要稳定地使用满血版DeepSeek R1,使用方式就是自备API Key,再搭配一个本地聊天客户端。

API + 聊天客户端,就是把AI服务“拆分”成两部分:

图片

  1. API:这是AI的“大脑”,负责处理你的问题并给出答案。比如你提问“今天的天气怎么样?”,API会根据它的模型和数据来生成回复。

  2. 聊天客户端:这是AI的“窗口”,也就是你和AI互动的界面。它就像微信、QQ这样的聊天软件,只不过背后连接的是AI,而不是人。

这种方式的好处是 灵活(可切换大模型API), 稳定(本地运行界面),成本可控(按用量付费)。

举个例子,你获取了一个DeepSeek的API Key(相当于一把钥匙),然后下载一个本地聊天客户端(比如Chatbox)。把API Key填进客户端,客户端就能通过API连接到DeepSeek的“大脑”,这样你就可以愉快地和AI聊天了!

市面上有很多组合方式,今天就来为大家盘点几种主流API供应商和本地AI聊天客户端。

我个人目前使用的是硅基流动的API加上Chatbox本地聊天的组合,效果不错,推荐给大家参考。

DeepSeek API供应商

DeepSeek官网的聊天功能虽然偶尔会卡顿,但好消息是其开放平台已经上线,用户现在可以自由创建API Key。 不过,官网上醒目的橙色告示也提醒我们,即便是通过官方API调用,服务的稳定性可能仍然存在一定问题。

当前服务器资源紧张,为避免对您造成业务影响,我们已暂停 API 服务充值。存量充值金额可继续调用,敬请谅解!
 

图片

经过一番深入研究和实际测试,我发现市面上的API供应商各有特色。 DeepSeek官方的服务虽然性价比高,但现在确实有点资源紧张。 OpenRouter支持OpenAI生态,对熟悉OpenAI的开发者特别友好。 Together AI和Segmind都提供免费额度,适合想先试水的朋友。 如果你是企业用户,AWS和微软Azure的服务也都不错,就是价格稍贵一些。

不过让我最惊喜的是发现了硅基流动这个平台,它和华为云合作,把服务部署在昇腾云上,稳定性和性价比都特别棒。 我现在主要就用它的API,配合Chatbox客户端,这个组合用了一周,那叫一个丝滑!感兴趣的朋友可以用我的邀请链接注册试试:https://cloud.siliconflow.cn/i/SsXYyZFl

本地AI聊天客户端

Jan

图片

  • 官网地址:https://jan.ai

  • 一句话简介:一款注重隐私保护的本地AI聊天工具,支持多模型运行和跨平台部署。

  • 核心特点

    • 完全本地运行:所有数据处理均在用户设备完成,确保隐私安全。

    • 多模型支持:可运行Llama 2、Mixtral等开源模型,兼容OpenAI API。

    • 跨平台部署:支持Windows/macOS/Linux三端安装,提供桌面客户端。

    • 开发者友好:配备API工具包,支持二次开发与系统集成。

ChatboxAI

图片

  • 官网地址:https://chatboxai.app

  • 一句话简介:功能丰富的全场景AI助手,覆盖写作、图像生成、教育等多种应用场景。

  • 核心特点

    • 全场景AI助手:集成写作、图像生成、文档解析、作业辅导等15+功能模块。

    • 跨设备同步:支持Windows/macOS/Android/iOS/Web/Linux多端数据互通。

    • 隐私保护机制:采用本地存储处理敏感数据,可选云同步方案。

    • 教育专项优化:内置数学解题步骤展示、化学方程式生成等学习功能。

OpenWebUI

图片

  • 官网地址:https://openwebui.com

  • 一句话简介:提供类似ChatGPT的专业级对话界面,同时支持本地和云端混合架构。

  • 核心特点

    • 支持RBAC权限管理系统

    • 集成RAG文档检索增强

    • 内置网页爬取与数据分析工具

    • 类ChatGPT体验:提供代码高亮、数学公式渲染等专业级对话界面。

    • 混合架构支持:可同时连接本地Ollama与云端API服务。

    • 企业级功能

    • 扩展生态:通过插件系统可对接HomeAssistant等智能硬件。

Cherry Studio

图片

  • 官网地址:https://cherry-ai.com/

  • 一句话简介:专注于多模型协同和高效响应的本地AI生产力工具。

  • 核心特点

    • 多模型并行:支持在同一会话中调用不同AI模型协同工作。

    • 极速响应:针对本地推理进行专项优化,延迟低于500ms。

    • 无依赖部署:提供开箱即用的桌面客户端,无需Docker环境。

    • 生产力工具:集成API调试面板与工作流编排功能。

HammerAI

  • 官网地址:https://www.hammerai.com/

  • 一句话简介:基于WebGPU技术的浏览器原生AI聊天工具,支持完全离线运行。

  • 核心特点

    • 浏览器原生运行:基于WebGPU技术实现完全本地化。

    • 角色扮演系统:提供200+预设角色模板,支持自定义角色创建。

    • 零数据留存:会话记录默认关闭浏览器即清除。

    • 离线模式:断网状态下仍可继续使用本地模型。

对比维度

Jan

OpenWebUI

ChatboxAI

Cherry Studio

HammerAI

核心优势

隐私安全

功能扩展

多模态处理

多模型协同

浏览器运行

部署复杂度

★★★☆☆

★★★★☆

★★☆☆☆

★☆☆☆☆

★☆☆☆☆

企业级功能

基础

完善

中等

专业

基础

硬件要求

8GB RAM

16GB RAM

4GB RAM

8GB RAM

2GB RAM

觉得文章有用的话,欢迎点赞点个"在看",也欢迎分享给需要的朋友。

 

 如何学习AI大模型?

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。

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。


👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。


1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

Logo

欢迎加入DeepSeek 技术社区。在这里,你可以找到志同道合的朋友,共同探索AI技术的奥秘。

更多推荐