DeepSeekMLA
压缩键值缓存，缓解长上下文推理的显存与带宽压力。
R1 全面就绪探索认知未至之境
CRUCIBLE / IGNITION 00
探索认知未至之境
DeepSeek 官方入口
从 DeepSeek AI 网页版投入问题原料，经 API 接入业务炉膛，再用 Harness 固定样本、模型版本与指标，形成可复核的质检记录。
DEEPSEEK_REASONING_CONSOLE.SH
HEAT / R1 / STABLE显式思维链已闭环
CHARGE / CAPABILITY
核心配料，依序入炉
结构、训练、专家路由与上下文共同决定可处理任务的边界，实际效果应以业务样本验证。
纯强化学习
在可验证任务中训练推理、复核与自我纠错过程。
256 专家 MoE
按 Token 路由专家，协调模型容量与实际计算开销。
128K 上下文
支持长文、代码仓库与多轮任务的连续组织分析。
FURNACE / SIX BATCHES
六炉任务，分别控温
先定义材料范围、输出标准与复核人，再判断 DeepSeek AI 是否适合该批次。
代码重构
梳理依赖、变更风险与测试边界。
奥数证明
拆解命题、引理与成立条件。
并购审查
提取义务、冲突与适用范围。
量化回测
核对指标、约束与样本偏差。
Agent
编排工具、状态与有限重试。
离线部署
平衡显存、吞吐与数据边界。
02 / TEMPERATURE RISE
接入升温，逐段控火
凭据只应保存在服务端环境变量或密钥管理服务；从最小请求开始，再加入限流、日志与验收。
01 创建凭据
隔离前端代码、仓库与日志。
02 选择模型
按难度、时延和预算实测。
03 记录结果
保存版本、参数与验收指标。
03 / TAPPING
三条流道，按需出炉
网页版用于快速探索，API 用于工程接入，Harness 用于持续质检；三者职责不同，记录应贯通。
网页版出炉指令 / 探索API出炉指令 / 接入Harness出炉指令 / 质检
99.8%演示质检样本
¥0.14演示缓存样本
128K上下文规格示意
60+ QPS演示压测样本
以上均为界面演示数据，不构成价格、性能、可用性或服务承诺。
QC_RECORD / harness-check.sh
$ harness run \
--suite reasoning-cn \
--metrics accuracy,latency,cost
[01] INPUT BATCH SEALED
[02] MODEL VERSION PINNED
[03] QC RECORD GENERATED
PASS sample: 0.998 (DEMO)04 / HARNESS QUALITY LOG
Harness 是质检记录
封存批次与版本
记录数据、提示词、参数和模型标识，使每次复验有据可查。
并列质量与成本
在同一质检记录中观察正确率、人工复核、时延与 Token 消耗。
FAQ / SHIFT NOTES
炉前问答
DeepSeek 网页版需要安装吗？
本站入口页面无需安装；工作台交互为浏览器本地演示，并不代表真实模型服务。
DeepSeek 深度思考怎么用？
先写清任务、材料范围与输出标准，再要求区分事实、推断与未知项。
API 接入先检查什么？
检查鉴权、数据边界、超时、有限重试、日志脱敏与预算上限。
Harness 为什么称为质检记录？
它固定输入、版本、参数和指标，让模型变更前后可以按同一标准复验。