DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

DeepSeek 太火了,我们在使用的过程中,是不是经常遇到服务器繁忙的情况。 后台很多同学都在询问有没有快速、免费使用满血版 DeepSeek 的平台。 今天就给大家推荐一款免费使用满血版 DeepSeek-R1 671B 的平台,彻底解决服务器卡顿的情况,主打一个快、稳定,而且免费它支持多端使用,包括 iOS/安卓/PC/web废话不多说,让我们直接上手,看看如何使用这里以web为例进行演示,网址为 ,点击左侧的满血版 DeepSeek,默认开启深度思考和联网搜索。

DeepSeek 太火了,我们在使用的过程中,是不是经常遇到服务器繁忙的情况。

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

后台很多同学都在询问有没有快速、免费使用满血版 DeepSeek 的平台。

今天就给大家推荐一款免费使用满血版 DeepSeek-R1 671B 的平台,彻底解决服务器卡顿的情况,主打一个快、稳定,而且免费

它支持多端使用,包括 iOS/安卓/PC/web

废话不多说,让我们直接上手,看看如何使用

这里以web为例进行演示,网址为 https://www.wenxiaobai.com/

进入官网

打开问小白官网,点击左侧的满血版 DeepSeek,默认开启深度思考和联网搜索。

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

下面我们来问一下,如何学习 python,看看它回答怎么样

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

制作PPT

最近,又上线了 PPT 制作的功能。

首先,我们让DeepSeek 生成一个如何学习 python 的大纲

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

然后,按上述大纲,生成对应的ppt

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

生成的最后,会出现一键生成PPT,点击,选择对应的模版,然后就可以生成对应的ppt了,快去体验一下吧。

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

问小白集成了模型推理能力和图片生成能力的 AI 绘画功能,适合不擅长撰写提示词的用户;

DeepSeek 总崩溃?如何快速使用满血版DeepSeek!!

下面,我们来体验一下。

我们以最简单的方式直接问答,不需要写复杂的提示词,比如输入“一只大熊猫在滑雪”

图片

你看它经过深度思考,给你自动生成了对应的提示词。

一只圆润的大熊猫在雪山斜坡上疾速滑雪,黑白毛发沾着晶莹雪粒,戴着红色滑雪镜,爪握双板滑雪杖,木质滑雪板在雪面划出流畅轨迹,身后扬起扇形雪雾;背景为湛蓝天空下的针叶林雪坡,远处可见挂着冰棱的松树,阳光在雪地上折射出钻石般光芒,8K超高清渲染展现毛发与雪晶质感,动态模糊处理增强速度感,卡通化比例保留熊猫憨态的同时展现运动张力。

生成的结果如下图所示,是不是效果还不错。

图片

更多的玩法我也还在探索,推荐大家免费使用起来。

相关资讯

几个开发大模型应用常用的 Python 库

一、应用层开发1. FastAPIFastAPI是构建API的优选。 顾名思义,它快速、简单,并能与Pydantic完美集成,实现无缝数据验证。

使用 Yolo-NAS 轻松进行对象检测

学习如何使用 Python 和 yolo-NAS 进行对象检测。 YOLO(You Only Look Once,你只看一次)彻底改变了计算机视觉领域。 YOLO 的第一个版本由 Joseph Redmon 等人在 2016 年发布,它在速度和准确性方面都打破了基准。

机器学习特征筛选:向后淘汰法原理与Python实现

向后淘汰法(Backward Elimination)是机器学习领域中一种重要的特征选择技术,其核心思想是通过系统性地移除对模型贡献较小的特征,以提高模型性能和可解释性。 该方法从完整特征集出发,逐步剔除不重要的特征,最终保留对预测结果最具影响力的变量子集。 向后淘汰法的工作原理向后淘汰法遵循一个迭代式的特征筛选过程,具体步骤如下:初始模型构建:首先使用数据集中的全部特征构建模型。