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一招解锁无审查！DeepSeek V4.1 Flash 官方 API 越狱成功，保姆级教程！

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我們現在看到就是OpenCode,然後他已經接入了Deepseek的官方API,接入的是Deepseek v4.eflash。
我們再看這個也是OpenCode,他接入的也是Deepseek官方API,Deepseek v4.eflash。
這兩個雖然看著一樣,但是一個越譽了,一個沒有越譽。
然後我問他倆同樣的問題,看他們會不會回答。
我問一個老司機問題,然後先問這個沒有越譽的,然後給他粘貼進來。
這個敏感字符我就給他打碼了,然後給他按回撤。
我們可以看到這個沒有越譽的他是抱歉,我是沒辦法幫你寫的。
他就是他不會幫你寫這些內容的。
然後我們再來到已經越譽的OpenCode,他也是揭露了Deepseek的官方API,
我們問他同樣的問題,看他會不會回答。
然後給他粘貼,給他回撤。
我們可以看到,這個也是揭露了Deepseek的官方API,他就會幫我們回答我們所謂的敏感問題。
然後我們可以呢,我會露幾個字符給他看一下,這也是個老司機問題。
然後重要的部分,我還是要打碼的。
然後他揭露官方API,他的好處就是速度非常快,而且是Deepseek官方的模型來幫你寫。
非常智能,而且寫的是一般模型是達不到的水平。
大家好,我是超哥,今天給大家分享Deepseek v4.1flash越譽教程。
通過一個簡單的方法,就可以讓Deepseek v4.1flash解鎖回答限時。
體驗無審查模式。整個過程非常簡單,我們直接開始教程。
我會把所有的台料放到我的這個博客網址裡。
第一步我們是需要配置安裝OpenCode,我們是需要安裝OpenCode的。
然後第一個小步是安裝Note的GS環境。
這是頓的GS下載地址,我們點擊打開。
打開入我們點著下面的按鈕,然後進行下載。
然後我們點擊進行安裝。
然後這邊我們就全部默認就行了。
這邊要勾一下。
這邊都默認。
我們看到他已經裝好了,我們點這邊的完成。
然後這個我們給大家關掉。
然後下面我們要打開CMD。
我們先打開CMD。
我們來到開始。
然後在這邊搜索CMD。
搜索CMD,我們打開它。
就是CMD。
打開之後我們檢查一下有沒有成功。
這個是檢測命令,我們點這邊的Copy。
然後來到CMD,然後給它粘貼進來。
然後按回撤。
我們可以看到是兩個都有版本號的說明已經安裝成功了。
然後第二個我們是要安裝OpenCode。
然後這是OpenCode的官網。
我們可以點擊打開它。
打開之後,這邊是有它的安裝命令的。
我們選第二個。
點這邊的Copy這個按鈕。
你也可以來到我的博客這兒。
我這也有一個命令是一樣的。
點這邊的Copy是一樣的。
然後我們再來到CMD。
然後我們右擊,給它粘貼進來按回撤。
安裝OpenCode。
我們可以看到已經安裝好了。
然後我們可以啟動OpenCode。
使用這個命令,在CMD裡面執行OpenCode。
然後點這邊Copy。
讓我們啟動一下。
按回撤。
我們可以看到它已經啟動成功了。
我們第一次進來,它是有一個默認的一個模型的。
然後是免費的。
然後我們需要切換到我們的Deepseek。
Deepseek和官網。
我們可以點打開。
我們要獲取一下API。
然後點這邊的API開放平臺。
然後你沒有登錄的話,你要登錄一下。
我這已經登錄過了。
然後我們點這邊的API Case。
然後這邊我們需要點這個創建一下API。
然後這邊隨便命名。
比如說X超哥。
然後點擊創建。
然後它就給我們一個API Key。
然後我們复制一下。
复制之後之後我們來到CMD。
我們還是來到這個OpenCode這邊。
然後這邊我們需要輸入斜槓。
斜槓我們找這個Mode。
我們輸入一下MO。
然後第一個就是,
選中之後我們可以上下選中的。
我們選中這個Modos,然後按回撤。
按回撤。
按回撤我們可以看到這邊是沒有我們需要的模型的。
然後我們可以點這個。
讓我們再往下選。
現在就有很多了。
然後我們可以搜索一下。
太多了。
so DeepSeq。
然後這個就是。
然後選中的。
然後我們按回撤。
按回撤。
它是讓我們輸入這個DeepSeq的API Key。
我們給它粘貼進來就好了。
粘貼進來之後我們按Int鍵。
按回撤。
然後現在就好了。
然後現在是讓我們選的這個模型。
一個Flash,一個Pro。
然後我們選中這個Flash,VCIEFlash這個版本。
選中它。
然後這個我們進來之後選中默認就行了。
現在我們就進入到DeepSeq withoutFlash這個模型。
這個模型了。
然後我們隨便問一個問題。
說你好。
我們問一個禁忌的問題吧。
我讓它。
幫我寫一個小說。
這個敏感作用我就打碼了。
然後按回撤。
然後它是說。
請抱歉這個請求沒辦法幫你完成。
它是不會幫你寫的。
然後我們現在看一下我們怎麼把它給越譽了。
然後我們再來到我這邊博客。
然後這邊我們是需要下載這個越譽文件。
我們需要下載它。
然後我們現在就這個。
第三步的這個我們點擊打開。
打開之後我們這個就是這個文件。
這個。
然後我們來到這兒。
這有個下載按鈕。
下載按鈕我們已經下載下來了。
然後我們找到它的位置。
然後給大家剪輯到桌面先。
然後我們在桌面。
你可以在任何位置。
你也可以不在桌面。
然後我們新建一個文件夾。
你可以在任何位置新建。
然後我們命名一下DeepSeq。
你也可以不命名成DeepSeq。
命名成別的也行。
然後我們把這個文件。
剛下載的文件給大家剪輯進去。
剪輯進來。
然後我們給它命名。
命名成Agenth。
Agenth.
然後給它按回車。
給它確定一下。
這個名字要命名對了。
然後現在我們。
這個是我們的路徑。
然後我們複製一下這個路徑。
就是這個文件所在的路徑。
我們複製一下。
複製好之後。
然後我們來到CMD。
然後我們再開一個。
再開一個CMD吧。
我們在這邊搜索吧。
開始這邊。
搜一個CMD。
然後打開它。
打開之後。
我們CD。
小寫吧。
CD。
然後把剛剛複製的這個。
我們下載的這個文件的路徑。
然後給它粘貼進來。
再複製一次。
然後給它粘貼。
CD空格。
然後這個路徑。
我們按回撤。
現在我們就進入到了這個路徑。
然後我們再。
又打開這個opencode。
再去複製一下這個命令。
我的博客這。
然後是啟動opencode的命令。
然後還是這個命令。
Copy一下。
然後給它粘貼。
然後按回撤。
然後現在我們就進入到了一個opencode。
我們給它。
複製同樣的提示詞。
然後讓它回答。
複製同樣提示詞。
複製一下。
然後我直接給它粘貼進來。
然後再按回撤。
看它會不會回答。
我們可以看到它是會回答我們的問題的。
而且這個是DFC的官方的API。
官方的模型是來回答的。
這樣我們就把它給約一成功了。
而且我這個問題只是一個測試問題。
只是演示一下。
大家可以問它任何問題。
大家都是可以回答沒問題的。
包括安全方面的什麼的。
而且這個是DFC的官方API。
它的速度是很快的。
我們可以看到它每秒是將近200token的。
好吧。
今天的教程就到這吧。
如果大家有什麼問題的話。
可以在視頻下方的評論區留言交流。
謝謝大家的觀看。

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

  1. 下達指令

    指令：videonote https://youtu.be/EOvXwtKiOtE?si=kzDtwPOOoBBQhazR --language zh

    來源：https://youtu.be/EOvXwtKiOtE?si=kzDtwPOOoBBQhazR

    辨識語言：zh ｜ 參數：--language zh

  2. 預期流程

    依指令產生的處理順序：

    1. 下載與語音辨識
    2. 來源選擇與品質檢查
    3. 文字校正與句子單元
    4. 筆記與發布
    5. 公開網頁發布

  3. 1. 下載與語音辨識

    工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）

    處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿

    產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）

    耗時：31.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  4. 2. 全文快速校讀

    工具：videonote_rapid_transcript_review.py

    處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目

    產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）

    耗時：41.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  5. 3. 建立句子單元

    工具：videonote-build-sentence-units

    處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  6. 4. 句子密度平衡

    工具：videonote_balance_sentence_units.py

    處理：平衡句子長度與密度

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  7. 5. 時間軸稽核

    工具：videonote_timeline_audit.py

    處理：檢查時間軸與音訊對齊

    產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  8. 6. 品質檢查

    工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）

    處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質

    產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）

    耗時：0.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  9. 7. 播放時間軸回填

    工具：videonote_rebase_display_timeline.py

    處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間

    產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）

    耗時：0.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  10. 8. 逐字稿交叉檢查

    工具：videonote_cross_check_transcript.py

    處理：交叉檢查逐字稿與來源字幕

    產出：transcript_crosscheck_report.json（交叉檢查）

    耗時：0.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  11. 9. 來源句整理

    工具：videonote_prepare_source_entries.py

    處理：整理來源句子供時間軸與頁面使用

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 10. 生成筆記摘要

    工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）

    處理：生成筆記摘要與重點

    產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）

    耗時：71.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  13. 11. 建立筆記頁面

    工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）

    處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面

    產出：note.html（筆記 HTML）

    耗時：0.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  14. 12. 發布公開頁面

    工具：videonote-publish（發布公開頁面）

    處理：發布到公開網站與每日列表

    產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）

    耗時：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

手動來源字幕

自動來源字幕

Whisper 字幕

Qwen 字幕

Parakeet 字幕

MOSS 字幕

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

校正前後逐字稿

目前待解決問題與初步改善方向

進一步精進字幕與筆記
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