昨天发了一条DeepSeek V4 Flash可以免费用的视频教程，创造了视频号发布以来的最高播放：13w+。

真没想到，圈子内外，用AI的信息差这么大。

其实这个薅羊毛的方法，对于技术圈子里的人来说不是什么秘密，十有八九都知道，而且安全、合规，国内外都能用。

今天我再把这个教程写成文档的形式，给不知道的朋友科普一下。

大家还有哪些想免费用的大模型？可以在评论区留言，我后面继续给大家分享方法。

3 步用 OpenCode 免费跑 DeepSeek-V4-Flash

非常简单，全程傻瓜式操作。

下面是 免费使用流程：

第 1 步：安装 OpenCode

官网：https://opencode.ai

# macOS / Linuxcurl -fsSL https://opencode.ai/install | bash# 或者用包管理器brew install opencode       # macOSnpm install -g opencode-ai  # Node 用户

装完在终端里输入 opencode 启动。

第 2 步：用 /models 选 DeepSeek V4 Flash Free

进入 OpenCode 后，输入：

/models

会弹出当前可用的模型列表。找到 opencode/deepseek-v4-flash-free（注意带 -free 后缀的就是免费版），回车确认。

从此你让 OpenCode 写代码、做 Agent 任务，它就自动调用 DeepSeek V4 Flash 来回答。

除了DS，还有下图列出的free模型，都可以免费用。

第 3 步：直接用

回到主界面，用自然语言跟 OpenCode 聊就行。比如：

帮我写一个 Python 爬虫，爬豆瓣电影 Top 250或者请介绍一下程序员晚枫

OpenCode 会自动调用 DeepSeek V4 Flash 生成代码、跑命令、读你项目里的文件 or 帮你从网上搜索程序员晚枫的信息🔍，不用切窗口去网页版。

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一个不能忽视的细节

OpenCode 文档里有一句很坦诚的话：

DeepSeek V4 Flash Free: During its free period, collected data may be used to improve the model.

翻译过来就是：免费期间，你的对话数据可能被用来训练 DeepSeek 的下一版模型。

所以：

• ✅ 个人项目、学习代码、写开源工具 → 放心用，免费是真实的
• ❌ 公司内部代码、客户数据、未公开的产品逻辑 → 别用，走官方 API（5 厘一次）

这才是「免费」二字背后真正的代价：你用 token 钱换的是你的数据。

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结语：抓住大模型时代的职业机遇

AI大模型的发展不是“替代人类”，而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作，却催生了更多需要“技术+业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言，想要在这波浪潮中立足，不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具，更要深入理解目标行业的业务逻辑（如金融的风险控制、医疗的临床需求），成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。

无论是技术研发岗（如算法工程师、研究员），还是业务落地岗（如产品经理、应用工程师），大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情，紧跟技术趋势，就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。

最近两年大模型发展很迅速，在理论研究方面得到很大的拓展，基础模型的能力也取得重大突破，大模型现在正在积极探索落地的方向，如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向

大模型应用工程师年包50w+属于中等水平，如果想要入门大模型，那现在正是最佳时机

2025年Agent的元年，2026年将会百花齐放，相应的应用将覆盖文本，视频，语音，图像等全模态

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给大家推荐一个大模型应用学习路线

这个学习路线的具体内容如下：

第一节：提示词工程

提示词是用于与AI模型沟通交流的，这一部分主要介绍基本概念和相应的实践，高级的提示词工程来实现模型最佳效果，以现实案例为基础进行案例讲解，在企业中除了微调之外，最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升

第二节：检索增强生成（RAG）

可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等

第三节：微调

预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容

第四节：模型部署

想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等

第五节：人工智能系统和项目

这一部分主要介绍自主人工智能系统，包括代理框架，决策框架，多智能体系统，以及实际应用，然后通过实践项目应用前面学习到的知识，包括端到端的实现，行业相关情景等

学完上面的大模型应用技术，就可以去做一些开源的项目，大模型领域现在非常注重项目的落地，后续可以学习一些Agent框架等内容

上面的资料做了一些整理，有需要的同学可以下方添加二维码获取（仅供学习使用）