DeepSeek作为一款强大的人工智能应用，为用户提供了丰富的功能和便捷的操作体验。然而，有时用户可能会遇到DeepSeek反应慢的问题，这不仅影响了使用体验，还可能耽误重要工作。针对这一问题，本文将从多个角度提出解决方案，帮助用户快速恢复使用。

一、官网解决方案

在工作日的工作时间，如 9：00-12：00 和 14：00-18：00，打工人集中使用DeepSeek 来处理工作任务，像撰写报告、生成方案等，大量请求同时发送到服务器，使服务器处理压力剧增，从而出现反应慢的情况。因此用户可以合理安排使用时间，例如在凌晨 1 点至 6 点等低峰时段使用，从而获得更好的访问体验。

二、服务器状态监控

DeepSeek的服务器负载呈现明显时段特征：9:00-11:30重度拥堵，建议仅必要查询；14:00-16:00中度负载，可以常规使用；22:00-8:00 低负载，适合大批量操作。

此外，用户还可以可通过官网状态页()实时查看各区域服务器健康度，优先选择绿色标识节点。

三、第三方平台替代

纳米AI搜索：手机端、电脑端可直接通过浏览器搜索登录纳米AI搜索官网：，进入页面后点击：深度思考按钮即可调用DeepSeek R1模型能力。若想下载相应客户端，可点击官网后通过下方的：下载APP(手机端)/下载纳米AI桌面版(电脑端)按钮进行下载。以下模型下载客户端方式类似，不再重复赘述。

秘塔AI搜索：手机端、电脑端可直接通过浏览器搜索登录秘塔AI搜索官网：，进入页面后点击：长思考·R1按钮即可调用DeepSeek R1模型能力，支持联网搜索，每天免费使用 100 次。

超算互联网平台 ：由国内超算中心支持，稳定性较高，支持 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 7B 模型，界面简洁，支持长文本推理和代码生成。访问： 即可使用。

AskManyAI ：支持多轮对话与长文本解析，擅长代码生成、数学推理等专业场景，适合需要精准答案的技术人员。访问： 即可使用。

Cursor ：这是一个 AI 编程产品，也接入了 DeepSeek R1 和 V3 模型，可用于问答或写作等，会给新注册用户提供半个月的免费会员权限。访问：即可使用。

四、本地部署方式

1.硬件要求

在开始部署之前，你需要确保你的电脑满足一定的硬件要求。以下是不同级别模型对应的硬件配置参考：

基础级 ：16GB 内存 +RTX 4060 显卡，可流畅运行 7B 参数模型。

旗舰级 ：32GB 内存 +RTX 4090 显卡，能够驾驭 14B 模型。

战未来 ：64GB 内存 +RTX 5090 D(32GB 显存)，32B模型也能上。

2.部署步骤

方法一：使用 LM Studio 部署

下载安装 LM Studio ：打开浏览器，访问 LM Studio 的官网，根据你的操作系统选择下载对应的版本，比如 Windows 用户点击 “Download LM Studio for Windows”。下载完成后，双击安装文件，按照软件默认的设置进行安装，一直点击 “下一步” 直至安装完成。安装完成后，若软件默认为英文，可点击软件右下角的齿轮按钮，即设置按钮，在 “language” 一项选择中文即可。

下载安装 DeepSeek 模型 ：打开 LM Studio 软件，在软件界面中默认搜索出来的模型是系统已经匹配好的 DeepSeek 模型，你只需选择好想要的模型版本，点击右下角的 “download” 按钮，系统就会开始下载对应的模型。下载完成后，回到软件主界面，在软件顶部点击 “选择模型”，然后选中刚刚下载的模型，点击右下角的 “加载” 按钮，这样你就可以使用本地的 DeepSeek 了。

方法二：使用 Ollama 部署

下载安装 Ollama 主程序 ：访问 Ollama 的官网，选择适合你操作系统的版本进行下载，下载完成后进行安装。

打开 Ollama 并获取模型命令行 ：安装完成后，打开 Ollama 软件，找到 DeepSeek 模型，选择你想要安装的版本，然后复制相关的命令行。

运行命令行下载模型 ：在 Windows 系统中，按 WIN+R 键，输入 “cmd” 打开命令行窗口，然后将复制的相关 DeepSeek 模型命令行粘贴到命令行窗口中并回车，模型就会开始下载。下载完成后，Ollama 会自动激活模型，你可以直接在命令行窗口中与模型进行对话。

安装可视化界面(可选) ：如果你觉得命令行界面不够美观或操作不便，可以安装可视化界面。以 Chrome 浏览器为例，进入 Chrome 应用商店，搜索 “PageAssist” 并安装扩展。安装完成后，点击安装好的扩展，进入主界面后，点击右上角的设置按钮，可按照个人喜好设置，也可更改界面语言为中文，最后点击 “保存”。回到主界面后，在左上角选择前面安装的模型，然后就可以开始对话了。

通过以上方法，相信用户能够迅速解决DeepSeek反应慢的问题，恢复流畅的使用体验。