众所周知，DeepSeek R1 擅长通过思维链（CoT）进行逻辑推理，可以生成多角度的思考路径，在复杂任务中展现出色的推理能力和可解释性。

但在代码生成、创造力和对话技能方面表现欠佳。而 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 恰好在这些领域表现出色。

DeepClaude 巧妙地解决了这个问题。它将两个模型的优势结合在一起，形成了独特的双模型协同机制。

R1 负责深度思考和推理，Claude 3.5 Sonnet 则基于这些推理结果执行具体任务，如代码生成和文本创作。

测试表明，这种组合方式在多个场景中的表现都优于单独使用任一模型。通过统一的 API 和聊天界面，让开发者能够轻松实现高质量的 AI 应用开发。

主要功能

高性能设计：

• 基于 Rust 开发的高性能 API，支持零延迟响应

• R1 的链式思维和 Claude 的回复可以在单个数据流中完成传输

安全性保障：

• 提供端到端的安全机制

• 支持本地 API 密钥管理，确保数据隐私

开放性与可定制：

• 完全开源，支持二次开发

• 提供丰富的配置选项，可根据需求自定义 API 和界面

安装指南

部署 DeepClaude 非常简单，只需要几个步骤：

1、克隆项目仓库：

```
git clone https://github.com/getasterisk/deepclaude.git
cd deepclaude
```

2、 使用 Cargo 构建项目：

```
cargo build --release
```

3、 创建配置文件并填入必要的 API 密钥即可开始使用

使用指南

使用 DeepClaude 的基础流程很简单：

1. 准备 DeepSeek 和 Anthropic 的 API 密钥

2. 通过 HTTP 请求调用统一的 API 接口

3. 支持同步和异步两种调用方式，可以根据实际需求选择

写在最后

DeepClaude 让双重 AI 能力的整合变得更加简单高效。

无论是构建智能客服系统，还是开发代码辅助工具，都能充分利用两个模型的优势，大幅提升应用的智能水平。

通过简单的配置就能获得双倍的 AI 能力，这样的效率提升值得每个开发者尝试！

GitHub 项目地址：https://github.com/getAsterisk/deepclaude

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】