家架构
每个 token 只激活网络的一部分，于是大模型跑出小模型的成本 —— 免费档能做到这个水平，经济上靠的是这一点。
为长上下文压缩过的注意力
压缩式注意力把 KV 缓存压得足够小，长提示不必付稠密模型那份显存账。代价是超长输入上的召回会平一点。
用强化学习练出推理
推理行为来自可验证任务上的强化学习，而不只是模仿。所以数学和代码提升明显，闲聊的圆润度并不会跟着变好。
宽松许可下公开权重
权重可下载改变了部署这件事：可以量化、可以离线跑、可以微调。也意味着任何人都能核查一个托管 API 本来会藏起来的东西。
DeepSeek 的核心优势
推理模型就是免费模型
没有把缩水版放在免费档。做数学、写代码、结构化分析，它是这一组里最强的免费选择。
开源权重带来可审计与可自托管
当合规、采购或纯粹的不放心排除了托管 API 时，这是真实可选项。这份名单里能提供它的也没几个。
代码与分步推理扎实
看得见的轨迹让它能用来排查逻辑，而不只是产出看起来合理的文字。
API 层面便宜
单价明显低于美国几家，一个副业项目也付得起在生产里调用推理模型。
DeepSeek 与同类竞品对比
| 工具 | DeepSeek | ChatGPT | Claude | Qwen Chat |
|---|---|---|---|---|
| 最适合 | 预算有限但要强推理，或数据不能出内网需要自托管 | 一件事就能覆盖的混合日常：写作、检索、文件、图像 | 长文档，以及经得起多轮推敲的写作 | 中英双语的日常工作，还要能读图和文档 |
| 免费档 | 聊天免费用，不强制买付费档 | 能用但有限：最新模型受限，每天上传次数少 | 每日消息有上限，上传次数受限 | 免费且额度宽松 |
| 输入与输出 | 只处理文字，不生成图像 | 输入文字、图像、语音；输出文字、图像、语音 | 输入文字与图像；只输出文字，不生成图像 | 输入文字、图像与文档；输出文字 |
| 生态与接入 | 开源权重 + 低单价 API | 自定义 GPT、有文档的 API、自家桌面端与移动端 | Projects、Artifacts、API、MCP；插件生态较小 | 开源权重家族 + API |
| 付费起步价 | 聊天免费；API 按 token 计费 | $20 / 月 | $20 / 月 | 免费；API 按 token 计费 |
以上内容依据「来源」中列出的官方页面撰写，不搬运其他导航站的文案。价格与限制以页面顶部的更新日期为准；功能迭代快于评测，请把它当作起点，最终以官网为准。
优点与不足
优点
- 免费版给的是完整推理模型，不是阉割版
- 开放权重意味着可以自托管、可审计
- 代码与结构化推理上非常强
不足
- 界面与集成都很基础
- 高峰时段比付费档慢
- 多模态能力不如头部产品
DeepSeek 的应用场景
数学与量化复核
把推导或表格公式贴进去，问哪一步错了。过程可见，错误因此是可定位的，而不是又给出一个不同的数。
带约束的重构
给它模块、约束和目标形态；从轨迹能看出它到底理解了约束没有，再决定要不要采纳改动。
内网离线部署
数据不能跨网络边界时，把权重下下来跑在内网机器上。很多团队把它列入候选，只因为这一条。
低成本批量处理
成千上万条记录走 API 做分类或摘要，价格低到不需要专门写立项。
靠追问学一个主题
让它推一遍问题，再读轨迹看它假设了什么 —— 这比读一篇讲解更快找到自己的知识缺口。
