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中国和美国同时来到了一个交点，这个交点就是LLM inference公司有自己的隐私和安全问，普通人如果想用顶级头部模型并且最大化保护自己的隐私，就是无解的。
在前LLM时代，保护隐私的方式就是tor+duckduckgo浏览器+禁用cookie+禁用各种云全部本地保存，代价是互联网使用体验全方位麻烦了起来。
我预计很多人要开始把privacy和security纳入LLM的成本里来，并且在权衡再三后，选择以很高的成本买入nvidia或者apple的产品进行本地推理，
但是这个成本是非常高的，不仅要真金白银消费顶配的GPU和apple silicon设备，还要接受飞快的折旧速度。
不知道LLM时代的网民和企业用户中间，有多少人愿意用脚投票这种隐私。
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优质内容｜内幕消息
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DeepSeek 官方出的 Rust 轮子，另打包了一层 Python 绑定 deepseek_recipe，管请求转 Conversation、拼 prompt、解析模型输出这三段。
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-recipe
把 Messages、Chat Completions、Responses 三种格式的 API 请求统一转换为 Conversation 中间表示，编码为 DeepSeek V4 与 V4.1 模型的 prompt，并将模型输出解析回对应格式的完整或流式响应。
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