很多人用 DeepSeek 问「今天有什么大新闻」或「某股票现在多少钱」,得到的回答是「我的知识截止到XXX,无法获取实时信息」——然后就以为 DeepSeek 没有联网能力。
实际上 DeepSeek 从一开始就内置了联网搜索,只是默认不开启。你只需要点一下按钮。
这篇文章从零开始讲清楚:怎么开、什么时候该开、开了之后怎么用出最好效果。
怎么开启联网搜索
DeepSeek 的联网搜索是手动开关——不会自动联网,需要你每次主动开启。这个设计是故意的,因为联网搜索消耗资源更多、返回速度更慢,只在需要实时信息时才用。
Web 端操作
- 打开 chat.deepseek.com,登录你的账号
- 在输入框左侧或上方,找到 「联网搜索」 的开关按钮(图标通常是一个地球或搜索图标)
- 点击开关,按钮变亮/变色即表示已开启
- 输入你的问题,DeepSeek 会先搜索网络再结合搜索结果生成回答
如果你没看到联网搜索按钮,两个可能:1)用的是 API 接口而非 Chat 界面——API 不提供此功能;2)界面版本更新后按钮位置变了——在输入框周围找带有「搜索」「联网」字样的图标按钮即可。
App 端操作(iOS / Android)
- 打开 DeepSeek App,进入对话界面
- 在输入框上方或键盘上方工具栏,找到 「联网搜索」 图标
- 点击开启(图标高亮或变色即为开启状态)
- 输入问题即可获得实时搜索增强的回答
App 端和 Web 端的联网搜索功能完全一致,没有阉割。
联网前后回答对比:同一问题,天壤之别
用一个例子直观感受差距。
问题:2026年7月央行最新的LPR利率是多少?
不联网的回答:
我的知识截止日期是 2025 年 X 月,无法提供 2026 年 7 月的实时 LPR 数据。建议您通过央行官网或金融信息平台查询最新信息。
联网后的回答:
根据最新查询,2026 年 7 月贷款市场报价利率(LPR)为:1年期 LPR 为 X.XX%,5年期以上 LPR 为 X.XX%。与上月相比持平/下调 X 个基点。该利率由中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布。信息来源:[央行官网链接]、[财经网站链接]。
差距一目了然:不联网时 AI 是个知识固定的百科全书,联网后 AI 变成了一个能查最新资料的助手。这不是”好一点”的差距,是”能用”和”不能用”的差距。
联网搜索并非「万能」。搜索结果的质量取决于搜索引擎能抓取到的公开信息。如果某个数据只在付费数据库或未公开的页面里有,DeepSeek 也搜不到。别把联网搜索等同于全知全能。
五个最适合开联网搜索的场景
不是所有问题都需要联网。以下五种情况强烈建议开启:
场景一:实时新闻与事件
任何关于”今天""最近""最新”的新闻、政策、事件,都需要联网。DeepSeek 的知识截止日期是一个固定时间点,知识库之外发生的事它一概不知。
✅ 应该联网:「今天股市发生了什么」「最近出台的AI监管政策有哪些」「本周末北京有什么展览」
❌ 不需要联网:「什么是注册制」「AI监管的基本原则是什么」
场景二:实时数据查询
股价、汇率、利率、加密货币价格、天气——这些实时数据不可能存进训练数据里。
✅ 应该联网:「英伟达现在股价多少」「今天上海天气」「比特币最新价格」
❌ 不需要联网:「什么是PE估值」「比特币的运作原理」
场景三:最新版本文档
技术栈更新太快。你问某个框架的最新用法,DeepSeek 知识库里可能是去年的版本。
✅ 应该联网:「Next.js 15 的 App Router 最新写法」「React 19 的新 Hooks 怎么用」
❌ 不需要联网:「JavaScript 闭包是什么」「React 的基本概念」
场景四:竞品对比与市场价格
产品价格、服务套餐、竞品功能——这些信息变动频繁。
✅ 应该联网:「Claude 和 DeepSeek 目前各版本的价格对比」「华为最新旗舰手机的价格和参数」
❌ 不需要联网:「什么是 Transformer 架构」「手机选购的基本要素」
场景五:事实核查与溯源
网上谣言满天飞,一条假消息可能在半天内被转载上千次。当你看到一条令人震惊的消息在微信群、朋友圈疯传时,先别急着转发——打开 DeepSeek 联网搜索,让它帮你核实。
举个例子:你看到一条「某知名企业将裁员 50%」的消息,配了一张模糊的截图。这时联网搜索的价值就体现出来了——你只需要把消息内容复制给 DeepSeek,让它在网上搜索官方公告、正规媒体报导、企业回应。如果全网只有几个营销号在传播、没有任何权威来源——大概率是假的。
✅ 应该联网:「网上说XXX公司要倒闭了,帮我查一下是不是真的」「这个数据靠谱吗,帮我找原始出处」「帮我核实这条消息的真实性,找至少两个独立来源交叉验证」
❌ 不需要联网:让 DeepSeek 帮你分析逻辑上是否合理(这属于推理能力,不需要联网)。比如「给的这个数据在逻辑上站得住脚吗」——这种分析不需要联网也能做得很好。但如果是「这个数据是否真实」——需要联网去求证。
搜索结果怎么用:引用溯源技巧
DeepSeek 联网搜索后,回答末尾通常会列出信息来源。你可以:
- 点击链接直接看原文:确认信息准确性,避免 AI 的”幻觉”
- 追问来源细节:「第2个来源的具体数据在第几页?」——DeepSeek 会尝试再次搜索定位
- 让 DeepSeek 对比多个来源:「网上关于XXX有几种不同说法?帮我整理对比一下」——联网搜索支持多源交叉验证
如果回答中引用了某个数据但你怀疑其准确性,最有效的做法不是问「这个数据对吗」,而是追问「帮我找这个数据的其他来源交叉验证」。DeepSeek 会自动搜索不同网站,给出一个综合判断。
联网搜索的局限性——知道什么做不到
这个功能很强,但不是魔法。以下几个限制你需要知道:
第一,延迟更高。 联网搜索需要先搜网络、再读取网页、再综合生成,整个过程比不联网慢几秒到十几秒。
第二,中文互联网质量参差不齐。 搜索结果里可能有大量低质量洗稿内容、SEO 垃圾站、过时信息。DeepSeek 虽然有一定的内容质量判断能力,但不能完全避免踩坑。
第三,有频率限制。 DeepSeek 对联网搜索请求有频率管控,短时间内大量使用可能会被暂时限制。普通用户正常使用一般不会触发。
第四,搜索引擎不等于数据库。 你想查「2025 年全中国所有城市的 GDP 排名表」——联网搜索不一定能找到结构化的完整数据,可能只能搜到一些零散的新闻报道。
第五,付费墙后面的内容搜不到。 如果信息存在于付费数据库、学术期刊付费页面、或者是需要登录才能看的内容,联网搜索无法获取。
联网与不联网:什么时候选哪个
| 场景 | 不联网 | 联网 |
|---|---|---|
| 通用知识问答 | ✅ 快且够用 | ⏳ 更慢,结果不一定更准 |
| 写作/创作 | ✅ 不联网创意更发散 | ❌ 搜索结果可能限制思路 |
| 代码/编程 | ✅ 通用编程知识覆盖好 | ⚠️ 查最新 API 时开 |
| 翻译 | ✅ 不联网更快 | ⚠️ 特定术语可联网确认 |
| 新闻/时事 | ❌ 完全无法回答 | ✅ 必须开 |
| 实时数据 | ❌ 数据过时 | ✅ 必须开 |
| 事实核查 | ❌ 无法验证 | ✅ 必须开 |
简单决策原则:问你”是什么”、“怎么做”、“为什么”——不开。问你”现在怎样”、“最新是什么”、“帮我查一下”——开。
联网搜索 + R1 深度思考:双剑合璧
DeepSeek 支持联网搜索和 R1 深度思考同时开启。这意味着你可以同时用两条能力线:
- 信息获取线(联网搜索):实时从互联网抓取最新数据、新闻、文档
- 深度推理线(R1):对拿到的信息做深度分析、逻辑推演、多角度解读
具体来说,可以这样搭配:
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搜新闻 + 深度分析:「帮我搜索最近三条关于 AI 监管的重要新闻,然后用 R1 做深度分析:这些政策的核心逻辑是什么,对行业有什么实质性影响。」
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搜数据 + 趋势判断:「搜索 2025 年全球智能手机出货量排名和各品牌市场份额变化,用 R1 分析这些数据背后的竞争格局变化趋势。」
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搜争议话题 + 多角度总结:「网上对于是否应该提前还房贷有不同观点,帮我搜索各方论据,用 R1 系统梳理各方逻辑,给出一个全面分析。」
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搜技术方案 + 选型建议:「搜索 2026 年前端主流框架 React、Vue、Svelte 的最新版本特性和社区活跃度对比数据,用 R1 帮我分析选型考量。」
R1 的深度思考过程本身就包含推理链路的展示,你能看到它是怎样一步步从原始信息推导出最终结论的。加上联网搜索的实时数据支撑,整个分析过程既有最新的事实基础,又有深度的逻辑推理。
这和 ChatGPT 的联网模式有一个本质区别:ChatGPT 联网后直接给你结论,中间推理基本是黑盒。而 DeepSeek 的 R1 会把思考过程全程展示出来——你不仅知道答案是什么,还知道它是怎么推导出来的。
配合 DeepSeek V3 vs R1 使用指南 了解不同模型的推理差异,选择合适的模型搭配联网搜索。如果你更关注最终结果的准确性和深度,R1 + 联网搜索是最强的组合。
联网搜索是 DeepSeek 使用中最容易被忽视的硬功能。很多人把它当成一个”偶尔用一下”的附加按钮,实际上它决定了你的 DeepSeek 是 2025 年的百科全书还是一个能帮你查最新信息的实时助手。
如果你还没用过联网搜索,现在就去试试——打开 DeepSeek,开联网,问一个你最近关心但不确定答案的问题。体验完全不一样。
如果同时搭配 DeepSeek 提示词写作技巧 写好提问——精准问题 + 联网搜索,信息获取的效率和准确度都上一个台阶。
更多 DeepSeek 实用技巧,参考 DeepSeek 全功能使用指南汇总 ——从下载到进阶的完整学习路径。