在快速发展的人工智能领域，两个名字已成为 大型语言模型 (LLM) 竞争的领跑者：Meta 的 Llama 4 和 DeepSeek。这些模型不仅在争夺主导地位，它们还重新定义了 AI 如何满足商业和非商业需求。无论你是爱好者、开发者还是研究人员，选择合适的 LLM 都至关重要。那么，让我们深入了解 Llama 4 和 DeepSeek，探索它们的能力、优势和应用。

Llama 4 和 DeepSeek 概述

Llama 4：灵活的巨人

DeepSeek V3.1 介绍

你准备好在项目中释放 AI 的全部潜力了吗？DeepSeek V3.1 将彻底改变我们处理复杂任务的方式，其先进的基于变换器的架构使其成为可能。该模型拥有令人印象深刻的 5600 亿个参数，并能够处理百万令牌的上下文，使其能够在处理和分析大量文档、对话或代码库时不丢失关键细节。但真正使其与众不同的是它与 DeepSite 等平台的无缝集成，使得 AI 驱动的工具创建对每个人都变得可及。

探索 DeepSite 以进行 AI 相关项目

想象一下，拥有生成高质量 web 应用程序的能力，而无需具备编码专业知识——这正是 DeepSite 所提供的。利用 DeepSeek V3.1，DeepSite 是一个免费的 Hugging Face Space，让用户可以轻松创建令人惊叹的 AI 驱动工具。从单文件 HTML 应用程序到图像裁剪器或简单的 3D 游戏等互动工具，可能性是无穷无尽的。但最引人注目的是，DeepSite 如何使先进的 AI 能力变得民主化。

将 DeepSeek 模型与 Cursor IDE 集成，可以以专有解决方案的极低成本解锁先进的 AI 驱动编码辅助。本指南涵盖设置工作流程、优化策略和实际用例，以最大化生产力。

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为什么将 DeepSeek 与 Cursor 集成？

• 成本效益：DeepSeek API 的费用约为 OpenAI 等可比服务的 7%。
• 专业模型：访问特定任务的模型，如 deepseek-coder（编码）和 deepseek-r1（推理）。
• 欧盟托管选项：通过 OpenRouter 等平台利用未审查的、符合 GDPR 的版本。

谷歌的 Gemini Pro 2.5 和 Meta 的 Llama 3 模型的最新更新重塑了 AI 领域，但 DeepSeek 仍然因其成本效率和专业编码能力而在开发人员中脱颖而出。本指南解决了关于将 DeepSeek 模型集成到 Cursor 的关键问题，涵盖设置细节、成本比较和性能基准。

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设置：集成 DeepSeek 的三种路径

1. 官方 API 方法

• 要求：DeepSeek 账户余额需 $5 以上
• 步骤：
  1. 通过 DeepSeek 平台生成 API 密钥
  2. 在 Cursor 中：设置 > 模型 > 添加模型
  3. 配置：
     • 模型名称： deepseek-coder 或 deepseek-r1
     • 基础 URL： https://api.deepseek.com/v1
     • API 密钥： 从个人仪表板获取
  4. 验证连接并优先选择模型

解锁 DeepSeek-V3-0324 的免费 API：通往高级 AI 的门户 🔗 LightNode Hosting

新发布的 DeepSeek-V3-0324 在开源 AI 领域中成为了游戏规则的改变者，结合了惊人的 685B 参数和专家混合（MoE）架构。是什么让这个版本如此特别？通过多个平台提供的免费 API 访问，使开发者和企业能够在没有基础设施成本的情况下利用企业级 AI。让我们探索如何利用这一突破性技术。

您是否厌倦了使用复杂的自动化工具而没有 AI 的强大支持？现在，您可以通过 DeepSeek 来增强您的自动化，这是一种与 GPT-4 相媲美但成本仅为其一小部分的 AI 模型。以下是如何将 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 无缝集成到 n8n 这一低代码自动化平台的方法。

DeepSeek 和 n8n 介绍

DeepSeek 是一种以性能和经济实惠著称的开源 AI 模型。它提供了两个主要模型：