vs code（Roo code插件）调用nvidia免费模型api。⚡纯玩，无关生产力

🙏佬们，过年好！

我小白自己瞎折腾编程，antigravity额度不够，申请了nvidia免费的api，安装VS Code（Roo code插件），感觉还挺好用的😋。

综合了几个ai的回答，目前nvidia提供的免费模型在写代码方面最强的前几个大概是（按照强弱排序）：

• qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
• deepseek-ai/deepseek-v3.2

目前最推荐qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct，备选deepseek-v3.2。
这两个模型肯定比不了gpt/claude/gemini，但是玩或者写个小程序也够。

我自己瞎折腾小程序一般代码最多不超过1万行，但是纯小白没有自己debug的能力，全丢给ai写。
最头痛的是有时候程序出错，反复的修改都不好😱。。。

💡 2026/02/21更新：

试了vs code + roo code和vs code + cline这两款插件，都存在慢、卡顿的问题，体验都不好。

一觉醒来谷歌大善人把我的gemini杀得只剩下一个了😴，能用antigravity，但是额度太少。

反复试了几次终于把vs code + roo code搞定了，调用deepseek-v3.2 / qwen3-coder-480b这两个模型，对我这种自己玩的小白还算能用。专业工作的就别折腾了，太慢！

说下安装的步骤：

🟢 1. 先去申请nvidia免费模型的api

https://build.nvidia.com/
api是“nvapi-”开头长串。
我申请了两个。。。

🟢 2. 安装

安装VS code + Roo code
在 vs code插件里搜索安装roo code插件，袋鼠黑白图标那个。

🟢 3. 调用模型

我是纯小白，所有的代码都让ai去完成，所以找了三个模型：

• qwen3-coder-480b（负责整个重构）
• deepseek-v3.2（负责日常写代码）
• deepseek-r1-distill-qwen-32b（负责debug）（这模型一直报400错误，我没解决）

模型的上下文长度只有128k

🟢 4. 怎么设置调用

进入Roo code插件，点击插件右上角的齿轮设置图标。
设置里的第一项：提供商

• 配置文件：名称随便填
• api提供商：OpenAI Compatible
• OpenAI 基础 URL：https://integrate.api.nvidia.com/v1
• API 密钥：你的 NVIDIA Key
• 模型：下拉选择对应的模型

📌 添加多个模型：

点击配置文件右边那个加号
不同的模型可以用不同的nvidia api，也可以自己建中转，但能建中转的大佬也不会用这个免费的api，所以鉴定为鸡肋，只适合玩玩。😋

📌 模型参数设置：

deepseek-v3.2 和 qwen3-coder-480b如上图所示就行。
deepseek-r1-distill-qwen-32b 需要勾选启用R1模型参数（这模型一直报400错误，我没解决）

📌 最下面的高级设置里：

API请求频率限制：免费api容易触发限制，deepseek-v3.2 和deepseek-r1-distill-qwen-32b 设置为1，qwen3-coder-480b 设置为2，大概会更好，具体根据自己用量调整把。
其他默认应该就行，我也在摸索阶段。

⚡获取nvidia所有免费模型：

curl https://integrate.api.nvidia.com/v1/models \ -H "Authorization: Bearer nvapi-xxx"

💡 2026/02/22更新：

🔔 英伟达免费模型里 🚀 单项最强模型。

• 最强模型有的会很慢，可以选择轻量模型平衡速度。
• vs code（roo code插件）和 cherry studio 测试可用
• 倾向中文友好

🟢 文本处理 (LLM)

📌 1. 复杂逻辑推理与综合知识 (Depth & Reasoning) 和创意写作与拟人化沟通 (Creative & Chat) - 在cherry studio里用

这类任务需要模型有极大的“脑容量”来理解极其复杂的指令或跨学科知识。需要模型具备更好的语感、幽默感和长文本连贯性。

• mistralai/mistral-large-3-675b-instruct-2512 | 列表中参数量最大的模型（675B），推理能力极强，是目前的顶级旗舰。

📌 2. 代码编写与技术文档 (Coding & Technical) - 在 VS code里用

专门针对编程语言和技术逻辑优化的模型。

• qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct | 专为代码优化的超大规模模型，代码生成质量和准确度极高。
• deepseek-ai/deepseek-v3.2 | DeepSeek 的最新旗舰，以极高的代码理解和算法能力著称。

📌 3. 代码深度Debug - 在 VS code里用

• meta/llama-3.1-405b-instruct | Meta 的巅峰之作，逻辑极其严密，通用性极佳。

- 实时函数逻辑核对：deepseek-r1-32b（胜在快且精。适合写代码时的“即时诊断”，r1模型在roo code里一直报400错误，我解决不了）
- 想快速修复一段小代码：用 qwen3-coder-480b（快且准）。
- 遇到极其烧脑的算法逻辑题：用 qwen3-80b-thinking（死磕逻辑）。
- 面对整个项目的系统性 Bug：用 kimi-k2-thinking（大视野 + 工程思维）。
- 怀疑架构设计或存在底层隐患：用 llama-3.1-405b（大师级视角）。

为啥把这个写这么细，因为我这样的小白折腾代码最抓狂的，就是遇到一个问题反复改不好，崩溃。。。

🟢 图片处理 / 多模态理解 (Vision)

📌 1. 高精度图片解析与图表分析 (Complex Vision Analysis)

用于识别图片细节、分析复杂架构图或进行高精度 OCR。

• meta/llama-3.2-90b-vision-instruct | 列表中参数最大的视觉模型，对复杂场景和细节的理解最为深刻。
• microsoft/phi-3.5-vision-instruct | 微软的“小钢炮”，在处理多图对比、长图识别和图表数据提取上表现惊人。（未测试）

📌 2. 视觉推理与指令遵循 (Visual Reasoning)

当你需要模型根据图片进行逻辑推导（例如：看图说话、根据原理图找错误）。

• meta/llama-3.2-90b-vision-instruct | 强大的 90B 底座赋予了它极高的视觉逻辑推导能力。
• nvidia/vila | NVIDIA 自己的多模态模型，专门针对视频和复杂视觉指令进行了优化，表现非常扎实。（未测试）

吐槽下antigravity里的claude消耗太快了，写了个1800行的开发文档，就只剩20%了。。

💡 2026/02/27 补充

🔔 “双华光彩” GLM-5 (Reasoning) 和 Kimi K2.5

💡 2026/03/01 补充

🔔 2026 AI 模型巅峰对决 (收费 vs 免费) —— 性能百分比与强弱榜

本表以各赛道公认的 100% 满分标杆 为基准，对比“最强收费版”与“最强免费版（NVIDIA NIM/开源）”的实战差距。

🚀 核心场景性能对比表

💡 深度解读：为什么收费模型依然“更强”？

虽然 90% 的场景下免费模型已经足够好，但那最后的 5%-12% 的差距主要体现在：

1. 防御性编程 (Defensive Coding)：当你处理那 2 万行 Python 下载代码时，🏆 gpt-5.3-codex 会主动预判“如果用户中途断网且磁盘刚好满了”这种极端情况并写好保护逻辑；而免费模型更倾向于完成“正常工作”的代码。
2. 长距离关联记忆：在 94 个文件的项目中，🏆 claude-opus-4.6 能在修改文件 A 时，瞬间意识到这会破坏文件 Z 里的一个冷门变量。这种“上帝视角”是它收贵费的底气。
3. 指令遵循的“颗粒度”：如果你给出一个非常复杂的修复指令（包含 10 个以上细节要求），收费模型通常能 100% 命中，而免费模型偶尔会漏掉 1-2 个次要要求。