程序员端哥
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我拿 OpenAI Codex 桌面端截了一张图，丢给蚂蚁百灵刚开源的 Ling-3.0-flash-VL。 没拆布局，没写组件清单。 提示词就这一段： 「这是 Codex 桌面端截图。请高度还原成可运行的单文件 HTML。对齐窗口结构、侧边栏、主对话区、输入框、配色、字号、间距和圆角。能看清的文字按原样还原。先渲染一版，再和原图逐项对比，哪里不像改哪里。」 会看图写代码的模型不少。 会盯着 Codex 这种桌面客户端界面，对着自己的渲染结果改到像的，不多。 Ling-3.0-flash-VL 是百灵系列第一个原生多模态模型，在 Ling-3.0-flash 上加了视觉理解和视觉 Agent。 总参数 124B，激活大约 5.5B，支持图、文、视频，上下文 256K。 它不是看完图一次性交卷，而是走「观察 → 行动 → 验证 → 修正」： 截图还原界面，对照渲染结果自己改 当 GUI Agent，点、输、滚、切应用 看视频提问、检索片段 读文档、看医疗报告、做 STEM 视觉推理 前端这块，Image-to-WebDev Arena 成绩高于 GPT-5.4。 纯文本版 AA Index 是 38，加上视觉后到了 42。 你也试一下，3 步就够： 打开 Ling Studio，选 Ling-3.0-flash-VL（免费） 丢一张 Codex / VS Code / 你常用软件的桌面截图 把下面提示词贴进去，看它怎么还原、怎么改 还原提示词（可直接复制）： 这是一张 Codex 桌面端界面截图。请把它高度还原成可直接运行的单文件 HTML。 按桌面应用还原，不要做成网页落地页，也不要做成 ChatGPT 网页版或 VS Code 对齐标题栏、侧边栏会话列表、主对话区、工具调用/代码块、底部输入框 配色、字号、间距、圆角、分割线、栏宽尽量贴近原图 原图能看清的文字按原样还原；看不清的用同等长度占位 先出第一版并渲染，再和原图对比对齐、颜色、组件位置 列出差异后改第二版，直到气质接近 Codex 桌面端 权重已开源，BF16 / FP8 都能下： Hugging Face： ModelScope： 官方介绍： Ant Ling 别只看评测表，丢一张你桌面上的截图，比什么都准。
程序员端哥12,293 Aufrufe • vor 1 Tag
别再复制粘贴了，我让 Apodex直接读完一份 641 页文件 最近试了一种更实际的 AI 使用方式： 不再复制粘贴一段内容，而是直接上传一份真实文件，看它怎么把任务做完。 我把之前参与编写的《最优化：建模、算法与理论》上传到了 Apodex。整份文件有 641 页，覆盖优化建模、最优性理论，以及无约束、约束和复合优化算法等内容。 我先问了它一个基础问题： “请帮我分析一下，这份内容由哪些部分组成？” 它需要先真正读取文件，再从大量章节中梳理整体框架，而不是只根据标题生成一段泛泛的摘要。 接着我继续追问： “如果想基于这份内容做一些调整，可以从哪些方面修改？” 这一步更接近真实工作：不只是理解现有材料，还要结合原文件继续分析，找到可以调整的方向。 整个过程里，我比较在意的不是它最后写了多少字，而是任务过程本身：它如何理解文件、拆解问题、推进分析，并基于同一份材料继续完成下一步。 这也是我觉得 Apodex 1.1 和普通问答工具不同的地方——推理不只停留在一份回答里，而是进入真实文件，沿着任务继续执行。 如果你手上也有论文、报告、数据表或代码，可以自己上传一份真实文件试试： Web 在线体验： API 平台： 开源的 FrontierAgent 也可以在 GitHub 上找到，支持单 Agent 和多 Agent 协作，感兴趣可以顺手点个 Star： Apodex 1.1 mini（35B）模型权重已经开放，可本地部署，并能搭配 FrontierAgent 使用： 核心感受就一句： 别只问 AI 一个问题。上传一份真实文件，看看它能不能接着把事情做完。
程序员端哥53,477 Aufrufe • vor 17 Tagen
这两天时间线全是 GPT-6 Astra。 OpenAI 自己也说了，先给 Pro / Enterprise，Plus 还要再等几天。API 倒是写了 live，但很多小伙伴实际还是进不去、排不上、或者根本没那个套餐。 刷了半天，基本就是：模型很强，轮不到你。 我后来翻到 ZenMux。不是去找什么旁路，就是一个统一网关，一个 key 切模型。打开一看，Astra 已经挂在上面了。 今晚拿它跑了个我自己卡住的活：一份写得很乱的 brief，要变成能直接交差的文档，中间还得自己去网页里核几处信息。以前这种活，模型走着走着就丢上下文，或者写得很长、token 烧一截。 Astra 更像是给这种跨步骤的活准备的——代码、浏览器、研究、文档拧在一块。这次输出也短一些，单任务体感成本比我常用的那几个低。 过程放视频里了。不是评测报告，就是我自己用上了。 对了，ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次： 充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 反正要试 Astra 的话，这几天进去更合适 🔗：
程序员端哥12,710 Aufrufe • vor 5 Tagen
以前在 360 工作过，也一直持有一点 360 的股票。 所以看到最新一季报后，我还是挺想认真研究一下：这次扭亏，到底是业务变好了，还是费用降下来了？ 刚好最近在体验 Ling-3.0-flash-Fin，就把整份财报直接丢给它做了次测试。 它不只是把财报摘要了一遍，而是顺着营收、毛利率、销售费用、研发费用和经营现金流一路拆下来，把数据来源和计算过程也列得比较清楚。 这也是 Ling-3.0-flash-Fin 比较打动我的地方：它不是只 针对某一道金融问答给出答案，而是把信息检索、研究推 理、计算和结果交付串成一条完整的工作流。面对财报、 工作簿和多份研究材料，它会尽量优先寻找可信的一手信 息，核对数据口径，再调用工具完成计算，让结论能够回 到原始材料中复核。 它延续了 Ling-3.0-flash 的长上下文能力，在金融语料 训练和工具使用上做了专门增强，同时采用 124B 总参 数、5.1B 激活参数的架构，兼顾专业能力和运行效率。 再加上开放模型路线，对金融机构、研究团队和开发者来 说，也更方便进一步部署和二次开发。 最后的判断是：360 一季度确实扭亏了，但利润改善更 多来自费用下降；收入和现金流也在改善，不过现在还不 能太早下结论。 因为我既是前员工，又是股东，看这家公司多少会带点感 情色彩。让模型帮我把数据重新梳理一遍，反而能提醒自 己：熟悉一家公司，不等于真的看懂了它的财报。 分析结论十分透彻 还带有隐患提示 大家也可以找一家自己熟悉的公司，把财报扔给 Ling- 3.0-flash-Fin 试试。现在可以直接在 OpenRouter 上体验： 看看它给出的结论，和你的判断是不是一样。 以上只是模型测试，不构成任何投资建议。
程序员端哥17,902 Aufrufe • vor 10 Tagen
我擦 这么多人 关心我这个产品 目前进度70%了 1.鱼群已集结完毕 2.功德箱计数完善 3.鱼类科普知识小卡片正在开发30% 到时候开放体验 大家都是试一试 攒功德
程序员端哥16,642 Aufrufe • vor 4 Monaten
Anthropic 今天发布了 Claude Opus 4.8，价格和上一代 4.7 持平 我也是第一时间在 ZenMux上体验了下 它是具备赔付保障的生产级 AI 网关，核心能力很全面：不仅能实现模型统一接入、智能流量路由，还全程保障服务稳定性与可用性。 不管是个人使用还是线上生产环境，都足够靠谱，想体验 AI 网关的朋友，优先选它就对了 这次我们实现一个微信公众号排版工具 输入下面的提示词 帮我生成一个公众号排版工具 市面上的排版工具 参差不齐 现在你要重新设计 三栏布局 左侧控制台 中间文 档展示 支持markdown格式 右侧预览区 预览区域记得增加手机 平板 电脑的三 端展示风格 手机外壳我希望逼真一些 另外支持滚动同步 公众号主题35套 由于我喜欢红楼梦 根据人物性格添加主 题风格 主题可以折叠 点击后弹窗展示 用户可以自定义上传文件 支持复制图文
程序员端哥12,854 Aufrufe • vor 3 Monaten
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