配置 SiliconFlow

SiliconFlow（硅基流动）是国内领先的 AI 推理加速平台，提供高性能的大模型 API 服务。支持 Qwen、DeepSeek、Llama 等主流开源模型，以极致性价比和超低延迟著称。

1. 获取 SiliconFlow API Key

1.1 访问 SiliconFlow 硅基流动平台

访问 SiliconFlow 并登录：https://cloud.siliconflow.cn/

1.2 进入 API 管理页面

登录后，点击左侧菜单的 API 密钥。

1.3 创建新的 API Key

点击 创建 API 密钥 按钮。

1.4 设置 API Key 信息

在弹出的对话框中：

1. 输入 API Key 的名称（例如：CueMate）
2. 点击 确定 按钮

1.5 复制 API Key

创建成功后，系统会显示 API Key。

重要：请立即复制并妥善保存，API Key 以 sk- 开头。

点击复制按钮，API Key 已复制到剪贴板。

2. 在 CueMate 中配置 SiliconFlow 模型

2.1 进入模型设置页面

登录 CueMate 系统后，点击右上角下拉菜单的 模型设置。

2.2 添加新模型

点击右上角的 添加模型 按钮。

2.3 选择 SiliconFlow 服务商

在弹出的对话框中：

1. 服务商类型：选择 SILICONFLOW
2. 点击后 自动进入下一步

2.4 填写配置信息

在配置页面填写以下信息：

基础配置

1. 模型名称：为这个模型配置起个名字（例如：SF DeepSeek R1）
2. API URL：保持默认 https://api.siliconflow.cn/v1
3. API Key：粘贴 SiliconFlow 的 API Key
4. 模型版本：选择或输入要使用的模型

2025 最新高性能模型（推荐）：

• deepseek-ai/DeepSeek-R1：DeepSeek R1 完整版（32K 输出）
• deepseek-ai/DeepSeek-V3：DeepSeek V3（32K 输出）
• deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp：DeepSeek V3.2 实验版（64K 输出）
• Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct：Qwen 2.5 72B 旗舰版（128K 上下文）
• Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct：Qwen 2.5 32B（32K 输出）
• meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct：Llama 3.3 70B（32K 输出）

其他可用模型：

• deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B：DeepSeek R1 蒸馏版 32B
• Qwen/QwQ-32B：Qwen QwQ 32B 推理模型
• Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct：Qwen 2.5 7B
• Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct：Qwen 2.5 Coder 7B（代码优化）
• THUDM/glm-4-9b-chat：GLM-4 9B 对话版
• internlm/internlm2_5-7b-chat：InternLM 2.5 7B

高级配置（可选）

展开 高级配置 面板，可以调整以下参数：

CueMate 界面可调参数：

1. 温度（temperature）：控制输出随机性

   • 范围：0-2
   • 推荐值：0.7
   • 作用：值越高输出越随机创新，值越低输出越稳定保守
   • 使用建议：
     • 创意写作/头脑风暴：1.0-1.5
     • 常规对话/问答：0.7-0.9
     • 代码生成/精确任务：0.3-0.5

2. 输出最大 tokens（max_tokens）：限制单次输出长度

   • 范围：256 - 64000（根据模型而定）
   • 推荐值：8192
   • 作用：控制模型单次响应的最大字数
   • 模型限制：
     • DeepSeek-R1、V3、Qwen2.5、Llama-3.3：最大 32K tokens
     • DeepSeek-V3.2-Exp：最大 64K tokens
   • 使用建议：
     • 简短问答：1024-2048
     • 常规对话：4096-8192
     • 长文生成：16384-32768
     • 超长输出：65536（仅 V3.2-Exp）

SiliconFlow API 支持的其他高级参数：

虽然 CueMate 界面只提供 temperature 和 max_tokens 调整，但如果你通过 API 直接调用 SiliconFlow，还可以使用以下高级参数（SiliconFlow 采用 OpenAI 兼容的 API 格式）：

3. top_p（nucleus sampling）

   • 范围：0-1
   • 默认值：1
   • 作用：从概率累积达到 p 的最小候选集中采样
   • 与 temperature 的关系：通常只调整其中一个
   • 使用建议：
     • 保持多样性但避免离谱：0.9-0.95
     • 更保守的输出：0.7-0.8

4. frequency_penalty（频率惩罚）

   • 范围：-2.0 到 2.0
   • 默认值：0
   • 作用：降低重复相同词汇的概率（基于词频）
   • 使用建议：
     • 减少重复：0.3-0.8
     • 允许重复：0（默认）
     • 强制多样化：1.0-2.0

5. presence_penalty（存在惩罚）

   • 范围：-2.0 到 2.0
   • 默认值：0
   • 作用：降低已出现过的词汇再次出现的概率（基于是否出现）
   • 使用建议：
     • 鼓励新话题：0.3-0.8
     • 允许重复话题：0（默认）

6. stop（停止序列）

   • 类型：字符串或数组
   • 默认值：null
   • 作用：当生成内容包含指定字符串时停止
   • 示例：["###", "用户:", "\n\n"]
   • 使用场景：
     • 结构化输出：使用分隔符控制格式
     • 对话系统：防止模型代替用户说话

7. stream（流式输出）

   • 类型：布尔值
   • 默认值：false
   • 作用：启用 SSE 流式返回，边生成边返回
   • CueMate 中：自动处理，无需手动设置

参数组合建议：

序号	场景	temperature	max_tokens	top_p	frequency_penalty	presence_penalty
1	创意写作	1.0-1.2	4096-8192	0.95	0.5	0.5
2	代码生成	0.2-0.5	2048-4096	0.9	0.0	0.0
3	问答系统	0.7	1024-2048	0.9	0.0	0.0
4	摘要总结	0.3-0.5	512-1024	0.9	0.0	0.0
5	复杂推理	0.7	32768-65536	0.9	0.0	0.0

2.5 测试连接

填写完配置后，点击 测试连接 按钮，验证配置是否正确。

如果配置正确，会显示测试成功的提示，并返回模型的响应示例。

如果配置错误，会显示测试错误的日志，并且可以通过日志管理，查看具体报错信息。

2.6 保存配置

测试成功后，点击 保存 按钮，完成模型配置。

3. 使用模型

通过右上角下拉菜单，进入系统设置界面，在大模型供应商栏目选择想要使用的模型配置。

配置完成后，可以在面试训练、问题生成等功能中选择使用此模型， 当然也可以在面试的选项中单此选择此次面试的模型配置。

4. 支持的模型列表

4.1 DeepSeek 系列（2025 最新）

序号	模型名称	模型 ID	最大输出	适用场景
1	DeepSeek R1 完整版	deepseek-ai/DeepSeek-R1	32K tokens	顶级推理能力、复杂技术面试
2	DeepSeek V3	deepseek-ai/DeepSeek-V3	32K tokens	代码生成、技术推理
3	DeepSeek V3.2 实验版	deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp	64K tokens	最新实验特性、超长输出
4	DeepSeek R1 蒸馏版 32B	deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32K tokens	推理增强、高性价比

4.2 Qwen 2.5 系列

序号	模型名称	模型 ID	最大输出	适用场景
1	Qwen 2.5 72B 旗舰版	Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct	32K tokens	最强性能、128K 上下文
2	Qwen 2.5 32B	Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct	32K tokens	均衡性能、长文档处理
3	Qwen 2.5 7B	Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct	32K tokens	通用对话、性价比高
4	Qwen 2.5 Coder 7B	Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct	32K tokens	代码生成、技术问答
5	Qwen QwQ 32B	Qwen/QwQ-32B	32K tokens	推理优化、问答增强

4.3 其他高性能模型

序号	模型名称	模型 ID	最大输出	适用场景
1	Llama 3.3 70B	meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct	32K tokens	开源旗舰、多语言支持
2	GLM-4 9B	THUDM/glm-4-9b-chat	32K tokens	中文理解、对话生成
3	InternLM 2.5 7B	internlm/internlm2_5-7b-chat	32K tokens	中文对话优化

5. 常见问题

5.1 API Key 无效

现象：测试连接时提示 API Key 错误

解决方案：

1. 检查 API Key 是否以 sk- 开头
2. 确认 API Key 完整复制
3. 检查账户是否有可用额度

5.2 模型不可用

现象：提示模型不存在或未授权

解决方案：

1. 确认模型 ID 拼写正确
2. 检查账户是否有该模型的访问权限
3. 验证模型是否在 SiliconFlow 平台可用

5.3 请求超时

现象：测试连接或使用时长时间无响应

解决方案：

1. 检查网络连接是否正常
2. 确认 API URL 配置正确
3. 检查防火墙设置

5.4 配额限制

现象：提示超出请求配额

解决方案：

1. 登录 SiliconFlow 平台查看配额使用情况
2. 充值或申请更多配额
3. 优化使用频率

相关链接

• SiliconFlow 官网
• SiliconFlow 云平台
• API 文档
• 定价说明