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Codex 本身不绑定 OpenAI——真正卡住你的，是默认的 API 密钥。大多数开发者以为 Codex 必须搭配 OpenAI 账号，其实它的核心是一个 agent loop：接收自然语言指令 → 调用模型生成代码 → 返回结果。只要替换模型接入点，这个 loop 就能跑在任何国产模型上。绕过限制不是 hack，而是理解 agent 架构的杠杆。视频里演示了如何用 DeepSeek 的 API Key 替代 OpenAI，让 Codex 在 90 秒内完成首次对话。

Martin

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Anya Rossi• Live Now

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宝玉

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前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互：你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分：前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。

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歸藏(guizang.ai)

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著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

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梭哈.AI

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手把手教你，如何在 codex 中接入 DeepSeek 模型。最近使用 cc-switch，在 codex 中接入 DeepSeek 的时候，遇到了一个问题，就是配置好之后，模型显示成了自定义。这个问题，github 中有人提了，作者也亲自回复了，在通用设置里，codex 增强那里，「切换第三方时保留官方登录」这个选项一定要勾选✅

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前端哥Liam

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Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》（中英双语字幕）这个视频介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。原始视频链接：

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宝玉

114,706 Aufrufe • vor 3 Jahren

Hermes Agent这样设置那么恭喜你为了省钱又进一步😂 deepseek为主大模型，kimi2.6为视觉模型，并且无需来回切换，只要丢图片进去就会自动使用kimi2.6去识别。（理论是你可以设置更多的大模型去完成不同的工作，并且全程自动无需切换大模型）写很多以X文章的形式去编辑这类干货教程已经很多了，我想试试普通的发帖方式编辑会不会被更多的人去看到。那么话不多说下面直接是干货！ - 主模型：deepseek-v4-pro 视觉模型：kimi-k2.6 运作逻辑：deepseek 负责所有的工具调用、代码、排查、对话，一旦你丢过来图片或者视频帧，系统自动切到 kimi 去识图，识完把结果扔回给 deepseek 继续处理。整个过程不需要手动切换模型，你体感上就是同一个助手在干活，但实际上后面是两个大脑在协作。 - 为什么这样搭 deepseek-v4-pro 的工具调用和长上下文处理能力确实强，跑代码任务、排查问题、多步骤复杂操作的稳定性比 kimi 好一截。但它有一个硬伤暂时不支持多模态，直接给它丢图片会报 unknown variant image_url 的错。而 kimi-k2.6 的多模态能力不用说，中文 OCR 也准，但纯文本推理和工具调用不如 deepseek 稳。所以最优解就是各取所长，deepseek 当大脑，kimi 当眼睛。（其实说白了就是为了省Token！！！） - 配置步骤第一步，确保 API Key 就位。在 `~/.hermes/.env` 里确认两行： ``` DEEPSEEK_API_KEY=你的deepseek密钥 KIMI_API_KEY=你的kimi密钥 ``` 第二步，切主模型，终端敲： ``` hermes config set model.default deepseek-v4-pro hermes config set model.provider deepseek ``` 第三步，设视觉模型： ``` hermes config set kimi-k2.6 hermes config set kimi-coding hermes config set ``` 第四步，如果你的 kimi key 是老 key（sk- 开头不是 sk-kimi- 开头），需要在 `.env` 最后加一行： ``` KIMI_BASE_URL= ``` 新 key 走 key 走默认写的是错的，不改会 401。第五步，`/reset` 重开会话，生效。 - 踩过的坑一个是上面说的 api 地址问题，和差一个字母，排查了好一阵。另一个更隐蔽：Hermes 内置的 vision 工具往 kimi API 发请求时，content 数组里 image_url 排在了 text 前面，kimi 的接口不认这个顺序，偶尔 400。目前的变通方案是发图时绕过内置工具，直接 Python 调 moonshot API，text 放 image_url 前面就没事。不影响使用，但不算完美，等后续优化。 - 配完之后你正常跟他聊天就行，deepseek 处理一切。发图过来的时候，你不需要说"用 kimi 看"，系统自动检测到图片就走 kimi 视觉，识读完无缝回到 deepseek 继续对话。你体感上就是同一个助手能看能想能干，但后台其实是两个模型在做各自最擅长的事。这个方案的最大好处是不用你在聊天里手动切模型，流程全自动。而且以后如果想换视觉模型，改 ` 一行就行，不影响主模型。 - 兄弟们有哪个不懂的直接甩在评论区，狙击手会挨个解答！

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终于把Deepseek in Codex (OC Go)这个坑填上了。使用原生Codex的Deepseek, 速度更快，能力更强，模型选择界面和历史对话记忆不变，多媒体增强。整个工具的绝大部分，下面的视频，都是Codex里的Deepseek做的。不会做视频的瞎子就不是一个好Agent。

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Vincent

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【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

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阿里这次有点猛：最新旗舰模型，直接免费开放。 Qwen3.8-Max-Preview 已经上线不用 API Key，不用绑卡，登录账号、选中模型、打开 Web Dev 模式，就能直接用。它最值得试的不是聊天，而是一句话生成完整网站。页面、动画、响应式布局、实时预览，基本都能一次给你搭出来。甚至只输入一句“hello”，它都能生成一个能交互的 Landing Page。更关键的是，现在还处于免费 Preview 阶段。这意味着你可以先拿它和 Claude Code、Codex、Cursor 跑同一个真实任务，再决定值不值得接入工作流。不过先别急着吹性能：官方 Benchmark 还没公布，网上的跑分和“碾压”结论都只能当参考。模型强不强，别看宣传，丢个真实项目进去跑一遍就知道了。

阿里这次有点猛：最新旗舰模型，直接免费开放。 Qwen3.8-Max-Preview 已经上线不用 API Key，不用绑卡，登录账号、选中模型、打开 Web Dev 模式，就能直接用。它最值得试的不是聊天，而是一句话生成完整网站。页面、动画、响应式布局、实时预览，基本都能一次给你搭出来。甚至只输入一句“hello”，它都能生成一个能交互的 Landing Page。更关键的是，现在还处于免费 Preview 阶段。这意味着你可以先拿它和 Claude Code、Codex、Cursor 跑同一个真实任务，再决定值不值得接入工作流。不过先别急着吹性能：官方 Benchmark 还没公布，网上的跑分和“碾压”结论都只能当参考。模型强不强，别看宣传，丢个真实项目进去跑一遍就知道了。

阿良｜AI 工作流

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我认为 Grok 的能力真的被很多人低估了！首先我认为它完全全能！Claude 没有多模态，codex 能生图但是不能生视频，而我们的 Grok，他都可以！（虽然生图很 abc ，但是或许你可以 codex 生图 grok 生视频？它很牛的一个点就是你根本不需要复杂的提示词，甚至不用说的多清楚他会揣摩！你需要的东西和内容！！这点无论是 codex 还是 Claude 都绝对比不上！如果我需要 codex 生成出比较规范或者具有更多信息的内容需要我告诉他这么多而 Grok 真的是几乎他自己揣摩出来的我把我跟他说了哪三句话放在第二个视频了

我认为 Grok 的能力真的被很多人低估了！首先我认为它完全全能！Claude 没有多模态，codex 能生图但是不能生视频，而我们的 Grok，他都可以！（虽然生图很 abc ，但是或许你可以 codex 生图 grok 生视频？它很牛的一个点就是你根本不需要复杂的提示词，甚至不用说的多清楚他会揣摩！你需要的东西和内容！！这点无论是 codex 还是 Claude 都绝对比不上！如果我需要 codex 生成出比较规范或者具有更多信息的内容需要我告诉他这么多而 Grok 真的是几乎他自己揣摩出来的我把我跟他说了哪三句话放在第二个视频了

Su

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国产最新的多模态模型来了！！前两周我刚体验过国产的阶跃星辰大模型，没想到这么快他们的新模型 Step 3.7 Flash 就出了。现在大模型一发布必卷 benchmark 分数，但真正做 Agent 的人都清楚：跑分高 ≠ 能把活干完。所以这次阶跃星辰的新模型 Step 3.7 Flash 它再不追求单点最聪明、也不只是单次最快，而是主打“生产任务端到端执行效率”。一个真实的 Agent 任务从来不是一次问答，而是规划 → 搜索 → 工具调用 → 代码生成 → 多模态理解 → 反复校验的完整闭环，Step 3.7 Flash 这次升级的重点是整条链路的效率，而不是某个孤立指标。提几个我觉得挺务实的点： 1. 原生多模态模型：它可以直接处理 UI 截图、图表、仪表盘、文档，原生读懂并转成结构化输出和可执行步骤，不需要像一些模型那样外挂视觉理解 MCP，而且现在多模态是顶级模型的标配。 2. 推理加入搜索和视觉检索：网页搜索、图像搜索、视觉验证、多源信息比对，让 Agent 在开放任务里边查边验证边行动，而不是事后再接个外部工具。 3. 198B MoE、约 11B 激活参数，最高 400 TPS：稀疏激活 + 这个速度，意味着高频交互、多步工作流、反复工具调用的场景下，单位任务的成本和延迟都压得很低——快和省是一起来的。 4. 开源、可部署：生产环境要的不只是 API，还有透明度、可控性和部署灵活性。如果你在做 AI Agent、coding 工作流、搜索类应用或多模态系统，值得用 StepFun 试试这款新模型的能力。想看更进阶的平台能力，可以了解 Step Plan。海外平台：国内平台：

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耳朵

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大语言模型微调之道4——指令微调 #大语言模型微调之道在本期视频中，我们深入探讨了什么是指令微调以及它如何帮助AI模型更好地与用户互动。你知道GPT-3是如何变成具有聊天能力的ChatGPT的吗? 这背后的秘密就是指令微调。这种特殊的技术不仅可以应用于聊天，还可以帮助AI完成推理、编码等多种任务。但是，为了完成微调，我们需要什么数据呢？我们可以使用各种资源，包括互联网上的数据或公司内部的数据，如FAQs、客服聊天记录或Slack消息历史。如果没有适当的数据，也可以使用提示词模板来转换数据为更有目的的格式。Alpaca技术，来自斯坦福，甚至利用ChatGPT来完成这种转换！最后，我们通过实验对比了经过指令微调的模型和未经指令微调的模型的性能。结果显示，经过指令微调的模型能够提供更准确、更符合预期的答案。你还等什么？来了解更多关于如何为模型准备数据并进行微调的信息吧！课程地址： YouTube： B站：

大语言模型微调之道4——指令微调 #大语言模型微调之道在本期视频中，我们深入探讨了什么是指令微调以及它如何帮助AI模型更好地与用户互动。你知道GPT-3是如何变成具有聊天能力的ChatGPT的吗? 这背后的秘密就是指令微调。这种特殊的技术不仅可以应用于聊天，还可以帮助AI完成推理、编码等多种任务。但是，为了完成微调，我们需要什么数据呢？我们可以使用各种资源，包括互联网上的数据或公司内部的数据，如FAQs、客服聊天记录或Slack消息历史。如果没有适当的数据，也可以使用提示词模板来转换数据为更有目的的格式。Alpaca技术，来自斯坦福，甚至利用ChatGPT来完成这种转换！最后，我们通过实验对比了经过指令微调的模型和未经指令微调的模型的性能。结果显示，经过指令微调的模型能够提供更准确、更符合预期的答案。你还等什么？来了解更多关于如何为模型准备数据并进行微调的信息吧！课程地址： YouTube： B站：

宝玉

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3r k12自助开通，可用自己的账号，接码即可用codex 很多用户在QQ咨询这个到底怎么用，所以出了一期教程由于官方的限制，我们的成品号目前没有接码无法直接使用codex，只能用于反代。而需要codex的用户请看这个教学视频，会一步一步教你如何低成本蹬codex #gpt #gptplus #codex #chatgpt #claude

3r k12自助开通，可用自己的账号，接码即可用codex 很多用户在QQ咨询这个到底怎么用，所以出了一期教程由于官方的限制，我们的成品号目前没有接码无法直接使用codex，只能用于反代。而需要codex的用户请看这个教学视频，会一步一步教你如何低成本蹬codex #gpt #gptplus #codex #chatgpt #claude

18168

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1分钟教会你，把 DeepSeek 接入 Codex！不用登录 Codex，也不用订阅，就能低成本使用 Codex 干活操作步骤： 1. 下载并安装 Codex，先不要登录 2. 下载并安装 CC Switch 3. 在 DeepSeek 开发者平台创建 API Key 4. 打开 CC Switch，选择 Codex → 添加 DeepSeek 5. 粘贴 API Key，并开启 Codex 路由 6. 点击启用，显示“切换成功”后重启 Codex看到 DeepSeek 并且可以正常回复，就说明配置成功了其他国产大模型也可以用同样的方法接入

1分钟教会你，把 DeepSeek 接入 Codex！不用登录 Codex，也不用订阅，就能低成本使用 Codex 干活操作步骤： 1. 下载并安装 Codex，先不要登录 2. 下载并安装 CC Switch 3. 在 DeepSeek 开发者平台创建 API Key 4. 打开 CC Switch，选择 Codex → 添加 DeepSeek 5. 粘贴 API Key，并开启 Codex 路由 6. 点击启用，显示“切换成功”后重启 Codex看到 DeepSeek 并且可以正常回复，就说明配置成功了其他国产大模型也可以用同样的方法接入

币胜客

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