要让DeepSeek突破限制，核心方法包括优化网络环境、调整搜索策略、分段处理长文本、本地部署模型以及利用第三方平台集成。这些方法能有效缓解请求频率限制、上下文长度约束及功能访问问题，同时兼顾效率与稳定性。

1. 优化网络与请求频率
   使用加速器（如迅游）降低延迟，避免高频请求触发限制。建议精确关键词搜索并延长请求间隔，例如每分钟发送1次问题而非连续提问。

2. 分段处理长上下文
   将长文本拆分为小段输入，结合外部工具（如文本编辑器）暂存信息，再通过总结提炼关键内容递交给模型，减少冗余数据对上下文的占用。

3. 本地部署与资源调优
   下载DeepSeek模型到本地设备运行，可绕过网络限制并自定义参数（如CPU/GPU混合推理）。需确保硬件资源充足，并调整系统权限及配置文件（如内存分配）。

4. 借助第三方平台集成
   通过已集成DeepSeek的AI服务平台（如腾讯元宝）间接使用，享受优化后的功能与稳定性，无需直接处理技术限制。

灵活组合上述方法，根据实际需求选择最适合的方案，既能高效突破限制，又能保持使用体验的流畅性。