启用、测试与选择模型

0G Compute 配置完成且账户有可用资金后，还必须为 Chat 或编码启用至少一个主模型。只有打开开关的模型才会出现在 Chat 和编码的主模型选择器中；后台模型在 设置 → 通用 中独立选择。

模型来自哪里

Ghast 不内置一份固定模型清单，也不直接向每个模型厂商分别读取目录。设置 → 0G Compute 会从 0G Router 拉取当前可用模型和承载 Provider 信息。

界面名称	实际含义
0G Compute	Ghast 当前唯一对外配置的模型 Provider 与路由入口。
OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Qwen 等	0G 目录中的模型品牌或系列，不是要单独配置的 Ghast Provider。
1P、2P、3P	0G 目录报告的当前承载 Provider 数量。
TeeML、TeeTLS、TDX 等	0G 目录返回的可验证性或可信执行元数据；以当前悬停说明为准。

同一品牌的模型可能由 0G Router 中一个或多个 Provider 承载。Ghast 当前没有让用户手动固定某个承载 Provider 的选择项；模型请求使用目录中为该模型准备的 Router 路径。目录、承载数量、价格和可用性会变化，因此页面上的实时数据优先于文档截图和静态示例。

当前可以看到哪些模型

模型目录按系列筛选。当前开发客户端实测的目录快照如下；它只说明截图时的真实状态，不是固定配额：

系列	当前数量	系列	当前数量
DeepSeek	3	Qwen	27
GLM	8	Kimi	5
MiniMax	4	Tencent	2
0GM	2	Anthropic	4
OpenAI	5	Other	2

合计为 All 62。刷新目录后，这些数字可能改变。

目录中可能出现的模型包括 0GM、DeepSeek、GLM、GPT、Hunyuan、Kimi、MiniMax、Qwen 和其他系列，也可能包含视觉或视频生成型号。以下名称只用于帮助识别列表结构，不是永久可用性承诺：

• 0GM-1.0-35B-A3B
• DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Flash-Vision (experimental)、DeepSeek-V4-Pro
• GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2、GLM-5.3-Flash
• GPT-5.6 Luna
• Hunyuan-3
• Kimi-K2.7-Code、Kimi-K3
• MiniMax-H3
• Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct、Qwen3.6-Plus 等

要查看此刻的完整列表，打开 设置 → 0G Compute 并选择 刷新。不要用上面的示例判断账户一定拥有某个模型。

真实模型目录局部：已启用模型排在前面；数量、价格和 Provider 数量会随 Router 目录变化。

读懂一行模型信息

项目	怎么看
模型名称	用于在 Ghast 模型选择器中识别型号；experimental 表示目录将其标记为实验型号。
输入 / 输出	文本模型通常按每百万 tokens 显示 0G 价格；如果目录提供缓存输入价格，也会单独显示。
Video	视频型号按秒显示价格；它不是普通文本对话模型。
262K、1M 等	目录返回的上下文长度。它是理论上限，不代表应该把窗口用满。
能力图标	可能表示图片输入、图片输出、Tool 调用、推理或其他已识别能力；悬停查看准确说明。
可验证性 / 执行标记	例如 TeeML、TeeTLS、TDX；这是 0G 目录元数据，不应脱离当前说明扩大解读。
nP	当前 Provider 数量。数量多不等于每次请求都使用全部 Provider。
开关	控制模型是否出现在 Chat 和编码的主模型选择器中。
闪电按钮	对该模型执行一次真实短推理测试并显示结果。

1. 刷新目录

进入 设置 → 0G Compute，选择 Models 右上角的 刷新。刷新会重新读取目录，并可能更新模型、价格、上下文、能力和 Provider 数量。

如果刷新失败，保留页面错误，依次检查 Management Key、推理 API Key、账户登录和 设置 → 网络。不要因为一次目录超时立刻轮换密钥。

2. 启用模型

1. 使用系列标签缩小范围。
2. 比较能力、上下文、输入/输出价格和 Provider 数量。
3. 打开模型行右侧的开关。
4. 已启用模型会排到列表前面，并进入 Chat 和编码的主模型选择器。

模型开关立即保存，不需要再点击设置页的 保存。等待状态稳定后，重新打开对话的模型选择器，确认模型可选。保存失败时开关可能回退，而不另行弹出错误。先检查连接并解决问题，再重试，不要连续反复切换。

关闭开关会把模型从 Chat 和编码的主模型选择器中移除，但不会删除已有对话，也不会改写过去的回复。当前会话原来选择的模型被关闭后，应在下一次发送前重新选择可用模型。这个开关不控制后台模型下拉列表。

3. 测试模型

选择模型行最右侧的闪电按钮。这个操作会向所选模型发送一次真实的短请求，不只是检查网络端口，因此可能产生少量推理用量。

• 测试中显示加载状态。
• 成功后显示成功图标和延迟，例如 1420ms。
• 失败后显示 No response；完整失败原因由该按钮的辅助说明或页面错误提供。
• 视频生成型号当前不显示同样的行内文本模型测试按钮。

模型测试只证明该型号在当时能够返回短结果。它不证明长上下文、图片、Tool、Skill、MCP、编码命令或外部服务任务一定成功。

4. 在 Chat 或编码中选择主模型

1. 返回 Chat 或编码会话。
2. 打开输入框右下角的模型与推理强度菜单。
3. 进入 Model，从按系列分组的已启用模型中选择一个。
4. 如果该模型提供推理强度，再进入 Reasoning 选择本次运行的强度。

模型选择应用到之后的生成，不会重写已经完成的消息。Chat 与编码会话应分别核对当前选择；切换模型不会自动改变 Tool、Skill、MCP 或命令授权。

5. 设置后台模型

打开 设置 → 通用 → 后台模型。它用于活动摘要、查询改写、记忆整理等后台 LLM 工作，不是 Chat 或编码的主模型。

后台模型下拉列表读取 0G 的可用目录，不要求先打开模型行开关。通常选择响应快且成本较低的文本模型，然后点击 测试。后台模型测试通过，不代表当前对话模型也已经配置正确。

如何选第一个模型

不要只按品牌选择，先按任务检查：

任务	优先检查
普通问答与摘要	文本能力、价格、响应速度、足够的上下文
编码与 Tool 工作流	Tool 调用能力、代码表现、上下文、连接测试
图片理解	图片输入 / Vision 标记
长文档或大型项目	上下文长度、输入价格、上下文压缩策略
视频生成	Video 型号和按秒价格；不要把它当作普通聊天模型

第一次对话建议只为 Chat 和编码启用少量候选模型，例如一个日常主模型和一个更强的复杂任务模型；再在 设置 → 通用 中单独选择低成本后台模型。目录发生变化时再调整，不需要一次打开全部型号。

模型不可用时

现象	检查
输入框中没有模型	在 0G Compute 中打开至少一个模型开关，然后重新打开选择器。
目录为空	刷新目录；检查 Management Key、推理 Key 和网络。
测试显示 No response	检查账户资金、当前 Provider 数量、网络和页面错误；稍后只重试一次。
短测试成功，真实任务失败	检查上下文长度、输入类型、Tools/Skills 权限和任务规模。
价格或型号与截图不同	以当前 0G Compute 目录为准。
切换后仍像旧模型	确认本次发送前模型菜单显示了新名称；旧消息不会改变。

完成标志 0G Compute 中至少一个模型已启用并测试成功，Chat 或编码输入框能够选择它，账户资金也可以正常刷新。

下一步：快速开始。更深入的选择逻辑见模型选择与 0G Compute。