Free DeepSeek Alternatives Worth Using in 2026

您打开了DeepSeek应用，遇到了区域封锁，或者只是需要一个不会将每个提示发送到中国服务器的备份——现在您需要真正能应对实际工作的免费DeepSeek替代品。自2026年4月24日发布以来，我已经在生产环境中运行了DeepSeek V4（专业版和Flash版），每周我会切换使用Claude、Gemini、Qwen、Kimi以及一个自托管的Llama盒子。它们都不是直接替代品，但其中几个免费版本非常接近。本文将介绍我亲自测试的七个选项，每个选项的限额，以及当DeepSeek不是正确工具时应该选择哪一个——随后是一个简短的决策框架和常见问题解答。

为什么要寻找DeepSeek的免费替代品？

一旦您使用API，DeepSeek实际上非常便宜——截至2026年4月，V4-Flash的每百万输入令牌费用为0.14美元（缓存缺失）和每百万输出费用为0.28美元——但“便宜”不等于“免费”，网页聊天也有其限制。人们寻找免费替代品有四个实际原因：

• 区域块。 意大利的Garante在2025年1月下令封锁DeepSeek应用，因为数据保护问题，美国几个州（包括德克萨斯州、纽约州、弗吉尼亚州）已限制其在政府设备上的使用。
• 隐私态势。 在官方DeepSeek平台上进行的对话在中国法律管辖的服务器上处理。对于敏感工作，许多读者希望有一个西方主机提供的免费等级或自托管的开源模型。
• 工作负载多样性。 没有单一模型能在所有地方获胜。 DeepSeek vs Claude 对于散文和数学来说，看起来是不同的。
• 备份容量。 其他提供商的免费层在DeepSeek的网页聊天在负载下限制或返回速率限制响应时，可以扩展您的每日上限。

坦诚地说：这不是一个列表， 更好的 工具。这是一个互补工具列表。关于DeepSeek本身，请参阅 DeepSeek V4 页面和更广泛的 DeepSeek alternatives hub.

我实际使用的七个免费DeepSeek替代品

下面的每个条目都列出了免费层上可用的模型、现实限制以及它获得轮换位置的一个任务。我已经跳过了空谈和至少一周内我没有亲自使用过的任何东西。

1. Claude（Anthropic）——最佳免费版散文

Claude的免费层为您提供Anthropic的小型、快速模型。Claude的免费层让您可以访问Haiku——Anthropic的小型、快速模型。它在写作任务、轻量级研究和文档审查方面具有实际能力。免费层上的模型质量在散文输出方面优于等效的ChatGPT免费层，这使得Claude成为作家首选的免费推荐。但问题是每日消息上限——您在使用量大时很快就会达到消息限制，而且您不会得到Sonnet或Opus（这些模型使Claude Pro值得考虑）。对于轻度到中度的写作工作，免费层真正有用。对于专业日常使用，您将很快达到上限。

当DeepSeek的写作声音对您所面向的受众来说显得机械时，请使用它。

2. Google Gemini——如果你使用Google Workspace的最佳免费版

如果谷歌已经拥有您的日历、收件箱和文档堆，Gemini会在工作已经发生的地方与您相遇。它的真正区别不是基础模型质量，它在润色英语方面略逊于Claude，但在一般任务上与GPT相当。优势在于跨谷歌应用程序的上下文意识。要求Gemini总结您最近三封客户邮件，从特定的Drive文件夹中提取行动项目，或根据昨天的会议笔记起草回复，它将处理这些请求而无需插件或手动文件上传。免费层将15GB的存储空间与Deep Research、Canvas和Gemini Live整合到单个谷歌账户中。免费层的限制因地区和流量而异，因此对任何特定每日消息数量应持怀疑态度。

3. Qwen（阿里巴巴）——最佳免费开放权重模型，拥有巨大上下文

Qwen3.6-Plus目前在OpenRouter上免费，这完全改变了长文档工作的计算方式。Qwen 3.6 Plus Preview现在可以在OpenRouter上免费使用，这一事实本身就重塑了评估。当成本为零时，问题从“是否值得付费？”转变为“是否足够好以至于可以使用？”。答案是肯定的——对于特定的工作流程。100万个token的上下文窗口是真正的区别。从实际意义上讲：1M tokens可以包含整个中型代码库、其文档、其测试套件以及您的完整对话历史在一个提示中。如果您正在直接权衡它与DeepSeek，请参阅 DeepSeek vs Qwen.

4. Kimi（Moonshot AI）——最佳免费推理跟踪，适用于代理工作

Moonshot的Kimi K2.6于2026年4月发布，并采用修改后的MIT许可证开放权重。Moonshot的Kimi K2.6是当天的明显发布：一个开放权重的1T参数MoE，32B活跃，384专家（8路由+1共享），MLA注意力，256K上下文，原生多模态，INT4量化，vLLM、OpenRouter、Cloudflare Workers AI、Baseten、MLX、Hermes Agent和OpenCode在发布当天支持。Moonshot在HLE上声称开源SOTA，工具54.0，SWE-Bench Pro 58.6，SWE-bench Multilingual 76.7，BrowseComp 83.2，Toolathlon 50.0，CharXiv with python 86.7和Math Vision with python 93.2在发布帖子中。kimi.com上的免费网页聊天很慷慨，并且OpenRouter上定期出现提供商端的免费积分。另请参阅 DeepSeek vs Kimi.

5. GLM（Z.AI）——DeepSeek之外最佳免费中文推理器

GLM-5.1于4月7日发布，MIT许可，可在零Nvidia硬件上运行，能够连续自主工作8小时。我通过真实的编码任务和基准测试了这三个版本。如果你正在决定哪个中文AI模型适合你现在的工作栈，这是你需要了解的信息。Z.AI提供免费聊天界面，OpenRouter有轮换的免费GLM端点。GLM-5.1于2026年4月7日以MIT许可证发布，权重可在HuggingFace的huggingface.co/zai-org/GLM-5.1上找到。MIT是最宽松的开源许可证之一——无商业限制，完全有权检查、修改和重新分发。关于市场这一方面的更多信息，请参阅 best Chinese AI models.

6. Llama通过Ollama（自托管）——最优质的免费选项，适用于敏感数据

如果你的工作涉及客户数据、受监管的内容或你不想让提供商记录的内容，唯一诚实的“免费且私密”途径是本地部署。答案取决于工具和数据类别。公共平台、ChatGPT、Claude、Gemini以及其他平台，仍然会将你的提示信息从你的网络转移到他们的服务器上，除非你主动选择退出，否则可能会将这些提示用于训练。对于真正敏感的内容，可辩护的选项缩小到两种：Tabnine Enterprise等本地部署产品，或者基于Ollama和开放权重模型的自行托管设置。权衡的是硬件：8GB VRAM足以支持7B到8B的小型模型，24GB VRAM对于30B级模型来说更为实用，一旦进入70B领域，通常需要40GB以上，除非你采取激进的量化。从我们的 running DeepSeek on Ollama 指南 — 同样的模式适用于Llama或Qwen变体。

7. HuggingChat——在公开模型之间切换的最佳无摩擦选项

Hugging Face的HuggingChat是一个开源界面，允许你在数十个社区维护的模型之间切换，并可选择在自有基础设施上托管整个流程。它们都不及Claude或Gemini的整体质量，但每个都解决了大玩家处理起来尴尬的具体问题。当你想在Llama、Qwen、Mistral和Gemma之间进行A/B测试相同的提示时很有用，无需同时管理四个账户。

并列对比：一瞥免费层级

下面的数字截止到2026年4月。托管服务的免费层限制随着流量和计划的变化而变化；在基于这些信息构建任何内容之前，请先在提供商的页面上进行验证。

如何选择：简短决策框架

将工具与约束匹配，而非品牌：

1. 隐私是约束的纽带。 使用Ollama进行自托管。使用指南作为模板，然后替换为Llama或Qwen权重。 install DeepSeek locally 您需要最纯净的英文散文。
2. 从Claude的免费套餐开始，如果需要则退回到Gemini。 您正在加载一个大型文档或代码库。
3. Qwen 3.6 Plus的1M上下文获胜。DeepSeek V4默认也提供1M个token —— 查看 DeepSeek token限制 如果您想进行比较。 您需要一个您可以阅读的推理跟踪。
4. Kimi或GLM在他们的聊天UI中暴露了思考步骤。DeepSeek V4通过API返回 。 reasoning_content alongside the final content 您正在运行偶尔的、临时的任务。
5. HuggingChat或DuckDuckGo AI Chat提供无需账户的匿名访问。 HuggingChat or DuckDuckGo AI Chat give you anonymous access without an account.

这些替代方案在哪些方面仍然落后于DeepSeek V4

坦诚地说，这不是宣传：DeepSeek V4目前在中国实验室中是前沿级别的强大选项。DeepSeek V4 Pro（Max）目前以87分的成绩领先BenchLM的中文排行榜，其次是Kimi 2.6（86分），GLM-5（Reasoning）和GLM-5.1（83分），以及Qwen3.5 397B（Reasoning）（79分）。如果你选择稍后通过API使用DeepSeek，它将以两个开源权重MoE模型的形式提供，MIT许可证—— deepseek-v4-pro (1.6T total / 49B active) and deepseek-v4-flash (284B / 13B 活跃). 旧版ID deepseek-chat and deepseek-reasoner still route to deepseek-v4-flash 直到它们于2026年7月24日15:59 UTC退休。

两个级别默认为100万个token的上下文窗口，输出最多384,000个token。思考模式是一个请求参数，而不是一个单独的模型——设置 reasoning_effort="high" with extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}, or reasoning_effort="max" 用于最大努力思考。聊天端点是 POST /chat/completions, the OpenAI-compatible endpoint at https://api.deepseek.com;与Anthropic兼容的表面位于相同的基URL。API是无状态的——您的客户端必须随每个请求重新发送会话历史，与为您保留会话历史的网页聊天不同。

一个最小的Python示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this PR."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

在做出承诺之前想了解全貌？请阅读 DeepSeek review，然后是 DeepSeek API getting started walkthrough.

成本现实检查：免费与最便宜的付费版本

“免费层”与“近乎免费API”之间的界限比大多数文章承认的要薄。以下是一个工作示例 deepseek-v4-flash 在当前费率（$0.0028/M缓存命中，$0.14/M缓存未命中，$0.28/M输出）：一个拥有2,000个token的缓存系统提示，一个200个token的无缓存用户消息，以及一个300个token的回复总计为$5.60 + $28.00 + $84.00 = $117.60. The same workload on deepseek-v4-pro 在促销价$0.435 / $0.87（至2026-05-31享受75%折扣；目录价$0.0145 / $1.74 / $3.48）下，总计为$29.00 + $348.00 + $1,044.00 = $1,421.00。对于每天几百次调用的个人项目，您仍然处于试用期信用额度内——这意味着免费聊天层和最便宜的付费API之间的选择比“免费”这个词暗示的要接近。

注意：DeepSeek可能提供已授予的余额——一小笔促销信用，可能会过期；请在账单控制台中查看当前优惠。目前没有活跃的淡季折扣；该定价结构于2025年9月5日结束。

Related reading

• 类似DeepSeek的开源AI —特别适用于自托管用户。
• DeepSeek alternatives for coding —当旋转任务以代码为主时。
• DeepSeek是免费的吗 —DeepSeek自身免费功能的限制。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.