前面发了近十个贴子都是讲使用插件或框架使用DeepSeek,主要还是借用OpenAI规范接口通过DeepSeek的API接口使用。但这种方式随道DP官方收费方式以及世界八方用户都踊进来，而且由于推理过程相较之前的无此过程耗时更长，将可能是需要久占用通道时间，这无疑给DeepSeek服务带来了前所未有的压力。因此，很容易遇见"服务器繁忙，请稍后再试"情况，这完全理解。但如果作为用户，一味系在这上面就会很被动。

    随着DeepSeek用户激增，官方API接口面临两大挑战：

• 服务拥堵：推理耗时增长导致排队严重，频繁触发“服务器繁忙”提示；

• 使用门槛：国际服务需注册海外账号、绑定API Key，且访问速度受网络限制（如GitHub不稳定）。
  对于依赖AI编码的开发者，这些问题直接影响开发效率，尤其对需要长期运行或处理敏感数据的企业项目，API计费模式也带来额外成本压力。

但我们可从开源的角度来，本来就是各大企业与用户就可以搭建自己的服务来往各自领域延伸，或同时加入来提供更大流量，更深入细致的服务。随着许多企业接入满血版的DeepSeek其实为码仔们提供更多渠道，关键是我们如何接入使用的。笔者安装过很多插件，国外有Cursor AI 编辑器，ChatGPT、CodeGPT、Copilot等 AI插件,虽然有的接入了DeepSeek，一般都是使用API方式的，也是需要自己到官网注册用户与开通API key，但都是要登陆到国外网站用户认证后才能使用，使用国外插件存在两个问题，一是很慢，另一个有的还不好访问，就如连接github一样，时好时坏。今天就介绍了两种方式也是基于两点，一是快，二是还免费。

国内头部企业推出的插件服务（如MarsCode、通义灵码）提供更优选择：

• 零配置接入：手机号一键登录，免API Key繁琐流程；

• 低延迟响应：依托国内服务器，代码生成/补全速度提升50%以上；

• 企业级保障：字节跳动、阿里云技术背书，支持私有化部署（企业版），兼顾效率与数据安全。

        这里介绍两个国产插件使用DeepSeek的方法，一个是MarsCode AI插件；另一个是通义灵码插件。主要以IDea与VSCode为例，其实PyCharm也一样的，毕竟与IDea是同一家公司的框架开发的。

1、使用抖音旗下的MarsCode AI插件

方案A：MarsCode AI插件（字节生态）

• 适配场景：IDEA/VSCode主流IDE，支持Java/Python/Go等语言；

• 核心功能：

  • 千行级代码理解，精准定位上下文需求；

  • 快捷键生成业务逻辑（如⌘+Shift+L秒建Spring Boot控制器）；

  • 企业版支持本地模型混合推理，隔离核心代码。

• 部署耗时：5分钟完成插件安装→手机验证→环境适配。

        可以直接使用其提供的满血版DeepSeek，有关插件的安装与使用可以看其它贴子，这里只是手机号登陆MarsCode就行，不用填写API。

IDEA

VSCode

2、通义灵码插件

方案B：通义灵码（阿里云生态）

• 差异化能力：

  • 智能诊断异常堆栈，直接定位Bug根源；

  • SQL优化建议自动生成索引方案；

  • 前端组件级代码生成（如Vue表格带分页逻辑）。

• 典型用例：调试微服务时，输入异常日志可直接获取阿里内部最佳实践解决方案。

IDEA

VSCode

以上是使用两家企业使用开源代码搭的满血版开源DeepSeek，非DeepSeek官方API接口。这个虽然 提供一个不错的方法，但还是存点问题，如果本地有大型项目或保密要数据与资料不想公开。可以使用混合方案。

针对企业敏感场景，可启用混合部署模式：

• 敏感代码本地处理：通过沙箱隔离核心业务逻辑，仅向云端发送脱敏后的上下文；

• 国密算法加密：全链路SM4加密传输，防范中间人攻击；

• 代码水印溯源：自动嵌入开发者标识，杜绝代码泄露风险。

    就会想到在本地模型，这就需要使用能加载本地模型的插件了，如果有想了解加载本地自己的纯模型。

演进方向展望

• 本地化部署：集成Ollama框架，支持在RTX 4090显卡本地运行70B大模型；

• 模型定制：后续将分享Lora微调技巧，将企业知识库注入DeepSeek实现领域增强；

• 成本优化：多GPU负载均衡方案，推理耗时降低30%+。

可以这里点赞留言，将在下期分享。