在快速發展的人工智慧領域，兩個名字已經成為 大型語言模型 (LLM) 競爭的領頭羊：Meta 的 Llama 4 和 DeepSeek。這些模型不僅在爭奪主導地位，它們還重新定義了 AI 如何服務於商業和非商業需求。無論你是愛好者、開發者還是研究人員，選擇合適的 LLM 都可能是關鍵。因此，讓我們深入了解 Llama 4 和 DeepSeek，探索它們的能力、優勢和應用。

Llama 4 和 DeepSeek 概述

Llama 4: 靈活的巨人

DeepSeek V3.1 介紹

你準備好在你的專案中釋放 AI 的全部潛力了嗎？DeepSeek V3.1 將徹底改變我們處理複雜任務的方式，憑藉其先進的基於變壓器的架構。這個模型擁有令人印象深刻的 5600 億個參數，能夠處理百萬標記的上下文，使其能夠在不失去關鍵細節的情況下處理和分析大量文件、對話或代碼庫。但真正使其與眾不同的是它與 DeepSite 等平台的無縫整合，讓每個人都能輕鬆創建 AI 驅動的工具。

探索 DeepSite 以進行 AI 專案

想像一下，擁有生成高品質網頁應用程式的能力，而不需要編碼專業知識——這正是 DeepSite 所提供的。利用 DeepSeek V3.1，DeepSite 是一個免費的 Hugging Face Space，讓用戶能夠輕鬆創建令人驚嘆的 AI 驅動工具。從單檔 HTML 應用程式到互動工具，如圖像裁剪器或甚至簡單的 3D 遊戲，可能性無窮無盡。但最引人注目的是 DeepSite 如何使先進的 AI 能力變得民主化。

將 DeepSeek 模型與 Cursor IDE 整合，可以以比專有解決方案更低的成本解鎖先進的 AI 驅動程式碼輔助。本指南涵蓋設置工作流程、優化策略和實用案例，以最大化生產力。

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為什麼要將 DeepSeek 與 Cursor 整合？

• 成本效益：DeepSeek API 的成本約為 OpenAI 等可比服務的 7%。
• 專業模型：訪問特定任務的模型，如 deepseek-coder（程式碼）和 deepseek-r1（推理）。
• 歐盟託管選項：通過 OpenRouter 等平台利用未經審查的、符合 GDPR 的版本。

最近 Google 的 Gemini Pro 2.5 和 Meta 的 Llama 3 模型更新重塑了 AI 環境，但 DeepSeek 仍然因其成本效益和專業編碼能力而在開發者中脫穎而出。本指南針對將 DeepSeek 模型整合進 Cursor 的關鍵問題，涵蓋設定細節、成本比較和性能基準。

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設定：整合 DeepSeek 的三種途徑

1. 官方 API 方法

• 需求：擁有 $5 以上餘額的 DeepSeek 帳戶
• 步驟：
  1. 通過 DeepSeek 平台生成 API 金鑰
  2. 在 Cursor 中：設定 > 模型 > 新增模型
  3. 配置：
     • 模型名稱：deepseek-coder 或 deepseek-r1
     • 基本 URL：https://api.deepseek.com/v1
     • API 金鑰：來自個人儀表板
  4. 驗證連接並優先選擇模型

解鎖 DeepSeek-V3-0324 的免費 API：通往先進 AI 的大門 🔗 LightNode Hosting

新發布的 DeepSeek-V3-0324 成為開源 AI 的遊戲改變者，結合了驚人的 685B 參數和專家混合 (MoE) 架構。這次發布的特別之處在於？通過多個平台提供免費 API 訪問，使開發者和企業能夠在不承擔基礎設施成本的情況下利用企業級 AI。讓我們來探索如何利用這項突破性技術。

您是否厭倦了使用沒有 AI 功能的複雜自動化工具？現在，您可以利用 DeepSeek，這是一個與 GPT-4 媲美但成本僅為其一小部分的 AI 模型，來提升您的自動化。以下是如何將 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 無縫整合到 n8n，這是一個低代碼自動化平台。

DeepSeek 和 n8n 介紹

DeepSeek 是一個以性能和經濟實惠著稱的開源 AI 模型。它提供兩個主要模型：