DeepSeek-V4-Flash等模型与PyCharm无缝集成实战教程（DeepSeek暂时免费调用，建议收藏分享）

小清河505

405人浏览 · 2026-06-25 20:50:33

小清河505 · 2026-06-25 20:50:33 发布

1 引言：大模型编程辅助的范式革命

2026年，大语言模型的发展进入了一个全新的阶段。继DeepSeek-V3系列在全球范围内掀起开源AI热潮之后，DeepSeek于2026年4月正式发布了万众期待的V4系列预览版本。几乎同一时期，智谱AI于2026年6月17日正式上线并开源了新一代旗舰模型GLM-5.2。这两大模型的发布标志着开源大模型在长上下文处理、代码生成与智能体任务方面实现了质的飞跃。

对于广大开发者而言，如何将这些强大的模型能力无缝集成到日常的开发工作流中，成为了一个迫切的技术需求。PyCharm作为Python开发者最主流的集成开发环境（IDE）之一，其与大模型的深度集成正在重新定义“AI原生开发”的工作范式。本文旨在系统性地阐述DeepSeek-V4-Flash与GLM-5.2的核心技术原理，并通过AIGC Bar这一多模型统一API入口，手把手指导读者在PyCharm中完成从环境配置到智能体构建的全流程实践。

2 DeepSeek-V4-Flash与GLM-5.2技术架构深度解析

2.1 大模型基础架构：从Transformer到MoE

在深入解析两大模型之前，有必要回顾大模型的基础架构原理。当前所有主流大语言模型均建立在Transformer架构之上，其核心是自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。

自注意力机制的数学表达：给定输入序列 $\in \mathbb{R}^{n \times d}$ （ $n$ 为序列长度， $d$ 为特征维度），自注意力的计算分为三步：

第一步，线性变换：通过三个可学习的参数矩阵 $W_Q, W_K, W_V \in \mathbb{R}^{d \times d_k}$ ，将输入 $X$ 映射为查询（Query）、键（Key）和值（Value）：

$XW_Q, \quad K = XW_K, \quad V = XW_V$

第二步，相似度计算与缩放：计算查询 $Q$ 与键 $K$ 的点积，并通过缩放因子 $\sqrt{d_k}$ 归一化，得到注意力分数矩阵：

$\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}$

第三步，权重聚合：对 $S$ 应用Softmax函数得到注意力权重 $\text{Softmax}(S)$ ，最终输出为：

$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$

自注意力的核心优势在于：并行化——所有位置的注意力计算可同时进行，突破RNN的时序依赖；长距离依赖——直接建模任意位置间的关系。

然而，标准自注意力机制的计算复杂度为 $O(n^2)$ ，其中 $n$ 为序列长度。这意味着上下文每翻一倍，attention部分的算力和显存都要翻四倍。这正是传统模型在处理超长上下文时面临的根本瓶颈。

混合专家模型（MoE） 则从另一个维度解决了模型规模与计算成本的矛盾。MoE的核心思想是条件计算（Conditional Computation） ——与稠密模型所有参数在处理任何token时都处于激活状态不同，MoE模型仅根据输入数据激活其一小部分参数。其四个核心要素包括：

专家（Experts） ：专业化的神经子网络，针对特定领域做过优化
专家稀疏性（Expert Sparsity） ：每个token仅激活全体专家池中的一小部分专家
门控网络（Gating Network） ：一个经过训练的路由器，决定每个输入对应激活哪些专家
输出组合（Output Combination） ：将被选中专家的输出进行融合

MoE架构使得模型可以在总参数量巨大的情况下，保持单次推理的计算成本可控——这正是DeepSeek-V4-Flash以284B总参数实现仅13B激活参数的技术基础。

2.2 DeepSeek-V4-Flash：高性价比MoE模型的效率革命

DeepSeek-V4-Flash是深度求索发布的V4系列预览版中的高性价比MoE大模型。该模型总参数达到284B（2840亿），激活参数为13B（130亿），原生支持100万token的超长上下文。在架构设计上，DeepSeek-V4系列基于Transformer + DeepSeekMoE + MTP的底盘，相比V3系列做了三处关键升级。

（1）混合注意力架构（CSA + HCA）

V4系列最核心的技术创新在于混合注意力机制，它融合了压缩稀疏注意力（CSA）和重度压缩注意力（HCA）两种机制。在1M token上下文设置下，DeepSeek-V4-Pro的单token推理FLOPs仅为DeepSeek-V3.2的27%，KV Cache仅为V3.2的10%；V4-Flash则更为激进——FLOPs降至10%、KV Cache降至7%。

CSA（Compressed Sparse Attention） 的核心设计包含三个功能模块：

KV Compressor：将每 $m$ 个相邻token的KV压缩成1个压缩条目（V4-Pro中 $m = 4$ ，Flash中 $m = 4$ ）。压缩本身不是简单平均，而是用学到的softmax权重加位置偏置进行加权求和。数学表达为：

$KV_{\text{compressed}} = \sum_{i=0}^{m-1} \alpha_i \cdot (KV_i + \beta_i)$

其中 $\alpha_i$ 为可学习的注意力权重， $\beta_i$ 为位置偏置。

Lightning Indexer：用轻量级索引器为每个query选择top- $k$ 个最相关的压缩条目做核心attention（V4-Flash中 $k = 512$ ，Pro中 $k = 1024$ ）。索引器的QK路径全程运行在FP4精度上。
滑动窗口（Sliding Window） ：保留最近128个token的完整KV缓存，弥补压缩带来的局部信息损失。

CSA通过两层削减实现了计算效率的飞跃：第一层compression将 $N$ 个token压成1个compressed KV；第二层Indexer让每个query不看所有compressed KV，只看top- $k$ 个。

HCA（Heavily Compressed Attention） 则采用更激进的压缩策略：

KV Compressor的压缩效率更高， $N = 128$ （即128个token压缩为1个条目）
由于压缩率极高，不再需要Lightning Indexer，query直接看到所有压缩后的KV
同样保留滑动窗口弥补局部信息损失

两种压缩注意力交错组成的混合架构，实现了“温和压缩加稀疏选择”与“激进压缩加全量attention”的协同。

（2）流形约束超连接（mHC）

V4系列引入了mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）来强化传统的残差连接。传统残差连接为 $x + F (x)$ ，而mHC将其升级为“多条残差流 + 动态混合 + 稳定约束”的残差连接。具体而言：

将隐藏状态扩展为多条流： $hc_mult × hidden \text{hidden} \in \mathbb{R}^{\text{batch} \times \text{seq} \times \text{hc\_mult} \times \text{hidden}}$ （默认 $hc_mult = 4 \text{hc\_mult}=4$ ）
每个DecoderLayer中，Attention和MLP前后各执行一次mHC操作
通过动态混合多条残差流，增强了信号在跨层传播中的稳定性，同时保持了模型的表达能力

（3）Muon优化器与FP4量化

V4系列采用Muon优化器实现更快的收敛速度和更强的训练稳定性，同时通过FP4量化感知训练将MoE权重大幅压缩。模型在超过32T多样化高质量token上进行了预训练，随后通过两阶段后训练——独立培养领域专家（通过SFT和GRPO强化学习），再通过on-policy蒸馏统一整合为单一模型。

技术维度	DeepSeek-V3.2	DeepSeek-V4-Flash	改进幅度
总参数	-	284B	-
激活参数	-	13B	-
上下文长度	支持有限	100万token	质的飞跃
推理FLOPs	基准	10%	降低90%
KV Cache占用	基准	7%	降低93%
注意力机制	MLA/DSA	CSA + HCA混合	架构革新

DeepSeek-V4-Flash在简单Agent任务上的表现可与V4-Pro相媲美，在跨领域交叉感知、多源信息整合以及科普性质的简化表述上更为自然。推理延迟较前版降低约40%。

2.3 GLM-5.2：长程任务时代的编程旗舰

GLM-5.2是智谱AI于2026年6月17日正式发布并开源的新一代旗舰模型。该模型总参数753B（据公开报道为744B），激活参数40B。GLM-5.2主攻 “长程任务” ——让AI不再只做即时问答，而能像人一样连续工作数小时、自主完成完整的大型工程。

（1）1M无损上下文与IndexShare架构

GLM-5.2实现了真正可用的1M上下文窗口，可稳定、无损地处理100万Token长度的文本。其核心突破在于提出了 IndexShare 架构创新——在每四层稀疏注意力层之间复用同一个索引器（indexer）。在1M上下文长度下，这一设计将单位token的FLOPs降低至2.9倍。

（2）MTP（多Token预测）层优化

GLM-5.2改进了MTP（Multi-Token Prediction）层以提升投机解码效率。MTP的核心思想是让模型在单次推理中同时预测多个未来token，而非逐个生成。传统自回归解码每步仅生成1个token，而MTP通过并行预测多个token：

$\text{MTP}: \quad P(t_{t+1}, t_{t+2}, ..., t_{t+k} | t_1, ..., t_t) = \prod_{i=1}^{k} P(t_{t+i} | t_1, ..., t_{t+i-1})$

MTP显著提高了生成吞吐量，实现了推理速度的倍增加速。

（3）Coding能力突破

GLM-5.2通过扩展Coding Agent的训练环境，有效解决了长文本劣化问题。在Code Arena上，GLM-5.2拿下1595分的高分，取得全球可用模型第一的表现。在编程基准FrontierSWE上取得了74.4分的成绩——作为对比，Anthropic Opus 4.8是75.1分，GPT-5.5是72.6分。在模拟真实世界知识工作的GDPval-AA v2测试中，GLM-5.2获1524分（人类基准分1000分），与闭源前沿大模型GPT-5.5（xhigh reasoning）平起平坐。

在实际体验中，GLM-5.2可在一轮连续任务中处理88万以上token，自主完成从开发、联调、测试到打包上线的完整软件交付流程，完整交付一个覆盖Web、移动端与小程序的多端应用。

（4）国产算力生态与MIT协议

GLM-5.2的训练与线上推理均未依赖海外算力。上线首日即完成与华为昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、海光、壁仞等八大国产算力平台的全适配。模型权重遵循MIT License，支持自由下载、部署与商用。

技术指标	GLM-5.2	对比说明
上下文窗口	1M token（无损）	实测可承载项目级工程上下文
Code Arena得分	1595分	全球可用模型第一
FrontierSWE	74.4分	介于Claude Opus 4.7与4.8之间
单次任务处理	88万+ token	完整软件交付全链路
开源协议	MIT	允许免费商用
国产算力适配	8+平台	Day 0完成适配

2.4 两大模型的技术对比与选型建议

对比维度	DeepSeek-V4-Flash	GLM-5.2
总参数	284B	753B（据公开报道744B）
激活参数	13B	40B
上下文	100万token	100万token（无损）
核心优势	极致效率、低成本高吞吐	长程代码任务、Agent自主执行
API价格	$0.14输入/$0.28输出（在本文API站点限时免费）	约13.8倍于V4-Flash
适用场景	实时对话、函数调用、轻量高频	完整项目开发、多端应用交付
开源协议	MIT	MIT

3 PyCharm集成大模型的技术路径与工具链

3.1 PyCharm大模型集成的技术原理

PyCharm集成大模型API的核心技术原理在于通过HTTP请求调用大模型的推理服务，并将返回结果集成到IDE的交互界面中。从2025.2版本起，PyCharm内置了MCP（Model Context Protocol）服务器，允许外部客户端访问IDE提供的工具。

对于自定义API接入，主流的实现路径包括：

ProxyAI插件方案：在Settings > Tools中配置Custom OpenAI接口
Continue插件方案：通过配置文件对接各类大模型API
直接代码调用方案：使用OpenAI SDK或requests库在Python项目中直接调用

3.2 AIGC Bar：多模型统一API入口的技术架构

AIGC Bar是一个多模型统一API入口平台，其核心设计理念是作为一个 “兼容层” 来屏蔽上游不同模型厂商的API差异。开发者不需要分别去每一家模型厂商开通、绑卡、配网络，也不需要为每个客户端背一套不同的调用方式。

AIGC Bar的技术架构具有以下特点：

统一接口标准：支持OpenAI兼容协议与Anthropic生态的环境变量对接方式
多模型路由：通过令牌分组（如Free分组、OpenSource-Multimodel分组）实现不同模型的权限管理与调用路由
工程化兼容：同一套工程框架、同一套密钥管理、同一套账单/额度心智模型

AIGC Bar整合支持300+主流AI模型，包括GPT全系列、Claude全系列、Gemini、Grok等。

4 手把手教程：PyCharm集成DeepSeek-V4-Flash与GLM-5.2

4.1 环境准备与AIGC Bar注册

步骤一：注册AIGC Bar账号

访问AIGC Bar官方注册页面：AIGC bar
在这里插入图片描述

完成注册后登录控制台，在令牌管理页面创建新的API令牌。关键操作：在令牌配置中选择 Free分组，即可免费调用包括DeepSeek-V4-Flash在内的多种模型。
在这里插入图片描述

步骤二：获取API密钥

创建令牌后，系统会生成一个API Key（形如sk-xxxxxxxxxxxxxxxx）。请妥善保存该密钥，后续配置中需要使用。
在这里插入图片描述

步骤三：PyCharm环境检查

确保PyCharm版本在2023.3或更高版本（Community Edition需2024.1.1或更高版本）。建议使用PyCharm Professional 2025.1或更高版本以获得最佳体验。

4.2 方案一：通过ProxyAI插件接入（推荐）

ProxyAI插件是目前在JetBrains系列产品中接入自定义模型API最便捷的方式。

第一步：安装ProxyAI插件

打开PyCharm，依次点击 File → Settings → Plugins，在插件市场中搜索 ProxyAI 并安装。安装完成后重启IDE。
在这里插入图片描述

第二步：配置ProxyAI插件

进入 File → Settings → Tools → Proxy AI
选择 Custom OpenAI 作为Provider类型
按照以下参数配置：

配置参数	填写内容	说明
Preset template	OpenAI	使用OpenAI兼容协议
Custom provider name	AIGC Bar（或自定义名称）	便于识别
API key	在AIGC Bar创建的API Key
Chat Completion URL	`https://api.aigc.bar/v1/chat/completions`	AIGC Bar API端点
Model参数	`deepseek-v4-flash` 或 `glm-5.2`	根据需求选择模型

第三步：验证功能

在PyCharm右侧边栏或插件窗口中，切换至刚刚创建的模型配置，即可开始使用对话或代码补全功能。
在这里插入图片描述

4.3 方案二：通过Continue插件接入

Continue插件是另一个广受欢迎的开源AI编程助手插件。

第一步：安装Continue插件

在PyCharm插件市场中搜索 Continue 并安装。

第二步：配置Continue

安装完成后，在右侧标签栏中找到Continue标签，点击进入设置。在配置文件中填入以下内容：

{
  "models": [
    {
      "title": "DeepSeek-V4-Flash",
      "provider": "openai",
      "model": "deepseek-v4-flash",
      "apiKey": "YOUR_AIGC_BAR_API_KEY",
      "apiBase": "https://api.aigc.bar/v1"
    },
    {
      "title": "GLM-5.2",
      "provider": "openai",
      "model": "glm-5.2",
      "apiKey": "YOUR_AIGC_BAR_API_KEY",
      "apiBase": "https://api.aigc.bar/v1"
    }
  ]
}

4.4 方案三：Python代码直接调用（适用于自定义开发）

对于需要在Python项目中直接调用大模型API的场景，可以使用OpenAI SDK或requests库实现。

环境配置

首先安装OpenAI SDK：

pip install openai

代码示例：调用DeepSeek-V4-Flash

import os
from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_AIGC_BAR_API_KEY",  # 替换为实际API Key
    base_url="https://api.aigc.bar/v1"
)

# 调用DeepSeek-V4-Flash模型
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的Python编程助手"},
        {"role": "user", "content": "请帮我写一个快速排序算法的Python实现"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048,
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

代码示例：调用GLM-5.2

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_AIGC_BAR_API_KEY",
    base_url="https://api.aigc.bar/v1"
)

# 调用GLM-5.2模型
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个全栈开发专家"},
        {"role": "user", "content": "请分析以下代码的潜在问题并给出优化建议"}
    ],
    temperature=0.5,
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

4.5 在PyCharm中调用OpenSource-Multimodel分组下的GLM-5.2

AIGC Bar平台在 OpenSource-Multimodel 分组下提供了GLM-5.2的调用入口。该分组汇集了多个开源大模型，开发者可以通过统一的API接口按需调用GLM-5.2、Kimi-K2.6、Qwen3.5等多模型构建智能体。

调用OpenSource-Multimodel分组下的GLM-5.2，只需在API请求中将model参数设置为对应的模型标识符即可。具体模型名称可在AIGC Bar控制台的模型列表中查看。

# 调用OpenSource-Multimodel分组下的GLM-5.2
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",  # 或具体的模型标识符
    messages=[...]
)

4.6 常见问题与解决方案

问题现象	可能原因	解决方案
连接超时	网络代理问题	临时禁用代理或配置Python代理
API Key无效	Key未正确配置	检查环境变量或直接传入Key
中文输出乱码	编码设置问题	设置Project Encoding为UTF-8
模型不存在	模型名称错误	在AIGC Bar控制台确认正确的模型标识符
SSL证书错误	证书验证问题	修复Python SSL证书或临时禁用验证

5 基于AIGC Bar的多模型智能体构建

5.1 智能体（Agent）的技术原理

智能体（Agent）是指能够自主感知环境、做出决策并执行动作的AI系统。在大模型语境下，智能体通常以大语言模型为核心控制器，通过调用外部工具（如代码执行器、搜索引擎、数据库等）来完成复杂任务。

DeepSeek-V4系列在Agent能力上实现了开源领先，而GLM-5.2则专注于长程Agent任务——能够自主完成从开发、联调、测试到打包上线的完整软件交付流程。在FrontierSWE等长程任务基准测试中，GLM-5.2的表现介于Claude Opus 4.7与4.8之间。

5.2 通过AIGC Bar调用多模型构建智能体

AIGC Bar平台的核心价值在于 “一次接入、多模型协作” 。开发者可以通过统一的API接口，按需调用DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi-K2.6、Qwen3.5等多种模型。

5.3 智能体构建代码框架

以下是一个基于AIGC Bar API构建多模型智能体的基础框架：

from openai import OpenAI
from typing import List, Dict, Any

class MultiModelAgent:
    def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.aigc.bar/v1"):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
        self.models = {
            "fast": "deepseek-v4-flash",      # 快速响应
            "coding": "glm-5.2",              # 代码任务
            "reasoning": "deepseek-v4-flash"  # 推理任务
        }
    
    def chat(self, model_type: str, messages: List[Dict[str, str]], 
             temperature: float = 0.7, max_tokens: int = 2048) -> str:
        """调用指定类型的模型进行对话"""
        model_name = self.models.get(model_type, "deepseek-v4-flash")
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=model_name,
            messages=messages,
            temperature=temperature,
            max_tokens=max_tokens
        )
        return response.choices[0].message.content
    
    def code_review(self, code: str) -> str:
        """使用GLM-5.2进行代码审查"""
        messages = [
            {"role": "system", "content": "你是一个专业的代码审查专家"},
            {"role": "user", "content": f"请审查以下代码并给出改进建议：\n{code}"}
        ]
        return self.chat("coding", messages, temperature=0.3, max_tokens=4096)
    
    def plan_task(self, task_description: str) -> str:
        """使用推理模型进行任务规划"""
        messages = [
            {"role": "system", "content": "你是一个任务规划专家，请将复杂任务分解为可执行的步骤"},
            {"role": "user", "content": task_description}
        ]
        return self.chat("reasoning", messages, temperature=0.5)

# 使用示例
agent = MultiModelAgent(api_key="YOUR_AIGC_BAR_API_KEY")
plan = agent.plan_task("开发一个基于FastAPI的待办事项管理后端")
print(plan)

5.4 对话服务与API调用的场景区分

需要特别说明的是，API调用主要面向开发者，用于在应用程序或IDE中集成大模型能力。对于普通用户而言，如果只是使用对话服务，直接访问各模型的官方网站即可获得更好的用户体验。

使用场景	推荐方式	说明
PyCharm编程辅助	AIGC Bar API	深度集成IDE，提升开发效率
智能体应用开发	AIGC Bar API	多模型统一调用，灵活路由
日常对话咨询	各模型官网	界面友好，功能完整
企业级应用集成	AIGC Bar API	统一管理，成本可控

6 模型调用的性能优化与最佳实践

6.1 模型选择策略

根据任务类型选择合适的模型可以显著提升效率和效果：

任务类型	推荐模型	理由
实时对话、简单问答	DeepSeek-V4-Flash	低延迟、低成本
代码生成与审查	GLM-5.2	顶级Coding能力
复杂推理任务	DeepSeek-V4-Flash	推理能力接近Pro版
长文档分析	两者皆可	均支持100万token上下文
Agent工作流	GLM-5.2	长程任务专长

6.2 API调用优化建议

使用流式响应：对于长文本生成，启用stream=True可以大幅改善用户体验
合理设置temperature：代码生成任务建议0.1-0.3，创意任务可适当提高
利用上下文缓存：对于多轮对话，合理管理消息历史以控制token消耗
错误重试机制：实现指数退避重试策略应对临时性API故障

6.3 成本优化考量

根据公开数据，DeepSeek-V4-Flash的API定价约为$0.14输入/$0.28输出，是当前可调用的最经济的严肃编程模型之一——约比GPT-5.5便宜36倍（输入）和100倍以上（输出）。GLM-5.2的价格约为V4-Flash的13.8倍。开发者可根据任务复杂度和预算灵活选择。

7 总结与展望

本文系统阐述了DeepSeek-V4-Flash与GLM-5.2两大前沿大模型的核心技术架构，并通过AIGC Bar这一多模型统一API入口，详细演示了在PyCharm中完成从环境配置到智能体构建的全流程实践。

DeepSeek-V4-Flash以284B总参数、13B激活参数的MoE架构，通过CSA+HCA混合注意力、mHC残差连接、Muon优化器与FP4量化等技术革新，将推理算力与KV Cache占用压缩至V3.2的10%和7%，实现了长上下文推理的工程化落地。

GLM-5.2则以1M无损上下文和卓越的Coding能力，在Code Arena上取得全球可用模型第一的成绩，通过IndexShare架构将1M上下文下的单位token FLOPs降低至2.9倍，标志着国产大模型在编程与长程任务领域跻身世界前列。

AIGC Bar作为多模型统一入口，通过兼容层设计屏蔽了上游API差异，使开发者能够以统一的工程框架调用DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2等多种模型，实现了“一次接入、多模型协作”的开发范式。

展望未来，随着大模型能力的持续演进和IDE集成的不断深化，AI原生开发将成为软件工程的新常态。开发者应当积极拥抱这一变革，将大模型能力融入日常开发流程，实现生产力的质的飞跃。
使用实战效果：
在这里插入图片描述

参考文献

[1] DeepSeek-V4-Flash模型页. 鲸智社区·大模型公共服务平台. https://aihub.caict.ac.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash

[2] DeepSeek-V4深度解读：百万上下文背后的工程细节. 阿里云开发者社区. https://developer.aliyun.com/article/1731447

[3] 智谱GLM-5.2上线并开源. 科技日报. https://www.stdaily.com/web/gdxw/2026-06/17/content_533710.html

[4] 智谱AI正式开源GLM-5.2模型：主打1M无损上下文与长程代码任务. PConline. https://g.pconline.com.cn/x/2174/21745763.html

[5] 智谱开源新一代大模型GLM-5.2 跻身全球模型前三. 中国日报. https://cn.chinadaily.com.cn/a/202606/17/WS6a3274d9a310d709c2fb8b81.html

[6] 在JetBrains系列产品中使用ProxyAI接入模型API服务. 金山云文档. https://docs.ksyun.com/documents/45334

[7] AIGC Bar API平台接入与工程化实践指南. ZeekLog. https://zeeklog.com

[8] 深度解析Transformer：自注意力与多头自注意力机制. 百度开发者中心. https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=5592994

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