弃了Cursor吧！VScode + DeepSeek搭建本地最强免费AI编程助手

大家好，我是凡人。

如果你问2025过年期间的最牛逼科技名词是啥？那一定是DeepSeek！

别怀疑就在刚刚，QuestMobile发布DeepSeek在1月28日的日活跃用户数据，首次超越豆包，随后在2月1日突破3000万大关，成为史上最快达成目标的应用。

而且最近【DeepSeek + 其他应用 = 工作提效】的公式也变得异常火爆，AI编程自然也没有落下，今天咱就一起来将DeepSeek集成到最好用的开源编程工具VScode中，打造本地免费的AI编程助手，废话不多说，发车！

一、准备工作

本次用VScode打造本地的AI编程助手，主要是通过两种方式：

• 一种是搭建本地的ollama + DeepSeek接入VScode。

• 另一种是将DeepSeek的官方或第三方API接口接入VScode。

1、本地部署DeepSeek

这个过程其实非常简单，只需三步就可以实现：

1）在https://ollama.com/下载安装本地系统对应的ollama版本。

2）在https://ollama.com/library/deepseek-r1，根据本地配置选择对应的deepseek-r1部署版本，复制拉取命令。

3）在本地机器（以windows为例）的cmd命令行中，粘贴命令，拉取DeepSeek完毕后，直接就可以使用。

具体细节可以参考以下文章：

1分钟学会DeepSeek本地安装，极简版！（附DeepSeek全部开源版本，本地配置一览表V2.0）

2、申请API

1）申请DeepSeek官网API

网址：https://platform.deepseek.com/usage

这里我们点击“创建API Key”，填写API名称。

官网会自动生成API key，复制下来我们备用。

申请后，官网会赠送第一次申请API key的用户，10元的token数，一个月的有效期。

2）申请SiliconflowAPI

华为云 + 硅基流动 + 昇腾云服务，也就是现在很火的“Siliconflow”，目前Siliconflow 提供多种DeepSeek模型供用户使用，注册后可获得2000万 Tokens。

这里我们选择“API秘钥”，点击“新建API秘钥”。

填写密钥描述，新建密钥。

自动生成秘钥后点击左边的小眼睛，查看秘钥内容。

好的，截至目前我们两种方法的准备工作就已经做完了，当然两种方法任选其一即可，由于目前官网API不稳定，建议选择Siliconflow的API。

二、安装插件

接着，咱们进入第二步安装VScode的插件Cline，非常好用，免费、简单且强大，Cline不仅能接入chatgpt、claude等主流的大模型API，还支持咱今天的主角DeepSeek。

安装异常简单，直接在VScode的插件商城里搜索Continue，点击Install安装。

安装成功后，我们开始配置环境，首先找到左边栏的Continue图标，出现对话框后，点击上面的设置按钮，进行DeepSeek的API配置。

点击打开配置文件“Open confguration file”，看到配置文件别慌，在“models”中加入API的配置参数。

这里我把两种配置的DeepSeek API参数都列出来了，大家根据自己需求添加：

"models": [
    {
      // deepseek 官网 api 填入自己的apikey
      "model": "deepseek-chat",
      "provider": "deepseek",
      "apiKey": "",
      "title": "deepseek"
    },{
      // Siliconflow deepseek api 填入自己的apikey
      "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1",
      "provider": "siliconflow",
      "apiKey": "",
      "title": "siliconflowDeepSeek-R1"
    },{
      // ollama 本地模型 deepseek 模型
      "model": "deepseek-r1:1.5b",
      "provider": "ollama",
      "title": "ollama-deepseek-r1"
    }
  ]

如果不知道单个模型配置的model，可以在这里查询：

• https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

• https://docs.siliconflow.cn/api-reference/chat-completions/chat-completions

• 如果是本地的ollama中的模型，可以在cmd中敲命令“ollama list”即可查询到model的名称。

通过以上操作我们就已经加好了，接下来我们试试效果。

三、效果测试

我们先选择本地的ollama，我用的模型是DeepSeek-r1的1.5b，咱先让他写个排序，使用 Ctrl + i 打开DeepSeek对话框。

不错，还有r1的逻辑推理。

接着再来试试在线API接口，速度虽然没有本地快，但可以使用满血版的r1，真不错啊。

怎么样还不错吧，哈哈！20美元/月的Cursor马上不香了，赶紧试试吧！

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