AkashChat: ¡Chatea con múltiples modelos de inferencia sin iniciar sesión y solicita API gratuitas!

Introducción general

AkashChat es una plataforma de chat de IA descentralizada basada en la nube e impulsada por la Red Akash desarrollado y soportado. Aprovecha la potencia de cálculo de alto rendimiento proporcionada por las GPU NVIDIA para ejecutar múltiples modelos lingüísticos de gran tamaño de código abierto (por ejemplo, QwQ-32B, Llama 3.3 70B, Llama 3.1 405B, DeepSeek R1 671B, etc.) con el fin de proporcionar a los usuarios una experiencia de conversación rápida, gratuita y respetuosa con la privacidad. AkashChat se basa en la arquitectura descentralizada de Akash Supercloud para romper las limitaciones de los servicios en la nube centralizados tradicionales, y no sólo tiene un tiempo de respuesta rápido, sino que también soporta el cambio entre múltiples modelos de IA, lo que lo hace adecuado para los usuarios que necesitan una herramienta de conversación eficiente.

La segunda recomendación es AkashChat, que proporciona acceso sin necesidad de inicio de sesión a una gran variedad de modelos de inferencia de gran tamaño para chatear, y ofrece una clave API gratuita, lo cual es muy amigable para aquellos que quieren acceder a grandes modelos en el lado del cliente pero no quieren pagar por una API (e incluso proporciona el modelo incrustado BAAI-bge-large-en-v1-5 de forma gratuita). page Assist + AkashChat Page Assist + AkashChat es muy ligero para el uso diario.

Interfaz API de la aplicación Akash: https://chatapi.akash.network/

existe Ayuda de página Configure la clave en el

Lista de funciones

• Selección multimodeloSoporta QwQ-32B, Llama 3.3 70B, DeepSeek R1 671B, Llama 3.1 405B, AkashGen (modelo de generación de imágenes), y otros modelos de IA de código abierto, los usuarios pueden cambiar de acuerdo a sus necesidades.
• Diálogo de alto rendimiento: Velocidad de respuesta de hasta 27 tokens/segundo con las GPU NVIDIA H100 y A100.
• PrivacidadLos registros de chat se almacenan localmente sin necesidad de subirlos a la nube, lo que garantiza la seguridad de los datos de los usuarios.
• No es necesario registrarsePuede utilizarlo abriendo la página web, no es necesario iniciar sesión en la cuenta, es fácil y cómodo de manejar.
• Soporte de código abiertoEl código es totalmente abierto, y los usuarios pueden desplegar o aportar funciones por su cuenta.
• interfaz fácil de usar: Proporciona una interfaz de chat moderna, intuitiva y adecuada tanto para usuarios principiantes como profesionales.

Utilizar la ayuda

Cómo empezar con AkashChat

AkashChat no requiere la instalación de ningún software, basta con visitar https://chat.akash.network/即可使用 a través del navegador. A continuación encontrará instrucciones detalladas para ayudar a los usuarios a empezar a utilizarlo rápidamente y aprovechar al máximo sus funciones.

Acceso al sitio web

1. Abra cualquier navegador moderno (por ejemplo, Chrome, Firefox, Edge).
2. Escriba en la barra de direccioneshttps://chat.akash.network/y pulsa intro.
3. Una vez cargada la página, se te presentará una interfaz de chat limpia y sencilla que no requiere inicio de sesión ni registro para empezar a utilizarla directamente.

Selección de modelos de IA

AkashChat admite diversos modelos de IA de código abierto, y los usuarios pueden elegir el modelo adecuado según sus necesidades. Los pasos de funcionamiento son los siguientes:

• En la parte superior de la interfaz de chat o en la barra lateral (la posición exacta puede cambiar en función del último diseño de la interfaz), busque el menú desplegable "Selección de modelo".
• Al hacer clic en el menú desplegable, aparece una lista de los modelos admitidos actualmente, por ejemplo:
  • Llama 3.1 405B: Adecuado para la respuesta a preguntas complejas y un rendimiento potente.
  • Mistral-7B: Un modelo ligero, reactivo y adecuado para la conversación cotidiana.
  • QwQ-32B: Los últimos modelos de alto rendimiento que superan a algunos de los modelos más grandes.
• Haga clic en el nombre del modelo que desee y el sistema cambiará automáticamente; el proceso de cambio suele durar sólo unos segundos.

Introduzca una pregunta y obtenga una respuesta

1. En el cuadro de introducción de texto de la pantalla de chat, escribe la pregunta o el contenido que quieras plantear, por ejemplo: "¿Qué tiempo hace hoy?" o "Escríbeme un texto breve". o "Escríbeme un texto corto".
2. Pulse Intro o haga clic en el botón Enviar (normalmente un icono de flecha).
3. La IA genera la respuesta en unos segundos y la muestra en un cuadro de diálogo. La velocidad de respuesta varía en función del modelo y las condiciones de la red, y suele estar en torno a los 27 tokens/segundo.

Gestionar registros de chat

El diseño de privacidad de AkashChat es uno de sus aspectos más destacados, los registros de chat no se suben al servidor, sino que se almacenan localmente en tu navegador. Aquí te explicamos cómo gestionar tus registros:

• Ver historialCada vez que abres una página web, se carga automáticamente el diálogo anterior (siempre que utilices el mismo navegador y no hayas borrado la caché).
• Borrar registrosSi necesitas borrar tu historial de chat, puedes borrar la caché en la configuración de tu navegador o simplemente utilizar el "Modo Sin Rastro" de tu navegador para evitar guardar registros.
• advertencia: Tras cambiar de dispositivo o navegador, los chats anteriores no se pueden sincronizar, ya que los datos no se basan en el almacenamiento en la nube.

Implantación de código abierto (usuarios avanzados)

Para los usuarios con conocimientos técnicos, AkashChat proporciona un código fuente abierto que puede desplegarse localmente o en la propia Red Akash. Los pasos son los siguientes:

1. Obtener códigoVisita el repositorio de GitHub (https://github.com/akash-network/akash-chat), haz clic en "Clonar" o "Descargar ZIP" para descargar el código fuente. código fuente.
2. Instalación de dependencias::
   • Asegúrate de que Node.js y npm están instalados localmente.
   • Vaya a la carpeta del proyecto en el terminal y ejecutenpm iInstale las dependencias necesarias.
3. Entorno de configuración::
   • En el directorio raíz del proyecto, cree el archivo.env.localDocumentación.
   • Introduzca la siguiente configuración (ajustada a sus necesidades reales):

     DEFAULT_MODEL=mistral
     DEFAULT_SYSTEM_PROMPT=你是一个有帮助的助手，提供准确信息。
     API_KEY=你的密钥
     API_HOST=你的API端点（如Ollama部署地址）
     

4. Proyectos en curso::
   • En el terminal, escribanpm run devse iniciará el servidor de desarrollo local.
   • Abra su navegador y visitehttp://localhost:3000La versión autodesplegable está disponible.
5. Despliegue en Akash::
   • Despliegue el proyecto en Akash Supercloud utilizando la Consola del Proveedor Akash, consulte la documentación del sitio web oficial de Akash (https://akash.network/) para conocer los pasos detallados.

Función destacada Operación

• Cambia de modelo para experimentar diferentes estilosPrueba diferentes estilos de respuesta del modelo, por ejemplo, Llama 3.1 es bueno para un análisis en profundidad, Mistral-7B es más conciso y directo.
• Pruebas de respuesta rápidaIntroduzca preguntas complejas (por ejemplo, "Explique la mecánica cuántica") y observe la velocidad de respuesta y la calidad de las respuestas.
• Uso del Modo PrivacidadSi te preocupa la fuga de datos, puedes utilizar la ventana de no rastreo de tu navegador para asegurarte de que no queda ningún rastro.

advertencia

• requisitos de la red: Asegura la estabilidad de la red, AkashChat se basa en cálculos en tiempo real y una alta latencia puede afectar a la experiencia.
• Limitaciones del modeloEl modelo del dominio: puede que algunos de los modelos no sean buenos para tratar problemas específicos del dominio, por lo que se recomienda probar a cambiar de modelo más a menudo.
• SugerenciasSi tiene problemas o sugerencias, puede enviar sus comentarios a través de GitHub y participar en la comunidad de código abierto para mejorarlo.

Lista de modelos gratuitos (no exactamente equivalente a los modelos ofrecidos en la interfaz de chat)

Chat + Finalizaciones

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Meta-Llama-3-1-8B-Instruct-FP8

Meta-Llama-3-1-405B-Instruct-FP8

Meta-Llama-3-2-3B-Instruct

Meta-Llama-3-3-70B-Instruct

Inserción

BAAI-bge-large-en-v1-5