在编程和代码开发过程中，AI代码编辑器Cursor以其强大的辅助功能和便利性，受到了众多开发者的青睐。然而，Cursor的PRO版本才能享受全部功能，这对不少开发者来说是一笔不小的开销。幸运的是，Cursor支持使用其他大模型的API，比如国内优秀的DeepSeek模型，这为开发者提供了一种更具经济性和灵活性的选择。本文将详细介绍如何将Cursor的模型替换为DeepSeek模型，从而提升开发效率。
Cursor虽然提供14天的免费试用期，但之后可能会限制速度。这对于需要频繁使用代码编辑器的开发者来说，显然是不够的。而DeepSeek模型不仅使用成本低廉，而且准确度非常高，性价比极高。
DeepSeek-V3是一款拥有6710亿总参数的混合专家语言模型，通过多项创新技术，显著提升了模型的性能与效率。其支持多令牌预测和FP8训练，降低了内存消耗和训练成本，同时保持了数值稳定性。DeepSeek模型在数学、编程和多语言任务中表现卓越，非常适合用于代码生成和编程辅助。
模型参数与训练
参数量：DeepSeek V3拥有6710亿（671B）参数，在推理过程中激活约370亿参数。
训练数据：在14.8万亿个token上进行了预训练。
训练效率：其训练过程高效，总训练成本为278.8万H800GPU小时，训练成本为557.6万美元（约合4070万人民币）。
技术创新
基础架构：DeepSeek V3的基础架构仍在Transformer架构内，同时采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMOE（DeepSeek混合专家）机制，以实现更高效推理和更具经济性价比的训练。
新策略引入：DeepSeek V3创新性地引入了无辅助损失的负载均衡策略（auxiliary-loss-free load balancing strategy）和多token预测策略（MTP），对模型训练过程进行了优化。
FP8混合精度训练是一种在深度学习模型训练过程中使用FP8（8位浮点数）格式进行部分或全部计算的技术。以下是对FP8混合精度训练的详细解释：
E4M3：包含4个指数位和3个尾数位，这种格式提供了更高的精度，适合用于前向传播（Forward）计算。
E5M2：包含5个指数位和2个尾数位，这种格式提供了更广的动态范围，更适合用于反向传播（Backward）计算。
基准测试：DeepSeek V3在多项基准测试中表现优异，性能比肩世界顶级模型，如GPT-4o-0513和Claude-3.5-Sonnet-1022。
具体评分：使用LiveBench基准进行的全面性能评估显示，Deepseek V3的全球平均得分为60.4。在“指令遵循”方面获得80.9分；数学获得60.0分；编程获得63.4分。
要使用DeepSeek模型，首先需要注册一个DeepSeek账号。注册地址为DeepSeek官网。新用户注册后会获得500万tokens的免费额度，可以免费使用一段时间。
在Cursor界面，点击右上角的齿轮图标或依次点击“文件”->“首选项”->“Cursor Settings”进入设置界面。
在设置界面中，选择“Models”菜单，点击“Add Model”按钮。在输入框中输入模型名称“deepseek-coder”和“deepseek-chat”（可选），注意模型名称不能输入错误。添加好模型后，确保其处于激活状态。
在设置界面中，找到“OpenAI API Key”配置项。在第一个输入框中，输入刚刚复制的DeepSeek API Key。在第二个输入框中，输入DeepSeek的Base URL：https://api.deepseek.com。输入完成后，点击“Save”按钮，然后点击“Verify”按钮验证配置是否正确。
配置完成后，可以开始测试DeepSeek模型在Cursor中的使用情况。
返回到代码编辑界面，创建一个新的文件（例如snake.c）。点击设置左边的按钮，打开AI对话栏。输入描述信息，例如“生成一个贪吃蛇游戏”，然后点击“生成”按钮。Cursor将自动调用DeepSeek模型，生成对应的代码。
通过本文的介绍，我们详细了解了如何将Cursor的模型替换为DeepSeek模型。DeepSeek模型以其卓越的性能和低廉的使用成本，为开发者提供了一种更具经济性和灵活性的选择。配置完成后，我们可以利用DeepSeek模型在Cursor中自动生成代码，提高开发效率。
未来，随着AI技术的不断发展，相信会有更多优秀的模型涌现出来，为开发者提供更多的选择和便利。让我们一起期待更加智能、高效的编程时代的到来！