‌DeepSeek目前属于开源模型‌，其核心代码和预训练权重已向公众开放，支持开发者自由使用、修改和分发。这一特性使其成为AI领域的热门选择，尤其适合需要高度定制化的研究与应用场景。

1. ‌开源范围与许可协议‌

DeepSeek公开了模型架构、训练方法及部分数据集，采用‌Apache 2.0或MIT等宽松许可证‌，允许商用且无需支付版权费用。用户可下载完整代码库，并在遵守协议的前提下进行二次开发。

2. ‌技术社区支持‌

开源后，DeepSeek迅速在GitHub等平台获得开发者贡献，包括性能优化、多语言适配等。社区协作模式加速了模型迭代，并衍生出‌轻量化版本、垂直领域微调方案‌等分支项目。

3. ‌与闭源模型的对比‌

相比GPT-4等闭源产品，DeepSeek的透明度更高，用户能直接调整底层参数，但可能在计算资源支持或企业级服务上存在差距。开源特性使其更受中小企业和学术机构青睐。

4. ‌应用场景建议‌

适合‌隐私敏感场景‌（如本地化部署）、‌低成本AI开发‌或需要完全控制模型行为的项目。企业可基于开源代码构建专属AI工具，避免依赖第三方API。

‌提示‌：使用前建议查阅官方文档，确认许可证细则及兼容性要求，部分功能可能需要自行训练数据或调整硬件环境。