🚀 免费部署 NVIDIA NIM 平台上的 DeepSeek、Kimi 等 20+ 款 AI 模型（附 Codex++ 实战）用最少的钱，玩最多的模型 —— 手把手教你解锁 NVIDIA 免费算力池。引言：当“免费”遇上“海量”在 AI 圈混久了，你会发现一个尴尬的事实：好模型不免费，免费的没好模型。但 NVIDIA 最近在NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservice）上放出了一批完全免费的 API 端点，涵盖了从超大规模 MoE 到多模态视觉、从代码生成到语音翻译的20 余款模型，而且 —— 它们都是“Free Endpoint”！更棒的是，这些 API 完全兼容 OpenAI 的 Chat Completions 格式，这意味着你可以借助Codex++这一开源增强工具，轻松地将它们集成到你熟悉的 Codex 开发环境中，实现一站式模型调用。本篇博客将带你：快速注册 NVIDIA 账号并获取 API Key以DeepSeek-V4-Pro和Kimi-K3为例，详细演示如何在 Codex++ 中配置和部署一次性盘点所有免费可用的模型，方便你按需选用避开常见的坑（比如 404 错误、协议不匹配等）一、准备工作：账号 + 工具1. 注册 NVIDIA 账号访问 NVIDIA NIM 官网，点击 “Sign In” 使用邮箱注册。注册后无需绑定信用卡，即可获得一个免费的 API Key（格式为nvapi-xxxx）。⚠️ 注意：免费层通常有速率限制（如每分钟请求数），但足以应付个人开发、测试和学习。2. 安装 Codex 与 Codex++Codex：OpenAI 出品的桌面端 AI 编程助手（需下载官方版）。Codex++：一个增强插件，可以让你接入自定义的 API 供应商（如 NVIDIA、Groq、本地 Ollama 等）。下载并安装后，桌面上会出现Codex++ 管理工具和Codex++启动图标。如果首次启动 Codex 要求登录，随意输入一个占位 API Key（如sk-demo）即可跳过。二、部署 DeepSeek-V4-Pro（实战篇）这是你提供的第一个模型，我们以此为例，详细拆解配置过程。步骤 1：获取模型信息从 NVIDIA 模型列表中，我们确认deepseek-ai/deepseek-v4-pro-0813是Free Endpoint，具备 1M 上下文和 MoE 架构，适合长文本编码任务。步骤 2：在 Codex