DeepSeek开源模型商用前须逐个核验LICENSE，权重、代码、API、数据许可常独立；如DeepSeek-Coder的Apache 2.0仅约束代码非权重，OCR-2虽全MIT但仍禁直接SaaS封装，并强制版权声明与日志留存。
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DeepSeek 官方开源模型（如 DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder、DeepSeek-R1 系列权重）**不统一采用标准 OSI 认证协议，商用前必须逐个核验 LICENSE 文件**。所谓 “MIT” 或 “Apache 2.0” 标签常只覆盖部分组件，而非整套模型分发包——权重、代码、API 接口、训练数据四者许可可能完全独立。
DeepSeek-Coder 用的是 Apache 2.0，但只保你改代码不保你用权重
DeepSeek-Coder-6.7b 等 Hugging Face 上明确标注 Apache-2.0 的版本，其协议约束对象是配套的 modeling_deepseek.py、configuration_deepseek.py 等源码文件，不是 .safetensors 权重本身。这意味着：
- 你可以修改推理逻辑、重写 tokenizer、甚至把模型塞进闭源 IDE 插件里
- 但若该权重文件实际由 DeepSeek 官方提供（如
deepseek-coder-6.7b-base），其分发页底部通常另附DeepSeek License 1.0链接——这才是管商用的主协议 - Apache 2.0 要求保留 NOTICE 文件中的归属声明；漏掉
NOTICE或删掉注释里的Copyright (c) 2025 DeepSeek AI，就已违约
DeepSeek-R1-Distill-Qwen 系列的“MIT”是权重层许可，底座仍是 Apache 2.0
社区蒸馏版如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 在 Hugging Face 模型卡中标注 MIT，这仅指其发布的 pytorch_model.bin 权重文件受 MIT 约束。但它底层复用 Qwen-1.5B 架构，而 Qwen 官方仓库明确采用 Apache License 2.0。因此实际合规动作包括：
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
- 在你的产品 LICENSE 文本中同时包含 MIT 声明（针对蒸馏权重）和 Apache 2.0 声明（针对 Qwen 底座）
- 不能省略 Qwen 的专利授权条款说明——Apache 2.0 明确授予用户使用 Qwen 相关专利的权利，但仅限于“执行本许可证授权范围内的行为”
- 若你在蒸馏过程中用了 DeepSeek-R1 API 输出，需自查其 Terms of Service 是否禁止用于训练；目前官方 ToS 未明文禁止，但无书面豁免即存灰色风险
DeepSeek-OCR-2 和 DeepSeek-VL 的 MIT 不等于“随便封装成 SaaS”
DeepSeek-OCR-2 确实全栈采用 MIT 协议，连权重、训练脚本、vLLM 集成代码都覆盖。但这不意味着你能直接开个 ocr.deepseek-api.com 收费接口。关键限制在：
- MIT 不禁止 SaaS，但
DeepSeek-VL等多模态变体在模型卡中额外注明“禁止将模型直接封装为 SaaS 并对外提供原始推理接口”，这是 Custom License 条款，优先级高于 MIT - OCR-2 的 MIT 允许你卖私有化部署包，但若客户要求你托管服务，你就成了“服务提供方”，此时需遵守 DeepSeek 官网《Model License Agreement》第 4.2 条：日志留存 ≥ 90 天，并配合审计
- 所有 MIT 版本都强制要求：在软件 About 页面、安装包 LICENSE 文件、甚至 Docker 镜像元数据中嵌入完整版权声明——少一个换行符都算违规
最容易被跳过的点是“分发场景”的定义。你把模型集成进内部工具，不对外发布二进制？仍属 MIT/Apache 规定的“分发”。你用 vLLM 启动服务，客户通过内网调用？只要请求经过你的服务器，就触发许可义务。协议不是看有没有“卖钱”，而是看有没有“传递副本”。
