業州愚公撰寫的《AI 工具實操與提示詞》系列工具篇中提到，一般使用者可能會遇到多個 AI 網站的帳號管理問題，例如 DeepSeek、Kimi 和 ChatGPT 等，每個網站都需要單獨登入和管理。為了解決這個問題，作者將五個 AI 網站，包括雲端的 DeepSeek 和本機模型 Ollama，全都整合到 Cherry Studio 中，只需一個視窗即可使用。這樣不僅可以方便地管理多個 AI 網站的帳號，也可以實現多模型同題對照和順手使用知識庫。
菜鳥之友系列：《AI 工具實操與提示詞》・工具篇作者：業州愚公
你大概也一樣：DeepSeek 開一個分頁、Kimi 再開一個、出國的問題丟給 ChatGPT，本機模型還得另開 Ollama 的網頁。收藏夾裡攢了五個 AI 網站，每家一組帳號，上週問過的一句話要翻遍五個網站才找得到。上一集我們用 Open WebUI 給本機模型裝了一個網頁介面，這一集換個方向：裝一個桌面客戶端，把雲端模型和本機模型全部收進同一個視窗——它叫 Cherry Studio，中文圈裡喜歡叫它「櫻桃」。
先說清楚它的身份：這是一個開源的桌面 AI 客戶端，原始碼在 GitHub 上公開，支援 Windows、macOS 和 Linux 三個系統，軟體本身免費。很多人第一次聽會誤會——它自己並不「生產」AI，你不會在裡面找到一顆叫 Cherry 的模型。
它更像是電視機：模型是頻道。你想看哪家，就在設定裡把哪家的「頻道」接進來——雲端的 DeepSeek、Kimi、通義千問、智譜、Gemini、OpenAI，或者本機的 Ollama、LM Studio，全都能接。接好之後，一個視窗裡自由切換，聊天紀錄統一存在你自己的電腦上，不用再開五個網站、記五組密碼。
打個比方：之前你是五台電視各看一個台，遙控器放滿一桌；Cherry Studio 是把五個台全部接到同一台電視裡，一個遙控器換台。
去官網下載對應系統的安裝包（Windows 版是常見的安裝程式，一路下一步），也可以從 GitHub 的 Releases 頁面下載。裝完打開就是一個整潔的聊天介面，左邊是功能欄，中間是對話區。整個過程不需要命令列、不需要改任何設定檔，比上一集的 Open WebUI 還要省事——它就是給「不想碰終端機的人」準備的。
軟體裝好只是有了電視機，接下來接頻道。進入設定裡的「模型服務」，會看到一長串服務商清單，每一家後面都有一個填 Key 的位置。
以 DeepSeek 為例：去它的開放平台註冊帳號、儲值一小筆金額、建一個 API Key，把這串 Key 貼回 Cherry Studio 的對應欄位，儲存後模型列表就會出現。各家平台都有自己的計費規則，費用以官方最新版本為準，新手建議先儲值十塊二十塊試水，別一上來就充大額。
如果你的模型服務清單裡找不到「新增 Key」的位置，或按鈕名稱跟我描述的不一樣，不用慌——客戶端更新很快，介面細節一律以官方最新版本為準，位置大方向不變：設定 → 模型服務 → 選服務商 → 貼 Key。
沒有海外信用卡、又想一次用到多家模型的人，有一條更省事的路：聚合平台。比如矽基流動（SiliconCloud）這類服務，一個 Key 就能調用 DeepSeek、Qwen 等多家開源模型，其中不少提供免費額度，註冊一個帳號就能把 Cherry Studio 餵飽。同樣的，免費額度的範圍以官方最新版本為準。
前兩集的功夫在這裡開始生利息。如果你電腦上已經裝了 Ollama，在 Cherry Studio 的模型服務裡找到 Ollama，服務位址填本機預設位址（一般是 http://localhost:11434），模型列表會自動讀出來——不需要重複下載任何模型。LM Studio 同理，把它的本地服務開關打開，客戶端就能看到你已經下載的那些模型。
從此你可以分工：免費的本機模型幹日常雜活——改個郵件語氣、總結一段文字、起個標題；難題才交給雲端大模型。錢花在刀刃上，斷網的時候本機模型還能頂上。
Cherry Studio 最實用的一個功能，是同一個問題可以同時發給多個模型，答案左右並排對照。以前你得多開幾個網頁輪流問，現在勾選兩三個模型一次提問，誰答得好誰在胡說，一眼見分曉。挑模型、驗證事實、比寫作風格，這一招都好用。
| 你要做的事 | 建議接的模型 | 為什麼 |
|---|---|---|
| 日常改寫、總結、起標題 | 本機 Ollama 模型 | 免費、即時、內容不出電腦 |
| 中文長文寫作與推理 | DeepSeek、Kimi | 中文語感好，雲端算力強 |
| 需要最新資訊的問題 | 帶聯網能力的雲端模型 | 本機模型知識截止在訓練那天 |
| 拿不準的關鍵事實 | 多模型同答對照 | 交叉驗證，降低單一模型幻覺風險 |
設定裡還有一個「知識庫」功能：新建一個知識庫，把你的 PDF、Word、純文字文件上傳進去，之後在對話時選中這個知識庫，模型的回答就會基於你的文件內容。比如把幾十頁的產品手冊丟進去，直接問「保修條款第幾條說了什麼」。
要說跟 AnythingLLM 的差別：AnythingLLM 是專精文件問答的工具，重活、多文件的細緻檢索交給它更穩；Cherry Studio 的知識庫屬於輕量附帶功能，勝在順手——文件不多、偶爾查詢的場景夠用了。具體支援的檔案格式和容量上限，以官方最新版本為準。
知識庫不是把文件「讀懂」了，而是切成片段去檢索匹配。文件特別長、問題特別細的時候，它可能漏答關鍵段落——重要事實務必回到原文核對，別只信 AI 的轉述。
左側功能欄裡還有幾個實用的：獨立的翻譯面板，中英互譯可以直接用，不用寫提示詞；繪圖入口接圖像模型服務；對話想聯網搜索的，需要在設定裡另行配置搜索服務（這類服務通常要單獨申請 Key，免費額度與計費以官方最新版本為準）。另外它支援 MCP——一個能讓 AI 接上外部工具的協議，這是下一集的主角，這裡先按下不表。
第一，先通一家再擴張。別第一天就把七八個服務商全配上，先用一個聚合平台或一家便宜模型把流程跑通，體會到「多模型一個視窗」的好處後，再逐家補充。
第二，紀錄都在自己手裡。桌面客戶端最大的隱性好處是聊天紀錄存在本機，換電腦可以備份遷移，不用擔心哪天某個網站關了服務、紀錄一起消失。對於把 AI 當長期工作夥伴的人，這一條比什麼花哨功能都值錢。
| 對照維度 | 網頁版（各家官網） | Cherry Studio |
|---|---|---|
| 模型數量 | 一個網站一家模型 | 多家雲端＋本機，隨意切換 |
| 帳號密碼 | 每家一組 | 雲端只需 API Key，無需逐站登入 |
| 聊天紀錄 | 分散在各家伺服器 | 統一存本機，可備份 |
| 對照多家回答 | 要開多個分頁複製貼上 | 同一對話框勾選多模型同答 |
| 上手門檻 | 最低 | 需要申請一個 API Key（約十分鐘） |
一句話收尾：Cherry Studio 不會讓任何模型變聰明，但它把「用 AI」這件事從五個網站、五組密碼、五份紀錄，收攏成你桌面上的一個圖示。模型天天在換，這個「機殼」你裝一次能用很久。
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下一篇預告： Cherry Studio 設定裡有一排叫「MCP 伺服器」的開關，打開後 AI 就不止會聊天，還能替你查資料、操作檔案。下一集就講 MCP 入門：不寫一行程式，給你的 AI 助手裝上能動手做事的「外掛」。
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編輯評論 / Editor's Note
這項創新技術讓使用者能夠整合多個AI網站和模型於同一視窗中，節省了大量的時間和精力，同時也提高了工作效率。通過這種方式，使用者可以輕鬆地比較和分析不同模型的結果，從而得到更準確和全面的信息。這種技術的出現對於提高生產力和改善工作體驗具有重要意義。