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OpenCodex — 为 Codex Desktop 解锁第三方 API 的本地网关。 • ⚡️零配置启动，自动注入配置 • 🎛️ Web 控制面板：填 Key、输模型名、保存即用 • 🖱️ CU 引擎，截图压缩 + 视觉描述延迟极低，媲美原生 • 👁️ 非多模态模型也能流畅跑 Computer Use #codex #deepseek #agent

Ryanxlll2

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#codex #deepseek #agent

Anya Rossi• Live Now

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Codex 接入第三方模型的最新方法教程 Codex 怎么接入 DeepSeek 等第三方模型，同时又保留 GPT 官方模型自由切换？这期视频分享两种 Codex 第三方模型配置方案：第一种是 Codexsplit，通过桌面端 GUI 就能完成配置，对不喜欢折腾终端命令的用户更加友好；可以通过 API Key 接入 DeepSeek 等模型，也支持导入已有订阅。第二种是功能更丰富的 opencodex，不仅支持 Codex，还支持 Claude Code、Claude Desktop、Grok Build 等多个 Agent，并且提供 GUI 配置界面和终端命令两种使用方式。视频中会以 DeepSeek 为例，从 API Key 创建、模型添加、连接测试，到 Codex 中实际启用完整演示。另外，opencodex 还支持多账号池，可以添加多个 ChatGPT 订阅账号，在用量耗尽后进行账号切换。如果你正在使用 Codex，又想尝试更多第三方大模型，这期教程可以参考一下。 #Codex #OpenAI #DeepSeek #人工智能

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GoFly

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如何将 DeepSeek 模型接入 Codex（一款 AI 编程助手）的详细教程！通过一个名为 mimo2codex 的中间件工具，实现了在本地转发请求，从而让 Codex 能够调用 DeepSeek 的模型。以下是主要操作步骤总结： 1⃣安装中间件：打开终端（PowerShell），运行命令 npm install -g mimo2codex 全局安装该工具。 2⃣启动转发服务：在终端中输入包含 DeepSeek API Key 的启动指令，将模型转发到本地端口（例如 8789）。指令示例：$env:DEEPSEEK_API_KEY="你的key"; mimo2codex --model ds --port 8789 3⃣获取配置信息：新开一个终端窗口，运行命令 mimo2codex --model ds --port 8789 print-cc-switch。终端会输出一段配置信息，包含 auth.json 和 config.toml 的内容。 4⃣配置 CC Switch 工具：打开名为 CC Switch 的配置软件。点击添加新供应商（Add Provider）。填入 API Key：从终端输出中复制 "OPENAI_API_KEY": "mimo2codex-local" 的值填入。填入 API 请求地址：从终端输出中复制 base_url（例如命名供应商为 "deepseek"。 5⃣修改并应用配置：在配置界面下方找到生成的 config.toml 内容。将 name 字段修改为你想要的名字（例如 "DEEPSEEK"）。点击“启用”并保存添加。 6⃣验证使用：回到 Codex 软件界面。在底部的模型选择栏中，选择刚才配置好的 "DEEPSEEK"。发送一条消息（如 "hello"），如果 DeepSeek 成功回复，说明接入完成。

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Vincent

23,664 次观看 • 4 个月前

🚀 OpenCodex v1.0.2 正式发布！我们把 Codex Desktop 的「原生能力、第三方模型、语音交互、会话管理」整合进了一套完整的本地工作流！ ⚡️ 【本地网关】原生 & 第三方无缝切换 • 原生 GPT 通道始终保留，第三方模型自由切换。127.0.0.1 纯本地监听 + macOS Keychain 凭据安全存储，支持一键还原原生 🎙️ 【全局语音 AI】刘海 HUD 交互体验 • 刘海 HUD 动态波形（Listening / Thinking / Speaking） • 支持短按连续对话 / 长按 Push-to-Talk 模式，所有模型统一支持 🧠 【会话管理】历史上下文无缝承接 • 一键扫描并导入本地历史 Agent 会话 • 智能生成摘要，过滤冗余日志，可直接在 Codex Desktop 中无缝接续工作 #codex #chatgpt #opencodex

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Ryanxlll2

37,452 次观看 • 1 个月前

AI接管CATIA建模教程：从MCP配置到三维模型自动生成本期视频将详细讲解AI Agent通过MCP驱动CATIA V5建模的基本原理，并完整演示CATIA MCP的安装、配置与实际建模流程。通过MCP协议，AI Agent可以连接CATIA当前活动会话，调用CATIA原生API，根据用户需求自动拆分建模步骤，创建草图、拉伸特征、Part零件、GSD曲面、装配体及分析任务，并根据CATIA返回的真实状态持续检查和修复模型。 #CATIA教程#三维建模#CAD#MCP

AI接管CATIA建模教程：从MCP配置到三维模型自动生成本期视频将详细讲解AI Agent通过MCP驱动CATIA V5建模的基本原理，并完整演示CATIA MCP的安装、配置与实际建模流程。通过MCP协议，AI Agent可以连接CATIA当前活动会话，调用CATIA原生API，根据用户需求自动拆分建模步骤，创建草图、拉伸特征、Part零件、GSD曲面、装配体及分析任务，并根据CATIA返回的真实状态持续检查和修复模型。 #CATIA教程#三维建模#CAD#MCP

GoFly

12,722 次观看 • 1 个月前

🚀 OpenCodex 1.0.8 🪟 Windows 版已对齐 macOS 1.0.8。 🌐 本地网关：服务商、API Key、本机订阅和模型目录管理 🧠 智能模型：自动识别推理档位与上下文窗口，支持 Chat / Responses 🖥️ Computer Use：截图、鼠标、键盘、工具调用和连续交互 🤖 GPT-Live：实时语音、任务分派和执行模型切换 💬 会话中心：浏览、删除和导入多种 Agent 会话 #codex #opencodex #chatgpt

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Ryanxlll2

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🚀 OpenCodex 1.2.0 框架彻底重构完成！这一次，我们重构了底层模型路由，并加入了「Provider Split Bridge 智能分流桥」，区别于市面上几乎所有的第三方网关代理方式⚡ 过去的 OpenCodex 和其他第三方网关一样，采用全局代理模式：所有模型都经过网关。一旦网关崩溃，原生 GPT 和第三方模型会一起失效，只能还原原生模式才能恢复使用。现在，模型路由彻底分离： 🟢 原生 GPT 永远直连 OpenAI 无论网关开启、关闭、崩溃，还是第三方模型异常，都不会影响 GPT。除非 OpenAI 官方服务本身发生故障，否则 GPT 始终正常运行。 🔵 第三方模型按需接入网关网关开启时，第三方模型正常运行；网关关闭或崩溃时，第三方模型停止服务，但不会牵连原生 GPT。 🌉 Provider Split Bridge 智能分流桥网关启动时自动接入，自动识别官方模型与第三方模型，并将它们分别送往正确的服务通道。 🤖 Native Subagent Bridge 子智能体接力桥当主会话通过 spawn_agent 派发任务时，子智能体请求会通过独立桥接通道进入网关，再由网关按照任务指定的模型和推理档位进行智能分流。主会话仍然保持原生直连，不会变成全局代理，也不会影响 GPT 的正常会话。 🔄 会话完全互通会话列表、聊天记录和上下文完整继承。同一会话中可以自由切换 GPT、Gemini、DeepSeek 等模型，互不影响，也不会丢失上下文。 OpenCodex，从「全局代理」进化为「官方直连 + 第三方隔离」的双通道智能架构。官方模型永远稳定，第三方模型按需接入。🛡️✨

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Ryanxlll2

57,429 次观看 • 1 个月前

Codex 本身不绑定 OpenAI——真正卡住你的，是默认的 API 密钥。大多数开发者以为 Codex 必须搭配 OpenAI 账号，其实它的核心是一个 agent loop：接收自然语言指令 → 调用模型生成代码 → 返回结果。只要替换模型接入点，这个 loop 就能跑在任何国产模型上。绕过限制不是 hack，而是理解 agent 架构的杠杆。视频里演示了如何用 DeepSeek 的 API Key 替代 OpenAI，让 Codex 在 90 秒内完成首次对话。

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Martin

51,895 次观看 • 2 个月前

使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。

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Yangyi

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哇，cc switch又整了个大更新！codex现在直接靠cc switch调用第三方模型了，而且第三方模型还能用chatgpt的插件😂 这是昨天作者Jason Young刚放出来的新功能。我用Windows 10系统给大家整了个教程，教你怎么在codex里跑小米的大模型mimo-v2.5-pro。一步步来，照着做就行： 1. 先下载cc switch（ 2. 确保cc switch完全没启动（没在后台跑） 3. 打开codex，登录账号，随便聊一次天，然后右下角退出彻底关掉codex 4. 打开cc switch，导入小米模型的基本信息，cc switch切换到小米模型 5. 进cc switch设置 → 路由选项卡，打开“在主页面显示本地路由开关”，再打开“路由总开关”，然后在“路由启动”里把codex勾上打开。最后在cc switch里直接切换成小米模型 6. 重启codex（还是右下角退出先） 7. 如果模型没切换成功，就把cc switch里的路由总开关先关掉，切换回openai官方模型，然后在cc switch里切成第三方模型，再把路由总开关打开搞定！试完记得来评论区说说好用不～我以后还会出一个codex用第三方模型调用chatgpt插件的详细教程，感兴趣的点个关注就行！

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蓝天 | bluesky

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Hermes Web UI 是一个自托管 AI Agent 聊天仪表板流式对话、多模型调度、群聊协作、看板管理、用量分析、文件管理和 Web 终端整合到同一个界面里。无需复杂配置，一条命令即可启动；支持 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 及 OpenAI 兼容模型，也能统一接入多种平台消息入口。给开发者和团队一个更清晰、更可控的 Agent 工作台。开源、轻量、持续更新。官网：

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libapi

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兄弟们全网最简最全DeepSeek V4 Flash接入Codex教程来了。看完还不会的，直接来找我。其实就三步，比你想的简单多了：第一步，打开Codex，点开API设置。第二步，找到DeepSeek的API文档，复制你的密钥。第三步，在Codex配置页粘贴密钥，选V4 Flash模型。完事了。真的就这么简单。我见过有人写几千字教程，配几十张截图。没必要。核心就是：拿到密钥，填进去，选模型。现在你就能在Codex里直接调用V4 Flash了。速度比官方网页版快，还能结合Codex的其他功能。有人问：这有什么实际用途？比如你可以：用V4 Flash处理复杂逻辑和长文本。用Codex的界面做持久化聊天和项目管理。把两者结合，搞自动化工作流。具体能玩出什么花样，看你想象力。但第一步永远是：先把密钥填进去。就这么简单。

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DeepSeek V4 Flash 正式版上线了，官方说比deepseek v4 pro预览版的agent能力还要强。文档更新为 DeepSeek V4 Flash 0731，我第一时间把 Hermes 主模型和所有 Persona / Prompt 环境切了过去。视觉模型我还保留了 Kimi K2.6,因为 DeepSeek 不支持多模态,让 Kimi 当“眼睛”,DeepSeek 负责推理,组合起来跑 Agent 和自动化很顺,还顺便省不少 Token 成本。全程不到一分钟,如果你现在就是调用的deepseek的API，直接告诉你的大模型更换最新的 DeepSeek V4 Flash 0731即可。如果你现在还在用旧模型,这波真的建议升级。你现在主力用哪个模型?评论区见。 #DeepSeek #Hermes #AIAgent #OpenCode #LLM

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🚀效率翻倍！Hermes Agent 进阶配置指南，榨干它的潜能！有些人觉得 Hermes 不好用？其实你只是没配置对！跟着这个 10分钟宝藏教学视频配置起来🥳🥳🥳 ## 关键时间戳 0:39 上下文与输出限制设置 1:05 修改 max bytes 解决截断 2:31 调整压缩阈值延缓上下文压缩 4:59 提高子代理并发上限加速任务 5:40 开启子代理自动批准免去确认 7:28 配置辅助模型大幅降低 Token 成本 8:37 自定义快速命令提升操作效率 9:30 开启检查点机制轻松回退代码 10:19 开启 YOLO 模式实现全自动运行 #Hermes

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Hermes Web UI 更新到 v0.5.28 了今天连更两版 🎉新增 xAI Grok OAuth 登录，支持 SuperGrok 订阅用户授权，并更新 Grok 模型预设 v0.5.282026-05-17 新增 Bridge 会话级模型设置，每个会话可以独立保存 provider 和 model 在 Bridge 会话列表中右键会话，选择“设置模型”即可为当前会话切换模型运行时会自动校验会话模型是否可用；不可用时回退到当前默认模型并更新会话上下文压缩默认跟随当前 Profile 的默认选中模型 v0.5.262026-05-17 聊天历史和 Markdown 渲染支持 Windows 与本地媒体路径过滤空 Assistant 历史消息，并在新运行开始时清理旧的压缩状态配置与 Profile 写入新增文件锁，降低并发写入导致配置损坏的风险新增 QQBot 与钉钉频道设置 CLI 端口检测改为跨平台实现，并优化移动端终端抽屉尺寸隔离 Bridge Profile 环境，并修复不同 Python 环境下的 Hermes 插件发现 Gateway 停止状态新增 Web UI 诊断说明，并保持日志加载状态稳定修复会话重置模式选项、自定义 Provider Base URL 处理和动态投递目标聊天输入栏新增本地保存的工具调用记录显示开关支持未找到源码目录时使用包安装的 Hermes Agent 新增 xAI Grok OAuth 登录，支持 SuperGrok 订阅用户授权，并更新 Grok 模型预设扩展浏览器、聊天流式、Provider、Gateway、配置、插件和 Bridge 测试覆盖

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兄弟们 Black Forest 推出了：BFL Skills 将 FLUX 图像生成能力打包为一个 Skills 模块无需手动配置模型、API 或提示词，可在Claude code里直接生成图像。 BFL Skills 封装了三款 FLUX 模型： [klein] 主打：亚秒级生成与编辑适合实时、快速反馈场景 [max] 主打：最高画质适合高保真、最终成品输出 [flex] 主打：文字渲染适合需要精确文本显示的图像生成场景如何安装： npx skills add black-forest-labs/skills 该命令会：安装 BFL Skills 将其注册为 Agent 可调用能力自动集成到支持的开发环境中 - 安装一次,所有配置自动完成 - 不需要手动处理 API 密钥、模型选择、提示词工程等

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Hermes web ui v0.5.30更新 2026-05-19 Hermes Web UI 已升级推送 Grok 4.3 视频模型本地接口，点开skill 然后点击本地安装 grok-image-to-video Bridge 聊天改为保留结构化历史，修复工具调用历史转文本后导致模型偶发不返回、工具不执行的问题群聊＠多 Agent 路由更可靠，发送给每个 Agent 时会移除自己的＠，并改善刷新后的用户昵称绑定模型页、聊天模型下拉和会话模型选择改为按当前 Profile 展示，默认模型标记更准确精简 Gateway 管理：移除独立网关页面，按各 Profile 的平台配置检查并拉起需要运行的 gateway，并改用轻量 gateway runner 管理启动和重启增强 Docker、Termux 和 Windows 的 Gateway 启动流程，处理运行锁、端口冲突、后台执行和重启场景优化 Windows 兼容性：路径识别、文件下载、任务/更新子进程不再弹出额外终端窗口修复配置写入和 Provider 预设：加强 .env 校验，FUN-Codex 改走 Responses API，并更新模型列表前端体验细节优化：折叠侧边栏布局、分组短标题、侧边栏分隔线和对话大纲样式更稳定上下文压缩现在跟随 Profile 压缩配置，并在旧快照失效时复用旧摘要和安全尾部，避免重新压缩完整历史

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别再给 ChatGPT 送 20 刀月费了！ 5 分钟搞定 Codex + 国产大模型接入，不用翻墙、不用 Plus 会员，国内直接用，新手零门槛。 1️⃣ 装 Codex：OpenAI 官网下安装包，双击默认装完，官方登录界面直接跳过 2️⃣ 装 CC Switch：懒人神器！一键帮你改配置，不用手动找文件瞎改，改错了还崩 3️⃣ 拿 DeepSeek 密钥：官网充 10 块能用很久了便宜，创建 API Key 复制存好（这串只显示一次！丢了重新建就行） 4️⃣ CC Switch 顶部切到 Codex 图标，点加号加 DeepSeek 供应商，粘密钥，本地路由默认开着不用动 5️⃣ 进设置开本地路由总开关，把 Codex 的路由也打开，彻底关了 Codex 重开就成了那么恭喜你配置完成了，这不是普通聊天 AI！是能直接读你电脑文件、自己写代码做 PPT 改 bug 的智能体，比 Claude Code 稳还不封号，办公编程直接起飞。 #AI工具 #Codex #智能体 #编程神器 #国产大模型 #DeepSeek #agent

别再给 ChatGPT 送 20 刀月费了！ 5 分钟搞定 Codex + 国产大模型接入，不用翻墙、不用 Plus 会员，国内直接用，新手零门槛。 1️⃣ 装 Codex：OpenAI 官网下安装包，双击默认装完，官方登录界面直接跳过 2️⃣ 装 CC Switch：懒人神器！一键帮你改配置，不用手动找文件瞎改，改错了还崩 3️⃣ 拿 DeepSeek 密钥：官网充 10 块能用很久了便宜，创建 API Key 复制存好（这串只显示一次！丢了重新建就行） 4️⃣ CC Switch 顶部切到 Codex 图标，点加号加 DeepSeek 供应商，粘密钥，本地路由默认开着不用动 5️⃣ 进设置开本地路由总开关，把 Codex 的路由也打开，彻底关了 Codex 重开就成了那么恭喜你配置完成了，这不是普通聊天 AI！是能直接读你电脑文件、自己写代码做 PPT 改 bug 的智能体，比 Claude Code 稳还不封号，办公编程直接起飞。 #AI工具 #Codex #智能体 #编程神器 #国产大模型 #DeepSeek #agent

DeFi狙击手 | Ai🕊️

105,495 次观看 • 3 个月前

最近用 Codex 串起了一个本地 AI 驱动的 COMSOL 仿真自动化流程。简单说，就是用自然语言和 AI agent 控制 COMSOL，自动完成建模、参数设置、求解、结果导出和可视化。目前跑通的案例是一个 3D heat sink 强制对流 / 共轭传热仿真，模型里包括芯片、TIM 层、底座、鳍片和空气域，也导出了温度场、速度场、压力降等结果。这个项目真正的核心价值在于，它直接证明了 AI Agent 完全有能力胜任完整的 CAE 工作流。涵盖建模、参数设置、求解、结果导出和可视化，AI 都可以搞定。未来的工程仿真一定会越来越智能！自然语言 / AI 控制 → COMSOL 自动建模求解 → 仿真结果可视化接下来想继续探索 AI agent 在工程仿真、参数化建模和自动化分析里的更多可能性。 #COMSOL #CAE #Codex #AI #Simulation #Engineering #GPT #GPT5.5 #Gemini #Claude #仿真 #AI自动化

最近用 Codex 串起了一个本地 AI 驱动的 COMSOL 仿真自动化流程。简单说，就是用自然语言和 AI agent 控制 COMSOL，自动完成建模、参数设置、求解、结果导出和可视化。目前跑通的案例是一个 3D heat sink 强制对流 / 共轭传热仿真，模型里包括芯片、TIM 层、底座、鳍片和空气域，也导出了温度场、速度场、压力降等结果。这个项目真正的核心价值在于，它直接证明了 AI Agent 完全有能力胜任完整的 CAE 工作流。涵盖建模、参数设置、求解、结果导出和可视化，AI 都可以搞定。未来的工程仿真一定会越来越智能！自然语言 / AI 控制 → COMSOL 自动建模求解 → 仿真结果可视化接下来想继续探索 AI agent 在工程仿真、参数化建模和自动化分析里的更多可能性。 #COMSOL #CAE #Codex #AI #Simulation #Engineering #GPT #GPT5.5 #Gemini #Claude #仿真 #AI自动化

GoFly

55,107 次观看 • 4 个月前

Hermes Agent这样设置那么恭喜你为了省钱又进一步😂 deepseek为主大模型，kimi2.6为视觉模型，并且无需来回切换，只要丢图片进去就会自动使用kimi2.6去识别。（理论是你可以设置更多的大模型去完成不同的工作，并且全程自动无需切换大模型）写很多以X文章的形式去编辑这类干货教程已经很多了，我想试试普通的发帖方式编辑会不会被更多的人去看到。那么话不多说下面直接是干货！ - 主模型：deepseek-v4-pro 视觉模型：kimi-k2.6 运作逻辑：deepseek 负责所有的工具调用、代码、排查、对话，一旦你丢过来图片或者视频帧，系统自动切到 kimi 去识图，识完把结果扔回给 deepseek 继续处理。整个过程不需要手动切换模型，你体感上就是同一个助手在干活，但实际上后面是两个大脑在协作。 - 为什么这样搭 deepseek-v4-pro 的工具调用和长上下文处理能力确实强，跑代码任务、排查问题、多步骤复杂操作的稳定性比 kimi 好一截。但它有一个硬伤暂时不支持多模态，直接给它丢图片会报 unknown variant image_url 的错。而 kimi-k2.6 的多模态能力不用说，中文 OCR 也准，但纯文本推理和工具调用不如 deepseek 稳。所以最优解就是各取所长，deepseek 当大脑，kimi 当眼睛。（其实说白了就是为了省Token！！！） - 配置步骤第一步，确保 API Key 就位。在 `~/.hermes/.env` 里确认两行： ``` DEEPSEEK_API_KEY=你的deepseek密钥 KIMI_API_KEY=你的kimi密钥 ``` 第二步，切主模型，终端敲： ``` hermes config set model.default deepseek-v4-pro hermes config set model.provider deepseek ``` 第三步，设视觉模型： ``` hermes config set kimi-k2.6 hermes config set kimi-coding hermes config set ``` 第四步，如果你的 kimi key 是老 key（sk- 开头不是 sk-kimi- 开头），需要在 `.env` 最后加一行： ``` KIMI_BASE_URL= ``` 新 key 走 key 走默认写的是错的，不改会 401。第五步，`/reset` 重开会话，生效。 - 踩过的坑一个是上面说的 api 地址问题，和差一个字母，排查了好一阵。另一个更隐蔽：Hermes 内置的 vision 工具往 kimi API 发请求时，content 数组里 image_url 排在了 text 前面，kimi 的接口不认这个顺序，偶尔 400。目前的变通方案是发图时绕过内置工具，直接 Python 调 moonshot API，text 放 image_url 前面就没事。不影响使用，但不算完美，等后续优化。 - 配完之后你正常跟他聊天就行，deepseek 处理一切。发图过来的时候，你不需要说"用 kimi 看"，系统自动检测到图片就走 kimi 视觉，识读完无缝回到 deepseek 继续对话。你体感上就是同一个助手能看能想能干，但后台其实是两个模型在做各自最擅长的事。这个方案的最大好处是不用你在聊天里手动切模型，流程全自动。而且以后如果想换视觉模型，改 ` 一行就行，不影响主模型。 - 兄弟们有哪个不懂的直接甩在评论区，狙击手会挨个解答！

Hermes Agent这样设置那么恭喜你为了省钱又进一步😂 deepseek为主大模型，kimi2.6为视觉模型，并且无需来回切换，只要丢图片进去就会自动使用kimi2.6去识别。（理论是你可以设置更多的大模型去完成不同的工作，并且全程自动无需切换大模型）写很多以X文章的形式去编辑这类干货教程已经很多了，我想试试普通的发帖方式编辑会不会被更多的人去看到。那么话不多说下面直接是干货！ - 主模型：deepseek-v4-pro 视觉模型：kimi-k2.6 运作逻辑：deepseek 负责所有的工具调用、代码、排查、对话，一旦你丢过来图片或者视频帧，系统自动切到 kimi 去识图，识完把结果扔回给 deepseek 继续处理。整个过程不需要手动切换模型，你体感上就是同一个助手在干活，但实际上后面是两个大脑在协作。 - 为什么这样搭 deepseek-v4-pro 的工具调用和长上下文处理能力确实强，跑代码任务、排查问题、多步骤复杂操作的稳定性比 kimi 好一截。但它有一个硬伤暂时不支持多模态，直接给它丢图片会报 unknown variant image_url 的错。而 kimi-k2.6 的多模态能力不用说，中文 OCR 也准，但纯文本推理和工具调用不如 deepseek 稳。所以最优解就是各取所长，deepseek 当大脑，kimi 当眼睛。（其实说白了就是为了省Token！！！） - 配置步骤第一步，确保 API Key 就位。在 `~/.hermes/.env` 里确认两行： ``` DEEPSEEK_API_KEY=你的deepseek密钥 KIMI_API_KEY=你的kimi密钥 ``` 第二步，切主模型，终端敲： ``` hermes config set model.default deepseek-v4-pro hermes config set model.provider deepseek ``` 第三步，设视觉模型： ``` hermes config set kimi-k2.6 hermes config set kimi-coding hermes config set ``` 第四步，如果你的 kimi key 是老 key（sk- 开头不是 sk-kimi- 开头），需要在 `.env` 最后加一行： ``` KIMI_BASE_URL= ``` 新 key 走 key 走默认写的是错的，不改会 401。第五步，`/reset` 重开会话，生效。 - 踩过的坑一个是上面说的 api 地址问题，和差一个字母，排查了好一阵。另一个更隐蔽：Hermes 内置的 vision 工具往 kimi API 发请求时，content 数组里 image_url 排在了 text 前面，kimi 的接口不认这个顺序，偶尔 400。目前的变通方案是发图时绕过内置工具，直接 Python 调 moonshot API，text 放 image_url 前面就没事。不影响使用，但不算完美，等后续优化。 - 配完之后你正常跟他聊天就行，deepseek 处理一切。发图过来的时候，你不需要说"用 kimi 看"，系统自动检测到图片就走 kimi 视觉，识读完无缝回到 deepseek 继续对话。你体感上就是同一个助手能看能想能干，但后台其实是两个模型在做各自最擅长的事。这个方案的最大好处是不用你在聊天里手动切模型，流程全自动。而且以后如果想换视觉模型，改 ` 一行就行，不影响主模型。 - 兄弟们有哪个不懂的直接甩在评论区，狙击手会挨个解答！

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