32个国内免费 AI 对话工具网站大集合(DeepSeek R1大模型合集)

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在 AI 蓬勃发展的今天,各大厂商和平台都推出了基于大语言模型的智能对话工具,今天为大家整理出 32个基于 DeepSeek R1 模型 的智能助手网站,全部免费可用,且多数支持联网,覆盖生活、办公、学习等多场景。

无论你是开发者、学生、创作者还是普通用户,这篇文章都能为你找到合适的工具。


🧠 什么是 DeepSeek R1?

DeepSeek R1 是国内领先的大语言模型之一,拥有强大的语言理解和生成能力,被广泛集成于各大 AI 平台。特点包括:

Manus全网最全资料(持续更新)

链接:https://pan.quark.cn/s/8bdf4e32a7db

 DeepSeek学习资料全集(含变现)

 链接:https://pan.quark.cn/s/748d1deb199c    

 DeepSeek一键部署资料

 链接:https://pan.quark.cn/s/7990cc54ac5e

  • 支持多轮对话
  • 速度快、响应流畅
  • 覆盖内容创作、编程辅助、翻译、问答等多种场景
  • 多数网站完全免费,无需登录即可使用!

🧾 网站列表一览(按推荐优先级排序)

名称

地址

联网

速度

说明

🔹 DeepSeek 官网

https://chat.deepseek.com/

⚡⚡

官方平台,体验原汁原味 R1 能力

🔹 小艺助手(华为)

https://xiaoyi.huawei.com/chat

⚡⚡⚡

原生鸿蒙 AI 助手

🔹 腾讯元宝

https://yuanbao.tencent.com/chat

⚡⚡⚡

腾讯推出的 AI 助手

🔹 QQ 浏览器

https://aisearch.qq.com/

⚡⚡⚡

浏览器集成 AI 助手

🔹 WPS 灵犀

https://lingxi.wps.cn/

⚡⚡⚡

办公文档写作 AI 工具

🔹 当贝 AI

https://ai.dangbei.com/chat

⚡⚡

免账号、极简使用体验

🔹 支付宝百宝箱

https://tbox.alipay.com/pro/community

⚡⚡⚡

支持插件化能力

🔹 百度 AI 聊天

https://chat.baidu.com/

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已全面接入 DeepSeek 能力

🔹 问小白

https://www.wenxiaobai.com/?forceLogin=true&source=xiaoyi&ad_source=xiaoyi

⚡⚡⚡

自研 moe 架构模型

🔹 天工 AI(昆仑万维)

https://www.tiangong.cn/

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国内首批类 GPT 产品

🔹 知乎直答

https://zhida.zhihu.com/

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知乎 AI 回答系统

🔹 星辰跃问

https://yuewen.cn/chats/new

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阶跃星辰出品

🔹 有道翻译 AI

https://fanyi.youdao.com/#/AITranslate

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集成翻译+生成

🔹 秘塔 AI

https://metaso.cn/

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类 Perplexity AI 搜索引擎

🔹 国家超算

https://www.scnet.cn/ui/chatbot/

使用 DeepSeek 多模型

🔹 阿里心流 iFlow

https://iflow.cn/

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阿里推出的 AI 搜索工具

🔹 纳米 AI(360)

https://www.n.cn/

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综合多模型平台

🔹 在问

https://zaiwen.xueban.org.cn/index

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教育领域应用较多

🔹 理想同学

https://chat.livis.com/chat

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理想汽车出品,基于自研 MindGPT

🔹 OPPO 小布网页版

https://xiaobu.coloros.com/chat

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与手机端同步聊天记录

🔹 Flowith

https://flowith.net/blank

多模型支持

🔹 MiniMax

https://chat.minimax.io/

大模型初创公司

🔹 AskMany

https://askmany.cn/chat/

国内外模型集合

🔹 SambaNova

https://cloud.sambanova.ai/

AI 芯片解决方案公司

🔹 浙大先生

https://chat.zju.edu.cn/

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浙江大学官方平台

🔹 DeepInfra

https://deepinfra.com/chat

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海外知名 AI 开发平台

🔹 GitHub DeepSeek

https://github.com/marketplace/models/azureml-deepseek/DeepSeek-R1/playground

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在线运行 R1 模型

🔹 Heck.ai

https://heck.ai/zh-Hant

多功能 AI 工具平台

🔹 HIX.AI

https://hix.ai/zh/home

集成多种海外大模型

🔹 PopAi

https://www.popai.pro/?inviteCode=IN_7Cqah00o23Y

多语言支持,体验版

🔹 Microsoft MAI DS R1

https://openrouter.ai/microsoft/mai-ds-r1:free

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微软魔改版 R1 模型

🔹 腾讯文档 AI

https://docs.qq.com/ai

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腾讯出品的文档创作 AI


✅ 总结:你该选哪一个?

场景

推荐

追求原生体验

DeepSeek 官网

高速办公写作

WPS 灵犀、腾讯文档、支付宝百宝箱

极简快速使用

当贝 AI、小艺助手

智能问答搜索

秘塔 AI、百度、知乎直答、纳米 AI

教育/科研

浙大先生、国家超算、理想同学


📌 使用建议

  • 无需注册即可体验的大多数适合日常问答与信息获取;
  • 支持联网功能的平台更适合搜索型场景;
  • 可以结合使用,搭配效率工具,如 WPS、腾讯文档,提升工作与创作速度

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【机器人路径规划】基于四种最新算法(小龙虾优化算法COA、螳螂搜索算法MSA、红尾鹰算法RTH、霸王龙优化算法TROA)求解机器人路径规划研究附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。 🔥 内容介绍 1 概述 机器人路径规划作为自主导航系统的核心环节,直接决定机器人任务执行的效率、安全性与稳定性,其核心目标是在复杂环境中为机器人规划出一条从起点到终点、满足无碰撞、路径最优等约束条件的可行路径。随着机器人应用场景从结构化工厂环境向非结构化动态场景(如灾害救援、物流仓储、无人机巡检)拓展,传统路径规划算法(如A*、Dijkstra算法)在处理高维空间、动态障碍物及多目标约束时,逐渐暴露计算复杂度高、实时性差、易陷入局部最优等缺陷。 生物启发式算法凭借模拟自然生物群体行为的特性,在非线性优化问题中展现出更强的全局搜索能力与环境适应性,成为机器人路径规划领域的研究热点。本文聚焦四种最新生物启发式算法——小龙虾优化算法(COA)、螳螂搜索算法(MSA)、红尾鹰算法(RTH)及霸王龙优化算法(TROA),通过理论拆解、仿真实验与性能

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计算机视觉入门到实战系列(二十二)语义分割之FCN-8s算法

计算机视觉入门到实战系列(二十二)语义分割之FCN-8s算法

语义分割之FCN-8s算法 * 加载ResNet101 * 实现FCN模型 * 初始化部分 * 前向传播过程(关键!) * 双线性核 * 公式解释: * 示例(kernel_size=4): 我们选择ResNet101作为模型的主干网络.之前我们已经实现了ResNet34,这里我们不从零实现ResNet101了,而是直接从模型库里面加载。这里需要注意一般我们考虑两个方面通道数和分辨率,从这两个绝度去思考下面的转化。通道数和分辨率是两码事不要混淆。 加载ResNet101 from torchvision import models # 使用 ResNet101 作为主干网络,模型使用ImageNet预训练 pretrained_net = models.resnet101(pretrained='imagenet') 实现FCN模型

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C语言指针与函数的高级应用与底层原理

C语言指针与函数的高级应用与底层原理

C语言指针与函数的高级应用与底层原理 💡 学习目标:掌握指针作为函数参数、返回值的使用方法,理解函数指针的定义与调用逻辑,熟练运用指针函数和函数指针解决模块化开发问题。 💡 学习重点:指针参数的地址传递机制、指针函数的实现与应用、函数指针的定义与回调函数实战、指针与函数的内存底层逻辑。 50.1 指针作为函数参数:地址传递的核心原理 在C语言中,函数参数传递分为值传递和地址传递。值传递仅传递变量的副本,无法修改原变量;而地址传递通过指针直接操作原变量的内存地址,是实现函数修改外部变量的核心手段。 50.1.1 值传递与地址传递的对比 我们通过一个“交换两个整数”的案例,直观对比两种传递方式的差异: #include<stdio.h>// 方式1:值传递 - 无法交换原变量voidswap_value(int a,int b){int temp = a; a = b; b = temp;

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哈希的介绍

哈希的介绍

1. unordered系列关联式容器     下面来看哈希,首先看关联式容器unorder_map和unorder_set,它们底层是哈希表,用法和map set一样。下面浅浅过一下,它是单向迭代器,因为没有rbegin和rend。也就是红黑树和哈希表实现的map和set用法几乎相同,区别是:1.unorder系列是单向迭代器。2.unorder系列遍历出来不是有序的。下面演示一下: 它只能去重,不能排序,它也是有multi版本的。再演示一下unorder_map: 2.哈希     下面正式看哈希,什么是哈希呢?我们以前遇到的搜索有这样几类:首先是暴力查找,在一个数组里都查,这样非常慢。于是有人衍生出了有序数组的二分查找,但它的前提是排序,而且增删查改不方便,过程中为了保证有序会涉及大量的数据挪动。因此衍生出了平衡搜索树,此时基础上又出现了新的搜索,这种搜索叫哈希(散列)。它的本质是存储的值跟存储位置建立出一个映射关系,什么意思呢,先来看一个计数排序的样例: 有上面这样的一组值,最小的值是15,最大的值是30,总共开了16个空间。然后存映射关系(次数),15映射第一个位

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