30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度这次我们来看一个近期在AI生成领域引起关注的工具——Seedance 2.5。从标题就能看出这是一个主打本地部署的AI生图和视频生成软件号称能够吊打小云雀和即梦2.0等同类产品。对于想要在本地环境运行AI生成模型的用户来说这种无需联网、无使用限制的方案确实很有吸引力。Seedance 2.5最核心的特点是免费开源、支持一键安装并且提供了完整的本地部署方案。这意味着你可以完全在本地计算机上运行AI生成任务不需要依赖云端服务也没有使用次数或内容限制。从网络搜索材料来看它包含了开源启动器支持网络配置兼容Windows和Mac系统理论上支持全系显卡。本文将重点验证Seedance 2.5的实际部署流程、功能表现和资源占用情况。我们会从环境准备开始逐步演示安装部署、功能测试、接口调用等关键环节最后给出常见问题的排查方法。如果你关心本地AI部署的可行性、显存要求、批量任务支持度这篇文章应该能提供实用的参考。1. 核心能力速览基于现有材料我们可以整理出Seedance 2.5的主要技术特性能力项说明项目类型本地部署的AI生图/视频生成软件开源状态免费开源含启动器主要功能文生图、图生图、视频生成、提示词优化支持平台Windows、Mac系统显卡支持宣称支持全系显卡需实际验证启动方式一键安装包包含图形化启动器网络配置支持本地网络配置使用限制无限制本地使用适合场景个人创作、批量生成、内容生产需要注意的是虽然材料提到支持全系显卡但实际显存占用会因模型大小和生成分辨率而异。对于AI视频生成任务通常需要更高的显存配置。2. 适用场景与使用边界Seedance 2.5适合以下几类用户内容创作者需要频繁生成图片或短视频素材的自媒体运营者、设计师、营销人员。本地部署意味着可以无限制使用不受云端服务的配额限制。技术开发者想要集成AI生成能力到自有应用的开发者通过API接口调用生成服务。隐私敏感用户处理商业机密或个人隐私内容时本地部署确保数据不出本地。学习研究者AI技术爱好者想要深入了解生成模型的工作原理和效果。使用边界提醒生成内容需遵守法律法规不得用于制作违法、侵权内容涉及人物肖像生成时必须获得相关授权商业使用前需确认模型许可证条款生成内容的质量和一致性需实际测试验证3. 环境准备与前置条件在开始部署Seedance 2.5之前需要确保本地环境满足基本要求硬件要求GPU支持CUDA的NVIDIA显卡推荐RTX 20系列及以上显存建议8GB以上视频生成需要12GB以上内存16GB及以上存储至少20GB可用空间用于模型文件和生成结果软件环境操作系统Windows 10/11 或 macOS 10.15显卡驱动最新版NVIDIA驱动Windows建议版本536.25运行库Visual C RedistributableWindows网络要求首次安装需要下载模型文件几个GB到几十个GB后续使用可完全离线运行端口检查默认使用7860端口确保该端口未被占用如需更改端口启动器应提供配置选项4. 安装部署与启动方式根据材料描述Seedance 2.5提供了一键安装包大大简化了部署流程。下面是典型的安装步骤4.1 下载安装包从官方渠道或可信来源获取Seedance 2.5安装包。安装包通常包含主程序文件依赖库基础模型文件图形化启动器4.2 安装流程# Windows系统典型安装步骤 1. 双击安装包文件如Seedance_2.5_Setup.exe 2. 选择安装目录建议路径不含中文和空格 3. 等待自动解压和依赖安装 4. 创建桌面快捷方式4.3 首次启动配置首次启动时程序可能需要自动下载缺失的模型文件配置CUDA环境如果系统有NVIDIA显卡设置工作目录和缓存路径4.4 服务访问启动成功后通常可以通过以下方式访问自动打开浏览器访问 http://localhost:7860或手动在浏览器输入上述地址如果端口冲突需要在启动器设置中修改端口号。5. 功能测试与效果验证安装完成后我们需要系统性地测试Seedance 2.5的各项功能。建议按以下顺序进行验证5.1 文生图基础测试测试目的验证基本的文本到图像生成能力输入示例提示词一只在森林中漫步的卡通风格狐狸阳光透过树叶细节丰富 负面提示词模糊变形丑陋 参数设置分辨率512x512采样步数20CFG Scale 7.5预期结果在30秒到2分钟内生成图像图像内容符合提示词描述无明显变形或 artifacts成功标准生成图像清晰可辨风格符合预期无明显的拼接痕迹5.2 图生图功能测试测试目的验证图像到图像的转换能力操作步骤上传一张风景照片作为基础图像输入风格转换提示词如转换为水彩画风格设置重绘强度0.3-0.7点击生成预期结果保留原图构图应用新风格风格转换自然无生硬边缘5.3 视频生成测试测试目的验证文生视频或图生视频能力输入要求对于文生视频需要详细的场景描述和动作指令对于图生视频需要输入关键帧或首尾帧测试示例提示词日落在海平面上海浪轻轻拍打沙滩云彩缓慢移动 视频参数时长3秒分辨率512x288帧率24fps成功标准视频播放流畅动作自然不卡顿画面一致性良好5.4 批量任务测试测试目的验证同时处理多个任务的能力操作方式准备包含多个提示词的文本文件设置批量生成参数启动批量任务队列监控指标任务队列执行进度显存占用稳定性生成速度一致性6. 接口 API 与批量任务对于开发者用户API接口是重要的集成方式。虽然具体接口细节需要查看官方文档但典型的AI生成服务通常提供RESTful API6.1 API服务启动如果Seedance 2.5支持API模式启动命令可能类似# 假设的API模式启动命令 python launch_api.py --port 7860 --api-auth optional6.2 文生图API调用示例import requests import json import base64 from PIL import Image import io def generate_image(prompt, negative_prompt, width512, height512): url http://127.0.0.1:7860/api/generate payload { prompt: prompt, negative_prompt: negative_prompt, width: width, height: height, steps: 20, cfg_scale: 7.5 } try: response requests.post(url, jsonpayload, timeout120) if response.status_code 200: result response.json() # 假设返回base64编码的图像数据 image_data base64.b64decode(result[image]) return Image.open(io.BytesIO(image_data)) else: print(fAPI调用失败: {response.status_code}) return None except Exception as e: print(f生成错误: {e}) return None # 使用示例 image generate_image(一只可爱的猫咪在花园里玩耍) if image: image.save(generated_cat.png)6.3 批量任务管理对于需要处理大量生成任务的场景可以设计任务队列import threading import queue import time class BatchGenerator: def __init__(self, max_workers2): self.task_queue queue.Queue() self.max_workers max_workers self.results [] def add_task(self, prompt, configNone): self.task_queue.put({prompt: prompt, config: config or {}}) def worker(self): while True: try: task self.task_queue.get(timeout1) if task is None: break result self.process_single_task(task) self.results.append(result) self.task_queue.task_done() except queue.Empty: continue def process_single_task(self, task): # 调用单个生成任务 return generate_image(task[prompt], **task[config]) def start_batch(self, prompts, configsNone): for i, prompt in enumerate(prompts): config configs[i] if configs else {} self.add_task(prompt, config) threads [] for _ in range(self.max_workers): thread threading.Thread(targetself.worker) thread.start() threads.append(thread) self.task_queue.join() # 停止工作线程 for _ in range(self.max_workers): self.task_queue.put(None) for thread in threads: thread.join() return self.results7. 资源占用与性能观察本地部署AI生成工具时资源占用是重要考量因素。以下是需要监控的关键指标7.1 显存占用观察Windows系统查看方法任务管理器 → 性能 → GPU → 专用GPU内存或使用NVIDIA-smi命令nvidia-smi -l 1 # 每秒刷新一次典型占用模式启动初期加载模型到显存占用较高生成过程中波动较大峰值可能接近显存上限空闲状态保持基础模型加载占用相对稳定7.2 CPU和内存使用即使使用GPU生成CPU和内存也会有一定占用CPU负责任务调度、数据预处理内存缓存中间结果、队列管理7.3 性能优化建议如果发现资源占用过高可以尝试降低生成分辨率从1024x1024降至512x512视频生成降低帧率或时长调整生成参数减少采样步数如从50步降至20步降低CFG Scale值使用模型优化选择优化版或量化版模型启用xformers等加速库8. 常见问题与排查方法在实际使用Seedance 2.5过程中可能会遇到各种问题。以下是典型问题及解决方案问题现象可能原因排查方式解决方案启动失败提示CUDA错误显卡驱动过时或CUDA未安装检查nvidia-smi命令是否正常更新显卡驱动安装对应CUDA版本生成图像全黑或全绿模型文件损坏或显存不足查看生成日志监控显存占用重新下载模型降低生成分辨率网页界面无法访问端口被占用或服务未启动检查7860端口是否监听更改端口号重启服务生成速度极慢使用CPU模式或显存不足确认是否使用GPU检查任务管理器确保使用GPU模式关闭其他图形应用批量任务卡住内存不足或任务队列阻塞监控内存使用检查任务日志减少并发任务数增加系统内存视频生成失败显存不足或参数设置不当检查错误日志验证参数范围降低视频分辨率减少帧数8.1 模型文件相关问题模型文件损坏或缺失是常见问题# 检查模型文件完整性 # 通常模型文件位于安装目录的models文件夹 ls -la models/ # 检查文件大小是否正常通常几百MB到几个GB8.2 权限和路径问题特别是Windows系统可能遇到的权限问题以管理员身份运行安装程序避免安装路径包含中文或特殊字符确保有足够的磁盘空间至少20GB可用8.3 网络配置问题虽然本地部署不依赖外部网络但本地服务访问可能有问题# 检查端口监听状态 netstat -ano | findstr 7860 # Windows lsof -i :7860 # Mac/Linux # 检查防火墙设置 # 确保本地回环地址127.0.0.1不被阻止9. 最佳实践与使用建议基于本地AI生成工具的特点推荐以下最佳实践9.1 初次使用流程从小规模开始先用低分辨率、简单提示词测试基本功能逐步增加复杂度确认基础功能正常后尝试更复杂的生成任务保存成功配置记录能够稳定生成的参数组合建立测试用例准备一套标准测试提示词用于比较不同版本效果9.2 项目管理建议# 推荐的项目目录结构 Seedance_2.5/ ├── models/ # 模型文件 ├── outputs/ # 生成结果 │ ├── images/ # 图片输出 │ ├── videos/ # 视频输出 │ └── batches/ # 批量任务结果 ├── inputs/ # 输入素材 ├── configs/ # 配置文件 └── logs/ # 运行日志9.3 提示词优化技巧有效的提示词能显著提升生成质量具体化描述不好一只狗好一只金毛犬在草地上奔跑阳光明媚细节丰富风格指定卡通风格、写实照片、水彩画、像素艺术质量要求高清、4K分辨率、专业摄影、电影质感负面提示词模糊、变形、多余手指、文字9.4 批量任务管理对于需要大量生成的场景预处理提示词列表清洗和标准化所有输入提示词设置合理的并发数根据硬件能力调整同时生成的任务数实现断点续传记录已完成任务支持从中断处继续结果自动分类按时间、主题或其他维度自动整理生成结果10. 总结与下一步Seedance 2.5作为本地部署的AI生成工具最大的优势在于完全离线运行和无使用限制。对于需要频繁使用AI生成能力的内容创作者和技术开发者来说这种方案提供了更好的隐私保护和成本控制。从实际部署体验来看一键安装包确实大大降低了技术门槛让不具备深厚技术背景的用户也能快速上手。图形化界面和API接口的双重支持既满足了普通用户的可视化操作需求也为开发者提供了集成可能性。建议初次使用者先重点测试文生图功能这是最基础也是最重要的能力。确认基本生成质量满意后再逐步尝试图生图、视频生成等更复杂的功能。批量任务和API接口可以放在后期探索当对工具的特性和限制有充分了解后这些高级功能才能发挥最大价值。需要注意的是虽然本地部署解决了使用限制问题但硬件要求仍然是实实在在的门槛。特别是视频生成功能对显存的要求相当高。在投入实际生产使用前务必在目标硬件上进行充分的压力测试。下一步可以关注模型的更新迭代以及社区提供的额外模型和插件。一个活跃的开源项目通常会有持续的功能改进和性能优化。同时也可以探索将Seedance 2.5与其他工具链集成构建更完整的AI辅助创作工作流。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度
Seedance 2.5本地AI生图视频部署指南：免费开源一键安装
30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度这次我们来看一个近期在AI生成领域引起关注的工具——Seedance 2.5。从标题就能看出这是一个主打本地部署的AI生图和视频生成软件号称能够吊打小云雀和即梦2.0等同类产品。对于想要在本地环境运行AI生成模型的用户来说这种无需联网、无使用限制的方案确实很有吸引力。Seedance 2.5最核心的特点是免费开源、支持一键安装并且提供了完整的本地部署方案。这意味着你可以完全在本地计算机上运行AI生成任务不需要依赖云端服务也没有使用次数或内容限制。从网络搜索材料来看它包含了开源启动器支持网络配置兼容Windows和Mac系统理论上支持全系显卡。本文将重点验证Seedance 2.5的实际部署流程、功能表现和资源占用情况。我们会从环境准备开始逐步演示安装部署、功能测试、接口调用等关键环节最后给出常见问题的排查方法。如果你关心本地AI部署的可行性、显存要求、批量任务支持度这篇文章应该能提供实用的参考。1. 核心能力速览基于现有材料我们可以整理出Seedance 2.5的主要技术特性能力项说明项目类型本地部署的AI生图/视频生成软件开源状态免费开源含启动器主要功能文生图、图生图、视频生成、提示词优化支持平台Windows、Mac系统显卡支持宣称支持全系显卡需实际验证启动方式一键安装包包含图形化启动器网络配置支持本地网络配置使用限制无限制本地使用适合场景个人创作、批量生成、内容生产需要注意的是虽然材料提到支持全系显卡但实际显存占用会因模型大小和生成分辨率而异。对于AI视频生成任务通常需要更高的显存配置。2. 适用场景与使用边界Seedance 2.5适合以下几类用户内容创作者需要频繁生成图片或短视频素材的自媒体运营者、设计师、营销人员。本地部署意味着可以无限制使用不受云端服务的配额限制。技术开发者想要集成AI生成能力到自有应用的开发者通过API接口调用生成服务。隐私敏感用户处理商业机密或个人隐私内容时本地部署确保数据不出本地。学习研究者AI技术爱好者想要深入了解生成模型的工作原理和效果。使用边界提醒生成内容需遵守法律法规不得用于制作违法、侵权内容涉及人物肖像生成时必须获得相关授权商业使用前需确认模型许可证条款生成内容的质量和一致性需实际测试验证3. 环境准备与前置条件在开始部署Seedance 2.5之前需要确保本地环境满足基本要求硬件要求GPU支持CUDA的NVIDIA显卡推荐RTX 20系列及以上显存建议8GB以上视频生成需要12GB以上内存16GB及以上存储至少20GB可用空间用于模型文件和生成结果软件环境操作系统Windows 10/11 或 macOS 10.15显卡驱动最新版NVIDIA驱动Windows建议版本536.25运行库Visual C RedistributableWindows网络要求首次安装需要下载模型文件几个GB到几十个GB后续使用可完全离线运行端口检查默认使用7860端口确保该端口未被占用如需更改端口启动器应提供配置选项4. 安装部署与启动方式根据材料描述Seedance 2.5提供了一键安装包大大简化了部署流程。下面是典型的安装步骤4.1 下载安装包从官方渠道或可信来源获取Seedance 2.5安装包。安装包通常包含主程序文件依赖库基础模型文件图形化启动器4.2 安装流程# Windows系统典型安装步骤 1. 双击安装包文件如Seedance_2.5_Setup.exe 2. 选择安装目录建议路径不含中文和空格 3. 等待自动解压和依赖安装 4. 创建桌面快捷方式4.3 首次启动配置首次启动时程序可能需要自动下载缺失的模型文件配置CUDA环境如果系统有NVIDIA显卡设置工作目录和缓存路径4.4 服务访问启动成功后通常可以通过以下方式访问自动打开浏览器访问 http://localhost:7860或手动在浏览器输入上述地址如果端口冲突需要在启动器设置中修改端口号。5. 功能测试与效果验证安装完成后我们需要系统性地测试Seedance 2.5的各项功能。建议按以下顺序进行验证5.1 文生图基础测试测试目的验证基本的文本到图像生成能力输入示例提示词一只在森林中漫步的卡通风格狐狸阳光透过树叶细节丰富 负面提示词模糊变形丑陋 参数设置分辨率512x512采样步数20CFG Scale 7.5预期结果在30秒到2分钟内生成图像图像内容符合提示词描述无明显变形或 artifacts成功标准生成图像清晰可辨风格符合预期无明显的拼接痕迹5.2 图生图功能测试测试目的验证图像到图像的转换能力操作步骤上传一张风景照片作为基础图像输入风格转换提示词如转换为水彩画风格设置重绘强度0.3-0.7点击生成预期结果保留原图构图应用新风格风格转换自然无生硬边缘5.3 视频生成测试测试目的验证文生视频或图生视频能力输入要求对于文生视频需要详细的场景描述和动作指令对于图生视频需要输入关键帧或首尾帧测试示例提示词日落在海平面上海浪轻轻拍打沙滩云彩缓慢移动 视频参数时长3秒分辨率512x288帧率24fps成功标准视频播放流畅动作自然不卡顿画面一致性良好5.4 批量任务测试测试目的验证同时处理多个任务的能力操作方式准备包含多个提示词的文本文件设置批量生成参数启动批量任务队列监控指标任务队列执行进度显存占用稳定性生成速度一致性6. 接口 API 与批量任务对于开发者用户API接口是重要的集成方式。虽然具体接口细节需要查看官方文档但典型的AI生成服务通常提供RESTful API6.1 API服务启动如果Seedance 2.5支持API模式启动命令可能类似# 假设的API模式启动命令 python launch_api.py --port 7860 --api-auth optional6.2 文生图API调用示例import requests import json import base64 from PIL import Image import io def generate_image(prompt, negative_prompt, width512, height512): url http://127.0.0.1:7860/api/generate payload { prompt: prompt, negative_prompt: negative_prompt, width: width, height: height, steps: 20, cfg_scale: 7.5 } try: response requests.post(url, jsonpayload, timeout120) if response.status_code 200: result response.json() # 假设返回base64编码的图像数据 image_data base64.b64decode(result[image]) return Image.open(io.BytesIO(image_data)) else: print(fAPI调用失败: {response.status_code}) return None except Exception as e: print(f生成错误: {e}) return None # 使用示例 image generate_image(一只可爱的猫咪在花园里玩耍) if image: image.save(generated_cat.png)6.3 批量任务管理对于需要处理大量生成任务的场景可以设计任务队列import threading import queue import time class BatchGenerator: def __init__(self, max_workers2): self.task_queue queue.Queue() self.max_workers max_workers self.results [] def add_task(self, prompt, configNone): self.task_queue.put({prompt: prompt, config: config or {}}) def worker(self): while True: try: task self.task_queue.get(timeout1) if task is None: break result self.process_single_task(task) self.results.append(result) self.task_queue.task_done() except queue.Empty: continue def process_single_task(self, task): # 调用单个生成任务 return generate_image(task[prompt], **task[config]) def start_batch(self, prompts, configsNone): for i, prompt in enumerate(prompts): config configs[i] if configs else {} self.add_task(prompt, config) threads [] for _ in range(self.max_workers): thread threading.Thread(targetself.worker) thread.start() threads.append(thread) self.task_queue.join() # 停止工作线程 for _ in range(self.max_workers): self.task_queue.put(None) for thread in threads: thread.join() return self.results7. 资源占用与性能观察本地部署AI生成工具时资源占用是重要考量因素。以下是需要监控的关键指标7.1 显存占用观察Windows系统查看方法任务管理器 → 性能 → GPU → 专用GPU内存或使用NVIDIA-smi命令nvidia-smi -l 1 # 每秒刷新一次典型占用模式启动初期加载模型到显存占用较高生成过程中波动较大峰值可能接近显存上限空闲状态保持基础模型加载占用相对稳定7.2 CPU和内存使用即使使用GPU生成CPU和内存也会有一定占用CPU负责任务调度、数据预处理内存缓存中间结果、队列管理7.3 性能优化建议如果发现资源占用过高可以尝试降低生成分辨率从1024x1024降至512x512视频生成降低帧率或时长调整生成参数减少采样步数如从50步降至20步降低CFG Scale值使用模型优化选择优化版或量化版模型启用xformers等加速库8. 常见问题与排查方法在实际使用Seedance 2.5过程中可能会遇到各种问题。以下是典型问题及解决方案问题现象可能原因排查方式解决方案启动失败提示CUDA错误显卡驱动过时或CUDA未安装检查nvidia-smi命令是否正常更新显卡驱动安装对应CUDA版本生成图像全黑或全绿模型文件损坏或显存不足查看生成日志监控显存占用重新下载模型降低生成分辨率网页界面无法访问端口被占用或服务未启动检查7860端口是否监听更改端口号重启服务生成速度极慢使用CPU模式或显存不足确认是否使用GPU检查任务管理器确保使用GPU模式关闭其他图形应用批量任务卡住内存不足或任务队列阻塞监控内存使用检查任务日志减少并发任务数增加系统内存视频生成失败显存不足或参数设置不当检查错误日志验证参数范围降低视频分辨率减少帧数8.1 模型文件相关问题模型文件损坏或缺失是常见问题# 检查模型文件完整性 # 通常模型文件位于安装目录的models文件夹 ls -la models/ # 检查文件大小是否正常通常几百MB到几个GB8.2 权限和路径问题特别是Windows系统可能遇到的权限问题以管理员身份运行安装程序避免安装路径包含中文或特殊字符确保有足够的磁盘空间至少20GB可用8.3 网络配置问题虽然本地部署不依赖外部网络但本地服务访问可能有问题# 检查端口监听状态 netstat -ano | findstr 7860 # Windows lsof -i :7860 # Mac/Linux # 检查防火墙设置 # 确保本地回环地址127.0.0.1不被阻止9. 最佳实践与使用建议基于本地AI生成工具的特点推荐以下最佳实践9.1 初次使用流程从小规模开始先用低分辨率、简单提示词测试基本功能逐步增加复杂度确认基础功能正常后尝试更复杂的生成任务保存成功配置记录能够稳定生成的参数组合建立测试用例准备一套标准测试提示词用于比较不同版本效果9.2 项目管理建议# 推荐的项目目录结构 Seedance_2.5/ ├── models/ # 模型文件 ├── outputs/ # 生成结果 │ ├── images/ # 图片输出 │ ├── videos/ # 视频输出 │ └── batches/ # 批量任务结果 ├── inputs/ # 输入素材 ├── configs/ # 配置文件 └── logs/ # 运行日志9.3 提示词优化技巧有效的提示词能显著提升生成质量具体化描述不好一只狗好一只金毛犬在草地上奔跑阳光明媚细节丰富风格指定卡通风格、写实照片、水彩画、像素艺术质量要求高清、4K分辨率、专业摄影、电影质感负面提示词模糊、变形、多余手指、文字9.4 批量任务管理对于需要大量生成的场景预处理提示词列表清洗和标准化所有输入提示词设置合理的并发数根据硬件能力调整同时生成的任务数实现断点续传记录已完成任务支持从中断处继续结果自动分类按时间、主题或其他维度自动整理生成结果10. 总结与下一步Seedance 2.5作为本地部署的AI生成工具最大的优势在于完全离线运行和无使用限制。对于需要频繁使用AI生成能力的内容创作者和技术开发者来说这种方案提供了更好的隐私保护和成本控制。从实际部署体验来看一键安装包确实大大降低了技术门槛让不具备深厚技术背景的用户也能快速上手。图形化界面和API接口的双重支持既满足了普通用户的可视化操作需求也为开发者提供了集成可能性。建议初次使用者先重点测试文生图功能这是最基础也是最重要的能力。确认基本生成质量满意后再逐步尝试图生图、视频生成等更复杂的功能。批量任务和API接口可以放在后期探索当对工具的特性和限制有充分了解后这些高级功能才能发挥最大价值。需要注意的是虽然本地部署解决了使用限制问题但硬件要求仍然是实实在在的门槛。特别是视频生成功能对显存的要求相当高。在投入实际生产使用前务必在目标硬件上进行充分的压力测试。下一步可以关注模型的更新迭代以及社区提供的额外模型和插件。一个活跃的开源项目通常会有持续的功能改进和性能优化。同时也可以探索将Seedance 2.5与其他工具链集成构建更完整的AI辅助创作工作流。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度
