Cursor 收费太贵?3分钟教你接入超低价 DeepSeek-V3,代码质量逼近 Claude 3.5

DeepSeek-V3 实在是太便宜了,就跟不要钱似的:每百万输入 tokens 0.1 元 (缓存命中)/ 1 元 (缓存未命中),每百万输出 tokens 2 元

跟其他模型相比,DeepSeek-V3 的性价比非常高,只能用 “真香” 来形容。

Sealos 推出的 AI 聚合代理服务 Sealos AI Proxy 为用户提供了便捷的 AI 模型访问通道,其中就包含了 DeepSeek-V3 模型。而且通过 Sealos AI Proxy 使用这些模型时,价格与官方定价完全一致,真正做到零溢价,让用户能够以最实惠的价格享受优质的 AI 服务。

接下来,我将手把手教你如何让 Cursor 使用 DeepSeek-V3 模型

虽然 Cursor 的价格较高且试用时间有限,但它支持用户接入自定义 API。因此,我们可以通过接入 Sealos AI Proxy 的 API,让 Cursor 使用 DeepSeek-V3 模型以及其他各种模型。

注意:Cursor 接入自定义 API 只能使用 Chat 模型,不能使用 Composer 模式。不过已经很香了。

如果你只想接入 DeepSeek-V3 模型,也

### 不同AI模型的评测成绩和性能对比 #### DeepSeek-V3 vs Qwen2.5-72B DeepSeek-V3是一个拥有671B参数的大规模语言模型,而Qwen2.5则有72B参数。在多个基准测试中,DeepSeek-V3的表现优于GPT-4o和Claude-3.5 Sonnet,在某些特定任务上的表现尤为突出[^1]。相比之下,尽管Qwen2.5的参数量较小,但在一些自然语言理解任务上依然表现出色,并且由于其开源特性,受到了社区的高度关注和支持。 #### DeepSeek-V3 vs Llama-3.1-405B Llama-3.1具有405B参数,介于DeepSeek-V3和Qwen2.5之间。然而,DeepSeek-V3采用了先进的混合专家(MoE)架构,使得每个token仅激活约37B参数,从而提高了计算效率并增强了模型的能力。这种设计让DeepSeek-V3能够在资源有限的情况下提供更高效的推理服务,同时也保持了较高的准确性[^2]。 #### DeepSeek-V3 vs GPT-4o 作为一款闭源产品,关于GPT-4o的具体实现细节较少公开披露。但从已有的评估来看,DeepSeek-V3已经在多项指标上超越了这一版本的GPT系列模型。特别是在涉及复杂语境理解和多轮对话的任务场景下,DeepSeek-V3展现了更强的理解力和响应质量。 #### DeepSeek-V3 vs Claude-3.5-Sonnet 同样属于闭源阵营的一员,Claude-3.5 Sonnet也是一款备受瞩目的大语言模型。不过根据现有资料,DeepSeek-V3无论是在参数规模还是实际应用效果方面均有所领先。尤其是在跨领域迁移学习能力以及对新兴话题的学习速度等方面,DeepSeek-V3显示出明显的优势。 ```python import matplotlib.pyplot as plt models = ['DeepSeek-V3', 'Qwen2.5-72B', 'Llama-3.1-405B', 'GPT-4o', 'Claude-3.5'] params = [671, 72, 405, None, None] plt.bar(models, params) plt.xlabel('Model') plt.ylabel('Parameters (in Billions)') plt.title('Parameter Comparison of Different AI Models') plt.show() ```
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