Sdcb Chats 是一个强大且易于部署的 ChatGPT 前端，旨在帮助用户轻松接入和管理各种主流的大语言模型。

Sdcb Chats 主要特性：

广泛的大模型支持： 已支持 15 种不同的大语言模型提供商，只需配置 API Key 等连接信息，即可无缝切换。
灵活的数据库选择： 支持 SQLite 、SQL Server 和 PostgreSQL，可根据需求选择合适的数据库。
多样化部署： 提供 Docker 镜像 和多操作系统二进制文件，方便快速部署。
完善的管理功能： 内置多用户管理 、Token 消耗统计 和付费管理，便于团队协作和成本控制。

早在我首次发布时，Sdcb Chats 就已支持 DeepSeek。随着 DeepSeek-R1 的爆火，我们迅速跟进，在春节期间实现了对 DeepSeek-R1 思维链的两种形式的支持：

官方预处理型： 通过 reasoning_content 字段显示思维链，与 content 同级。官网和硅基流动（SiliconFlow）采用此方式。示例：

json 复制代码

{"id":"0194e3241b719f91d183976240e08067","object":"chat.completion.chunk","created":1738977581,"model":"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1","choices":[{"index":0,"delta":{"content":null,"reasoning_content":"嗯","role":"assistant"},"finish_reason":null,"content_filter_results":{"hate":{"filtered":false},"self_harm":{"filtered":false},"sexual":{"filtered":false},"violence":{"filtered":false}}}],"system_fingerprint":"","usage":{"prompt_tokens":17,"completion_tokens":1,"total_tokens":18}}

开源常见型： 通过 content 中的 <think> 标签展示思维链。Gitee AI、NVIDIA NIM、GitHub Models、Azure AI、Azure AI Foundry 等采用此方式。示例：
```
<think>
好的，用户说......（这一部分是思维链）
</think>

总的来说......（这一部分是响应）
```

在最新发布的 Sdcb Chats r-459 版本中，我们已全面支持这两种 DeepSeek-R1 思维链格式！

效果图：

如何部署带思维链的 Sdcb Chats？

此前文章已详细介绍了部署过程，此处重点介绍 Windows exe 部署：

Windows exe 部署（国内服务器加速）

考虑到国内访问 Docker 的不便，我们特地将 exe 部署文件上传至国内服务器，方便大家下载：

文件	下载链接
chats-win-x64.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats-win-x64.7z
chats-linux-x64.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats-linux-x64.7z
chats-linux-arm64.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats-linux-arm64.7z
chats-linux-musl-x64.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats-linux-musl-x64.7z
chats-linux-musl-arm64.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats-linux-musl-arm64.7z
chats-osx-arm64.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats-osx-arm64.7z
chats-osx-x64.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats-osx-x64.7z
chats-fe.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats-fe.7z
chats.7z	https://io.starworks.cc:88/chats/r459/chats.7z

Windows 用户推荐下载 chats-win-x64.7z，解压后双击 exe 即可运行。

演示：

运行成功后，默认用户：chats，默认密码：RESET!!!（请尽快修改）。

提示： Sdcb Chats 更新频繁，可将链接中的 r459 替换为 latest 下载最新版，例如：https://io.starworks.cc:88/chats/latest/chats-win-x64.7z

Sdcb Chats 支持多平台部署，包括：

linux-x64
linux-arm64（适用于 RK3399/RK3588 等国产芯片）
linux-musl-x64、linux-musl-arm64（适用于 OpenWRT 软路由）
osx-arm64（适用于 M1 及以上芯片的 Mac）
osx-x64（适用于 x86 芯片的 Mac）
chats.7z（适用于已安装 .NET 8 SDK 的电脑）

我们也支持 Docker 部署（我个人生产环境使用 linux-x64 Docker 部署）。

使用 DeepSeek 官网或 SiliconFlow API

由于 DeepSeek-R1 模型爆火，官网 API 极不稳定，甚至目前已暂停充值。我们推荐使用 SiliconFlow（硅基流动） 作为平替：

注册链接（含邀请码，赠送约 14 元 token）： https://cloud.siliconflow.cn/i/UG2LV9e1
直接注册链接（同样赠送 14 元 token）： https://cloud.siliconflow.cn

推荐 SiliconFlow 的理由：

安全性差异： 我们发现，各厂商部署的开源版 DeepSeek-R1 671B 模型安全性限制更严格，这并非接口层过滤，而是模型层面差异。开源版可能接受了额外的安全性训练。在涉及某些议题时，开源版会立即终止（可能违反直觉，但这是真的），而官网版能输出丰富内容。
支持 reasoning_content： SiliconFlow 与官网一样支持 reasoning_content 格式的思维链，保证了 API 的一致性。

接入 SiliconFlow API 演示：

官网创建 API Key。
Chats 管理后台创建 SiliconFlow API Key 并保存。
快速创建模型，选择 DeepSeek-R1，创建并关闭对话框。
模型管理页面审阅模型（可调整价格）。
用户配置中，为用户增加模型权限。

演示：

演示中创建的是 deepseek-ai/DeepSeek-R1 模型（免费额度），响应较慢（约 70 秒）。Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1 速度更快，但需充值（建议充值 1 元）。

DeepSeek 官网 R1 的接入步骤类似。

使用其他 DeepSeek API 提供商或本地 Ollama

以本地 Ollama 为例：

下载 DeepSeek-R1（7B, Q4 量化）：

pwsh 复制代码

PS C:\Users\Administrator> ollama pull deepseek-r1
pulling manifest
pulling 96c415656d37... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 4.7 GB
pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  387 B
pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 KB
pulling f4d24e9138dd... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  148 B
pulling 40fb844194b2... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  487 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success

PS C:\Users\Administrator> ollama ls
NAME                  ID              SIZE      MODIFIED
deepseek-r1:latest    0a8c26691023    4.7 GB    9 minutes ago

配置 Ollama 对外暴露地址： 例如 https://ollama.starworks.cc:88（默认 http://localhost:11434，我做了反向代理）。
Ollama 的 OpenAI 兼容地址： https://ollama.starworks.cc:88/v1（密钥可随意填写，但不能为空）。

配置步骤与 SiliconFlow 类似：

我使用纯 CPU 运行 Ollama 中的 DeepSeek-R1 7B(Q4)，其实速度尚可，虽然结果不完全正确，但可玩性高。

注意： Ollama 的 API 推理响应使用 <think> 标签，Sdcb Chats 支持。

其他模型提供商的 Ollama： 可先指定为 Ollama 创建，然后在模型配置中填入正确的模型部署名称，比如阿里云DashScope，你可能需要这样配置模型（注意模型提供商）：

效果相同。

总结

感谢您对 Sdcb Chats 的关注！本次更新深度集成了 DeepSeek-R1 思维链，提升了 AI 透明度。我们全面支持官方及其他提供商的 API，提供灵活配置选项。

更新亮点：

支持多种思维链格式： 完美解析 reasoning_content 和 <think> 标签。
多样化部署： 提供多平台二进制文件和 Docker 镜像。
灵活配置： 支持多种数据库和模型，丰富 AI 体验。

我们特别优化了与 SiliconFlow 的集成，确保您顺畅接入 DeepSeek-R1。

下一步：

如果您尚未体验 Sdcb Chats，现在是最佳时机！我们提供详细的部署文档，助您快速上手。

支持我们！

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再次感谢您的支持，期待未来为您带来更多惊喜！

Sdcb Chats 重磅更新：深度集成 DeepSeek-R1，思维链让 AI 更透明！

如何部署带思维链的 Sdcb Chats？

Windows exe 部署（国内服务器加速）

使用 DeepSeek 官网或 SiliconFlow API

使用其他 DeepSeek API 提供商或本地 Ollama

总结