Cherry Studio 介绍
Cherry Studio 是一个支持多模型服务的桌面客户端，为专业用户而打造，内置 30 多个行业的智能助手，帮助用户在多种场景下提升工作效率。
CherryStudio内置众多服务商
同时也支持其他兼容OpenAI/Anthropic等API格式的服务商接入。
官网：Cherry Studio - 全能的AI助手
Cherry Studio支持多种场景应用，不过还是有一些限制，比如画图只能调用硅基流动的服务。
特色功能：多模型对话，可以选中多个模型，对同一个问题进行回答，可以直接的横向对比模型效果。
Cherry Studio客户端下载安装
直接到官网下载：Cherry Studio 下载页面
然后安装即可。
运行后，需要配置各个模型秘钥。如果不想暴露自己的秘钥给Cherry，也可以选择本地模型部署，比如使用Ollama部署。
Ollama安装
Ollama可以直接安装，在Ubuntu下使用apt进行安装，在Windows下可以直接下载安装包进行安装。
Ollama的安装参考：
在Windows下安装Ollama并体验DeepSeek r1大模型_ollama-windows-amd64 下载-CSDN博客
使用Ollama 在Ubuntu运行deepseek大模型：以deepseek-r1为例_ubuntu deepseek-CSDN博客
cherry studio使用Ollama部署的配置
在模型服务中配置Ollama
启动Cherry后，先配置大模型。 配置模型需要点左下角的“设置”按钮，然后在“模型服务”里进行设置，比如设置Ollama本地模型。
因为是本地部署的Ollama，所以不需要api秘钥，但是需要设置一个api秘钥，随便输入字符串即可。选好模型，自动保存浩即可。
设置默认模型
先要需要通过Ollama下载模型，具体参考前面的Ollama安装部分。
然后设置默认模型，都选择deepseek-r1:1.5b。其它翻译模型（在Ollama平台中的）还没有找到，所以暂时也用deepseek模型。
使用chat测试助手
点最左上角的“助手”图标，创建一个新助手，或者使用默认的助手，第一行能力选择模型，选已经安装好的Ollama deepseek-r1:1.5b模型，然后测试一下：
测试通过，这样一个简单的助手就配置好了!
CherryStudio中使用nomic-embed-text配置本地知识库
参考：DeeepSeek+本地知识库，基于Cherry Studio和Ollama搭建-CSDN博客
多模型对话
先下载deepseek 1.5b和7b的模型
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama pull deepseek-r1:7b助手chat中选择两个模型
点击页面下端的@符号，选中1.5b和7b两个模型，输入一个问题进行测试：
孙悟空和哪吒谁更厉害？
可以看到，显然7b更厉害，或者说正确一些。
当然deepseek-r1模型最厉害在于推理能力，1.5b模型较小，知识储备有些不足，由于知识错误，答案也就错的离谱，这种情况也是有情可原。
总体可以看到deepseek-r1模型非常优秀，如果它能结合ChatGLM3的优点，那就会更加了不起啦！
