DeepTutor 支持哪些大模型:从 OpenAI 到本地 Ollama,怎么选?

发布时间:2026/9/1 11:06:54
DeepTutor 支持哪些大模型:从 OpenAI 到本地 Ollama,怎么选? DeepTutor 支持哪些大模型从 OpenAI 到本地 Ollama怎么选【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutorDeepTutor 是一款个性化 AI 学习助手。如果你不知道该接入哪个大模型LLM即大型语言模型服务商、云端还是本地部署更划算本文会列全已支持的服务商、对比两种方式的差异并带你用三步完成配置。支持的 LLM 一览表三类服务商DeepTutor 把服务商注册在一份统一元数据里按模型名或 API 地址自动匹配新增服务商只需登记一条记录。整体分三类类别代表服务商常见可用模型部署方式适合谁标准云端OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、MoonshotKimi、智谱GLM、DashScope通义千问、MiniMax、Mistral、Groq、千帆GPT 系列、Claude 系列、DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen 等云端 API按量付费想用成熟商用模型、不想维护硬件模型聚合平台OpenRouter、SiliconFlow、火山引擎、BytePlus、NVIDIA NIM一把钥匙访问多家厂商模型云端 API想用同一账户管理、切换多家模型本地部署Ollama、LM Studio、vLLM、llama.cppLlama、Mistral、Qwen 等开源模型自己设备自托管隐私敏感、不想付 API 费用![DeepTutor设置页展示当前大模型服务商与各服务在线状态](https://raw.gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor/raw/5a197bd143b8c644b1a33783f39bed40a5329a56/assets/figs/web-1.4.6/settings/00-setting overview.png?utm_sourcegitcode_repo_files)云端 vs 本地三类差异先看能力、隐私与成本维度云端 API本地部署能力头部商用模型复杂推理与长文写作更稳受硬件限制7B~32B 模型可应付问答和摘要难题偏弱隐私文档和问题会发到第三方服务器数据不离开你的设备成本按量付费零硬件投入但高频使用账单上升硬件一次性投入之后无调用费稳定性依赖网络与服务商配额推理本地可控速度受你设备限制按场景的选型建议效果优先、使用强度大接 OpenAI 或 Anthropic头部模型对难点资料的讲解更可靠日常问答、成本敏感选 DeepSeek 或 MoonshotKimi单价低、速度快常规辅导够用想同时试多家模型用 OpenRouter、SiliconFlow 这类聚合平台一个密钥切换多家材料涉密或零调用费接 Ollama 或 LM Studio 本地模型数据不出设备三步接入指南三步完成接入在命令行执行初始化命令deeptutor init会依次询问端口、服务商、API 密钥、模型按提示回答即可。选云端服务商时填入对应 API 密钥选 Ollama 这类本地方案时先启动本地服务再填本地地址。启动服务后在前端输入区切换模型验证效果。跳过初始化也没关系随时可在 设置 → Models 里补齐。![DeepTutor模型切换面板可在多家服务商的大模型间切换](https://raw.gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor/raw/5a197bd143b8c644b1a33783f39bed40a5329a56/assets/figs/web-1.4.6/home/06-switch model.png?utm_sourcegitcode_repo_files)想看实现细节从这几个文件入手deeptutor/services/provider_registry.py全部服务商元数据新增服务商只需在这里登记deeptutor/services/llm/factory.py模型调用的统一入口deeptutor/services/llm/providers/各服务商实现文件open_ai.py、anthropic.py 等deeptutor/services/llm/local_provider.py本地部署的接入逻辑常见问题能同时接多个服务商吗可以。设置页维护一份服务商列表模型选择器随时切换。同一个模型来自不同服务商时也能并存例如 Moonshot 与火山引擎的 Kimi。本地部署必须配显卡吗不是必须。Ollama、LM Studio 都支持 CPU 推理只是较慢。想要流畅体验建议 8GB 以上显存的显卡本地模型主要用于问答、摘要和基础辅导。换服务商后已有数据会受影响吗不会。服务商只是计算大脑知识库、会话、记忆都保存在本地切换大脑不影响已录入的材料。小结要效果选云端要隐私选本地要管多家用聚合平台。建议先接一个云端模型或 Ollama 跑通流程再按需增加。完整服务商清单与接入逻辑见 deeptutor/services/llm/ 与上文的服务商登记表。【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考