蓝耘加持，AI 爆燃！CherryStudio、DeepSeek 与 GPT 协同重塑开发者效率新战场_cherrystudio连接chatgpt
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目录
写在前面
工具介绍以及配置方法
CherryStudio
DeepSeek
GPT
蓝耘智算
配置方法
2.1 安装CherryStudio
2.2 获取API密钥
2.3 小程序
写在最后
CherryStudio、DeepSeek 与 GPT 的技术协同及配置要点
CherryStudio：全能 AI 平台的枢纽
DeepSeek：高效精准的国产 LLM
GPT：灵活多能的语言模型
技术协同的实际价值
配置方法与平台特点
CherryStudio 的安装与使用
API 密钥获取与平台对比
小程序与代码示例
平台对比表格
为什么推荐蓝耘智算？
其他平台的亮点
写在前面
随着人工智能技术的广泛渗透，各行各业正迎来前所未有的机遇与挑战：如何在保持创造力的同时显著提升生产效率？CherryStudio、DeepSeek与GPT三大技术体系的深度协同，为智能工作模式注入了新的活力。本文将深入探讨这一技术组合如何重塑现代开发者的工作流程，助力用户在效率与创新之间找到最佳平衡。
工具介绍以及配置方法
CherryStudio
CherryStudio 是一款功能全面的 AI 助手平台，集成了多模型对话、知识库管理、AI 绘画、实时翻译等多种功能。其高度可定制化的设计、强大的扩展能力以及直观友好的用户界面，使其成为专业用户、开发者以及 AI 爱好者的首选工具。无论是零基础用户还是技术专家，都能通过 CherryStudio 轻松调用多样化的 AI 功能，从而提升工作效率与创造力。CherryStudio 支持通过可视化界面或远程 API 接口灵活调用各类模型，大幅降低了本地硬件配置的要求，为个人用户和企业团队提供了一个高效、便捷的 AI 解决方案。
DeepSeek
DeepSeek 是一家中国领先的创新型科技公司，专注于开发前沿的大语言模型（LLM）及相关技术。其大模型在语义理解、智能问答、文本生成等地方表现出色，广泛应用于知识管理、客户服务自动化以及复杂任务处理等场景。DeepSeek 模型以高效性和精准性著称，为开发者提供了强大的技术支持，助力构建智能化的应用系统。
GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于深度学习技术的先进语言模型，采用 Transformer 架构，通过在海量文本数据上的预训练，掌握了语言的复杂模式与结构。GPT 能够生成连贯、自然的文本，广泛应用于对话系统、内容创作、自动摘要、代码生成等多种自然语言处理任务。其强大的泛化能力和灵活性，使其成为 AI 工作流中不可或缺的核心组件。
蓝耘智算
蓝耘智算平台（Lanyun AI）是一个提供高性能 AI 模型调用服务的国内领先平台，特别以免费支持 DeepSeek-R1 和 V3 等大语言模型而著称。其 API 密钥获取流程简单，用户只需通过官网注册、验证邮箱和手机号，即可在控制台快速创建 API 密钥，接入 CherryStudio 等工具后即可使用。蓝耘 API 的优势在于稳定快速的网络连接、详尽的中文文档和本地化技术支持，极大降低了使用门槛，特别适合个人开发者、学生及预算有限的团队。无论是语义理解、文本生成还是智能问答，蓝耘 API 都能提供高效、精准的模型调用体验，是国内 AI 开发者的理想选择。
配置方法
2.1 安装CherryStudio
点击进入官网，根据自己的电脑系统下载安装包
双开打开下载，然后按照相关指引进行安装
2.2 获取API密钥
💡 提示：目前蓝耘平台新用户有100万+ Token，基本可以免费体验多个项目
2.2.1 获取蓝耘API_KEY（个人强推！白嫖DeepSeek-R1&V3等）
注册与Token获取
先说个好消息：蓝耘平台现在免费送超过100万Token！
对于像我这样的初学者来说，这简直是及时雨。
注册步骤：
点击注册链接：蓝耘智算平台
填写基本信息（邮箱、手机号）
验证通过后，直接进入控制台
进入MaaS，点击API KEY管理即可创建属于自己的API
粘贴蓝耘的API密钥，点击【检查】，提示“连接成功”即表示可以使用。
2.2.2 获取Github models模型服务API_KEY（白嫖GPT-4o、DeepSeek-R1&V3等，但GitHub访问慢）
Github 提供了一些免费的大语言模型，如 DeepSeek R1、GPT-4o 等，对于国内无法使用 OpenAI 服务的人来说，Github model 简直是意外惊喜。
点击打开Github models，选择任一模型点击进入，如OpenAI GPT-4o
单击该模型后进入界面，然后点击【Use this model】去创建 Key
在弹出的对话框中点击 “Get developer key
点击 “Generate new token”，选择第一个 “Generate new token”
填写 Token name 和有效期，然后点击 “Generate token”
点击复制按钮，将其粘贴到 CherryStuido的 “API 密钥” 处
点击【添加】，模型 ID 输出 “DeepSeek-R1”，点击【添加模型】
点击【检查】，根据自己的需求选择模型，然后点击右上角的【开启】开启 Github models即可。
2.2.3 获取OpenRouter模型服务API_KEY（白嫖DeepSeek、Gemma等免费服务，但有次数限制）
点击打开OpenRouter，注册/登录（可使用github授权）后，点击右上角菜单中的“Keys”，点击【API Keys】-【Create Key】
在弹窗中输入任意名称后，点击【Create】 ，点击【复制】按钮，将其粘贴到 CherryStuido的 “API 密钥” 处
连接成功后，点击CherryStudio的【设置】-【模型服务】-【OpenRouter】-【管理】，把自己想用的服务添加到配置中，最后点击右上角【开启】即可。
我们这里测试了一下OpenRouter的V3模型，并且让他给我们给写一个小游戏
import pygameimport randomimport sysfrom pygame.locals import *# 初始化pygame.init()WINDOW_WIDTH = 600WINDOW_HEIGHT = 700GRID_SIZE = 4CARD_SIZE = 120MARGIN = 10FPS = 60# 颜色定义WHITE = (255, 255, 255)BLACK = (0, 0, 0)GRAY = (200, 200, 200)COLORS = { 0: (204, 192, 179), 2: (238, 228, 218), 4: (237, 224, 200), 8: (242, 177, 121), 16: (245, 149, 99), 32: (246, 124, 95), 64: (246, 94, 59), 128: (237, 207, 114), 256: (237, 204, 97), 512: (237, 200, 80), 1024: (237, 197, 63), 2048: (237, 194, 46)}# 设置窗口window = pygame.display.set_mode((WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT))pygame.display.set_caption(\'2048翻牌游戏\')clock = pygame.time.Clock()# 字体font = pygame.font.SysFont(\'Arial\', 40)small_font = pygame.font.SysFont(\'Arial\', 24)class Card: def __init__(self, value, row, col): self.value = value self.row = row self.col = col self.revealed = False self.matched = False def draw(self): x = self.col * (CARD_SIZE + MARGIN) + MARGIN y = self.row * (CARD_SIZE + MARGIN) + MARGIN + 100 if self.matched: pygame.draw.rect(window, (150, 150, 150), (x, y, CARD_SIZE, CARD_SIZE)) elif self.revealed: pygame.draw.rect(window, COLORS.get(self.value, WHITE), (x, y, CARD_SIZE, CARD_SIZE)) if self.value > 0: text = font.render(str(self.value), True, BLACK) text_rect = text.get_rect(center=(x + CARD_SIZE//2, y + CARD_SIZE//2)) window.blit(text, text_rect) else: pygame.draw.rect(window, (50, 50, 50), (x, y, CARD_SIZE, CARD_SIZE)) pygame.draw.rect(window, (100, 100, 100), (x+5, y+5, CARD_SIZE-10, CARD_SIZE-10))class Game: def __init__(self): self.board = [] self.selected = None self.moves = 0 self.pairs_found = 0 self.initialize_board() def initialize_board(self): # 创建配对的数字 values = [] for i in range(GRID_SIZE * GRID_SIZE // 2): # 生成2的幂次方数字 (2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256) value = 2 ** (random.randint(1, 8)) values.append(value) values.append(value) random.shuffle(values) self.board = [] index = 0 for row in range(GRID_SIZE): board_row = [] for col in range(GRID_SIZE): board_row.append(Card(values[index], row, col)) index += 1 self.board.append(board_row) def draw(self): window.fill(GRAY) # 绘制标题 title = font.render(\"2048翻牌游戏\", True, BLACK) window.blit(title, (WINDOW_WIDTH//2 - title.get_width()//2, 20)) # 绘制统计信息 stats = small_font.render(f\"步数: {self.moves} 配对成功: {self.pairs_found}/{GRID_SIZE*GRID_SIZE//2}\", True, BLACK) window.blit(stats, (WINDOW_WIDTH//2 - stats.get_width()//2, 70)) # 绘制卡片 for row in self.board: for card in row: card.draw() def handle_click(self, pos): x, y = pos # 检查是否点击在卡片区域内 if y 100 + GRID_SIZE * (CARD_SIZE + MARGIN): return col = (x - MARGIN) // (CARD_SIZE + MARGIN) row = (y - 100 - MARGIN) // (CARD_SIZE + MARGIN) if 0 <= row < GRID_SIZE and 0 <= col < GRID_SIZE: card = self.board[row][col] if not card.revealed and not card.matched: card.revealed = True if self.selected is None: self.selected = card else: self.moves += 1 if self.selected.value == card.value: self.selected.matched = True card.matched = True self.pairs_found += 1 self.selected = None # 检查游戏是否结束 if self.pairs_found == GRID_SIZE * GRID_SIZE // 2: self.game_over() else: # 不匹配，稍后翻回去 pygame.display.update() pygame.time.delay(500) self.selected.revealed = False card.revealed = False self.selected = None def game_over(self): # 显示游戏结束消息 message = font.render(\"恭喜你赢了！点击重新开始\", True, BLACK) window.blit(message, (WINDOW_WIDTH//2 - message.get_width()//2, WINDOW_HEIGHT - 100)) pygame.display.update() # 等待点击重新开始 waiting = True while waiting: for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: pygame.quit() sys.exit() if event.type == MOUSEBUTTONDOWN: waiting = False self.__init__() # 重新开始游戏def main(): game = Game() while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: pygame.quit() sys.exit() if event.type == MOUSEBUTTONDOWN: game.handle_click(event.pos) game.draw() pygame.display.update() clock.tick(FPS)if __name__ == \"__main__\": main()将代码拿去pycharm里面运行一下，我们看一下结果
用最简单语言，就能生成这样的效果，总得来说以上的这三个模型确实不错，值得大家去部署，另外还有很多未知领域，大家也可以去涉足探索一番
2.2.5 获取各种云提供的API_KEY（笔者暂未试用，请自取）
华为云、阿里云、京东云、腾讯云、火山引擎、华为昇腾社区、联通云、百度智能云等云厂商都已接入DeepSeek，且提供一定的免费体验额度（有些是天数，有些是tokens数）。
2.3 小程序
CherryStudio内可以使用各大服务商的网页版AI相关程序，目前暂不支持自定义添加和删除。
写在最后
CherryStudio、DeepSeek 与 GPT 的技术协同及配置要点
随着人工智能技术的飞速发展，CherryStudio、DeepSeek 和 GPT 的结合为开发者打造了一个高效、实用的工作生态，帮助用户在保持创造力的同时大幅提升工作效率。以下是对工具介绍、配置方法及各平台特点的总结，特别突出蓝耘智算平台的优势，同时兼顾 GitHub Models 和 OpenRouter 的亮点，以贴近实际使用场景的方式呈现。
CherryStudio：全能 AI 平台的枢纽
CherryStudio 是一个功能强大的 AI 助手平台，集成了对话、知识库管理、AI 绘画和翻译等多种功能。它的界面直观易用，无论是新手还是专业开发者都能快速上手。通过支持远程 API 调用和可视化配置，CherryStudio 让用户无需高端硬件就能使用 DeepSeek 和 GPT 等先进模型，极大降低了技术门槛。它的灵活性和扩展性使其成为连接多种 AI 模型的理想工具，为个人和企业提供了高效的解决方案。
DeepSeek：高效精准的国产 LLM
DeepSeek 作为中国领先的科技公司，专注于大语言模型的研发。其模型在语义理解、问答和文本生成方面表现优异，特别适合知识管理、自动化客服等场景。DeepSeek 的高效性和精准性为开发者提供了可靠的技术支持，尤其在需要快速响应的应用中表现突出。
GPT：灵活多能的语言模型
GPT 凭借 Transformer 架构和海量预训练数据，能够生成自然流畅的文本，广泛应用于内容创作、代码生成和对话系统。其强大的泛化能力使其成为 AI 工作流中的核心组件，适合处理多样化的任务需求。
技术协同的实际价值
通过 CherryStudio 的集成能力，用户可以无缝调用 DeepSeek 和 GPT 的模型，轻松实现从文本生成到复杂任务处理的多种功能。例如，利用 DeepSeek 进行精准的语义分析，再结合 GPT 的创意文本生成，最后通过 CherryStudio 的绘画功能输出视觉内容。这种组合不仅简化了开发流程，还让用户能够专注于创新，而非技术细节。
配置方法与平台特点
CherryStudio 的安装与使用
安装 CherryStudio 非常简单，只需访问官网即可。 API 密钥快速接入 DeepSeek 或 GPT 模型，并调整参数以优化输出效果。CherryStudio 的云端调用功能让低配设备也能流畅运行，特别适合移动办公或资源有限的场景。
API 密钥获取与平台对比
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蓝耘智算平台
蓝耘智算平台是获取 DeepSeek-R1 和 V3 模型密钥的优选途径。注册流程简单：访问官网，填写邮箱和手机号，验证后即可进入控制台创建 API 密钥。粘贴密钥到 CherryStudio 并检查连接成功后即可使用。
优点：-
免费使用：提供 DeepSeek 高性能模型的免费调用，性价比极高，特别适合个人开发者或学生。
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稳定快速：基于国内服务器，网络连接顺畅，模型响应速度快，适合高频使用。
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易上手：注册和配置流程清晰，中文文档详尽，降低学习成本。
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本地化支持：提供中文技术支持，遇到问题能快速解决。
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GitHub Models
GitHub Models 支持 GPT-4o、DeepSeek-R1 等多种模型，获取密钥需登录 GitHub，进入模型页面，点击“Use this model”并生成 token，复制到 CherryStudio 即可。
优点：-
模型丰富：涵盖 GPT-4o 等前沿模型，适合探索多种 AI 功能。
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免费额度：提供一定免费调用次数，适合轻量级测试。
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生态整合：与 GitHub 深度绑定，方便熟悉该平台的开发者。
不足：国内访问 GitHub 可能较慢，需科学上网，影响使用体验。
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OpenRouter
OpenRouter 提供 DeepSeek、Gemma 等模型的免费调用，注册后在“Keys”菜单创建 API 密钥，复制到 CherryStudio 并启用所需模型即可。
优点：-
多模型支持：聚合多种开源和商业模型，选择灵活。
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快速注册：支持 GitHub 授权登录，省去繁琐步骤。
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免费服务：适合小规模项目或功能验证。
不足：免费额度有限，调用次数需谨慎管理。
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小程序与代码示例
CherryStudio 内置了各大服务商的网页版 AI 程序（如对话、绘画），但暂不支持自定义修改。文中展示了一个由 OpenRouter V3 模型生成的“2048 翻牌游戏”代码，基于 Pygame 实现，包含卡片翻转、匹配逻辑和游戏结束提示。这表明 AI 不仅能生成实用代码，还能通过 CherryStudio 的集成能力快速应用到实际项目中。
平台对比表格
为什么推荐蓝耘智算？
蓝耘智算平台以其免费的 DeepSeek 模型调用、稳定的网络连接和本地化支持成为首选。对于国内用户来说，蓝耘的快速响应和中文文档极大降低了使用难度，尤其适合个人开发者、学生或预算有限的团队。相比之下，GitHub Models 虽模型丰富，但访问速度慢；OpenRouter 虽灵活，但免费额度限制较多。蓝耘的性价比和实用性在实际使用中更具优势。
其他平台的亮点
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GitHub Models：如果你已经习惯 GitHub 生态，或者需要测试 GPT-4o 等高端模型，它的免费额度和模型多样性是不错的选择。
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OpenRouter：对于想快速尝试多种模型的小项目，OpenRouter 的便捷注册和多模型支持能节省不少时间。
CherryStudio 作为连接 DeepSeek 和 GPT 的桥梁，通过蓝耘、GitHub Models 和 OpenRouter 等平台提供的 API 接入，为开发者提供了一个高效的工作平台。蓝耘智算以免费、稳定和本地化的优势脱颖而出，GitHub Models 和 OpenRouter 则在模型多样性和快速集成上各有千秋。无论是快速开发、内容创作还是代码生成，这一技术组合都能帮助用户更高效地完成任务。未来，随着 AI 技术的进一步发展，类似 CherryStudio 的集成平台将继续推动智能工作模式的普及。
