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DeepSeek-V4 在線使用:網頁聊天入門與編輯指南
DeepSeek-V4 Team · 2026年6月22日 · 8 min read
Keywords: deepseek v4 線上使用、midassai chat
Published: 2026年6月22日 Author: DeepSeek-V4 Team
快速入門:10 秒內啟動您的第一場 DeepSeek-V4 網頁對話
您無需 Python、CUDA 驅動程式或 GPU,即可使用 DeepSeek-V4 Pro。只需一台現代瀏覽器,再花約 8 秒專注時間即可開始。請前往 https://www.midassai.com/chat/ — 這就是您取得企業級 DeepSeek-V4 功能所需的唯一入口。
無需註冊帳戶,無需信用卡,更不必「註冊才能解鎖模型選擇」。網頁載入時,DeepSeek-V4-Pro 已預先選定並準備就緒。在空白提示欄按 Enter,您將立刻收到模型的系統問候語 — 這不是佔位符,也不是演示模式,而是具備完整 100 萬上下文長度、支援智能體(agent)功能、且已整合視覺能力的 DeepSeek-V4-Pro 實例。
這不是輕量級封裝或量化代理。MidassAI Chat 直接連接 DeepSeek-V4-Pro 官方推論 API 端點 — 所用基礎設施與企業客戶相同,分詞方式、預設溫度(temperature)與 top-p 值(分別為 0.7 和 0.95)亦完全一致;若於請求中加入 response_format: { "type": "json_object" },亦可原生支援結構化 JSON 輸出。
介面刻意極簡:僅一個輸入框、一個即時流式回應區,以及右上角三個不顯眼的控制按鈕 — + 新增對話、⚙️ 設定、📎 附加檔案。如此而已。其餘功能 — 如上下文管理、檔案解析、智能體調用 — 全部「按需呈現」,絕不以混亂的 UI 分頁形式干擾操作。
編輯您已發送的內容(與模型回覆)
不同於 CLI 工具或本地執行器(修改即須重啟整個流程),MidassAI Chat 上的 DeepSeek-V4 支援真正的「就地迭代優化」—— 不丟失上下文,直接修改。
運作方式如下:
編輯最後一條訊息:將滑鼠懸停於您已發送的訊息 → 點擊鉛筆圖示 → 修改後重新送出。先前全部對話紀錄(含檔案上傳與工具呼叫歷史)均完整保留,無上下文截斷,亦無需重新提示。
重新生成模型回覆:將滑鼠懸停於 DeepSeek-V4 的回應 → 點擊圓形循環箭頭圖示。系統將以「完全相同的輸入、參數與系統提示」重新執行 — 非常適合測試隨機性差異,或微調措辭。
於對話中途插入新上下文:貼上程式碼片段、CSV 片段、甚至 200 行日誌 — 接著反白選取內容並點擊 📎 附加。MidassAI 會在傳送至 DeepSeek-V4 前,自動進行智慧分塊(chunking)與語意索引(semantic indexing)。您將看到附件旁出現小型標籤「📄 3.2k tokens」—— 此為即時 token 數統計,非估算值。
⚠️ 務必避免的陷阱:請勿直接複製貼上 PDF 的原始文字(含格式雜訊,例如 ``、— 或不可見的零寬空格)。這些會干擾 DeepSeek-V4 的分詞器,可能導致提前截斷或產生虛構引用。正確做法是:直接上傳 PDF 檔 — MidassAI 將自動提取乾淨文字,同時保留標題與表格結構。
DeepSeek-V4-Pro 與 DeepSeek-V4-Flash 應如何選擇?
您不會被綁定於單一模型。MidassAI Chat 支援即時切換兩者 — 無需重新載入頁面,亦無需重新驗證身分。但明智選擇對工作流程品質至關重要。
| Feature | DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek-V4-Flash |
|---|---|---|
| Context window | 1,048,576 tokens | 131,072 tokens |
| Agent capability | Full multi-step tool orchestration (APIs, code exec, search) | Tool calls disabled — single-turn only |
| Vision support | Yes — accepts image URLs and base64-encoded images | No vision support |
| Response quality on complex reasoning | Consistently higher accuracy on nested logic, math, and cross-document synthesis | Optimized for speed on short-form Q&A and summarization |
| Typical latency (first token) | ~1.2s (US West) | ~380ms (global edge) |
請選用 Pro 當:
- 您需比對 5 份上傳 PDF 中的合約條款
- 您要求:「撰寫一支 Python 指令碼,爬取這三頁內容、驗證 JSON Schema,並將錯誤記錄至 Slack」
- 您貼上錯誤主控台的截圖並提問:「此 React hydration mismatch 的成因為何?」
請選用 Flash 當:
- 您正快速除錯(例如:「此正則表達式為何在
[email protected]上失效?」) - 您需為本地化翻譯 20 條簡短語句
- 您處於高延遲網路環境,優先需求是響應速度,而非深度分析
兩種模型共用同一套網頁介面、相同編輯控制項,以及一鍵匯出功能(支援 Markdown、純文字或 .chat 歸檔格式)。
適用對象
Quick Takeaways
此工作流程適用於:撰寫 RFC 的工程師、驗證條款一致性的合規人員、探索表格輸出的資料科學家,以及設計自適應測驗的教育工作者 —— 全部皆可在同一個瀏覽器分頁中完成。全程無「新手導覽」、無「模型暖機」、無需等待 Docker 下載 12GB 映像層。
此外,MidassAI Chat 將您的對話紀錄「儲存在您本機瀏覽器中」(非伺服器端),因此您的敏感提示內容 — 例如內部 API 規格或 PR 草稿描述 — 除非您主動選擇匯出或分享,否則永遠不會離開您的裝置。
下一步:執行您的第一項真實任務
別模擬,直接動手做。
- 開啟 https://www.midassai.com/chat/
- 貼上以下精確提示:
You are DeepSeek-V4-Pro. Analyze this JSON schema and list 3 potential validation edge cases not covered by $ref resolution alone: {"type":"object","properties":{"id":{"type":"string","format":"uuid"},"tags":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"metadata":{"$ref":"#/definitions/metadata"}},"required":["id"],"definitions":{"metadata":{"type":"object","properties":{"created":{"type":"string","format":"date-time"}}}}} - 將滑鼠懸停於您的訊息 → 點擊 ✏️ → 在結尾追加
— include concrete examples like 'null created timestamp' - 觀察 Pro 如何在「不重置上下文」的前提下,即時更新分析結果
這不是演示。這就是您的實際工作流程 — 即時、可編輯、可擴展。
模型不在意您使用的是 MacBook Air 或 Chromebook。它只在乎您的意圖是否清晰 — 而 MidassAI Chat,正是確保這份清晰得以貫徹的關鍵。