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这几天 DeepSeek-V4-Flash 模型正式发布公测了
0:05.176–0:09.349
Agent 能力强 性价比极高 直接秒了一大半其他模型
0:09.349–0:13.175
更香的是 它原生支持了 Responses API
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只要 2 分钟 我就能带你把 DeepSeek 接入 Codex 并成功识图
0:18.700–0:20.436
节省上百块订阅费
0:20.436–0:26.948
首先打开 DeepSeek 的 API 开放平台 创建一个 API Key
0:26.948–0:30.855
这是调用 AI 大模型的凭证 一定要保存好
0:30.855–0:37.500
然后打开 DeepSeek 官方文档 可以看到它提供了一键配置脚本
0:37.500–0:41.013
能够自动完成接入 Codex 的配置
0:41.013–0:48.916
注意 运行前要确保已经安装 Codex 命令行工具或者 ChatGPT 桌面 APP
0:48.916–0:50.892
并且至少运行过一次
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然后根据操作系统复制对应的命令
0:54.185–0:57.100
打开终端 粘贴命令并执行
0:57.100–0:59.926
脚本会引导你选择接入哪个模型
0:59.926–1:02.752
输入 1 使用 v4 flash 回车
1:02.752–1:07.798
然后输入前面获取到的 API Key 注意不要对外泄露哦
1:07.798–1:15.433
回车 唰唰唰 脚本就会修改 Codex 配置 把 DeepSeek 接入到 Codex 中了
1:15.433–1:22.021
最后重新打开 Codex 看到了对应的模型名称 就可以愉快地对话使用了
1:22.021–1:25.933
桌面 APP 也已经成功接入了 不用单独配置
1:25.933–1:33.345
是不是很简单 比我之前分享的用 CC Switch 工具 来接入国产模型要方便多了
1:33.345–1:39.800
请大家在弹幕打出 梁圣恩情还不完
1:39.800–1:46.462
不过可惜的是 DeepSeek-V4-Flash 是纯文本模型 不能识别理解图片
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所以我们需要给 AI 编程工具 装一个识图 Skill
1:50.603–1:54.204
引导 AI 用另一个多模态视觉模型来帮它看图
1:54.204–2:00.300
先准备一个支持图片理解的视觉模型 比如最新的 Qwen3.8-Max
2:00.300–2:04.916
并且到对应的大模型平台 获取到模型的 API Key
2:04.916–2:12.343
然后直接在 Codex 中发一段提示词 让 AI 帮你完成识图 Skill 的安装和配置
2:12.343–2:19.100
安装完成后 当 AI 需要看图时 识图 Skill 就会自动把图片发给视觉模型
2:19.100–2:24.573
让它把图片内容转成文字描述 再交给 DeepSeek 继续推理
2:24.573–2:27.701
好了 这下学习 AI 编程的门槛更低了
2:27.701–2:34.738
那我之前出过 Codex 的保姆级教程 放到了我免费开源的 AI 编程零基础教程上
2:34.738–2:37.866
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最近 DeepSeek-V4-Flash 模型正式開放公測
0:05.176–0:09.349
Agent 能力強、性價比極高，直接秒殺了大半其他模型
0:09.349–0:13.175
更棒的是，它原生支援了 Responses API
0:13.175–0:18.700
只要 2 分鐘，我就能帶你將 DeepSeek 接入 Codex 並成功實現圖片識別
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節省上百元的訂閱費用
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首先，開啟 DeepSeek 的 API 開放平台，建立一個 API Key
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這是調用 AI 大模型的憑證，一定要妥善保管
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接著，開啟 DeepSeek 官方文件，可以看到它提供了一鍵配置腳本
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能夠自動完成接入 Codex 的配置
0:41.013–0:48.916
注意，運行前請確保已安裝 Codex 命令行工具或 ChatGPT 桌面 APP
0:48.916–0:50.892
並且至少運行過一次
0:50.892–0:54.185
然後根據操作系統複製對應的命令
0:54.185–0:57.100
打開終端，貼上命令並執行
0:57.100–0:59.926
腳本會引導你選擇接入哪個模型
0:59.926–1:02.752
輸入 1 使用 v4 flash，然後按 Enter
1:02.752–1:07.798
接著輸入前面獲取的 API Key，注意不要對外洩露哦
1:07.798–1:15.433
按 Enter，腳本就會唰唰唰地修改 Codex 配置，將 DeepSeek 接入到 Codex 中
1:15.433–1:22.021
最後重新打開 Codex，看到對應的模型名稱，就可以愉快地對話使用
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桌面 APP 也已成功接入，無需單獨配置
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是不是很簡單？比我之前分享的用 CC Switch 工具接入國產模型方便多了
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不過可惜的是 DeepSeek-V4-Flash 是純文字模型，無法識別和理解圖片
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因此我們需要為 AI 編程工具安裝一個識圖 Skill
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引導 AI 使用另一個多模態視覺模型來幫它查看圖片
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先準備一個支援圖片理解的視覺模型，例如最新的 Qwen3.8-Max
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並前往對應的大模型平台，取得該模型的 API Key
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然後直接在 Codex 中發送一段提示詞，讓 AI 幫你完成識圖 Skill 的安裝與配置
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安裝完成後，當 AI 需要查看圖片時，識圖 Skill 就會自動將圖片發送給視覺模型
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讓它將圖片內容轉換為文字描述，再交給 DeepSeek 繼續進行推理
2:24.573–2:27.701
好了，現在學習 AI 編程的門檻更低了
2:27.701–2:34.738
我之前製作的 Codex 保姆級教程，已收錄在我免費開源的 AI 編程零基礎教程中
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这几天 DeepSeek-V4-Flash 模型正式发布公测了
最近 DeepSeek-V4-Flash 模型正式開放公測
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Agent 能力强 性价比极高 直接秒了一大半其他模型
Agent 能力強、性價比極高，直接秒殺了大半其他模型
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更香的是 它原生支持了 Responses API
更棒的是，它原生支援了 Responses API
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只要 2 分钟 我就能带你把 DeepSeek 接入 Codex 并成功识图
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首先打开 DeepSeek 的 API 开放平台 创建一个 API Key
首先，開啟 DeepSeek 的 API 開放平台，建立一個 API Key
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接著，開啟 DeepSeek 官方文件，可以看到它提供了一鍵配置腳本
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注意 运行前要确保已经安装 Codex 命令行工具或者 ChatGPT 桌面 APP
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0:48.916–0:50.892
并且至少运行过一次
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然后根据操作系统复制对应的命令
然後根據操作系統複製對應的命令
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打开终端 粘贴命令并执行
打開終端，貼上命令並執行
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脚本会引导你选择接入哪个模型
腳本會引導你選擇接入哪個模型
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輸入 1 使用 v4 flash，然後按 Enter
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然后输入前面获取到的 API Key 注意不要对外泄露哦
接著輸入前面獲取的 API Key，注意不要對外洩露哦
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回车 唰唰唰 脚本就会修改 Codex 配置 把 DeepSeek 接入到 Codex 中了
按 Enter，腳本就會唰唰唰地修改 Codex 配置，將 DeepSeek 接入到 Codex 中
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最后重新打开 Codex 看到了对应的模型名称 就可以愉快地对话使用了
最後重新打開 Codex，看到對應的模型名稱，就可以愉快地對話使用
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桌面 APP 也已经成功接入了 不用单独配置
桌面 APP 也已成功接入，無需單獨配置
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不過可惜的是 DeepSeek-V4-Flash 是純文字模型，無法識別和理解圖片
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因此我們需要為 AI 編程工具安裝一個識圖 Skill
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引導 AI 使用另一個多模態視覺模型來幫它查看圖片
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先准备一个支持图片理解的视觉模型 比如最新的 Qwen3.8-Max
先準備一個支援圖片理解的視覺模型，例如最新的 Qwen3.8-Max
2:00.300–2:04.916
并且到对应的大模型平台 获取到模型的 API Key
並前往對應的大模型平台，取得該模型的 API Key
2:04.916–2:12.343
然后直接在 Codex 中发一段提示词 让 AI 帮你完成识图 Skill 的安装和配置
然後直接在 Codex 中發送一段提示詞，讓 AI 幫你完成識圖 Skill 的安裝與配置
2:12.343–2:19.100
安装完成后 当 AI 需要看图时 识图 Skill 就会自动把图片发给视觉模型
安裝完成後，當 AI 需要查看圖片時，識圖 Skill 就會自動將圖片發送給視覺模型
2:19.100–2:24.573
让它把图片内容转成文字描述 再交给 DeepSeek 继续推理
讓它將圖片內容轉換為文字描述，再交給 DeepSeek 繼續進行推理
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好了 这下学习 AI 编程的门槛更低了
好了，現在學習 AI 編程的門檻更低了
2:27.701–2:34.738
那我之前出过 Codex 的保姆级教程 放到了我免费开源的 AI 编程零基础教程上
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影片筆記：DeepSeek V4 Flash 接入 Codex + 识图，2 分钟搞定！#ai #codex #deepseek #ai编程 #vibecoding #程序员

一句話總結

本影片演示如何將新發布的 DeepSeek-V4-Flash 模型接入 Codex 工具，並透過安裝「識圖 Skill」解決該純文本模型無法直接識別圖片的問題，實現低成本、高效率的 AI 編程輔助。

核心重點

DeepSeek-V4-Flash 特性：該模型被宣稱具有強大的 Agent 能力、高性價比，且原生支持 Responses API。
一鍵接入 Codex：透過 DeepSeek API 開放平台獲取 API Key 後，利用官方提供的一鍵配置腳本，可在終端自動完成 Codex 的配置，無需手動修改設定。
識圖解決方案：針對 DeepSeek-V4-Flash 為純文本模型無法識圖的限制，需安裝「識圖 Skill」。
多模態協作機制：識圖 Skill 會引導 AI 使用支援圖片理解的多模態視覺模型（如 Qwen3.8-Max），將圖片轉為文字描述後，再交由 DeepSeek 進行推理。
降低學習門檻：旨在降低 AI 編程的學習門檻，並提及免費開源的 AI 編程零基礎教程。

詳細大綱

1. DeepSeek-V4-Flash 模型介紹

模型已正式發布並進入公測階段。
核心優勢：
Agent 能力強。
性價比高。
原生支持 Responses API。

2. 接入 Codex 的具體步驟

準備工作：
獲取 DeepSeek API Key。
確認已安裝 Codex 命令行工具，或已安裝並運行過 ChatGPT 桌面 APP。
執行配置：
複製 DeepSeek 官方文檔中的一鍵配置腳本命令。
在終端（Terminal）中執行該命令。
選擇模型與驗證：
在配置過程中輸入 1 選擇 v4 flash 模型。
輸入 API Key。
結果確認：
Codex 桌面 APP 會自動更新模型名稱。
配置完成後可直接進行對話。

3. 解決純文本模型識圖問題

問題背景：DeepSeek-V4-Flash 是純文本模型，無法直接識別圖片。
解決方案：安裝「識圖 Skill」。
前置條件：
需準備支援圖片理解的視覺模型（例如 Qwen3.8-Max）。
需獲取該視覺模型的 API Key。
運作機制：
識圖 Skill 自動將圖片發送給支援圖片理解的視覺模型。
視覺模型將圖片轉為文字描述。
文字描述被交給 DeepSeek 進行後續推理。

4. 結語與互動

強調此配置方式有助於降低 AI 編程的學習門檻。
提及有免費開源的 AI 編程零基礎教程可供參考。
互動環節：要求觀眾在彈幕打出特定語句（疑點見後）。

工具 / 模型 / 名詞整理

模型名稱：
DeepSeek-V4-Flash
Qwen3.8-Max
多模態視覺模型
工具/平台/產品：
Codex
ChatGPT 桌面 APP
DeepSeek API 開放平台
DeepSeek 官方文檔
CC Switch 工具
識圖 Skill
終端 (Terminal)
技術/API：
Responses API

操作流程整理

獲取憑證：前往 DeepSeek API 開放平台獲取 API Key。
環境檢查：確保電腦已安裝 Codex 命令行工具，或已安裝並運行過 ChatGPT 桌面 APP。
執行配置腳本：

從 DeepSeek 官方文檔複製一鍵配置腳本命令。
在終端中執行該命令。

選擇模型：

根據提示輸入 1 以選擇 v4 flash 模型。
輸入之前獲取的 API Key。

驗證連接：

確認 Codex 桌面 APP 自動更新模型名稱。
嘗試進行對話以確認配置成功。

配置識圖功能（可選）：

若需識別圖片，安裝「識圖 Skill」。
準備支援圖片理解的視覺模型（如 Qwen3.8-Max）並獲取其 API Key。
配置 Skill 以連接視覺模型，實現圖片轉文字描述後交由 DeepSeek 推理的流程。

值得注意的限制或風險

純文本限制：DeepSeek-V4-Flash 本身為純文本模型，無法直接處理圖片，必須依賴額外的 Skill 和視覺模型來間接實現識圖功能。
依賴外部模型：識圖功能依賴於支援圖片理解的視覺模型（如 Qwen3.8-Max），需額外獲取該模型的 API Key，可能涉及額外成本或配置複雜度。
配置依賴：配置過程依賴於 DeepSeek 官方文檔提供的一鍵腳本，若文檔更新或腳本失效，可能影響配置流程。

逐字稿辨識疑點

Qwen3.8-Max：逐字稿中提及的模型名稱。需查證該模型確切名稱是否為「Qwen3.8-Max」，或為聽寫錯誤（例如是否為 Qwen-Max 或其他版本）。
梁聖恩情還不完：逐字稿中要求觀眾在彈幕打出此句。語意不明，疑為口誤、特定社群梗或聽寫錯誤，需查證原意。
Responses API：逐字稿提及 DeepSeek 原生支持此 API。需查證 DeepSeek 官方文檔中是否確有此名稱，或為特定稱呼。

可延伸追問

DeepSeek-V4-Flash 的具體定價策略與性價比優勢體現在哪些方面？
「識圖 Skill」的具體安裝步驟與配置參數為何？
使用 Qwen3.8-Max 作為視覺模型時，其 API 調用頻率與成本如何計算？
CC Switch 工具在此配置流程中的具體作用是什麼？
免費開源的 AI 編程零基礎教程包含哪些具體內容與資源？

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