老路之前的博客 [[AMD 官方白嫖 DeepSeek V4 Flash API]]，大家反响都不错，但毕竟免费额度是厂商赏的，规则说改就改，模型也可能说换就换。今天这条不一样：Kaggle 把 TPU 白送给你用，每週 20 小时，不绑卡、不要钱，社区有大神把这一整块免费算力包装成了一个 OpenAI 兼容的大模型接口，模型是 Qwen3.8-27B，满血 bf16、26 万上下文，100+tokens/秒。老路今天带大家一起实操，老规矩，不喜欢看字的直接拉到最后看视频。

一、Kaggle和它的免费 TPU 到底是什么

Kaggle 是全球最大的数据科学 / AI 竞赛与协作平台，2017 年被 Google 收购，现在官网定位改成了「The World’s AI Proving Ground」（世界 AI 试验场），3300 万+ 用户在上面跑模型、打比赛、做评测。

那么它的 Notebook（云笔记本）本身就是一个免费算力池。官方文档在这个页面写得明明白白：

• TPUs are now available on Kaggle, for free.
• You can use up to 20 hours per week of TPUs and up to 9h at a time in a single session.
• You can add a TPU v3-8 to your Notebook for free.

翻译成人话：每周 20 小时、单次最长 9 小时的 TPU，免费。切换方式也简单，官方原文是让进 Notebook 编辑器的 Settings 面板，点 Accelerator 选 TPU，会话重启一下就开始计费——当然是免费的那种计费。

那这跟”跑 27B 大模型”有什么关系？关系在一个叫 kaggle-tpu-lab 的开源仓库上。

为什么是 Qwen3.8-27B？这里有个漂亮的原理：这模型 64 层里有 48 层是 gated-DeltaNet 线性注意力，只有 16 层是经典全注意力。结果是它的 KV 缓存小到 约 64 KB/token——所以一个 27B 的模型能塞进 8 张 16GB 的 TPU 芯片还有富余，撑起 131k 甚至原生 262,144 的上下文。老路看到这个数字的时候是有点意外的，毕竟本地跑 27B，光权重就是 55GB。

仓库 README 第一句就是它的卖点：Serve Qwen3.8-27B ... on Kaggle's free TPU v5e-8, with a public OpenAI-compatible endpoint you can plug into Claude Code, Codex CLI, opencode, or anything else that speaks the OpenAI API.

那 Kaggle 图啥，白送算力？这事得往母公司看——Kaggle 是 Google 家的，TPU 是 Google 自研的。用免费 TPU 把开发者、学生、研究者圈进 Google 的 AI 生态，对 Google 来说是稳赚的买卖：今天你在 Kaggle 上跑通一个 27B，明天你选云端算力的时候，脑子里第一个蹦出来的大概率就是 Google。这种级别的公司，免费额度不会像小厂一样说没就没——这也是老路愿意为这条路线写一整篇的原因：它背后站着的是 Google，跑路风险比一堆小众免费 API 低得多。

二、怎么把它变成你自己的大模型 API

先说清楚”OpenAI 兼容端点”这六个字为什么值钱。市面上绝大多数 AI 编程工具、聊天客户端、LangChain 这类框架，接入第三方模型的默认方式就是填三个东西：base URL、API key、模型名。只要一个后端是 OpenAI 兼容的，就意味着你不用改任何代码、不用等任何适配，把这三个字段一换，工具立刻换脑。所以老路看到”260 亿参数模型 + 完全免费 + 连代码都不用改”能凑到一起的时候，是有点兴奋的。

1. 注册Kaggle，推荐使用谷歌账号注册即可，没有特殊需要注意的

2. 注册完成后进入控制台，复制下方的搜索关键词，然后点击页面最上方的搜索框内进入搜索页进行搜索

qwen3-8-27b-bf16

3. 点击搜索结果的第一项，进入大神配置好的镜像

4. 来到大神镜像页面后，点击右上角的三个点，然后点击“Copy & Edit notebook”，把大神的镜像复制到自己的空间内

5. 来到复制好的notebook页面，点击settings，按图中设置选择好

这里要注意，新的kaggle账号，需要进行手机验证后才能选择上图中的TPU v5e-8，没有验证时，这里是灰色的，需要先去个人资料页面进行验证。

5.1 个人资料页面手机验证，打开左侧菜单，点击“home”，然后点击右上角的头像，点击“Your Profile”

继续点击上方“settings”，进入个人资料设置页面

老路这里已经认证过了，没有认证过的进行验证即可，验证过后回到notebook页面，刚才灰色的选项就可以选择了

小细节：老路使用了爱沙尼亚和大陆的手机号，都提示不让用手机号验证，点击继续后是用了登录相同谷歌账号的手机进行的人脸验证。

6. 运行部署，先确认Accelerator选择了TPU VM v5e-8，还有Internet是ON，然后点击“Run All”，系统会自动进行部署，这个过程比较慢，老路实测下来要30分钟以上，大家不要着急，开始运行后等着就行。

跑完之后，末尾 cell 的输出里直接打印 endpoint URL 和 API key，形如：

几个官方给的加速开关，老路觉得比默认值实用：

接进Agent工具也是标准动作，以CherryStudio为例，新建一个供应商即可

实测响应速度很不错，在80+tokens/秒 到 100+tokens/秒之间，确实要比之前分享的白嫖 AMD 大模型API要快很多

三、避坑指南（这几条不看，白折腾）

1. BaseURL（端点地址）和API KEY每次会变，每次都需要重新配置一下。
2. 周配额是硬的。20 小时/周、9 小时/次，不是”随便挂”。挂机不关 = 白烧配额，务必开 --keepalive-min 自动停。
3. 部署环境还是比较慢的。挂了预置环境数据集约 22 分钟，开 fast-start 约 6 分钟，但是同样需要排队等待，实际部署时间会比预想的长。
4. 别当生产环境用。这是 Kaggle 免费共享资源，随时排队、随时被回收，把它当”免费实验沙盒”就对了。

最后

免费算力这件事，过去老路的态度是”能白嫖的都不太行，能用的都不免费”。Kaggle 这条是个例外——免费、不绑卡、能跑真 27B、262k 上下文、100+ tokens/秒，还能直接配置到Agent软件。每周 20 小时，对个人折腾党来说，比很多人花钱买的套餐还大方。

代价也很清楚：排队、临时URL/API Key、周配额、不能当生产。把它当免费的实验田，而不是免费的服务器，这条路线就非常香。

一句话：想真正”自己跑”一个 27B、又一分钱不花、又不绑卡，目前 Kaggle 免费 TPU 是唯一像样的答案。免费 API 中转虽然更省事，但你永远只能用它挑给你的那几款模型；Kaggle 这个方案，模型权重是实打实落在你的会话里的。

点击直达：

Kaggle官网

Kaggle-tpu-lab github仓库（其实用不到，了解即可）

老路实操视频在此~

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老路之前写 [[Codex+DeepSeek 免费看图]]、[[Google AI Studio 免费AI工具]] 的时候，就有兄弟念叨：国内直连的免费大模型 API 太少了，不但得科学上网，好多还得绑卡。今天这个，老路先说结论：AMD 官方出的 Token Factory，免费共享模型 API，不绑卡、国内直连、每日额度滚动重置。DeepSeek V4 Flash、Qwen3.8 Flash 这些开源的头部模型，AMD 拿自己家的 GPU 云托管好，端点免费放出来给你调。全程实测记录，能对话、能识图、全程丝滑。同理，不喜欢看字的兄弟直接拉到最后看视频。

一、AMD 也搞起免费 API 了？

AMD 这几年在 AI 算力上憋着一口气——GPU 云（Radeon Cloud）就是它对标 NVIDIA 的牌。但 NVIDIA 有 NIM 微服务那一套，AMD 想抢开发者，光卖卡不行，得先让人用顺手。

Token Factory 就是 AMD 的获客工具：把自家 GPU 云上跑着的开源模型，挑几个做成免费共享端点，你注册个账号拿个 key 就能调，不用启动实例、不用花额度。说人话就是，AMD 出机器出电费，把 DeepSeek V4、Qwen3.8 这些模型伺候好，免费让你试，试顺手了自然去开它的 GPU 实例。

官方文档原话如下：

注意这里：模型列表里，4 个是 纯FREE 共享端点，2个是有限制免费，其他的是 Dedicated（专属实例，花 credits 那种）。

二、免费的是哪几个？够不够用？

Token Factory 页面带 FREE 标的模型卡，一共四个，如下图红框标识的

这套阵容对白嫖党来说相当能打了：对话有 DeepSeek V4 Flash，看图有 V4 Vision 和 Qwen3.8（262K 超长上下文），想玩轻量的还有 MiniCPM。此外，免费的模型不是固定的，AMD会根据实际情况不定期更换。

三、怎么接入？老路实测流程

整个流程非常简单丝滑，完全不卡

第一步：注册

打开 Token Factory 页→ Login，注册 AMD AI 开发者计划账号 ，全中文，直接注册即可，没有啥要注意的。

第二步：拿API Key

注册完回到Token Factory 页面，点击任意一个免费模型，都能看到BaseURL和API Key

第三步：把BaseURL和API Key配置到你的Agent软件，老路用的CherryStudio和Hermes做的测试

CherryStudio，点击设置，在模型服务里搜索amd，最新版的已经预置了AMD云，只需要把API Key粘贴进来就行，然后点击获取模型列表，把免费模型添加进来就可以了

实测对话，老路让它写了一个小说创意

可以看到，输出的响应不快，只有13.7tokens/秒，但也算是可用。

Hermes，同样来到配置，选择提供方，然后点击右上角的“改用API密钥”

由于Hermes没有预置AMD云的配置，我们需要点击最上方的“本地/自定义端点”

把BaseURL和API Key粘贴进来，点击“连接”即可

回到对话页面，点击对话框右侧的模型，刷新，选择AMD提供的模型即可

老路这次测试了DeepSeek V4 Flash Vision多模态模型，也可以正常的识别图片，之前老路写过 Codex+DeepSeek识图教程 以及 Hermes+DeepSeek识图教程，白嫖的智普和Gemini，这次又多了一个白嫖多模态模型的选择。

四、免费额度到底怎么算？”每日 10 刀”是真的吗？

这是大家最关心的，其实在配置CherryStudio时也能看到，目前免费的额度，日常轻量使用是没问题的。

此外，由于是免费，官方还是有一些调用限制的，老路整理如下：

超限时报错长这样：Daily usage limit exceeded: maximum $N per period for this OneClick user——注意，$N 是要登录才看得到的具体数。

关于”每日 10 刀”

标题里这个 10 刀，老路得说实话：官方文档没直接写”$10″，只写了”每日花费上限按账户滚动周期自动重置”。$10 这个数来自实测记录，老路核稿时官方页面上的 $N 需要登录才能看到具体值。

所以准确说法是：每天有免费额度，用完等自动重置（按你账户第一次计费起算的滚动周期），具体上限登录后台看，五无论如何，轻度调接口绰绰有余。

五、跟其他免费 API 的对比

AMD 这套的独家优势就俩字——直连。国内不用代理就能调 DeepSeek V4 和 Qwen3.8 的开源权重 API，这体验在 2026 年还是稀缺品。Google AI Studio 模型更强但要代理，国产各家要么实名要么限新用户——AMD 是”注册即用 + 每日重置”，对轻度调用党是最顺的。

短板也直说：RPM 限 20-30，并发共享池，当不了生产主力；模型池不是固定菜单，今天在明天可能换——适合做开发测试、个人工具、Cherry Studio 这类前端聊天，别拿它跑关键业务。

最后

到底值不值？那老路必须说：值！！！这是白嫖清单里少见的”官方直连”级免费——AMD 大厂服务、DeepSeek V4 和 Qwen3.8 开源权重、国内不挂代理直接调、每日额度滚动重置不绑卡。对开发测试、Cherry Studio 玩家、AI 工具折腾党来说，这就是 2026 年最顺手的免费模型源之一。

但白嫖的边界得拎清：RPM 20-30 干不了生产活，模型菜单不定期换，$10 是社区口径不是官方承诺。定位是”试吃台”不是”食堂”——试顺手了，真需要稳定算力再考虑 AMD 的付费实例或别家。

免费的 API 端点其实一直都在，AMD 这扇门开在中国站里，直连不折腾。老路已经实测能用了，你还不去领个 key？

全程实操视频在此~

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