v4pro怎么改成flash
deepsea 的 pro 啊，还是挺厉害啊。呃，我之前用那个 flash， 然后有一个问题，它改了老半天啊，三四个回合它也没改出来。呃，我是切换了这个 clock code 啊，还有这个啊 cherry 啊，就是跟这个客户端就没关系。 呃然后我切换到那个从 flash 模型啊，切换到 pro， 结果一次性就通过了，一次性就改过来了。 pro 还是这个这个物和这个值得这个价啊。
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05:39查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，我是肖少，今天给大家分享一下 codex 怎么接入 deepsafe v 四 pro 的 模型，我看网上都是分享 cloud code 怎么接入 deepsafe 的， 几乎没有分享 codex 怎么接入 deepsafe， 今天我来分享一下。我们打开 deepsafe 的 文档，在接入 a 帧的工具这个地方，我们先看它这个啊， cloud code 库里头 我们一直放到最后是没有 codex 的， 这也就是为什么网上大部分都是分享怎么接入 codex， 因为接入 codex 有 官方文档， codex 接入 deepstack 的 话，我们需要用到两个小工具，一个是 c switch， 一个是 c c x。 这边先给大家安装一下 c x， 找到一个就是自己合适的目录，创建一个 c x 的 目录，我用的是 mac 啊，然后这边是给大家准备的工具，有 mac 的 一个 windows， 然后就把这个 c x 啊放到这个 c x 的 目录里边，然后以及这边有个疑问， 给大家打开看一下，这个英文的是一个配置文件，对，这边是我配置的一个本地的 k 啊，一二三四五六，大家直接用我这个就行，这个是一个本地的 k 啊，好的，我们进到 c c x 的 这个目录，通过中单 最大化，我们给 c c x 加下权限， 然后点杠运行它。好的，这个 local host 是 一个本地的页面，我们在浏览器打开 这时候你第一次进，它会让你输一个密码，这密码的话就是这个地方， 我写的是一二三四五六这个地方啊，你也可以直接用，也可以改一下。对，这边你输入密码之后，然后我们选到这个 codex 啊，我这边是加了一个啊，我教大家怎么加，在这个地方点击添加渠道，大家一进来可能是英文啊，这地方可以选中文。 好，这边点添加渠道，然后这边就输入你的这个 dbc 平台，我们找一下啊， 我们复制一下 d p c 的 这个 base u r， 然后粘到这个地方，下面它还需要一个 api k， 然后在这个地方我们创建一个自己的 api k， 然后给它粘上去就可以了，给它粘到这里，然后详细配置这个地方我们选 open ichat， 这里规范非常建化，这个地方给它打开， ok， 点击创建就可以了。我不创建啊，因为我已经创建过了，下面我们打开 cc switch， 然后我们在这个地方点击添加 这个地方 api k， 就 写我们刚才的一二三四五六啊，就写你自己的那个密码，我这边设的是一二三四五六，然后 api 的 请求地址来我们找一下，是这个 local host 三千杠 v， 然后这边我们获取一下模型列表， ok， 可以 看到获取到两个模型， 一个是 deepsea 微斯的 flash， 一个是微斯的 pro， 我 们直接选微斯的 pro 就 可以了啊，往下滑一点，把这个一照，上下文窗口点上，然后点添加即可，我这边就不添加了，我已经添加过了，添加上之后，然后这边点起用， 这就可以关闭了。当我们配置完成之后，这个时候你重启你的 codex， 这时我们进来的话，它就是使用 deepsea 大 模型，来我们给它对话一下。你好， 来我们看一下啊，这边可以看到模型使用的是 deepsea v 四 pro， 没有问题啊，这样 codex 就 可以直接使用 deepsea 的 v 四 pro 模型了啊，你也赶紧去试一下吧，记得回来交作业。好的，下面给大家说下第二个问题，这个地方的名字怎么改？ 然后打开它的这个配置文件啊，它的配置文件是在这个 user 目录下的这个 codex。 哦，它是一个隐藏目录啊，这个要打开，进来之后找到它的这个 configure html， 然后我们打开 好，默认的话是 custom， 然后我这边是给它改了三个地方，一个这个地方使用的地方 改成 d p c， 一个是这个 name， 这个你们可以改成自己任意喜欢的单词，改完之后重启一下你的这个 codex。 下面第三个，我说一下它这个对话怎么给它删掉，我们右键之后发现它没有删除，只能归档， 然后归档之后它就可以删了。然后我们怎么删呢？在这个地方还是这个 directx 这个目录下面找到这个目录，然后进来就可以看到，这个是我刚归档的日常对话，这个地方我先不删，给大家验证一下。归档完之后它会在这个地方 已归档的对话。对，你可以取消微档啊，我们不取消微档啊，我们直接给它删掉 删除。哎，我们这个时候再进来验证一下。 嗯，暂无给他聊天。好的，这就是本期视频的全部内容，我们下期视频再见。
1648星野無上
04:50查看AI文稿AI文稿好，这节我们一起来看一下 codex 怎样接入 deepstack。 因为有时候我们的默认的模型其实并不够用，所以我们会去接入外部的模型，像 deepstack 这样的模型，那我们来讲一下整体的流程，那首先最后实现的效果就是这样子的，我们可以通过在 codex 里面去调用 deepstack 的 模型。 好，那我们来看一下整体的步操作步骤。首先我会给大家推荐啊，就是我这里呢啊编辑了一个启动的脚本，那这个脚本的作用就是可以帮助我们直接将这个 codex 的 底层模型切换成 deepstack 模型。那我们先来看实际效果，再讲实际的原理。那通过这个 start 模型，如果第一次使用的话，建议大家去加入一个授权的操作， 然后去欸把这个授权授权完之后，我们再启动这一个脚本。好，启动的时候它会去修改我们当前的 codex 的 啊配置，将它转发成 github 的 本地的啊 api key， 然后我们来试一下。 好，可以看到重启完成了，那我们再打开我们的 despic， 那 这时候我的新 despic， 我 们就可以看到在我们的这个右下角变成了 despic 模型，对吧？那我们还可以把它回滚成原来的配置。有时候我们可能我们的额度恢复了，对吧？那这时候我们可能需要哎，变回原来的模型，所以就使用另外一个脚本 notebook， 对 吧？我们就直接使用 notebook 也是一样的，我们把整个流程跑通啊回滚，那回滚的话相当于重置嘛，重置成我们最早之前的，那我觉得这种方式是最好的，最友好的，对于我们来说是白盒的脚本代码都在我们手上，我们并不需要去关心它是一个黑盒的操作，然后有人去获取我们的 api key， 你 看是吧？恢复了一模一样，对吧？好， 我们来讲下核心的原理啊，其实核心的原理非常简单，我们来看一下，那这两个脚本的作用，主要就是修改了 codex 的 config 的 这么一个文件，建立了这么一个啊， deepspec 的 本地 property， 然后接收到了我们的这 codex 的 请求之后，自动呢将它转发成 deepspec 的 api， 然后最后呢再把 deepspec 的 结果进行返回， 返回的过程当中呢，我们可以看到整个流程是非常流畅的，并且呢我们通过 deep stack 去管理了我们整个的这个上下文，对吧？嗯，就通过这个 codex 去管理了我们整个 deep stack 的 上下文啊。最后呢再给大家，嗯， 讲一个风险啊，就是很多时候我们通过这种 c c x 和 c c c 外驱的方式也可以建立这个啊 deep cache 的 连接。但还有一个问题就是它的流程是怎样子呢？就我们启动一个 c c x， 就是 这个代理中转，比如说我们开启一个 c c x， 对 吧？它配置一个 api key， 但这个时候我们有时候可能从外部的渠道拿到这个 c c x 的 包， 有时候他会存在一些这个上传的风险，比如说你在这里填一个 key， 那 我可以把你的 key 呢直接获取到你，比如说这里，对不对？你获取到这里是给大家演示啊，这是一个风险站点的演示啊，确实可以拿到这个 key， 而且并且还会有通知，那 为什么呢？因为这个时候我们在这里形成一个 key 呢，实际上他会发一个请求 pos， 请求上升到别人的这个网站上，所以大家可以通过抓包工具可以去看一下，对吧？ 或者说我们再通过这个 c c c 外旋， c c c 外旋，有时候我们也会有一些不法分子去打一些包，对吧？这个包对我们来说是黑盒的，那我们直接使用这个包呢，往往会出现一个情况，也会上传你的 key， 所以 会存在一个风险的啊， key 的 暴露对不对？ 是吧？那这时候呢，黑客的这个黑盒的组建就带来了比较大的隐患，那如果说大家使用啊，像我这种脚板的形式呢，是属于白盒的，大家你可以看到，对吧？所有的代码这里都可以看得到，是不是所有的流程都可以看的到？你直接问一下 q 代码这个道理是不是存在上传 key 的 操作，那就可以看出，哎，他是一个白盒的操作， 黑盒打包好的，你是不是就没办法判断对不对？所以呢我建议大家使用这种方式啊，那这个方式呢？嗯，首先大家会得到一个这样的一个 呃，这样的一个文件夹，对吧？这样一个文件夹，然后呢执行第一个脚本啊，就是这个 start， 它会帮助我们去安装好配置的 python 环境，那因为本质来说，这个脚本呢，是通过一些 python 环境去操作的，对吧？那你切换完之后呢，就直接变成了 python 模型，但是呢，你使用的时候有两个步骤，第一步呢是把它 下载好这个啊切换包，然后呢这个时候我们干嘛呢？我们会得到一个什么？得到一个这样一个文件，这个 type c 的 key， 所以 我们就把这个东西呢给它复制一份，对吧？ ctrl c， 对 吧？ ctrl 加 v， 那 把这个后面的这个啊后缀给它去掉，你看会去掉这个音，这个点 copy 的 后缀。 好，这就给大家的一键打包包好，然后这时候我们在这里呢改成我们自己的 key， 然后再去执行我们刚刚前面说的这么几个脚本，比如第一个是吗？ start 对 吧？回滚呢？就执行这个 rebook， 对 吧？那通过这样的方式呢？那就，哎，直接完成了我们整个的这个 deptych 的 切换。好吧， 原理也给大家讲清楚了，其实我觉得，呃，这两个脚本呢，主要就是这两个功能，第一个是一键切换 desac， 第二个是一键回滚默认配置，那帮助我们去切换，当然这个脚本还有很多优化的点，我觉得主要就是，哎，我们可以切换成这个小米的 mini 模型，对吧？还有我们的 kimi 模型，对吧？ 那主要就是这些点。好了，那以上就是本期视频的全部内容了，我是小刘，我们下期再见。
912程序员晓刘
05:01查看AI文稿AI文稿大部分人把 deepsafe 用错了， v 四版本综合能力现在重回国产第一，今天直接给你出 v 四保姆级教程，先带你看它现在到底强到什么程度。二 零二六年四月二十四号刚发布的 v 四系列，发布仅三天，第三方 super 四 lue 精准实测结果就直接炸场。 pro 版以七十点九八分登顶国产大模型综合榜第一， flash 版以六十八点八二分紧随其后拿下国产第二。 双版本直接包揽了国产榜单的前两名，把一众老牌大模型都甩在了身后。六大核心能力的硬核增幅直接给你摆明白。智能体任务规划能力 七十七点四九分，国产第一，比上一代暴涨二十点八七分，是这次升级最大的杀招，大白话讲就是他能自己拆解任务规划步骤，不用你一步步盯着叫。数学推理能力八十七点三九分，同样登顶国产第一， 硬核数理能力直接拉满，从小学算数到考研高数，没有他解不明白的题。幻觉控制。八十点六八分，国产第三， 仅次于 glm 五和千问三点五，意味着他瞎编乱造的概率极低，给你的答案靠谱度很高。科学推理七十九点二七分，国产第二，仅次于豆包专家模式，专业领域的内容拆解、逻辑推演，他都能精准拿捏代码生成。六十三点二四分，国产第三， 似于 kimi 二点五和豆包专家模式，稳居开源模型里的代码能力第一梯队，开发者和普通职场人都能用精确指令遵循。 三十七点八四分，国产第三，比上一代暴涨十一点八九分，从之前的国产垫底，直接冲进第一梯队，你让他干什么，他就严格按你的要求来，不会跑偏，不会露相，实现了全维度无短板。那这么强的能力， 为什么你用着总觉得不好用？核心原因只有一个，你从跟上就把它的两个模式用反了。很多人用了一年 deepsea， 根本没搞懂哪个模式适合干什么，回头还骂他能力不行，这完全是把屠龙刀拿来切菜了。快速模式运行的是 v 四 flash 版本，主打响应快、成本低，全功能免费无门槛。它适配日常闲聊、简单提问、清亮文本处理、基础信息查询， 用它完全够用。但你要是拿它解高数，做复杂报告、写代码，那肯定会觉得它能力不行，这不是它的问题，是你用错了场景。而专家模式运行的是 v 四 pro 版本，是这次升级的核心杀招。佛有登顶榜单的硬核能力， 全在这个模式里，这才是你真正应该学会使用的方法。下面这三大专属用法，普通人直接照着用，效率拉满十倍。第一个，用它做全场景数学问题解答，学生党，职场人刚需中的刚需。他有着国产第一的数学推理能力， 不管是中小学数理化作业公式推导、大学高数微积分考研考公的数量关系题，还是职场人需要的数据分析、财务核算，他都能精准搞定。他不仅能给你标准答案， 还会拆解每一步解析思路，标注易错点，讲透底层逻辑，甚至给你同类型题的通用解析技巧，比网课老师讲的还细致。给你一个直接就能用的指令模板，我需要你讲解这道题，先给出标准答案， 再一步步拆解解析步骤，标注核心考点和易错点。最后给我三道同类型的练习题，附带答案和解析，直接复制粘贴就能用。第二个，用它的科学推理能力做内容校准， 做自媒体写报告的人，靠它彻底避免翻车。不管是视频内容的技术参数核对、 ai 测评、数据校准， 还是行业报告的深度拆解、数据交叉验证，又或是科普内容的真实性核实，独家细节挖掘，他都能精准排查数据错误，核实内容真实性，挖出同行没注意到的信息差，直接把文案丢给他，说帮我核对这篇文案里的所有数据 错误，给出正确数据和权威来源补充三个差异化独家细节，直接优化出有干货、有爆点的文案。最后给你一个高级玩法，用它的顶级智能体能力搭建你的专属数字员工。很多人到现在都不知道智能体到底是什么， 说白了，他就是把 ai 从你让他干什么他才干什么的被动工具，变成了你告诉他要什么结果他自己想办法干完的 主动执行者。之前你用 ai 做报告，得一步步给指令盯着改，随时纠错，前前后后要折腾十几轮。现在用 deepsea v 四的智能体能力，你只需要定一个最终目标，它会自己拆解任务 规划步骤，调用工具自主纠错，最后直接给你交付成品，全程不用你定 deepsea v 四在闲聊、语音交互、创意文案商品选择上，不如豆包千问顺手。本地部署对新手也有门槛，所以选对场景是你最应该注意的。 最后问你两个问题，你已经用上 deepsea v 四了吗？最让你惊艳的是哪个能力？评论区告诉我！收藏转发这条保姆级教程，下期带你解锁更多 ai 提效的隐藏玩法！
3838灵GO
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21AI-OPC飞哥
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02:28查看AI文稿AI文稿你是否还在为 ai 无法满足你的要求而烦恼？像是这样的， 就以 dpck 为例，本期视频我将教会你如何使用真正的 ai 大 模型。首先我们打开 dpc 的 首页，可以看到这里有两个选项卡，第一个就是大家最常用的，也就是视频开头提到的，这里我们点进 api 开放平台， 进入到首页可以看到我们的余额及使用情况，像我这里就还剩八块，大家可以按自己的需求充值。我们点进 api kiss 创建 api， 这里大家随便输入自己想要输的进行创建，由于我已经有一个了，就不创建了，创建完成后会给一段 api， 由于不会再显示第二次，大家记得复制保存起来，这里可以进行充值， 这里可以看见自己的充值记录。我们进入接口文档，这里面的东西待会要用上，接下来我们找一个 ai 集成的软件，我这里就用觑其他的软件也可以，步骤都是差不多的，可以看到有两个版本，简单来说， solo 桌面端就是轻量化 ai 工作台， 可以派活给 ai 做， i d e 就是 你自己写代码， ai 当助手，这里我们选择 i d e， 大家下载好了之后自行安装，安装好了之后的界面就是这样的，左上角可以切换 i d e 和 solo 模式， 接下来我们点击右下角这个倒三角，点击添加模型，可以看到这有很多服务商，我们选择 dp， 但是模型这里没有 v 四 pro， 所以 需要我们手动添加。在模型 id 这一栏输入 dp 为四 pro， 这里我已经有了 api 秘钥，这一栏则是创建 api 时让大家复制保存的 就是这一串东西，我们回到翠可以看到，还需要请求地址，还记得我们先前说的接口文档吗？我们将这一行复制进去， 复制完之后点击添加模型就可以了，这里我就不做演示了，再点进右下角最下面就可以看到我们的 v 四 pro 了，对话时记得将模型切成 v 四 pro， 然后你就可以让他去完成任务了，加纳。
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09:27查看AI文稿AI文稿本期视频来分享如何将 deepseek 的 vs 模型接入 cloud code， 并解锁 em 的 上下文以及 max 思考等级。我目前已经将 deepseek 的 最新模型 vs flash 和 vs pro 通过 ipad 的 方式来接入了 cloud code。 vs pro 模型在降价之后性价比也越来越高了，并且对 a 键的也有做专门的适配， em 的 上下文对于大多数人来说也更加友好。 视频内容主要分为四个部分，第一需要先安装一下 cloud code。 第二，安装开源工具 c c switch。 第三，需要购买一下 deepsafe 的 api 并完成配置。最后再来测试一下 deepsafe。 v 四 pro 加 cloud code 这套组合表现怎么样。废话不多说，我们现在开始 首先来说如何安装 cloud code。 大家常说 cloud code 经常被封号，那其实封的是拥有模型能力的个人账号，但 cloud code 作为一个单独的软件是可以正常下载和安装的。 没有订阅官方的模型，我们依旧可以使用它的框架当成是 opencloud 或者 hermes nint 这种。在他们的项目官方网站这里也有明确的说明。终端 cli 和 vs code 也支持第三方提供商。 本期视频演示的是安装 cio 版本，也就是最通用的版本。这里有一行中的命令，它支持 macos、 linux 和 windows 这几种不同的系统版本。 windows 这里分为 power shell 命令和 cmd 命令，并且 windows 用户需要先下载安装下 get， 如果没有安装的话，可以到 get 的 官方网站下载安装包进行安装。 这里复制这一行命令，然后打开终端 app 或者 power shell， 输入他们提供的命令回车执行就可以了。我这里已经安装过，所以不再演示具体的步骤。安装好之后可能会出现一个提示，大致意思是安装已经完成，但是 control 的 安装位置并没有加入到电脑的环境变量中。 这里直接复制这行他提供的命令，在终端执行一下，搞定之后输入可拷的 code 杠杠微刃来确定当前的版本号。后续使用的话，直接在终端输入可拷的命令就可以打开了， 但是你那里可能会提示不能连接官方服务。接下来我们来安装第二个工具 cc switch。 cc switch 是 一个开源工具，它能够让 cloud code codeys、 opencloud 这类的 a i a 检测，方便地切换模型。累计下载量有三百多万，在 github 上面也有五万多个 star。 它有很多实用的功能，比如一份配置同步到多个应用，支持热切换，不需要退出应用切换模型。还有用量仪表盘，能够查看你的请求数和头克用量等等。 我们在项目的首页这里有一个已发布的安装包链接，点击进去，然后在这个界面直接划到最下面。这里有很多的安装包版本，如果是 mac os 系统就下载这个 mac os 点 dmg 的 版本，如果是 windows 就 下载这个版本。下载好之后直接点击安装包进行安装就可以了。 它这个项目的说明文档也有比较详细的安装教程。第三步，到 deepstack 的 开放平台购买 api。 我们来到 deepsafe 官网，点击 api 开放平台，我这里之前已经充值了一些，在网页和 deepsafe 对 话是完全不收费的，但是想要调用 api 就 需要进行充值。他们目前没有推出类似 tokpline 这样的按月订阅的套餐，好处就是用多少花多少。 目前他们对 v 四 pro 模型打二点五折，每百万 tokens 缓存命中情况下输入是零二五元，未命中是三元，输出是六元， 这个折扣目前是到五月三十一号截止。 v 四 flash 模型和 pro 模型的价格对比可以在官方的 api 文档里查看，这里点击充值按钮，然后选择金额和支付方式。建议先小额买一笔，用完之后根据自己的实际使用情况再进行补充购买。 付款完毕之后，点击左侧的 api case， 点击创建，然后复制这个 key 的 密钥， 注意这个 k 的 密钥只能够在创建的时候查看，关闭这个页面就看不到了，如果丢失的话，就需要重新创建一个 k， 然后打开 cc switch 这个应用。我这里已经添加好一个 deepsea 的 模型了，选中这里的 cloud 的 图标，然后点击添加， 在预设供应商这里找到 deepsea， 在 api k 这里填写 k 的 密钥，然后这里需要修改一下这几个模型，可以直接参考我这个填写 默认模型就是 deepsafe。 v 四 pro 后面加上 em 是 因为之前的公告有说明，这样才能够开启 em 的 上下文，然后点击添加就可以了， 这里就会多一个 deepsafe 的 模型，点击这个按钮来测试当前 api 是 否可用。点击这里可以配置用量查询，查看当前还剩多少余额， 勾选这里，然后点击保存配置，这样的话就能够看到还剩下多少钱了，然后点击起用，就能够正常的使用可绕的扣子了。左上角有一个设置按钮，通用，这里建议打开开机自启使用统计，这里也能够查看 ai 模型的使用情况和成本。 我们打开终端应用，输入可绕的指令，那这个呢？就是 deepsea v 四 pro 的 模型，并且是一百万的上下文， 我们输入指令斜杠 context 能够查看，这里确实是一百万的上下文 tokens。 这里的默认思考等级是 medium， 可以 使用命令斜杠 effort， 然后空格后面的话就会显示哪些等级可选，这里输入 max 回车确认，这样的话思考等级就会调到最高。还有一个命令可以快速的切换模型， 输入斜杠 model， 然后回车。默认模型其实就是 v 四 pro， 我 们之前配置的 apps 和 sonata 都是 v 四 pro， 嗨酷模型是 v 四 flash， 通过键盘的上下按键来选择，选中这个模型，然后回车确认， 这样的话模型就切换到了 v 四 flash， 这里输入命令 context 能够看到它的上下文，显示是两百 k 的 tokens。 最后一部分来测试一下 cloud code 搭配 deepsea v 四 pro 到底贵不贵，干活效果怎么样。 首先说一下，它是基于文件夹的工作模式，所以你需要先通过 cd 命令跳转到你想要它打开的文件夹，比如我的项目文件夹的路径是这个，就需要输入屏幕上完整的指令回车，到了这个文件夹后，输入 cloud 的 命令来启动它， 如果路径很长的话就比较麻烦。有一种方法可以简化一下， windows 用户应该可以直接在文件夹右键从当前文件夹位置打开终端， mac 用户右键的话是没有的，但是可以直接将文件夹拖拽到终端 app， 那 当前终端打开的文件夹就是这个项目文件夹， 输入 cmd 命令，可以查看当前文件夹的路径，然后输入 cmd， 启动 cmd 的 code。 第一次打开的时候需要确认一下这个文件夹，点击 yes， 后续退出的话需要连按两次 ctrl 加 c。 这里安装一个归藏老师最近开研的一个 ppt skill， 设计是比较美观的。 来到他的项目仓库，这是一个电子杂志风的网页 ppt skill， 纯网页形式，适合线下分享，但是不适合培训课件。这个 skill 的 名称叫做归藏 ppt skill， 这里提供了多种的安装方式， 最方便的就是直接复制这一段话，然后发给 ai， 选中这一段话， command 加 c 复制，然后来到 kol 的 对话界面， kol 加微复制，然后直接发送。 kol 在 执行任务过程中会需要一些权限的许可，遇到的时候直接选中 yes 就 可以了，它的框架对于安全保护还是比较好的。 整个的执行过程我就直接跳过了这里提示安装好了触发词，就是帮我做一份杂志封的 ppt。 ok， 我 在这里输入这句话，然后告诉他要做的内容就在当前文件夹中。在当前的项目文件夹中，我放入了一个 mail 文件， 内容是关于 code 的 使用方法论，然后回车执行。他会先查看项目文件夹的内容和 skill 的 使用说明，执行过程中可能会问一些问题，根据个人的需求选择就行。 我这里也跳过过程，大概直行了六分钟左右，一共生成了九页 ppt， 并告诉了我每页的布局和内容，以及怎么操作。 ok， 我 们直接打开浏览器来查看一下这个网页的 ppt。 这是第一页 codex 的 方法论，整体的设计风格确实是比较美观的，如果是个人制作的话，可能要花费比较长的时间，并且效果还不一定有他这个好。 第二页这里的话可能会有一点点问题，下方的文字有一部分被遮挡了，后面的页数大家可以具体去看一下内容觉得怎么样。 最后再来看一下安装这个 skill 以及制作这九页的 ppt 一 共花费了多少钱。 我在做之前是九点八九的余额，刷新一下网页，那现在还有九点三九的余额，一共是花了五毛钱。这里有一个每月用量的图标，展示每个模型花了多少钱。下面也有 token 的 使用详情，包括输入和输出的具体数量。大家觉得 deepsea v 四 pro 的 性价比怎么样？
2.3万小陈同学c_z
03:52查看AI文稿AI文稿今天呢记录一下这个在 workbody 里面进入这个 dp 和 v 四最新的一个模型， 然后我们先呃进入到这个 dp 的 官网，我们就看到他说这个 b 四模型已经是刚发布了， 然后具有世界顶级推理性能， a 九的能力大幅提升。然后呢，我们是想要调用它的 api 的 方式来接入到这个呃， oppo 的 平台里面去，这一兑换是免费的啊，那么 api 开放平台这里我们点进去，呃，这里是我已经之前做测试去 来调用过来调用 api 是 要花钱的，进入到这个充值页面的话，嗯，会有一个实名认证，认证结束以后呢，然后你就多少充点钱，完了按照你个人的这个使用的这个习惯，钱充好。然后呢，这里是创建 api 的 key， 创建的 api 的 时候随便选名字吧，要费事。 在创建的时候啊，这个 api 要记得把它复制下来，因为如果你关掉的话，它这个页面就就不能再打开了，等于说这个 key 你 就复，你就不能复制了，所以说我先暂时停留在这里啊，然后这个 他们先说啊啊对讲话。然后这个是我们的 workboard 平台，这里可以看到自带的这个模型，它已经更新到了最新的，也加入了这个宏源模型啊，还有最新的 kpi 电流。那么按照按照它的这个设计的话，它这里是可以直接去配置的， 但是这里面如果配置的话，他没有提供这个 v 四版本的选项，所以说这个方这个方法是不行的。这个配置的方式呢，我认为其实有两种，一种呢是我认为是比较简易的，但是呢稍微有点复杂。第二种呢是无脑的，让这个 work buddy 自己去接入。 好，我下面演示一下。第一种方式的话，就是需要修改到这个 workbody 的 一个系统文件，它在哪里呢？就是我们我们这个随便就是找到它的这个文件夹，在 这个就就这个文件，这叫 models， 叫 gsn 文件，咱们打开一下，我们可以用笔记本打开， 大家可以看到这里面是没有，是没有什么任何的代码，那没有代码就代表着它这里是不会有这个，不会有这个其他的这个模模型接入到这个 bug 的 平台， 这里有一段代码，就说我们要编辑下这个文件，把刚才那段代码复制过来，那么在复制这个代码之前，这里面简单讲讲啊，就是它的一个结构，就这里是 id name， 就 讲的是这个你要模型的名称 跟姓名，还有这是模模型的供应商，还有这个是调用模型的一个一个链接，还有这里比较关键是 apikey， 呃，这里就是我们刚才申请到的 apikey， 我 们打开这里就是复制一下，然后就可以了，然后替换一下， 把这两个替换到这里，好好等一下，这里不能有空格，不能有空格，好，那这样的话就是弄好了，我们把它复制一下， 然后把这个文件全部复制过来，保存一下，好，这样就好了，然后再回到这个这个 work buddy， 你 看我们就看到了这个两个模型已经配置好了，我们随便选一个，然后问他一下，你 深度思考，这个时候他按开我是这个 b 四 pro 模型，这就表示我们这模型已经安装成功了，那么接下来你就可以体验到这个最新版的这个，这个 d、 c 和 b 四的模型。
306屠歌
02:10查看AI文稿AI文稿如果你的 cloud 用不了，可以接入 deep sync。 v 四，用很低的预算解锁一百万上下文，加 max 思考等级。第一步，安装 c c switch c c switch 是 一个开源工具，专门解决 cloud code 切换模型的问题，一键将供应商导入应用， 一键在不同的供应商之间进行切换，内置五十家供应商预设软件可以进粉丝群获取。第二步，买 deepsea 的 a p i 并配置。打开 deepsea 官网，进 a p i 开放平台，网页版聊天是免费的， 但调 a p i 必须先充值。他们目前没有按约定约那种 token plan， 纯粹用多少花多少，对个人用户其实更友好。 v 四 pro 现在打二点五折， 每百万头肯缓存，命中输入零点零二五元，未命中三元，输出六元，这个价格到五月三十一号截止。点充值，选金额和支付方式，建议先小额试一笔，用完再补 付款完进左边 api keys 点创建，随便起个名字，把生成的密钥复制下来。注意，这个密钥只在创建那一刻能看到， 关掉就再也看不见了，丢了只能重建。打开 c c switch， 点 cloud 图标，添加预设供应商，选 deepsafe， 把刚才的 key 填进去，默认模型写 deepsafe vs pro， 然后添加后缀，这个后缀是官方公告里指定的，加了才会起用。一百万上下文 填完点添加，列表里就会多出 deep seek 这一项点测试按钮，验证 api 是 否可用。最后点起用 cloud code 就 可以正常用了。打开 vs code， 输入 model， 启动的就是 v 四 pro， 加一百万上下文，输 context， 验证一下，确实是一百万 tokens， 默默认思考等级是 medium， 敲 effort 加空格会列出所有可选档位，填 max 车就拉到最高 切模型用 model 社会列出来。 opus 和 sonnet 都映射到 v 四 pro haiku 是 v 四。 flash 上下键选中回车确认切到 flash 之后再敲 contacts 能看到上下纹变成二百 k。
6547吉米AI工作流
02:04查看AI文稿AI文稿家人们谁懂啊， cloud code 居然能完美接入 deep secret 四 pro， 这简直是程序员的省钱天花板，终于不用再写代码的时候，一边用 ai 一 边心疼 toker 了。建议大家先关注点赞收藏，详细的配置教程也给大家整理好了，可以跟着咱们的步骤来。 首先安装 cloud code， 安装完成后输入 cloud version 检查版本。接着第二步，使用 c c c 去图形化工具配置大模型。首先我们打开 github， 搜索 c c c 位置， 找到第一个这个用 rest 写的， 然后点击路由设置，然后点击详情往下面滑动，这里有不同版本的，根据自己电脑下载安装， windows 直接可以下载 mc 下载安装， 我们这里已经提前下载安装完成，安装完成后就是这样的界面，可以对不同的大模型配置，我们这里选择 d p k， 然后这里最关键的就是输入 api k， 接着我们打开 d p k 官网，如果没有账号，先提前注册，找到左边的 api k， 然后创建一个 k， 然后回到 c c 杠 switch， 输入我们刚刚创建的 k， 这里配置下主模型统一都是 d p c k 杠 v 四 pro， 四个都可以填写一样的，填写完成后可以点击测速下看，看到这里 c c c 去的就配置完成了，接着我们就可以点击启动使用 d p c 了，输入 call 检验，看看是否切换成功。到这里我们在 call 的 里面配置 d p c 就 算完成了， 然后有粉丝兄弟问我如何在 call 的 里面配置 d p c 就 算完成了。然后有粉丝兄弟问我如何在 call 的 推荐可以使用 c c g u i， 安装完成后就是这个小图标，正常我们用 c c switch 配置好 idea 里面的插件就会自动识别并切换，可以看到响应速度还是挺快的。好了，本期的视频就先分享到这里，有什么问题都可以粉丝群一块讨论。
1720程序员Mars(创业中)
02:17查看AI文稿AI文稿最近 deepsea 不是 更新了一个 v 四 pro 版本吗？然后主播想把自己科斯尔模型改成最新的那个 deepsea v 四 pro， 然后我在科斯里边配置好 deepsea v 四 pro 的 api 之后，兴气勃勃地每每想使用国产又便宜又好用的模型后，结果发现科斯尔好像不能正常地使用 deepsea v 四 pro 模型。当 newchat 并开启第一个问题时，他可以回答， 但是一旦开始，后续的问题直接就会报错。 provide a return error error message the reasoning content in the thinking mode must be passed back to the api。 于是主播去 google 了一下，想搅一搅网校有没有解决方案，结果发现社区里也有很多人都在吐槽这个问题， 而且也没有搅到一个可行的解决方案。于是主播决定自己写一个代理程序来解决这个问题。根据报错信息猜测， deep seek v 四的 thinking 模式有个强限制， 他返回的思维链必须原样传回去，但是 cursor 目前不机器传回 ds 的 reason content。 于是主播写了个代理程序，中间调戏过程就不说了， 代理程序写好之后，理论上直接把 sir 设计里的 base url 改为代理程序监听的地址就行了。可惜 sir 很 傲娇，不让连本地直译网代理你走，本地代理直接就给你四百零三 forbidden 了， 只能使用公网 ip 访问。于是主播用 cloud fear 打了个隧道，穿透内网，将 base u v l 换成映秀岛本地代理的公网地址。这次 koser 终于认了，我再使用 deep seek 杠 v 四杠 pro 模型进行后续的对话，也能正常使用了。 感觉 cursor 官方没有更新支持 deep seek v 四 pro 模型的话，目前只能通过这种补丁方式来使用了。代理代码我已经开源在 github 了，叫 cursor 杠 deep seek 杠 v 四杠 proxy， 配置就改一个 u r 料，两分钟搞定。链接我放在置顶评论和视频简介里了，如果你也碰到了这个问题的话，需要的兄弟们自己去拿。我把文件都打包好了，根据 redmi 说明操作，一键启动就可以了。
234滑稽🤪
02:01查看AI文稿AI文稿readies 之父 antirez 又搞事情了，他写了一个叫 wolfstar 四的项目，专门在 mac 上跑 deep seek v 四 flash。 今天旺财带你盘一盘这个东西到底有多萌？ 先说清楚。 d s 四不是一个通用的大模型跑分工具，它只做一件事，把 deepsea v 四 flash 这个模型在你的 macbook 上跑到极致，自包含不依赖其他推理框架 metal 和库达双后端支持。说白了，它就是 deepsea v 四 flash 的 专属司机。 二八四 b 参数的默模型。二比特量化后塞进幺二八 g 内存的 macbook 就 能跑。别觉得二比特听起来很 low， anti rise 专门优化了量化方式，质量损失极小。最关键的是 k v cash 极致压缩，配上现代 macbook 的 高速 s s d 二五零 k 上下文窗口不在话下。 你想想，一个本地模型能一口气读完整本三体，这放在半年前根本不敢想。还有个更炸裂的特性， thinking 模式。 deep seek v 四 flash 的 思考 token 短的离谱，很多时候只有其他模型的五分之一， 而且它不是无脑堆思考，而是问题越复杂，思考越多，简单问题直接跳过。这意味着你可以把 thinking 模式常开着用，不用担心电表倒转，再加上原生的 to call 令支持直接对接 coding agent， 本地跑 agent 不 再是 ppt 上的概念。 这个项目最有意思的地方是，它是 antirez 用 gpt 五点五辅助开发的 reds 支付，写 c 大 模型，写库大内核。这组合本身就够科幻了。它的理念也很明确，不做下一个 lma cpp， 而是压住一个模型，做到端到端可用。 你看，有时候少即是多，专精一个东西做到极致，反而比什么都想兼容走得更远。项目已经在 github 开源，搜索 antirez ds 四就能找到。 我是旺财，关注我。下期咱们聊怎么在自家 mac 上把这个东西刨起来。一键三连，下期见。
00:19查看AI文稿AI文稿兄弟们，这个网站现在 deepsea、 v 四和 flash 和 v 四 pro 都是免费的呀，赶紧去白嫖一波。已经成功的接到了 opencloud， 里面用的是 v 四 pro。
148海瑞干Ai
01:03查看AI文稿AI文稿性价比最高的这个模型出现了，就是新上线的这个 deepsea v 四 flash 啊， flash 版本， flash 呢？它现在呢？它有几大优点啊？第一呢，就是超长的上下文，长达一兆呀， 平常的咱们模型都是两百 k， 对 吧？然后有两百五十六 k 的 这个 deepsea 四啊， 一兆啊，一 m 啊，一千 k 的 这个超长上下纹。另外就是它的性价比， 我觉得是目前最高的 v 四 flash 版本就是它不是最便宜的，但是性价比是最高的，两块钱百万头啃。第三个优点呢，就是它速度非常快啊，整体还是不错，但是这个 deepsea 目前它有一个问题啊，我看它这个幻觉可能会有时候会有一点， 所以还是得再验证验证吧。威斯弗莱斯速度非常快，我觉得这是它的最大的一个特点，还有它非常便宜，大概就是这样。
52元叔说AI
06:36查看AI文稿AI文稿天呢， deepsea 微四这个版本正式全网发布了，而且呢同步推出了它的 pro 和 flash 这两个核心的版本， 包括我们自己蘑菇云这个团队在内，我相信很多这种有私有化大模型部署需求的企业单位啊机构，我相信现在都在考虑要不要立刻马上迁移到 deepsea 微四这个版本，或者呢，就是至少要拿来测试试用一下对不对？但是你要明白，只要涉及到私有模型的这种迁移， 首先绕不开的核心问题就一定是硬件能不能适配新的设备，应该怎么选型的问题，因为只有这个硬件匹配到位了，才能够把 deepsea v 四的真实的性能，核心的优势完全发挥出来。 大家应该都还记得前段时间 openclaw 特别火的时候，一些人在自己的私有的小算力上使用的时候，他的只能回答问题但不能干活的那个尴尬的局面，大家应该还历历在目。所以 今天这条视频我就尝试给大家讲讲清楚， v 四的 pro 版本和 flash 版本应该分别适配什么样的硬件规格，显存的标准，以及落地部署的真实的预算的价格区间，给所有的准备迁移测试私有化模型的同行做一份实打实的落地参考。 首先我先来说一下 deepsea v 四 pro 这个版本，这个版本其实是这次发布的旗舰满配版，应该是一个妥妥的工业级的大模型， 拥有一点六万亿的参数级别，因为是 m o e 架构，也就是混合专家模型，他每次激活的模型的量呢，大概是四百九十亿激活参数， 所以呢，这就决定了他根本没法用这种普通的一些消费级显卡。硬件的门槛是非常明确的，你必须要选用服务器级别的配置，因为他对显存有非常高的要求， 比如说英伟达的阵营，它的最低标配我预计就得是 a 一 百啊这种八十 g 显卡的这种，这个八十 g 显存的显卡三卡起步，或者呢就是 h 一 百八十 g 显存的两到三卡起步。 国产算力这边对标的是升腾九五零的多卡基群，或者是韩五 g 的 m l u 五九零的这个基群。因为核心硬件的标准呢，单卡显存必须得做到八十 g 以上，低显存普通的服务器就完全会带不动的，因为他的一点六万亿的参数，激活四百九十亿参数，这个量对显存太迟显存了。 下面我给大家来算算成本，也就是帮大家做做预算。按目查，目前我查了以下的行情价格， a 一 百八十 g 的 单卡啊，这种价格在十一万到十三万人民币之间，三张卡这种入门的配置，光显卡我感觉就待应该是三十三到三十九万人民币了。 h 一 百八十 g 的 单卡是十九万双卡起步的话就是三十八万以上，如果再算上，你得搭配一个机筐，再有一些机房的运维供电、散热配套，整体的解决方案下来，我觉得最低也得五十万起步， 应该是属于一个企业级的入门的价格，这个大家就自己基于自己的数能力和需求来计算。接下来我再讲一下这个 v 四的 flash， 这个版本也是这次性价比最高，行业迁移价值最大的版本， 很多人容易理解错，总觉得这个 flash 版本是不是就是一个缩水的低配版本，其实我的理解完全不是的，它的核心，这次 deepsea v 四最大的核心亮点，我认为这个 flash 也好， pro 也好，其实都具备是一样的，也就是一百万 token 的 超长上下文窗口， 换算下来就是将近百万字的长文本处理能力，也就是一本红楼梦，直接进去他就直接能学习明白了。 过往的主流模型，其实普通的只有十万级的这种上下文窗口，也就是幺二八 k 这个左右，这次呢是一兆，所以说百万级就给我们未来很多的这种依赖于长文本的场景会带来非常好的体验。这块后面我会详细讲一下 flash 版本的硬件门槛，我先说一下它，其实硬件它是大幅下降的，是中小机构、垂直行业，甚至一些个人的，即刻是能够使用起来落地部署的一个比较好的选择。 企业部署呢，我算了一下，单张的 a 一 百八十 g， 升腾九幺零 b 以及升腾九五零单卡都能稳定运行。如果你是一个个人小团队、工作室本地私有化部署，消费级的这种显卡其实也是够用的。比如说 rtx 的 四零九零二十四 g， 因为我们其实就用的是这种消费级的，我们大概有八张消费级的卡， 两张卡就能够稳定运行，单卡能跑通，就能够让这个百万 token 的 这种长文本的这种上下文就能够非常流畅的运行了。如果是从这个预算来看，这个 flash 版本一张 rtx 的 四零九零二十四 g 的 显卡，目前的市场价格大概在一万八到两万二， 所以说小成本就能搭建起本地化 c 优化模型了。如果是企业轻量化部署，整体预算我觉得也就是在二十万以内，所以说对比 pro 那 个版本，我觉得还是性价比非常高的啊，可以来尝试一下，我们自己肯定会马上就要迁移的。 最后我再说下 deepsea 微四的适用场景，因为这个版本我觉得它最大的亮点一个是 a janty 就 做了一些场景的智能化优化，但是另一个我觉得核心就是它的上下文窗口翻了将近十倍跟以前， 所以我觉得非常适合这种长文本海量文档垂直行业的四化知识库建设这种场景。这也是我非常建议各类机构优先迁移重点测试的这种领域。像比如医疗机构，他需要长期沉淀海量的病例诊疗的方案，医学文献、律师事务所、会计师事务所里边有的这种合同卷宗、审计的提稿文书等等， 以及还有大量的这种政企单位，对不对？你们都需要文山会会海是不是归党海量的政策文件，历史档案、项目资料。所以呢，这类行业我觉得是覆盖面非常广的，这些行业都有大量的长篇幅的、连续的文档的处理的刚需。 之前受到大模型上下文的这个影响啊，所以呢，只能把文档进行 red 进行拆分，进行碎片化的问答体验，有时候经常就切块，切的会不准。 而这次的 deepsea 微四呢，它全系百万级的超长上下文，我认为对这个场景应该是一个非常好的一个解决，大家可以尝试体验一下。 我觉得一次性加载这整套的档案，整本的卷宗，批量的病例，做完整的关联，智能的问答资料的汇总，我觉得对于它的精准度，对于那个幻觉的避免等等都是非常好的一个解决，我的我的感觉大家可以尝试一下。 最后呢，我做一个总结，如果你是大型的央企、大厂、科研单位，要做核心，高算力、高复杂度，任务预算充足，那就是 v 四 pro。 如果你是医疗机构、律所事务所、中小企业机构，对这种长文本处理这个海量知识库的私优化， 我觉得那你就不用上那些 pro 的 这种比较重的了，你就 flash 这个版本性价比是非常高的。好了，罗立巴赫，说了这么多啊，希望对你有用。也欢迎对这个话题感兴趣的朋友们，咱们小窗多多交流，拜拜。
78王得金#蘑菇云
03:53查看AI文稿AI文稿伙计们， deep sea v 四 pro 和 flash 终于出来了！六万亿参数的 deep sea v 四专业版， 它与世界上最好的型号 g p t 五点四具有竞争力。 opus four point six。 例如，你可以看到标准终端工作台，它与前沿竞争非常激烈。这绝对是疯了， 它被训练成 nvidia 显卡和华为显卡被大幅削落。如果你想学习如何做人工智能研究和构建大型语言模型，就像从零开始的 deepsea 四 研究员，他有非常丰富的世界知识。我们都知道 jammer nine 三点五很擅长，就像知道世界上那么多的事实。所以 deep six 实际上是只落后于 jammer nine。 这太疯狂了， 开源模型能够做到这一点。在中国， deepsea 被认为是最好的公司，由其他公司以及所有其他公司在中国认为 deepsea 是 比它们好。这些基准绝对是疯狂的，这是最好的开源模型。即使 kimi 二点六刚刚发布， deepsea 仍然胜过它。我也相信伙计们， deepsea 正在与中国政府密切合作推进中国芯片，这就是它们花了这么长时间的原因。发布下一个型号。 他们可能正在与华为合作，以及所有其他芯片制造商在中国制造中国芯片。非常有竞争力。我认为 deepsea 为四，经过大量训练，利用中国芯片。我也认为华为和芯片制造商正在与 deepsea 密切合作来改善他们的芯片 lab 训练等等。 这就是为什么他们要花这么长时间，但我认为他们现在有了很大的，所以我认为这是最大的开源模型。我们现在已经有了这场表演绝对是疯狂的，太棒了，看他在和世界上最好的模型竞争。现在看看他们所做的计算改进。 以前的 deepsea 三点二有这个缩放这条线，但是看，随着您添加更多 tokens， 更多上下文，你可以看到它的规模缩小了很多，你需要更少的计算。现在使用 deepsea 四，因为它使用 dsa 和 tokenwise 压缩 一百万 tokens 上下文现在是标准的。我想我们要开始使用 deep seek， 用于对所有内容进行不可知的编码，会便宜很多，那就会产生很大的压力。在 gpt 上，在人类学上，我很想知道人类学现在会怎么做 所有的编码，比如云代码之类的东西，所以我们看看这有什么效果。他可以无缝集成云代码，开放代码等。 这里有一份绝对巨大的技术报告正在进行，所以他们正在使用流行约束的超连接，那是他们的论文之一。他们也在使用一些新的架构。我压缩了稀疏的注意力，高度压缩的注意力，我以前没看到这个。 他们还使用与 v 三相同的多头肯讯测，他们也在使用压缩稀疏注意力机制，这就是架构。也许我们会在这些上面制作更多视频。这篇论文绝对是知识的金矿，这里有这么多东西， 所有关于创建 lms 的 数学理论。我猜这段视频更像是新闻介绍，所以我将制作更多关于技术深度剖析的视频，关于可以从这里完成的研究。顺便说一句，我自己也做研究， 我要开始做更像数学的东西，所有这些的技术编码视频，解释这一切。
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