Qwen-3 Editorial Team

比起一篇很快过时的 provider 名单，更有价值的是一套能长期使用的判断框架。

基于 LM Studio 官方文档与 DeepSeek 官方仓库，重新梳理在 LM Studio 中使用 DeepSeek 模型时最值得先确认的几个问题。

如果上一篇讲的是 Janus Pro 的架构，那么这篇更关注它在真实多模态工作流里该如何判断。

把一次具体编程对比读成真正有用的工作流判断，而不是简单的模型排名。

基于 DeepSeek-R1 官方仓库，重新解释 R1 为什么会引发如此大的关注，以及哪些结论值得认真对待。

基于 DeepSeek-R1 官方仓库，重新梳理本地运行 DeepSeek R1 时最容易混淆的几件事：旗舰模型、蒸馏模型、推理框架与社区工具之间的区别。

基于 DeepSeek 官方 API 文档，整理出更可靠的接入方式，涵盖 base URL、模型名、OpenAI 兼容性以及最小可用请求。

基于 DeepSeek 官方技术报告与 OpenAI 官方模型文档，重新梳理 DeepSeek V3 和 ChatGPT / GPT-4o 应该如何比较。

基于官方技术报告与官方仓库，对 DeepSeek V3 的模型架构、训练规模、公开评测结果和部署含义做一份更可靠的导读。

基于 Cursor 官方 API Key 文档与 DeepSeek 官方 API 文档，重新梳理在 Cursor 中使用 DeepSeek 时真正可行、也更稳妥的方式。

比起围绕某个聊天客户端写教程，更稳妥的方式是先分清运行层和交互层。

基于 Janus 官方仓库，重新梳理 Janus Pro 的多模态架构设计、它真正解决的问题，以及更适合怎样的评估方式。