DeepSeek 开发者学习中心
DeepSeek 1017 选云 API 还是部署权重：版本、模板、成本与验证范围对照
以 1017 新权重为背景，比较官方云端别名与自托管方案的责任边界。提醒同架构和同协议不能代替精度、运行参数与设备验证。
Harness 开启新版网页搜索：提供方、端点和调用记录怎么核对
根据官方 rc.2 与搜索插件文档，说明在网页搜索设置开启新 Search API、保存配置和回读工具结果的顺序，并区分直接 API 与插件暴露字段。
Flash-1017 升级后检查什么：用固定任务核对工具、格式、耗时与费用
针对 deepseek-flash 别名升级提供应用层回归方法，区分云服务和自托管权重的版本记录，并建立可以比较的任务结果。
DeepSeek Search / Fetch API 接入教程：检索网页、读取正文与处理空结果
从独立 HTTP 请求开始，把 Search 返回的来源交给 Fetch 精读。提供最小请求体与结果检查方法，区分空结果、缺失日期、读取失败和模型生成。
DeepSeek 昇腾部署如何对齐版本：镜像、vLLM、CANN 与权重核对表
以 vLLM Ascend v0.30.0 RC 记录为例，建立推理服务的版本对照。区分服务插件、设备依赖、模型权重与算子，避免混用不同发布线的安装说明。
Harness 登录正常、脚本却失败？alpha.3 凭据优先级排查指南
解释官方 alpha.3 对 Web、桌面与 headless 凭据读取规则的调整，提供不输出密钥的排查记录和分步核对方法。
DSH Tauri 手机远程连接教程：从主机配对到只读任务核对
按 v0.24.0 公告给出社区手机访问的试用顺序：准备主机、局域网连接、身份确认、只读验证与关闭复核。区分公网隧道、SSH 规划和模型执行位置。
DeepSeek Harness /compact 怎么用：压缩前留存约束，压缩后核对任务状态
结合官方 alpha.3 的上下文压缩说明，给出长任务的检查点、事实记录与恢复顺序。避免将压缩、持久记忆和文件回滚混为一谈。
DSH Tauri 常规包与 Bundle 怎么选：离线启动、运行时和模型连接
解释社区桌面端常规安装包与离线捆绑包的区别，区分运行时离线启动与模型离线推理，并给出下载记录和首次启动核对方法。
用 DeepSeek 整理新闻并接入 CMS：日期核验、去重和发布结果回读
面向内容运营的应用流程：建立来源记录、区分事件日期与核验日期、结构化起稿、按事件去重，并回读 CMS 和公开页面。示例字段为应用设计。
DeepSeek 知识库问答怎么带来源：RAG 检索、引用校验与拒答设计
给出应用层 RAG 流程：保留片段来源、把检索结果交给模型、验证引用和权限，并用缺失答案与版本冲突样本评估。不是某个框架的一键部署承诺。
DeepSeek 三类 API 格式怎么选：Chat Completions、Responses 与 Messages
对照 DeepSeek 提供的三类 API 格式，解释客户端协议、上下文状态、工具消息和模型名映射的差异。优先按现有客户端和所需能力选择，不把格式兼容等同于服务能力完全一致。
DeepSeek Agent 工具重试与幂等：避免重复写入、发布和发送
从工具调用闭环出发，说明查询与写操作的不同重试策略、业务操作记录、超时后核对及结果回传。示例为应用层设计，不声称 DeepSeek API 提供自动去重或“恰好一次”执行保证。
论文解读：模型、Harness 与任务为什么要一起评估
解读 Finding the Right Fit 的 66 组配置与三个 Agent 基准：模型排名会随 Harness 改变，最佳组合也随任务变化。本文为 10 月 12 日对第三方 10 月 1 日论文的资料解读，补充业务选型方法。
DSH Tauri 定时任务怎么验证：从一次性试跑到周报调度
针对社区 v0.23.x 调度调整，提供任务内容、时区、运行环境和结果核对流程。先以文件副本完成一次性任务，再设置周期任务，观察执行记录并避免旧调度入口重复触发。
Harness 接入本地 Ollama：端点、模型名与工具能力逐层核对
依据 Harness 自定义模型配置和 Ollama 兼容接口文档，整理本地服务地址、实际模型 ID、协议及功能验收。先验证文本请求，再测试工具与图像，不把接口兼容等同于所有能力一致。
DeepSeek 图片输入与 Files API：上传复用、格式选择和文件过期管理
依据官方 Vision 和 Files API 文档，介绍图片 URL、Base64 与 file_id 的选择，说明上传字段、复用方式、过期设置及图片识别验收。当前文档支持的是图片文件，不应把 Files 名称外推为任意文档解析。
DeepSeek Harness 升级后怎么排查：模型、插件、工作目录与会话结果
提供预览版升级后的分层核对流程：记录版本和配置，从新会话验证模型、目录和输出，再处理插件与协议兼容。结合 v0.2.1-alpha.2 的变更，帮助区分真实任务失败与界面状态问题。
DeepSeek Responses API 接入指南：流式结束事件、会话状态与兼容性检查
依据 DeepSeek 官方 Responses API 文档，整理最小请求、语义事件流和无状态多轮调用，并指出 previous_response_id、后台任务与内置工具的支持差异，帮助兼容客户端迁移前核对能力。
DeepSeek Harness 接入 MCP：配置一个服务器并验证工具与资源
介绍 Harness 的 stdio 与 Streamable HTTP 连接方式、服务器命名、配置模板，以及连接、工具调用、资源读取的分层验收。示例只连接已准备好的服务，不自动安装第三方程序。
DeepSeek Tool Calls 实战：把工具参数、执行结果与最终回答接成闭环
从只读活动数据查询出发，说明 DeepSeek 工具调用的消息顺序、参数校验、工具结果回传和循环退出；补充 strict Beta 与思考模式限制，避免把生成参数误当成已经执行。
DeepSeek Harness 官方版、社区版和 Nightly 怎么选：来源、版本与更新渠道对照
10 月 18 日核对官方 rc.2、社区 v0.24.2 与 v0.24.3 Alpha，保留历史渠道变化。
DeepSeek Harness 插件入门：创建、加载与卸载一个最小本地插件
依据官方插件教程，演示 TypeScript 的 apply 入口、绝对路径 overlay 与加载日志，解释依赖声明和资源清理。示例面向已完成源码安装的测试工作区，不涉及模型付费调用。
用 DeepSeek Harness 整理运营周报：从 CSV 校验到可复核结论
提供一套可复用的运营周报流程：限定输入目录、核对 CSV 字段与口径、生成汇总表、分离事实与推测，并输出待核验项。附可修改的任务模板和验收清单，不编造节省时间或实测准确率。
如何评估 DeepSeek 昇腾算子库：环境、正确性与 MoE 通信验收清单
面向已有昇腾 950 环境的开发团队，介绍如何核对 DeepGEMM-Ascend 与 DeepEP-Ascend 的依赖、完成构建和小规模正确性测试，并按真实 MoE 负载评估性能。
$ configure → infer → evaluate
用 OpenCompass 评测 DeepSeek 推理模型：配置、答案提取与结果复现
用 OpenCompass 组织 DeepSeek 推理评测，讲清生成式数据集、API 接入、数学答案验证和思考内容对评分的影响。
$ TTFT · TPOT · P99 · TOK/S
DeepSeek 推理服务压测指南：用 vLLM Benchmark 测吞吐与尾延迟
使用 vLLM 的服务压测工具评估 DeepSeek OpenAI 兼容端点，建立 TTFT、TPOT、吞吐和并发拐点的完整报告。
$ schema → call → execute → recover
用 BFCL 评测 DeepSeek 工具调用：从函数参数到多轮 Agent 任务
使用 Berkeley Function Calling Leaderboard 检查 DeepSeek 的函数选择、参数生成、拒绝调用与多轮工具使用能力。
$ MLA kernel → lower latency
FlashMLA 为什么火：从 MLA 到高性能注意力内核的工程拆解
读懂 DeepSeek 开源的 FlashMLA：它优化了什么、适合哪些 GPU，以及评测一个 CUDA 注意力内核时不能忽略的边界。
$ dispatch → experts → combine
DeepEP V2 深度解析：MoE 模型为什么需要专门的通信库
从 Expert Parallelism 的 dispatch/combine 出发，理解 DeepEP V2 的低延迟、高吞吐模式以及它与普通集合通信的差别。
$ compute ⇄ shared storage
DeepSeek 3FS 是什么：为大模型训练与推理设计的分布式文件系统
拆解 3FS 的解耦架构、RDMA、强一致性和典型 AI 负载，并说明它为何不是普通 NAS 的即插即用替代品。
$ document image → Markdown
DeepSeek-OCR 开源项目实战：文档转 Markdown 前先了解这五件事
从上下文光学压缩到 OCR 2 的 Visual Causal Flow，梳理本地部署、复杂版面、结构化输出和真实评测方法。
$ lm-eval run --model local-chat-completions
DeepSeek 接入 LM Evaluation Harness：从 API 到首个可复现结果
使用 DeepSeek 的 OpenAI 兼容接口运行 lm-eval，讲清任务选择、Chat Completions 限制、样本日志和成本控制。
$ version + template + seed + samples
DeepSeek 评测 Harness 方法论：如何避免一份“看起来很准”的错误榜单
从任务版本、Prompt 模板、思考内容清理、采样和失败统计入手，建立可复现、可解释的 DeepSeek 模型对比流程。
$ patch.diff → tests → resolved
用 SWE-bench Harness 评测 DeepSeek 编程能力：从补丁生成到 Docker 判分
拆开“模型生成补丁”和“容器执行测试”两阶段，介绍预测文件、gold 校验、run_id 缓存和基础设施失败排查。
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.deepseek.com" });
DeepSeek API 快速上手：Python、Node.js 与环境变量配置
从 API Key 管理到首个请求，使用当前推荐的 deepseek-flash 模型提供 Python 与 Node.js 示例，并补充生产环境安全要点。 10 月 18 日补充当前 Flash-1017 映射与回归检查入口。
DeepSeek Flash 与 V4 Pro 怎么选：按任务、延迟和成本决策
围绕当前 DeepSeek Flash 与 V4 Pro 两种模型，用业务任务、质量门槛、延迟和有效成本四个维度建立可复用的选型方法。
DeepSeek 思考模式实战：开关、推理强度与多轮对话
解释 V4 思考模式的正确参数、适用场景和多轮对话注意事项，避免无效参数和上下文处理错误。
DeepSeek 上下文缓存与成本优化：命中规则、观测与实践
说明默认开启的上下文缓存如何工作，如何通过稳定前缀提升命中率，以及怎样读取命中数据。
DeepSeek API 错误排查：状态码、重试与线上监控
从 400、401、402、422、429、500 和 503 入手，建立安全的错误分类与有限重试策略。
DeepSeek JSON Output 指南：结构化输出、校验与失败兜底
让模型输出可解析 JSON，并在业务代码中完成 Schema 校验、截断检测和失败兜底。
使用 Ollama 在本地运行 DeepSeek-R1：版本选择与隐私边界
从安装、下载到本地 API 调用，解释蒸馏模型、硬件取舍以及“本地运行”真正能保护什么。