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Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。 正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。 给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。 虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。 但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀 ！ 官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

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雪踏乌云

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我想，每个小伙伴心中应该都有一个 「要是有人能帮我把这个工具做出来就好了」 的念头吧？ 但不会写代码，有想法也使不上劲 这两年 AI 一波接一波——从文本对话到 MJ/SD 出图，再到 Sora 级别的视频生成，再到能写代码的顶级模型。确实帮很多人省了时间，也圆了不少「小小梦想」 昨天 Claude Fable 5 正式发布了。小红书、B 站、抖音上全是测评。 嗯……小九只想说一句：贵得一B —- $50 一百万输出 token，跑几个任务可能就要几美元 不过还好，找到了一个叫 ZenMux 的中转平台，第一时间接入了 Fable 5 的官方 API 于是我用 Fable 5 和 Gemini 3.1 Pro Preview 做了一个前端 UI 生成对比 同一个提示词，看看两位顶级选手表现如何 👇 1⃣响应速度 Gemini 3.1 Pro 耗时64s 输出量：7,674 tokens Claude Fable 5 耗时214s 输出量：22,156 tokens 一开始被 Gemini 的速度吓到了，64 秒就出完了？ 但仔细一看……好家伙，Gemini 偷懒了 😅 输出只有 7,674 token，明显是简化了方案 反观 Fable 5，虽然慢了 3 倍，但输出了 22,156 token，几乎是 Gemini 的 3 倍。 每项功能都写得扎扎实实，代码完整度明显更高。 2⃣速度换算： / Fable 5：103.5 tok/s（扎实输出，不偷懒） / Gemini：119.9 tok/s（快是快，但省了不少细节） 所以那句话确实没骗人——任务越长越复杂，Fable 5 优势越明显。 3⃣燃烧的 token（费用）： 1/ 输入： Fable 5：3,059 Tokens Gemini 3.1 Pro Preview：1,671 Tokens 2/输出： Fable 5：22,156 Tokens Gemini 3.1 Pro Preview：7,674 Tokens 3/ 费用对比： Fable 5：约 $1.14 Gemini 3.1 Pro Preview：约 $0.10 在输出量约为 2.9 倍的情况下，Fable 5 的成本约为 Gemini 3.1 Pro Preview 的 11.4 倍 但贵有贵的道理——活更细、代码更完整、几乎没有偷工减料。 不过如果你只是想要一个快速原型，Gemini 的性价比确实香。 —- 小结一下： Fable 5：适合复杂项目、长任务、追求完成度的场景。强，但贵。 Gemini 3.1 Pro：适合快速出活、轻量原型。便宜又快，但质量上限不如 Fable 5。 ZenMux 作为中转平台，这次体验下来还不错： ✅ 第一时间接入了官方 API ✅ 一个平台切 200+ 模型，对比很方便 ✅ 不限 RPM，连续测了十几次没断过 ✅ 现在有限时返赠，充 20送10 / 充 50送30 想自己测 Fable 5 的，可以趁这周活动试试 官方入口： 两个UI界面展示（1是Fable 5，2是gemini）
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这位推友分享了使用 Cursor 的时候添加的一个实用的 Cursor Rule，Agent 生成代码的时候让 Claude 添加一个类似 R1 的 thinking 过程（当然原理不一样），包裹在一个 thinking 的 tag 当中，从三种解决方案里面选最合适的一种，确实是一个特别棒的技巧，我亲自测试了一下，效果很不错，非常实用，可以看我的测试视频，推荐给大家。 文字版提示词提供给大家：
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月入万刀的YouTube大佬把偷偷在用的AI剪辑工具告诉了我，我彻底跪了！​ ​ 除夕的时候，一个有几位月入万刀的YouTube大佬组成的小群在发红包。我不仅在里面蹭到了新年红包，还取了点真经“最近哪些AI赛道好做，有啥新鲜好用的工具分享不”😆。 其中有一位大佬分享了NemoVideo这款工具，我说这么巧，最近刷到好多人用这个。​ ​ 他说他两个业务要用到，第一个就是YouTube AI视频，他现在不差好的脚本，主要是追求效率，刚好这款工具把他最耗时间的剪辑（他一般一分钟的视频得剪一个小时左右，现在就十分钟）也给打通了。“只要ROI打正，随便弄”。​ ​ 第二个业务是YouTube带货，这个是新型的玩法，他之前没有过做这类视频的经验，但是用了Nemo，做一个电商带货类视频太简单了，“感觉我自己搞两个小时也搞不出来这种质量的，现在花几块钱就解决了”，他给我发了一个苦笑的表情🤣。​ ​ 我跟他说我不信能有这么厉害——之前我剪个三分钟视频要花几个小时，现在一段提示词就搞定了？😇所以，我亲自去体验了一下这个产品。 我先是做了一个在YouTube上面爆过几千万流量的偶像舞台视频，效果给我惊到了🥹，虽然seedance2.0本身就很强，但是这个剪辑Agent还给我生成了完美适配的字幕和额外的音效，我中间有两次不满意直接在右侧对话框用大白话对话就修改了（这比我之前满世界找素材下载再剪辑方便不要太多）。 我说好吧，YouTube算是过关了，那带货视频怎么说，所以我就做了个chanel的香水视频测试。先是随便找了个图片，然后输入“做一个高级感的营销视频，讲解一下这款Chanel香水，真人出镜（欧洲美女），顶级奢侈品广告，要有人声”。然后就给我弄了一个这个出来，震惊了我好久——我这种小白也能做？！​ ​ 而且Nemo还有一个灵感中心，直接在这里面找到长期投放广告的爆款视频是咋做的，一键应用风格，省略掉了找竞品拆竞品写脚本的步骤，对小白真的很友好。 此一役后，我感觉我做AI视频的唯一短板剪辑也被补上了，不得不感慨现在的AI工具真的发展得越来越快了，别人在偷偷用Nemo十倍提效的时候自己却在用老土办法手搓，巨大的信息差，巨大的效率差，巨大的利润差啊！!
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Adam也叫吉米

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白嫖 Claude Fable 5 的野路子。 GitLab 现在搞 30 天试用，直接送 Fable 5 的使用权（mythos-class 级别）。 不用绑卡，不用 KYC，有个 Gmail 就能搞。 虽然额度不多，但拿来体验一下目前最强的 agentic coding 模型足够了。 教程我放下面了，赶紧冲。
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Vincent | 信号＞噪音

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MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。 同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。 藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。 第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问题，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。 这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。 第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。 这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。 第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。 这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果 这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒 官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息 在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的 之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象 最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式 在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率： 如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间 这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高 10 倍，体验是非常爽的 毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的 希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型
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MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。 同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。 藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。 第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问题，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。 这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。 第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。 这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。 第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。 这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果 这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒 官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息 在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的 之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象 最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式 在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率： 如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间 这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高 10 倍，体验是非常爽的 毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的 希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型

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