刚刚发现，Claude桌面版支持第三方模型了，没账号也可以用Cowork，开关在这

我的 Claude 账号年初就不能用了，后来一直使用第三方模型驱动 Claude Code 这个工具和 harness，做 Vibe Coding 倒是没问题，但体验 Claude 的其他产品就很麻烦。比如 Cowork 发了，有 Claude 账号的又是评测又是做案例，没账号的只能看看不说话。Anthropic 这家公司虽然有些策略很变态，但技术肯定是顶级的，否则 A 厂的模型也不会卖得又多又贵，学习一下总没坏处。

上周五机会来了，我偶然发现 Claude 桌面版（Mac）终于开始支持第三方模型了。但是，不知道是因为扭捏还是 A 厂就不想让更多人发现（或者未来准备随时关闭？），这个开关设计得非常隐蔽。

打开 Claude Desktop，登录界面不要登录，点击顶部的 help 菜单，找到 Troubleshooting，点进去你会发现里面有个 Enable Developer Mode。

点它，激活开发者模式，按照提示重启。重启之后你就会发现菜单栏增加了一个 Developer，点击“Configure Third-Party Inference…”，就可以配置第三方模型了：

选择 Gateway 的连接方式，在 Gateway base URL 填入你的第三方模型 API 地址，比如我现在主要是用 ZenMux 的 API，我填的就是 https://zenmux.ai/api/anthropic 和相关的 API Key，填完之后，点击 Apply locally，根据提示重启 Claude App。

重新启动后，这个页面就会替换掉登录界面，我们选择第一个，Local 配置模式：

这就是 Claude Desktop 的主界面，分为 Cowork 和 Code，用户可以通过左上角的标签做切换，这是 Cowork 的，可以看到，我的可选模型非常多，目前主要在用 DeepSeek V4 Pro：

Claude Cowork 终于对我露出了真面目：这款产品是 Anthropic 年初推出的桌面端 AI Agent，它赋予了 Claude 在桌面对自主读写本地文件、规划并执行多步骤任务的能力，面向非技术用户开放。

我们把 Claude 桌面端切换到 Cowork 模式，把一个本地文件夹授权给 Claude，然后用自然语言描述想要的结果。Claude 会自行读取文件夹内的文件、制定计划、分步执行，甚至调度多个子代理（sub-agents）并行处理复杂任务。执行过程中它会显示进度、暴露推理过程，用户可以随时介入调整方向；涉及删除文件等敏感操作时，必须获得用户的显式授权才会进行。Cowork 内置了来自 Claude Code 的“AskUserQuestion”机制，当背景信息不足时，它会主动提问而不是瞎猜，并提供几个选项供用户快速补全上下文。

Cowork 面向的是没有开发背景的知识工作者，对工具的能力做了分级和安全防护。

当你在 Cowork 里下达一个任务后，Claude 的标准工作流是：分析请求 → 制定计划 → 在你电脑上的一个隔离虚拟机（VM）里运行代码和 shell 命令 → 必要时并行调度多个子代理 → 把最终产物写入你授权的文件夹。

所有的任务都是在隔离的虚拟机（VM）环境中运行，文件和网络访问受控，数据保留在本地、不会被用于训练或上传云端。

这些策略和 Claude Code、OpenClaw、Codex 完全不同，CC 龙虾 Codex 都可以直接操作系统所有 App，命令行更是不在话下。Cowork 面向知识工作者，而非开发者，这样的设计合情合理。

那么在这个隔离 VM 里，Claude 有什么命令行能力呢？运行 Python 脚本做统计分析、异常值检测、时序分析、数据清洗与转换；生成带公式的 Excel、格式化文档、PPT；批量处理文件（重命名、分类、格式转换）等等。如果想扩展，根据规则可以创建和安装个人或组织的 Skills。

好了，现在我们切换到 Code 模式，这个我就比较习惯了。

这是一个具备图形界面的 Claude Code，相比 Cowork，权限更高，也更为强大，对使用者的要求也更高。我们可以在这里编程、写作、处理文件、升级系统命令、调用 cli 和 Skills MCP 等等，几乎无所不能。

比如我们现在正在研发墨问 cli 和 Skills，我可以直接问：查一下老池墨问里和李翊云相关的笔记，Claude 可以通过 mocli 获取结果：

我们也可以直接开启一个 session，选项目进行编程，操作方式和 Claude Code 略有不同，但大同小异。

上周 GPT 5.5  和 DeepSeek V4  都发了，都不错，顶级模型。GPT 5.5 部分表现甚至超过了 Opus 4.7，V4 大概是接近 Opus 4.6 的水准，但是 V4 的价格实在太香了，一句话介绍：

DeepSeek-V4-Flash 是小型模型中最便宜的，甚至比 OpenAI 的 GPT-5.4 Nano 还便宜。DeepSeek-V4-Pro 是大型前沿模型中最便宜的。

我最近 Token 的用量比较大，DS V4，M 2.7，GLM 5.1，GPT 5.5 和 Opus 4.6/7 倒换着用，这个额度没了就换另一个，不同场景，用不同的模型。

我把这个叫做个人多模型时代到来，你也试试。