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Ana Sayfaya Dön

使用 kaggle 免费GPU，不用排队一键运行推理模型 DeepSeek，每周30小时额度。

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王小庄

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30,545 görüntüleme • 8 gün önce •via X (Twitter)

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Anya Rossi• Live Now

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9 Yorum

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GS.ai7 gün önce

Atleast give some credit to original poster

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hanqing8 gün önce

Kaggle这波真的懂了，免费GPU+DeepSeek一键运行谁用谁知道爽。每周30小时正好够随便折腾，别把算力折腾成噩梦就行。

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InSomniac_T7 gün önce

速度怎么样？

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王小庄7 gün önce

飞快

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hindi7 gün önce

@T_Caesar_ 1.5b?

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王小庄7 gün önce

@T_Caesar_ Yes

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block07 gün önce

这个活动截止什么时候

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算岛7 gün önce

可以搞无审查的版本吗

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王小庄7 gün önce

试一试

Benzer Videolar

日常Token消耗量比较大的推友，不妨试用一下 蚂蚁百灵大模型Ring-2.6-1T 。 百灵大模型Ring-2.6-1T是蚂蚁集团推出的开源万亿参数量级思考模型，采用 MoE（混合专家）架构，单次推理激活约 63B 参数。它面向真实的 Agent 工作流，主打一个 真能干活 和 性价比高！ Ring-2.6-1T 模型已经在openrouter发布了，限时免费一周，地址是 我自己正在试用，感觉无论是AI Coding还是日常办公 ，都很不错；关键是免费使用一周和超高的性价比直接缓解了我的token慌！ 与其被Claude和Codex封号、限额而被搞得焦头烂额，何必不试用一下同样很能干活、而且且性价比更高的模型呢？主要是最近还是免费使用，何乐而不为？
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日常Token消耗量比较大的推友，不妨试用一下 蚂蚁百灵大模型Ring-2.6-1T 。 百灵大模型Ring-2.6-1T是蚂蚁集团推出的开源万亿参数量级思考模型，采用 MoE（混合专家）架构，单次推理激活约 63B 参数。它面向真实的 Agent 工作流，主打一个 真能干活 和 性价比高！ Ring-2.6-1T 模型已经在openrouter发布了，限时免费一周，地址是 我自己正在试用，感觉无论是AI Coding还是日常办公 ，都很不错；关键是免费使用一周和超高的性价比直接缓解了我的token慌！ 与其被Claude和Codex封号、限额而被搞得焦头烂额，何必不试用一下同样很能干活、而且且性价比更高的模型呢？主要是最近还是免费使用，何乐而不为？

马识途

13,908 görüntüleme • 4 ay önce

Anthropic CEO Dario谈开源模型： - 大模型开放权重不同于软件开源，不存在开发者社区的反向贡献。 - 开源只是吸引注意力的幌子，用户只关心这个模型是否好用。Deepseek开源与否都无所谓，作为一个超大模型，推理起来很困难。 - 开源并不等于免费，推理服务器运行，是有成本的。
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Anthropic CEO Dario谈开源模型： - 大模型开放权重不同于软件开源，不存在开发者社区的反向贡献。 - 开源只是吸引注意力的幌子，用户只关心这个模型是否好用。Deepseek开源与否都无所谓，作为一个超大模型，推理起来很困难。 - 开源并不等于免费，推理服务器运行，是有成本的。

高级分析师

1,483,571 görüntüleme • 1 yıl önce

利用火山引擎一个API可以每个月免费撸几百块钱的tonken 每天会更新免费额度，速度非常的快。 一共是119 个模型，包括deepseek seedance2.0等... 时间是从6月1号开始的，我昨天创建的API已经在用了。 兄弟们白撸的赶紧去用，省钱省钱省钱🤣
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利用火山引擎一个API可以每个月免费撸几百块钱的tonken 每天会更新免费额度，速度非常的快。 一共是119 个模型，包括deepseek seedance2.0等... 时间是从6月1号开始的，我昨天创建的API已经在用了。 兄弟们白撸的赶紧去用，省钱省钱省钱🤣

DeFi狙击手 | Ai🕊️

35,331 görüntüleme • 3 ay önce

我发现现在的模型都偏科 所以我基本混着用 Claude 擅长深度推理、复杂长文写作、代码 Gemini 擅长多模态、图片 ChatGPT 擅长数学、逻辑推理、创意写作 Grok 擅长实时 X 资讯 DeepSeek 擅长中文场景 Perplexity 擅长实时搜索引用 Kimi 擅长中文Agent、免费额度大
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我发现现在的模型都偏科 所以我基本混着用 Claude 擅长深度推理、复杂长文写作、代码 Gemini 擅长多模态、图片 ChatGPT 擅长数学、逻辑推理、创意写作 Grok 擅长实时 X 资讯 DeepSeek 擅长中文场景 Perplexity 擅长实时搜索引用 Kimi 擅长中文Agent、免费额度大

Annie 所长

165,829 görüntüleme • 6 ay önce

发现一个Deepseek V4.1 Flash 可以免费使用的方法🔥 Workbuddy国际版同步上线了Deepseek V4.1 Flash，最重要的事情是直接免费使用。 而且不用排队，速度也是非常快的，腾子好不容大方一次，如果想要的赶紧尝试一下 不知道什么时候就结束了，支持邮箱登入，简单注册就可以 不说了，先跑跑个鹈鹕骑自行车压压惊
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发现一个Deepseek V4.1 Flash 可以免费使用的方法🔥 Workbuddy国际版同步上线了Deepseek V4.1 Flash，最重要的事情是直接免费使用。 而且不用排队，速度也是非常快的，腾子好不容大方一次，如果想要的赶紧尝试一下 不知道什么时候就结束了，支持邮箱登入，简单注册就可以 不说了，先跑跑个鹈鹕骑自行车压压惊

小墨同学

176,363 görüntüleme • 15 gün önce

还没用到fable 5.1的赶紧看过来了，这是我用Flatkey SG 中fable 5.1模型做的测试👇 用 Three.js 制作的空客 H145 直升机 3D 模型。 一把过，且成本不到$2, 现在价格比官方低 20%。 另外DeepSeek V4 Flash 现在免费，V4 Pro、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 都是 55% off，其他主流模型 20% 折扣。 想第一时间体验的赶紧来领取免费额度：
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还没用到fable 5.1的赶紧看过来了，这是我用Flatkey SG 中fable 5.1模型做的测试👇 用 Three.js 制作的空客 H145 直升机 3D 模型。 一把过，且成本不到$2, 现在价格比官方低 20%。 另外DeepSeek V4 Flash 现在免费，V4 Pro、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 都是 55% off，其他主流模型 20% 折扣。 想第一时间体验的赶紧来领取免费额度：

Yanhua

53,431 görüntüleme • 24 gün önce

最佳本地MCP调用模型来了？——Jan-Nano-4B 这是个使用 DAPO 在 Qwen3-4B 上微调的模型。但是它在MCP调用方面的评测分数甚至超过了 Deepseek-R1-671B ! 另外团队还放出了GGUF量化版本，推荐使用Q8，更小的量化质量不太行 模型地址： 量化版本地址：
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最佳本地MCP调用模型来了？——Jan-Nano-4B 这是个使用 DAPO 在 Qwen3-4B 上微调的模型。但是它在MCP调用方面的评测分数甚至超过了 Deepseek-R1-671B ! 另外团队还放出了GGUF量化版本，推荐使用Q8，更小的量化质量不太行 模型地址： 量化版本地址：

karminski-牙医

24,155 görüntüleme • 1 yıl önce

持有meme免费使用AI大模型，HodlAI 之前有人问这个怎么用，教程来了，免费使用200➕大模型AI，还上了视频的sora2的，但是没用明白，dev抓紧整，急需使用。
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持有meme免费使用AI大模型，HodlAI 之前有人问这个怎么用，教程来了，免费使用200➕大模型AI，还上了视频的sora2的，但是没用明白，dev抓紧整，急需使用。

Web3热宝学AI

19,897 görüntüleme • 7 ay önce

人在外面Codex额度用完怎么办？ 使用Minimax继续😎😎 这个就是opencodex网关的意义，在有需要继续项目的时候，不用再等5小时额度👀 随意切换模型，继续完成…. #codex #chatgpt
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人在外面Codex额度用完怎么办？ 使用Minimax继续😎😎 这个就是opencodex网关的意义，在有需要继续项目的时候，不用再等5小时额度👀 随意切换模型，继续完成…. #codex #chatgpt

Ryanxlll2

17,414 görüntüleme • 3 ay önce

GitHub 暴涨 29 k Stars，只做了一个事—让你免费白嫖 Claude Code。 原理很简单：它在你和 Claude Code 之间架一层代理，所有 API 请求不往 Anthropic 走，转去 17 个第三方提供商的免费模型。界面、体验、工具调用全保留，但钱一分不用花。 亮点：免费模型池涵盖 NVIDIA、Gemini、DeepSeek 等。支持本地模型（Ollama / LM Studio），甚至可以连 Discord 远程写代码。Admin 面板一键配置，零门槛上车。 适合人群：心疼订阅费的独立开发者、想低成本体验 Agent 编程的学生党、本地模型玩家。 ⚠️ 需自行申请各提供商的 API Key。免费额度有限，重度用户慎入。
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GitHub 暴涨 29 k Stars，只做了一个事—让你免费白嫖 Claude Code。 原理很简单：它在你和 Claude Code 之间架一层代理，所有 API 请求不往 Anthropic 走，转去 17 个第三方提供商的免费模型。界面、体验、工具调用全保留，但钱一分不用花。 亮点：免费模型池涵盖 NVIDIA、Gemini、DeepSeek 等。支持本地模型（Ollama / LM Studio），甚至可以连 Discord 远程写代码。Admin 面板一键配置，零门槛上车。 适合人群：心疼订阅费的独立开发者、想低成本体验 Agent 编程的学生党、本地模型玩家。 ⚠️ 需自行申请各提供商的 API Key。免费额度有限，重度用户慎入。

HankAI

18,380 görüntüleme • 4 ay önce

用户在小红书上吐槽Workbuddy把小白当傻子割 说积分消耗快如牛毛 一分钱不花 AI模型得免费用 免费还不行 免费花的快都得喷你 这就是做免费的代价 哈哈哈哈
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用户在小红书上吐槽Workbuddy把小白当傻子割 说积分消耗快如牛毛 一分钱不花 AI模型得免费用 免费还不行 免费花的快都得喷你 这就是做免费的代价 哈哈哈哈

Yangyi

20,166 görüntüleme • 1 ay önce

百度突然放出其文心大模型4.5和推理模型X1，并宣布完全免费😃 此前宣布的是原定于4月1号发布4.5 并免费。 同时百度宣布根据基准测试多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，且其API调用价格仅为GPT4.5的1%。 而且百度还发布了自己的深度推理模型X1，性能对标DeepSeek-R1，并增加多模态、多工具调用能力，也是免费使用，API调用价格约为R1的一半。 文心大模型4.5的输入价格为0.004元/千tokens 文心大模型X1 的输入价格为0.002元/千tokens 简单测试了下X1 初步感觉还是不错的，思考过程非常的清晰，回答也很不错，还会帮你思考更多。
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百度突然放出其文心大模型4.5和推理模型X1，并宣布完全免费😃 此前宣布的是原定于4月1号发布4.5 并免费。 同时百度宣布根据基准测试多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，且其API调用价格仅为GPT4.5的1%。 而且百度还发布了自己的深度推理模型X1，性能对标DeepSeek-R1，并增加多模态、多工具调用能力，也是免费使用，API调用价格约为R1的一半。 文心大模型4.5的输入价格为0.004元/千tokens 文心大模型X1 的输入价格为0.002元/千tokens 简单测试了下X1 初步感觉还是不错的，思考过程非常的清晰，回答也很不错，还会帮你思考更多。

小互

62,698 görüntüleme • 1 yıl önce

gemini 帮我用 rust 实现了换脸模型的推理，还进行了一点小小的优化
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gemini 帮我用 rust 实现了换脸模型的推理，还进行了一点小小的优化

辉小志

37,235 görüntüleme • 9 ay önce

Deepseek-V4.1-Flash 模型已上线 workbuddy 国内版和国际版 但是一个竟然免费？优惠政策写在下面了，想具体了解的话可以看下面视频👇 国内版：9.10 - 9.23 限时折扣 国际版：9.11 - 9.25 限时免费 🆓 目前国际版使用的人数不会很多，应该不会出现排队的情况
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Deepseek-V4.1-Flash 模型已上线 workbuddy 国内版和国际版 但是一个竟然免费？优惠政策写在下面了，想具体了解的话可以看下面视频👇 国内版：9.10 - 9.23 限时折扣 国际版：9.11 - 9.25 限时免费 🆓 目前国际版使用的人数不会很多，应该不会出现排队的情况

阿蔺A-Lin

30,803 görüntüleme • 15 gün önce

AigcPanel 一款由 Vue 实现的简单易用一站式 AI 数字人系统，小白也可使用。 支持视频合成、声音合成、声音克隆，简化本地模型管理、一键导入和使用AI模型。
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AigcPanel 一款由 Vue 实现的简单易用一站式 AI 数字人系统，小白也可使用。 支持视频合成、声音合成、声音克隆，简化本地模型管理、一键导入和使用AI模型。

Geek

58,784 görüntüleme • 1 yıl önce

今天推荐 PocketPal —— 一款能在 iPhone / Android 设备运行大模型的 App。 首次使用 App 时，需从内置库中下载模型 (推荐阿里 Qwen2.5-3B)，之后便能离线运行。 在我 iPhone 14 Pro Max 上可调用苹果 Metal API，生成速度约为 11 token/s。 可惜 Qwen2.5 还不知道“数码荔枝”是谁...是我们的问题。
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今天推荐 PocketPal —— 一款能在 iPhone / Android 设备运行大模型的 App。 首次使用 App 时，需从内置库中下载模型 (推荐阿里 Qwen2.5-3B)，之后便能离线运行。 在我 iPhone 14 Pro Max 上可调用苹果 Metal API，生成速度约为 11 token/s。 可惜 Qwen2.5 还不知道“数码荔枝”是谁...是我们的问题。

数码荔枝

71,616 görüntüleme • 1 yıl önce

发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。 基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。 时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法 文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)： 对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集： 准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置： 在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控： 在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择： 通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用： 微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型： 用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)： 在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。
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发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。 基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。 时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法 文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)： 对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集： 准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置： 在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控： 在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择： 通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用： 微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型： 用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)： 在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

歸藏(guizang.ai)

61,931 görüntüleme • 2 yıl önce

Hermes Agent 刚发布 Mixture of Agents 2.0，把多个前沿模型混合成一个虚拟模型使用 原理很直接：GPT-5.5、DeepSeek V4、Sonnet 4.6 作为参考模型同时处理同一个问题，Opus 4.8 作为聚合器综合最终答案 跑分结果比单独用 Opus 4.8 高 8%，比 GPT-5.5 高 11% 最关键的是在 Hermes 里就像普通模型一样调用，/model 命令切换就行，不需要自己搭框架 单个模型都有盲区，混着用反而能互补，开源社区找到了一条弯道超车路线 你觉得 MoA 这种「模型组合拳」会成为主流用法吗？
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Hermes Agent 刚发布 Mixture of Agents 2.0，把多个前沿模型混合成一个虚拟模型使用 原理很直接：GPT-5.5、DeepSeek V4、Sonnet 4.6 作为参考模型同时处理同一个问题，Opus 4.8 作为聚合器综合最终答案 跑分结果比单独用 Opus 4.8 高 8%，比 GPT-5.5 高 11% 最关键的是在 Hermes 里就像普通模型一样调用，/model 命令切换就行，不需要自己搭框架 单个模型都有盲区，混着用反而能互补，开源社区找到了一条弯道超车路线 你觉得 MoA 这种「模型组合拳」会成为主流用法吗？

Jason Zhu

16,570 görüntüleme • 2 ay önce

国家超算互联网又开始整活了，宣布用户可限时免费体验 DeepSeek V4。 DeepSeek官方折扣更是打骨折，DeepSeek 开始在国内掀起热潮。 第三方AI 聚合平台ZenMux 也限时免费， 全球顶级模型测试 GPT-5.5 / Claude Opus 4.7 / DeepSeek V4 一个平台全部搞定！ 实测DeepSeek v4 pro 前端效果很好了。 恭喜国人终于用上好模型了。
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国家超算互联网又开始整活了，宣布用户可限时免费体验 DeepSeek V4。 DeepSeek官方折扣更是打骨折，DeepSeek 开始在国内掀起热潮。 第三方AI 聚合平台ZenMux 也限时免费， 全球顶级模型测试 GPT-5.5 / Claude Opus 4.7 / DeepSeek V4 一个平台全部搞定！ 实测DeepSeek v4 pro 前端效果很好了。 恭喜国人终于用上好模型了。

Tony出海

27,065 görüntüleme • 5 ay önce

兄弟们，deepseek v4 pro 现在真的基本免费了！ TeamoRouter作为AI 模型和 Agent统一入口，几乎0成本（0.01折）拿下下面的： deepseek v4 pro 0813正式版—— 免费 deepseek v4 flash 0731正式版—— 免费 1M 上下文 ； 兼容 openai 协议 ； 无需订阅 为什么用呢 可以完全兼容claude code、codex，deepseek harness 1个 api key，可以直接调多家模型 怎么开始使用呢 1⃣.打开 2⃣.注册账号 3⃣.进入控制台 4⃣. 创建 api key，base url 填 5⃣.填进你的 AI 编程工具 6⃣. 模型选 deepseek-v4-pro-free 还在等什么呢，我要去拿免费deepseek v4 pro的额度去打磨我的量化策略了。
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兄弟们，deepseek v4 pro 现在真的基本免费了！ TeamoRouter作为AI 模型和 Agent统一入口，几乎0成本（0.01折）拿下下面的： deepseek v4 pro 0813正式版—— 免费 deepseek v4 flash 0731正式版—— 免费 1M 上下文 ； 兼容 openai 协议 ； 无需订阅 为什么用呢 可以完全兼容claude code、codex，deepseek harness 1个 api key，可以直接调多家模型 怎么开始使用呢 1⃣.打开 2⃣.注册账号 3⃣.进入控制台 4⃣. 创建 api key，base url 填 5⃣.填进你的 AI 编程工具 6⃣. 模型选 deepseek-v4-pro-free 还在等什么呢，我要去拿免费deepseek v4 pro的额度去打磨我的量化策略了。

E吴大哥wu|

50,190 görüntüleme • 1 ay önce