Anthropic 的 Claude 桌面版（Mac）正式支持第三方模型接入。这意味着即使没有 Claude 账号，也可以通过配置第三方 API 来使用 Claude Desktop 的全部功能，包括 Cowork（AI Agent）和 Code（编程模式）。
对于受限于账号区域限制、或希望在不同模型间灵活切换的开发者来说，这是一个实用的功能更新。
开启开发者模式
Claude Desktop 的第三方模型配置入口设计得比较隐蔽，需要手动激活开发者模式：
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打开 Claude Desktop，在登录界面不要登录。
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点击顶部菜单栏的 Help → Troubleshooting。
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找到 Enable Developer Mode，点击激活。
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按照提示重启 Claude Desktop。
苏米注：这个开关确实藏得比较深，在 Help 菜单的 Troubleshooting 里，普通用户很难发现。Anthropic 可能是出于安全考虑，也可能是为未来策略调整留出空间。
配置第三方模型
重启后，菜单栏会出现一个 Developer 菜单：
点击 Developer → Configure Third-Party Inference…。
选择 Gateway 连接方式。
在 Gateway base URL 填入第三方模型的 API 地址（如 ZenMux 的地址：https://zenmux.ai/api/anthropic）。
填入对应的 API Key。
点击 Apply locally，根据提示重启 Claude Desktop。
重启后，配置页面会替换掉原来的登录界面。选择第一个 Local 配置模式，即可进入 Claude Desktop 主界面。
Cowork 模式：桌面端 AI Agent
Claude Desktop 主界面分为两个标签：Cowork 和 Code。
Cowork 是 Anthropic 年初推出的桌面端 AI Agent 产品，面向非技术用户开放。它赋予 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。
Cowork 的工作流程
在 Cowork 中下达任务后，Claude 的标准工作流是：
- 分析请求：理解用户意图
- 制定计划：拆解任务为可执行的步骤
- 隔离执行：在隔离虚拟机（VM）中运行代码和 shell 命令
- 并行调度：必要时并行调度多个子代理（sub-agents）
- 输出结果：将最终产物写入用户授权的文件夹
安全机制
Cowork 的安全设计与其他 AI 编程工具有显著区别：
- 隔离 VM 环境：所有任务在隔离的虚拟机中运行
- 文件和网络访问受控：只能访问用户授权的文件夹
- 敏感操作需授权：涉及删除文件等操作时，必须获得用户显式授权
- 主动提问：内置 AskUserQuestion 机制，背景信息不足时主动提问而非瞎猜
- 数据本地化：数据保留在本地，不会被用于训练或上传云端
苏米注：Cowork 的设计思路与 Claude Code、OpenClaw、Codex 完全不同。后者可以直接操作系统所有 App 和命令行，而 Cowork 面向知识工作者，做了严格的能力分级和安全防护。这是两种不同的产品定位，各有优劣。
Cowork 能做什么
在隔离 VM 中，Claude 具备以下命令行能力：
- 运行 Python 脚本：统计分析、异常值检测、时序分析、数据清洗与转换
- 生成文档：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
- 扩展能力：根据规则创建和安装个人或组织的 Skills
Code 模式：图形界面的 Claude Code
切换到 Code 模式，这里就是一个具备图形界面的 Claude Code。
相比 Cowork，Code 模式权限更高、功能更强大，对使用者的技术要求也更高。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。
可以开启一个 session，选择项目进行编程，操作方式与 Claude Code 略有不同，但核心逻辑一致。
个人多模型时代
近期顶级模型密集发布：GPT-5.5 和 DeepSeek V4 都表现优秀，部分场景甚至接近或超过 Opus 4.6/4.7 的水准。
其中 DeepSeek V4 的价格优势尤为突出：
- DeepSeek-V4-Flash：小型模型中最便宜的，甚至比 OpenAI 的 GPT-5.4 Nano 还便宜
- DeepSeek-V4-Pro：大型前沿模型中最便宜的
对于 Token 用量较大的用户，灵活切换不同模型是降低成本的有效策略。Claude Desktop 支持第三方模型后，用户可以在同一个界面中使用 DeepSeek V4、MiniMax M2.7、GLM-5.1、GPT-5.5、Opus 4.6/4.7 等多种模型，根据不同场景选择最合适的模型。
这就是个人多模型时代的到来——不再依赖单一模型，而是根据需求灵活组合。