DeepSeek
中國 DeepSeek 的開源大模型，2026 年 V4 系列把上下文推到百萬 token。
DeepSeek 是中國的 AI 實驗室，2025 年初因為以極低訓練成本做出接近前沿水準的模型而震撼整個產業，也一度讓美股的 AI 硬體股大跌。它真正的特色不是某一代模型多強，而是持續把權重以寬鬆授權釋出——這讓它成為全球開源社群最常被拿來自建部署的選項之一。
2026 年的進展相當密集。4 月 24 日發布 V4 系列預覽，分成 V4-Pro（1.6 兆參數、每 token 啟用約 490 億）與 V4-Flash（2,840 億參數、啟用約 130 億）兩種規格，主打一百萬 token 的上下文長度，並採 MIT 授權。架構上它用了混合式注意力機制，結合 Compressed Sparse Attention 與 Heavily Compressed Attention 來處理長上下文的效率問題——這是長文本模型最現實的瓶頸，不是能不能吃進去，而是吃進去之後算不算得動。9 月 10 日又發布了 V4.1-Flash，舊的 V3 系列則迭代到 V3.2。
功能特色與適用場景
DeepSeek 同時提供網頁版聊天介面與 API，也可以自行下載權重部署。對一般使用者，它是免費好用的對話助理；對開發者與企業，真正的價值在於「可以自己跑」——不必把資料送到別人的伺服器，這對資料敏感的產業是關鍵差異。
給台灣使用者的具體用法
台灣使用者要用 DeepSeek，有兩件事必須分開看。
第一是資料落地。如果你用的是官方的網頁版或 API，資料會送到中國的伺服器，這對企業、政府相關業務或涉及個資的應用是明確的風險，台灣多個公務機關也已限制在公務設備上使用中國 AI 服務。要規避這點，正確做法是下載開源權重自己部署，或使用第三方（如國際雲端業者）託管的版本。
第二是內容傾向。模型的訓練資料以簡體中文為主，輸出會自然帶出中國用語，涉及兩岸、歷史與政治議題時也有明顯的立場與迴避。拿它寫台灣市場的對外內容，務必逐字校過用詞。
務實的用法是：程式碼、數學、翻譯、資料整理這類「答案對錯客觀可驗證」的任務，它的性價比很高；涉及台灣在地脈絡、政治敏感或公司機密的內容，走自架部署或改用其他模型。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話DeepSeek 在技術上是真的強，開源這件事也確實推動了整個產業——這點我不會因為它來自哪裡就打折。但台灣使用者必須把「模型好不好」跟「服務用不用得起」分開想：權重開源你可以自架，那很好；直接用官方 API 把公司資料送過去，那是另一回事。我的實際建議是——客觀可驗證的任務（程式、數學、翻譯）拿它很划算，涉及台灣脈絡或機密的，請走自架或換別家。
主要功能
- V4-Pro 與 V4-Flash 兩種規格，支援約一百萬 token 上下文
- 採 MIT 授權釋出開源權重，可自行下載部署
- 混合式注意力機制提升長上下文的運算效率
- 提供網頁版聊天介面與相容 OpenAI 格式的 API
- 程式碼與數學推理表現在開源模型中名列前茅
- 模型迭代快速，2026 年內已推進至 V4.1-Flash
如何使用 DeepSeek
- 到 DeepSeek 官網或 App 註冊登入。
- 在聊天介面提問，開啟推理模式處理難題。
- 用它做程式與數學推理發揮強項。
- 開發者串接 API，享有具競爭力的低價。
- 需資料不出境時自行地端部署開源權重。
- 依任務微調衍生模型。
- 繁中輸出留意偶帶簡體用語，適度校正。
適用場景
- 開發者自架部署處理不能外流的內部資料
- 程式碼生成、除錯與技術文件翻譯
- 數學與邏輯推理類任務的低成本替代方案
- 以百萬 token 上下文一次分析大量長文件
DeepSeek 的優點與缺點
優點
- 開源權重加寬鬆授權，可完全自架、資料不出境
- 長上下文與推理能力在開源陣營中屬第一梯隊
- API 與自架成本遠低於同等級的封閉模型
缺點
- 使用官方網頁或 API 時資料送往中國伺服器，企業與公務用途有合規風險
- 訓練語料以簡體中文為主，輸出用語需逐字校對
- 涉及政治與兩岸議題有明顯立場與迴避，不適合相關內容產製
DeepSeek 常見問題
台灣使用者用 DeepSeek 安全嗎？
要分開看。用官方網頁版或官方 API，資料會傳到中國的伺服器，這對企業機密、個資或公務用途是實際的合規風險，台灣已有多個公務機關限制在公務設備上使用。但 DeepSeek 的權重是 MIT 授權開源的，你完全可以下載下來在自己的機器或國際雲端上跑，那樣資料就不出你的環境——這是它跟純封閉服務最大的差別。
V4 的百萬 token 上下文實用嗎？
能吃進去跟能用得好是兩件事。長上下文模型的老問題是塞滿之後推理品質下降、成本飆高。V4 用混合式注意力（CSA 加 HCA）處理的正是效率這一塊。實務上我的建議是：別因為裝得下就把所有東西丟進去，先做檢索篩選再送進模型，品質跟成本都會好很多。百萬 token 適合的是「必須一次看完整份長文件」的場景，例如完整的合約或程式庫。
輸出的中文可以直接用嗎？
不建議直接用。訓練語料以簡體中文為主，就算你要求它用繁體，用語習慣還是會偏中國——「視頻」「信息」「軟件」「質量」這類詞很容易混進來，長文尤其明顯。內部參考無妨，要對外發布的內容一定要逐字校過。另外涉及台灣、兩岸、歷史與政治的題材，它的立場與迴避很明顯，這類內容我不會用它寫。
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DeepSeek 評測：值得用嗎？
一句話總評
DeepSeek 是攪動整個 AI 圈的一匹黑馬——以「高性價比、強推理、且開源」聞名，讓「好用的 AI 不一定要貴」成為現實。
實際用起來如何
DeepSeek 的模型在推理、數學與程式上的表現受到肯定，價格卻遠低於頂尖閉源模型，還有開源版本可自行部署。對開發者與成本敏感的使用者來說很有吸引力。日常對話也堪用，中文表現不錯。
最強的地方
- 性價比極高：能力強、價格低。
- 推理出色：數學、程式、邏輯表現好。
- 開源可自架：彈性與隱私。
比較可惜的地方
- 生態與整合不如 ChatGPT 豐富。
- 資料與合規考量：企業導入前宜評估資料政策。
- 品牌信任仍在建立中。
適合誰、不適合誰
適合：開發者、成本敏感的使用者、想用開源模型的人。
比較不適合：需要最完整生態與外掛、或對特定資料合規有疑慮的企業。
價格值不值
免費可體驗，API 價格極具競爭力。對要大量呼叫又控成本的人，CP 值很高。
替代方案
TheAI學院 評測結論
DeepSeek 重新定義了「AI 的性價比」，推理強、又便宜、又開源。生態與合規是考量點，但它證明了好用的 AI 不必然昂貴。延伸閱讀：2026 主流 AI 大模型比較。
本評測由 TheAI學院編輯群整理，內容力求客觀、含優缺點，僅供參考。
最後更新：2026年9月