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🔥 满血高速能联网 DeepSeek R1 API 获取教程 试了下火山引擎的 DeepSeek R1 API,目前测试下来是最稳定、最快速的方案 推理思考的速度、生成输出token的速度都非常流畅 我申请了个在本地客户端上进行了测试,视频是1倍速度,你们可以感受下。 是我用下来最快的了!而且还能联网。 新注册用户送50万token... 我写了个详细的教程分享下,教程在二楼: ⭐️本教程将手把手教你如何获取并使用 DeepSeek R1 API,并进行第三方聊天机器人客户端部署,同时推荐一些好用的第三方聊天机器人工具。

93,203 views • 1 year ago •via X (Twitter)

6 Comments

小互's profile picture
小互1 year ago

🔹 本教程适用于: - 需要稳定、高速调用 DeepSeek R1 的用户/开发者 - 想要让 DeepSeek R1 支持联网搜索 的用户/开发者 - 对 API 配置不熟悉,不会代码,但希望能快速上手的用户 - 想要在本地第三方聊天机器人客户端调用 DeepSeek R1 的用户。 里面有详细的测评和教程:

SecurityPal's profile picture
SecurityPal2 years ago

Questionnaire Concierge is now available as an API! With the new API, you can: 📝 Create new questionnaire request directly 🔍 Instantly search questionnaire details ⚒️ Build custom form and dashboard 🔗: #SecurityPal #SecurityQuestionnaires #API

jingcheng's profile picture
jingcheng1 year ago

是的,火山确实不错

C_Test's profile picture
C_Test1 year ago

谢谢分享,但又要手机号,又要认证就...

蛋黄's profile picture
蛋黄1 year ago

潞晨云也不错,dp 官方一般的价格,速度贼快:

NoKuGua's profile picture
NoKuGua1 year ago

火山也太快了,震惊ing

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给大家带来 MiniMax-M3 实测! 本次测试包含了复杂前端, 后端 Agentic Coding, Agent 能力测试, 以及我的使用经验总结. 来看结论: 前端能力上, 可以完全适配 KCORES2026p2 的前端测试题目, 无论是空间理解, 建模精确度, 场景美学都十分在线, 其中我最满意的是美学部分, 它的颜色运用非常好. 不足的地方主要体现在复杂需求不能一次性写对(比如光追引擎), 需要迭代一下就可以了. 后端能力测试这次也是突飞猛进, 得分超过了 deepseek-v4-pro 和其他一众国产大模型, 略逊于 GPT-5.4-Pro(xhigh). Agent 能力上表现同样亮眼, 达成了榜单第二的接单量, 证明它的规划能力特别强。 下面是我在测试和实际使用中, 总结出来的 M3 使用经验, 供大家参考: 我的体感是 M3 特别喜欢推理, 它可以单次执行超长的推理. 在咱们的这些前端测试中, 它最长的输出甚至达到了我规定的 64k token上限, 所以, 不要上来就写一个超级复杂的 prompt 让它执行, 而是需要先把需求形成 plan, 然后让 agent 蜂群去执行, 这样才能得到理想的效果, 所以 M3 先天适合放在带 plan 模式的 Coding Agent 中使用. 如果把它嵌入到 Agent 框架中使用, 那么 prompt 编排就一定要做好, 不要一股脑把大量的 tool call 或者超大的 system prompt 丢给它. 还是需要下功夫好好编排一下的. 本次 M3 相比之前的 2.7 版本有了大幅度的提升, 模型偏好上来看, M3 是一个规划能力极强的模型, 所以特别适合用在一些规划性质的 Agent 框架中, 比如任务拆分, 日程管理, 流程设计等. 而本次暴露出来的不足则是执行过程中约束不够强, 比如 prompt 中设置的复杂规则, 一定要增加代码级别的 harness 闭环流程来进行约束, 而不能只靠模型本身来管理自己的行为. #minimaxm3 #minimax #agenticcoding #aiagent #harness

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18,821 views • 1 month ago

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宝玉

87,403 views • 1 year ago