最近，各位小伙伴对DeepSeek应该都有一定的了解。然而，值得注意的是，DeepSeek在1月27日和1月28日期间遭受的网络攻创下了新纪录，导致站点瘫痪，官网也因此陷入不可用状态。此时，前段时间我在测试R1模型的API时也遇到了调用失败的问题。虽然之前能够通过调用v3模型的API维持工作，但如今所有的API和网站都出现了故障，部分用户虽然能正常访问，但请求速度极为缓慢。

针对这种情况，我原本考虑过本地部署R1模型的方法。然而，本地部署对显卡性能要求较高，而我的显卡已相当老旧，仅能运行如

等蒸馏后的轻量级小模型，更大规模的模型无法在现有设备上运行。

基于此，我们决定转变思路，探索是否有网站提供免费或价格合理的DeepSeek-R1 API服务。

（这里其实不推荐本地部署，因为本地部署可能配置不够，响应速度不一。最重要的是比不上官方的模型。）

（一个较大参数蒸馏模型）的使用之旅。

进入开发控制台，点击侧边栏中的

在创建后仅显示一次，务必妥善保管，以避免影响您搭建的服务的正常运行。

获取API后，我们便可以进入下一步。这一步的核心是搭建或选择一个合适的平台或项目来应用API。以LobeChat为例，它是一个不错的选择。不过，如果你有其他更心仪的选择，也可以跳过此处。

目前，各大云厂商都提供了便捷的服务镜像，支持一键部署，这使得整个搭建过程变得非常方便。如果你更倾向于亲自动手搭建，也可以参考项目的官方GitHub文档，按照详细的步骤进行操作。

进入Github项目官网界面：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio

点击这里的 “Releases” 选项，就能进入下载界面了。下载时，记得挑选和你系统匹配的版本，Windows 和 Linux 系统版本都有提供。当然，你也可以选择在线部署这种方式，但从经验来看，直接下载安装这个方法会更快一些，也更省事，这边推荐各位直接下载，省时省力，不用去折腾了。

当您成功进入这个页面时，意味着您的软件已经下载完成了。接下来，您只需点击页面左下角的位置，就可以进行后续操作了。

在将模型服务切换到 Groq 之后，继续点击 “API 密钥” 选项，然后输入刚刚获取的 API 密钥，这里可以通过点击页面右上角的相应选项来完成操作。接下来，在模型设置区域，将原有的模型信息全部删除，随后准确输入 “

”，最后仔细检查一遍，确认模型是否可以正常使用。

当这里能够正常输出回答时，那就说明连接已经成功建立起来了，此时您便可以开始使用它了。

既然我之前已经对腾讯云锐驰型轻量云服务器进行了深度评测，那么这次就直接利用这台服务器来搭建应用。正如之前提到的，如今各大云厂商都提供了便捷的服务镜像，一键部署变得轻松又高效。

接下来，我们来看看如何操作。首先，打开腾讯云控制台，点击“重装系统”选项。在页面顶部，选择“使用应用模板”，然后在模板列表中找到LobeChat 1.16.2等版本。选择好版本后，输入你的SSH密码，当然，你也可以选择使用密钥进行更安全的认证。确认所有信息无误后，勾选“确认已了解以上内容”，并确保你已经对重要数据进行了备份，最后点击“继续”，即可开始重装系统。

整个过程简单快捷，借助腾讯云的服务镜像，你可以轻松完成LobeChat的部署，快速开启你的应用之旅。

进入服务器的详情面板后，沿着页面往下滚动，你会看到一个名为“应用信息”的板块。在这里，你可以清晰地查看到应用的相关信息，尤其是该服务端口的详细说明。

在应用信息板块中，我们可以看到默认的服务端口是3210。为了确保外部能够正常访问该服务，我们需要前往安全组设置，将3210端口添加到允许

问的列表中。当然，如果你有需要，也可以修改服务端口，但这里我们暂时使用默认端口3210。

完成安全组设置后，回到服务器详情页面，你会看到顶部的访问地址。点击复制按钮，将该地址粘贴到浏览器的地址栏中。接着，将地址中的“应用端口”四个字替换为实际的端口号——也就是3210。按下回车键后，你就可以顺利进入服务页面，开始使用了。

当我们顺利进入服务页面后，会看到项目已经成功运行，一切准备就绪。接下来的关键步骤就是进行API的设置，这一步将确保我们能够顺畅地调用和使用各项功能。

接下来，我们需要进行进一步的配置以确保其正常工作。点击页面左上角的头像，选择“应用设置”，这将带我们进入下一步。

接下来，我们将进入设置界面。在界面左侧的侧边栏中，找到并点击“语言模型”选项。在展开的列表中，定位到“Groq”选项。接着，将右侧的滑块向右滑动，开启该功能。

在设置界面中，找到“API Key”输入框，输入您刚刚生成的专属API密钥，每个人的密钥都是独一无二的，请确保输入正确。

初次配置时，模型列表中会显示许多默认模型，通常是以“llama”命名的几个模型。您可以将这些默认模型全部删除，然后手动输入“deepseek-r1-distill-llama-70b”作为您要使用的模型。

或者，您也可以点击界面右下角的“获取模型列表”按钮。成功加载模型列表后，您会看到更多模型选项。此时，您只需保留“deepseek-r1-distill-llama-70b”这一模型，删除其他不需要的模型即可。

这里以Groq官网右上角显示的模型为准。如果在设置中没有找到所需的模型，您可以直接前往Groq官网，从官网中复制正确的模型名称。这个操作过程非常简单。

既然我们已经完成了所有配置，那么接下来就可以开始使用这个模型了。让我们来试运行一下，看看它的表现究竟如何？

为了确保使用的是正确的模型，我们一定要记得在左下角进行模型选择。不过不用担心，我已经将刚才配置的模型设置为默认选项了，所以这次就不需要再手动调整了。

这里我为大家准备了一道去年上海市高考数学二卷的最后一道大题。需要注意的是，为了确保题目能够完整且清晰地显示，题目内容是用 

 编写的。我已经提前写好了，大家可以参考以下内容：

LobeChat项目输出的第一行似乎有些问题，不过不用担心。这个模型有一个优点，就是它会详细写出思考过程。虽然第一行被挡住了，但挡住的只是思考过程的一部分，而答案本身并没有受到影响。我们仍然可以正常复制并查看完整内容，了解其中的细节。

部分指的是R1模型的思考过程，这部分内容主要是模型在得出答案之前的推理和分析。而紧随其后的回答才是正文和最终答案。

如上是输出的答案，这答案要配合思考过程来看。经过核验这道题的思考过程是没有问题的，也说明DeepSeek推理能力还是不错的。需要特别说明的是，当前迭代版本与官方基准模型在输出质量层面存在显著差异。究其原因，这里的模型架构经过知识蒸馏处理，虽然在响应生成效率上具有优势，但受限于模型压缩过程中的信息损失，生成质量可能较原生产品有所下降。值得指出的是，70B参数量级版本在语义理解深度和逻辑连贯性方面仍具备与基础版01-mini相当的基准性能，不过需要强调的是，该版本与经过专项优化的oi-mini增强版相比，在复杂推理任务和长文本生成场景中仍存在可量化的性能差距。这一技术对比结果提示，当前模型架构在特定场景下仍展现出一定的竞争优势，但整体性能优化空间依然巨大。

这里我就直接用一个简单的示例来为大家呈现，不多作赘述，直接进入演示环节。

我准备用这个问题去测试一下，瞧瞧他会如何回应，能不能得到特定的答案。

这段内容可能需要进一步润色，使其表达更加中文化。值得一提的是，这一问题涉及多个深刻的哲学层面。这个命题本身就是一个开放性的哲学问题，没有固定的答案。在不同文化和哲学体系中，不同的人可能会给出不同的解释。因此，这个问题本身的价值，正在于通过讨论它，我们可以反思自己如何理解“自我”。通过观察模型是如何处理这些深刻的哲学命题，我们可以洞察机器思维的运作逻辑。

这里我用简单的情感思考来让他回答，看看他会如何进行回复，不过这个问题也确实是我们目前或者以后所需要面临的问题。

在本次展示中，我通过这几个示例，让大家对 70B 模型的能力有更直观的了解。从刚才的回答情况来看，整体表现还是相当不错的。当然，如果您选择本地部署 70B 模型，也是完全可行的，只不过可能在效果上会稍逊一筹。不过别担心，您完全可以借此机会搭建起属于自己的知识体系，充分利用知识库来提升使用体验。值得一提的是，除了 LobeChat，市面上还有众多类似的选择，例如 web ui 和 cherry - studio 这类面板，它们都能像 LobeChat 一样，方便地调用各个平台的 API，为您的使用提供多样化的便利。

如果您身处中国大陆，可能会遇到 Groq 的 API 无法使用的情况，因为 Groq 需要一直保持代理环境。不过别担心，这里就给大家介绍另外一种方法来解决这个问题。

// proxy.ts

async function handleRequest(request: Request): Promise<Response> {
  const url = new URL(request.url);
  const pathname = url.pathname;

  // 根路径返回一个简单的提示页面
  if (pathname === '/' || pathname === '/index.html') {
    return new Response('<h1>API Proxy is Running!</h1>', {
      status: 200,
      headers: { 'Content-Type': 'text/html' }
    });
  }

  // 构造目标 URL
  const targetUrl = `https://${pathname.substring(1)}`; // 去掉前导的 '/'
  console.log(`Proxying request to: ${targetUrl}`);

  try {
    // 构建传递给目标 API 的头部
    const headers = new Headers();
    const allowedHeaders = ['accept', 'content-type', 'authorization', 'user-agent'];

    // 只传递需要的头部
    for (const [key, value] of request.headers.entries()) {
      if (allowedHeaders.includes(key.toLowerCase())) {
        headers.set(key, value);
      }
    }

    // 处理原始请求的方法和主体
    const fetchOptions: RequestInit = {
      method: request.method,
      headers: headers,
      body: request.method === 'GET' || request.method === 'HEAD' ? null : request.body,
    };

    // 向目标 API 发送请求
    const response = await fetch(targetUrl, fetchOptions);

    // 复制目标响应的头部，并添加自己的自定义头部
    const responseHeaders = new Headers(response.headers);
    responseHeaders.set('X-Proxy-Server', 'Deno API Proxy');
    responseHeaders.set('Referrer-Policy', 'no-referrer');

    // 返回响应，保持状态码和主体
    return new Response(response.body, {
      status: response.status,
      headers: responseHeaders
    });
  } catch (error) {
    console.error('Failed to fetch target API:', error);
    return new Response('Internal Server Error', { status: 500 });
  }
}

// 启动 Deno 服务器，监听 8080 端口
Deno.serve(handleRequest, { port: 8080 });

好的，希望以上步骤各位都能理解，接下来咱们就简单演示一下操作流程。

3、代码复制到左侧的代码块区域

6、将域名填入代理地址/API地址

在cherry-sthdio下，后面不需要加上/v1，将域名完整的粘贴到API地址上，原本的示例后缀不用变。

在 LobeChat 中，记得在后面加上 /v1 这个后缀哦。另外，下面有连通性测速功能，大家可以自行测试一下。

通过以上步骤，我成功地使用了Groq提供的DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型API，并通过Deno API加速解决了网络限制的问题。虽然本地部署因硬件限制无法实现，但通过云服务和代理，我找到了一个可行的解决方案，继续了DeepSeek-R1模型的使用。

DeepSeek API入门及相关代理配置：Groq API与Deno代理的深度解析，助你快速上手！

本文通过 Groq API 使用deepseek-r1-distill-llama-70b模型的过程。同时，针对中国大陆用户可能遇到的 Groq API 访问限制，提出了使用 Deno API 加速的解决方案。通过这些方法，成功实现了模型的正常使用，为用户提供了可行的操作指南。

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DeepSeek近期遭网络攻击致官网瘫痪，API调用失败。本文介绍如何通过Groq API获取DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型服务，并使用LobeChat和Deno API加速进行部署和使用，解决了硬件限制和网络问题。

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