- Table of Contents
- Introduction
- Implementation
- How to run
- Deployment
- Technology Stack
- Buy me a coffee
- About Me
最近 DeepSeek 推出了 DeepSeek R1 模型,在推理能力上已经达到了第一梯队。但是 DeepSeek R1 在一些日常任务的输出上可能仍然无法匹敌 Claude 3.5 Sonnet。Aider 团队最近有一篇研究,表示通过采用 DeepSeek R1 + Claude 3.5 Sonnet 可以实现最好的效果。
R1 as architect with Sonnet as editor has set a new SOTA of 64.0% on the aider polyglot benchmark. They achieve this at 14X less cost compared to the previous o1 SOTA result.
并且 Aider 还 开源了 Demo,你可以直接在他们的项目上进行在线体验。
本项目受到该项目的启发,通过 fastAPI 完全重写,并支持 OpenAI 兼容格式,支持 DeepSeek 官方 API 以及第三方托管的 API。
用户可以自行运行在自己的服务器,并对外提供开放 API 接口,接入 OneAPI 等实现统一分发(token 消耗部分仍需开发)。也可以接入你的日常 ChatBox 软件以及 接入 Cursor 等软件实现更好的编程效果(Claude 的流式输出+ Tool use 仍需开发)。
项目支持本地运行和服务器运行,本地运行可与 Ollama 搭配,实现用本地的 DeepSeek R1 与 Claude 组合输出
- 获取 DeepSeek API,因为最近 DeepSeek 还在遭受攻击,所以经常无法使用,推荐使用 Siliconflow 的效果更好(也可以本地 Ollama 的): https://cloud.siliconflow.cn/i/RXikvHE2
- 获取 Claude 的 API KEY (目前还没有做中转模式,以及对 Google 和 AWS 托管的版本的兼容支持,欢迎 PR):https://console.anthropic.com
注:
但是!大家也可以联系我,我可以为大家提供按量计费的 DeepClaude 的直接 API 服务!微信:geekthings
Step 1. 克隆本项目到适合的文件夹并进入项目
git clone git@github.com:ErlichLiu/DeepClaude.git
cd DeepClaudeStep 2. 通过 uv 安装依赖(如果你还没有安装 uv,请看下方注解)
# 通过 uv 在本地创建虚拟环境,并安装依赖
uv sync
# macOS 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate
# Windows 激活虚拟环境
.venv\Scripts\activateStep 3. 配置环境变量
# 复制 .env 环境变量到本地
cp .env.example .envStep 4. 按照环境变量当中的注释依次填写配置信息(在此步骤可以配置 Ollama)
Step 5. 本地运行程序
# 本地运行
uvicorn app.main:appStep 6. 配置程序到你的 Chatbox(推荐 NextChat、ChatBox、LobeChat)
# 通常 baseUrl 为:http://127.0.0.1:8000/v1注:本项目采用 uv 作为包管理器,这是一个更快速更现代的管理方式,用于替代 pip,你可以在此了解更多**
项目支持 Docker 服务器部署,可自行调用接入常用的 Chatbox,也可以作为渠道一直,将其视为一个特殊的
DeepClaude模型接入到OneAPI等产品使用。
以 Dokploy 部署为例,也推荐 Zeabur 和 Railway。
更新中... 预计一天内完成更新(肩膀真的太酸了)
- Email: erlichliu@gmail.com
- Website: Erlichliu

