DeepSeek使用利器Cherry Studio,即刻注册赠送2000万Token

原创 已于 2025-03-07 16:18:18 修改 · 737 阅读 · 7 ·
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于 2025-02-15 19:39:20 首次发布

DeepSeek使用利器Cherry Studio,即刻注册赠送2000万Token

一、说明

目前DeepSeek的热度不必多说, 接下来只说干货, 无废话

​ 硅基流动注册邀请码: https://cloud.siliconflow.cn/i/fp7Wo5WM

  1. 下载软件
  2. Cherry Studio下载地址https://cherry-ai.com/download, 如图

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  1. 安装好后如下图

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二、注册

  1. 硅基流动地址: https://cloud.siliconflow.cn

硅基流动注册邀请码 https://cloud.siliconflow.cn/i/fp7Wo5WM

注意!!! 注册过程中, 务必填写邀请码, 否则没有任何东西赠送

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  1. 注册后进入模型广场, 可以看到有许多的模型

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  1. 实名认证
    • 采用个人认证即可, 需要手机扫描二维码, 跟着提示的步骤走即可, 中间会弹出登录页面, 此处务必再次填写邀请码
    • 手机登录后, 在电脑的网页端点击已实名认证按钮即可
  2. 查看余额, 如图

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三、配置

  1. 自定义密钥, 如图, 随便输入即可, 最好要有意义

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  1. 点击复制

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  1. 打开 Cherry Studio, 如图
    • 点击左下角的设置
    • 找到硅基流动
    • 将刚才上述复制的key的密钥复制到API密钥中

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  1. 检查
    • 点击检查, 弹出框选择deepseek-ai/DeepSeek-R1模型进行确定验证

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  1. 添加模型
    • 回到硅基流动的web页面,如图
    • 打开模型广场, 选择deepseek全量模型, 671B的

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  • 回到刚刚安装的app中,如图
    • 将刚才copy的模型id放到如图的文本框里, 名称, 分组自动回填
    • 点击确定即可

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  • 效果查看
    • 我这里添加了4个

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四、结束语

祝大家玩的愉快, 用不淘汰

xincan0818
关注
拯救你服务繁忙的DeepSeek！白嫖2000万tokens！DeepSeek模型免费用！
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DeepSeek 结合 Cherry Studio 搭建本地模型教程
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在信息爆炸的当下，搭建个人本地模型意义重大。Cherry Studio 作为支持多模型服务的桌面客户端，能为用户提供便捷解决方案。本教程将详细介绍如何借助 Cherry Studio 搭建本地模型。
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今天我们——借助硅基流动的 API 接口，让你轻松接入DeepSeek R1模型，体验满血复活版R1的强大功能。今天给大家介绍一个新的工具，Cherry Studio，一款聚合主流大语言模型服务的桌面工具。它通过直观的可视化界面和远程API接口，实现了跨平台调用各类模型，既降低了对本地硬件的依赖，又大幅提升了使用效率，为大家搭建高效知识库提供了全新思路。打开Cherry官网：https://cherry-ai.com/download选择适配自己操作系统的版本进行下载。
各大厂商赠送的DeepSeek 满血 R1 API限时免费服务接口(不断更新)
猫敷雪
02-18 681
目前用下来字节、阿里云、付费的硅基比较稳定，DeepSeek R1 是真便宜，各家定价基本都在8元到16元每百万 token，简单对话消耗在 100 token 左右，特别复杂的在 1000 token 左右，百万 token 能回答几千到上万次…互联网大厂都开始免费提供了 DeepSeek 满血 R1 API 的服务了，注册就送百万 token，我昨晚挨个注册了个遍，每一家的羊毛都薅上…
AI软件Cherry Studio（硅基流动及火山引擎api注册和接入方法）
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粘贴进入模型ID后会自动在下方两个框内填入相同内容，按需更改，完成后点击添加模型，再按照硅基流动检查相同的方法进行检查，通过后即可使用。点击密钥行最右侧检查，弹出选择模型根据需求选择，点击确定，检查通过检查按钮变为绿色对勾，即可使用模型。实名认证完毕后返回首页，左侧边栏找到最下面的开通管理，就可以看到各个模型，选择免费的进行开通。注册完毕后点击左侧api密钥下一步新建密钥即可，若弹出实名认证，需先进行认证。点击模型下的添加，出现如下界面，模型ID不是密钥名称！进入后首先进行实名认证，否则无法进行任何推理。
手把手教你用 DeepSeek + Cherry Studio 构建 AI 知识库
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02-07 1万+
DeepSeek 是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的大语言模型算法 ，以 transformer 架构为基础，通过海量语料数据进行预训练，能实现语义分析、计算推理、问答对话等多种任务。它在编码、数学、中文理解等方面表现出色，经过不断的版本迭代，性能持续提升，如 DeepSeek-V3 在知识类任务上的水平显著提升，生成速度也大幅提高。
突破算力天花板！Cherry Studio + DeepSeek R1 打造企业级智能知识中枢全攻略
领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！
02-25 1749
本文系统解析如何通过Cherry Studio构建高性能本地知识库，实现DeepSeek R1大模型在有限硬件条件下的能力跃迁。从知识图谱构建、模型微调优化到RAG增强架构设计，完整呈现知识工程全流程方法论，提供可落地的性能调优方案与故障排查指南。通过本方案，企业可在常规服务器上实现专业领域问答准确率提升63%，响应速度突破200 tokens/s，综合推理成本降低80%。关键词：Cherry Studio、DeepSeek R1、本地知识库、RAG增强、模型优化。
2000 万 DeepSeek Tokens 注册就送！
AIGC绘图领域探索者，热衷于将创意与技术融合，致力于分享前沿AI绘图技巧与心得，让我们一起开启视觉艺术的新篇章。
02-04 1610
面向开发者与企业，提供编程接口，支持将DeepSeek的模型能力（如对话、文本生成）集成到第三方应用、工具或服务中，适合需要自定义开发或自动化流程的场景。面向普通用户，提供开箱即用的网页交互界面，用户可直接通过浏览器访问预设功能（如智能对话、文档处理），无需编程基础。点击左下角的【设置】，【模型服务】选择【硅基流动】复制刚刚新建的API密钥开冲！点击 【API 密钥】标签，然后【新建API密钥】，即可生成一个新的密钥了。手机电脑pad全能用，记灵感/写代码/做方案，随时随地调AI。
使用Deepseek搭建本地知识库-Cherry Studio
ITNoobie的博客
02-07 3916
Cherry Studio 0.9.1更新后有一个知识库功能，我们可以使用 硅基+Cherry Studio 来实现本地知识库，帮你更好的获取需要的内容，废话不多说直接开始。这里需要注意下，BAAI/bge-m3模型是免费的，Pro/BAAI/bge-m3模型是收费的，区别的话网站有介绍，可以看看，我这里用 Pro/BAAI/bge-m3 演示。选择文件：选择支持的文件格式，如 pdf，docx，pptx，xlsx，txt，md，mdx 等，并打开；添加文件：点击添加文件的按钮，打开文件选择；
零代码使用Cherry Studio构建自己的DeepSeek专属知识库
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本文介绍了一种简单快速的方法，让零代码基础的读者可以快速构建属于自己的个人本地专属知识库
领取，送500w Tokens的DeepSeek V2和15元代金券的Kimi
shadowcz007的博客
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‍‍最近Kimi和DeepSeek V2火爆中国科技圈，你有没有想过自己动手尝试使用它们做点有趣的事情？例如翻译文章、总结Youtube视频、总结文章、提取知识、制作思维导图等等？并且把这些知识保存到自己的知识库里？话不多说，我们直接进入正题。首先，你需要下载MiX Copilot。MiX Copilot是一个高效的AI工作台，旨在提升您的工作和思考效率。它集成了多LLM和Agent交互框架，能够...
火山方舟引擎免费注册送3675万DeepSeek R1满血版tokens
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字节跳动旗下的火山方舟平台注册赠送3675万tokens，提供满血deepseek、豆包等大模型。
接入 deepseek v3 教程--免费500百万token至25-2-1日
a18792721831的博客
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接入 deepseek v3 教程–免费500百万token至25-2-1日。
发现Deepseek API不赠送余额了,可代替方案选择
宅家种田
02-24 1825
不过想白嫖也不是完全没办法，今天就给大家推荐另外一个平台 SiliconCloud,完全支持Deepseek V3和R1 模型推理服务，最最最重要的是只要注册就赠送 14 元余额，2000万Tokens，够你使用的了。可以在线体验DeepSeek-R1模型对话，也可以使用API调用接口，赠送14元金额也够用很久了，API调用需要先存API秘钥，然后根据API文档编写调用请求接口，还是很简单的。这个平台还有其他功能自行研究，这里只介绍Deepseek的白嫖方案。
3步在Cursor中接入DeepSeek，千万token免费用，完美替代Claude3.5，内附薅羊毛秘籍
羊仔的博客
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Cursor虽然好用，但是这20美元每月的订阅费，看着也肉疼啊！还好，我们有DeepSeek！它的能力直逼GPT-4，关键是价格便宜得离谱！每百万token只要1块多！羊仔掐指一算，这可比Cursor划算多了，可以说是极致性价比！
vscode接入DeepSeek 免费送2000 万 Tokens 解决DeepSeek无法充值问题
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vscode接入DeepSeek，解决DeepSeek无法充值问题，免费送2000 万 Tokens，亲测有用
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部分开发者表示遗憾未能提前储备多个账户：“若预知政策变动，本可通过矩阵账号实现赠额叠加，延长免费调用周期”暂停充值功能，存量余额耗尽用户面临服务中断，官方解释为“保障现有用户调用稳定性”的临时措施。（注：根据最新动态，DeepSeek已于2月25日重新开放API充值通道。自2025年2月8日起，DeepSeek官方已取消新注册账户的。福利，此前该政策长期作为开发者体验API服务的核心引流手段。
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Cherry-Studio就像给你的编程工作装了一个“加速器”，让开发更简单、更高效。
cherry studio 如何设置模型输出的Token最大值
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11-02
<think>我们正在讨论Cherry Studio中设置模型输出Token最大值的方法。根据引用内容，Cherry Studio是一个多模型服务的桌面客户端，最近更新频繁，适合新手使用。然而，引用的内容并没有直接说明如何设置Token最大值。但是，引用[3]提到了“用MCP+Agent突破大模型最大token限制”，引用[4]提到了“匹配度阈值（Similarity Threshold）”和“分段大小”以及“重叠”等参数设置，这些可能与Token限制有关，但并未直接说明如何设置输出Token的最大值。 由于引用中没有直接提供设置输出Token最大值的方法，我们需要根据一般经验和Cherry Studio的特点来推断。通常，在类似的应用中，设置模型输出Token最大值可以在模型调用时的参数配置中找到。 因此，我们可以推测在Cherry Studio中设置模型输出的Token最大值可能通过以下步骤： 1. 打开Cherry Studio客户端。 2. 在模型配置或调用界面中，找到参数设置部分。 3. 查找类似“max_tokens”、“max length”或“maximum tokens”的参数，这个参数就是用来控制模型生成的最大token数的。 4. 调整该参数的值即可。 虽然引用中没有明确说明，但根据引用[3]提到的突破最大token限制的技术，我们可能需要在更高级的设置中使用MCP+Agent等工具来处理长文本，但这通常用于输入token的处理，而不是输出token的最大值设置。 另外，引用[4]中提到了在构建知识库时的一些参数设置，如分段大小和重叠，这些是处理输入文本的，与输出token的最大值设置无关。 因此，我们给出的一般性建议是：在调用模型的参数配置中寻找相关设置。 由于没有直接可用的引用信息，我们只能提供这样的指导。如果用户在使用Cherry Studio时找不到相关设置，建议查阅Cherry Studio的官方文档或GitHub仓库的说明。 根据引用[1]和[2]，Cherry Studio是一个开源项目，在GitHub上有5.7k star，所以用户可以去其GitHub页面查找更详细的文档。 生成相关问题： 1. 如何调整Cherry Studio中模型输入的最大token数？ 2. Cherry Studio中如何处理超过最大token限制的长文本？ 3. Cherry Studio支持哪些模型参数设置？ 注意：用户的问题是关于设置模型输出的Token最大值，所以回答要围绕输出token的最大值。 </think>根据提供的引用信息，Cherry Studio 中设置模型输出的 Token 最大值需要通过以下步骤实现： ### 设置方法 1. **定位参数配置界面** - 在模型调用页面或知识库配置界面中，找到「高级参数」或「模型参数」设置区域（通常在工具类面板中）[^2][^4] 2. **修改 Token 限制参数** - 查找名为 `max_tokens` 或 `maximum token length` 的配置项 - 输入需要的Token上限值（示例：设置为512/1024/2048等） - 注意分段设置应与Token限制协调（如512 tokens分段需配64-128 tokens重叠）[^4] 3. **突破原生限制的进阶方案** - 使用 MCP+Agent 架构处理超长文本： ```python # 伪代码示例：分块处理超长内容 def process_long_text(content, max_tokens=2048): chunks = split_text(content, chunk_size=max_tokens) for chunk in chunks: result = agent.process(chunk) yield result ``` - 该方法可突破单次处理的Token上限[^3] 4. **应用保存与测试** - 点击「应用配置」保存参数 - 通过测试输入验证输出长度是否符合设定值 - 监控资源消耗（大Token值需更高显存）[^2] > ⚠️ **注意事项** > - 不同模型有原生Token上限（如GPT-3.5为4096） > - 过高设置可能导致响应时间延长 > - 知识库场景需同步调整「匹配度阈值」参数[^4]
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