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Ana Sayfaya Dön

DeepSeek V4 和 Opus 4.7的对比测试，一个很实用的场景，生成数学立体几何的3D演示。 很多学生缺乏三维想象空间，需要3D工具做辅助，我也做过一些调研，大部分的数学老师是用geogebra做立体几何的演示，但是这个工具用起来繁琐，做图的速度跟不上用量，如果能用AI生成，妥妥的生产力工具。 这次测试的平台依旧选择了ZenMux，目前ZenMux中的DeepSeek V4有免费的额度，必须蹭一波，直达链接 同样的提示词，在没有任何Skills的加持下，猜猜看哪个是DeepSeek V4，哪个是Opus 4.7？

akokoi1's profile picture

WY

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13,315 görüntüleme • 3 ay önce •via X (Twitter)

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这个视频是用 出的，即梦的 SEEDANCE 不能用人像照片直出生成视频。但是 可以。不过我发现用照片生视频不如用5视图加提示词生成的视频自然。这个视频用的提示词和我上一个视频是一样的，唯一不同就是一个是照片生一个是5视图生，大家可以比较一下差别。
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这个视频是用 出的，即梦的 SEEDANCE 不能用人像照片直出生成视频。但是 可以。不过我发现用照片生视频不如用5视图加提示词生成的视频自然。这个视频用的提示词和我上一个视频是一样的，唯一不同就是一个是照片生一个是5视图生，大家可以比较一下差别。

John

14,729 görüntüleme • 14 gün önce

这个AI教学工具的首个Skill，“立体几何解题”已经发布，支持文字解题、图片解题、随机出题。 主流模型测试了一轮，deepseek-v4-pro的性价比最高，0.2～0.3元一次，部分题目生成的准确率甚至比GPT5.5还高。
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这个AI教学工具的首个Skill，“立体几何解题”已经发布，支持文字解题、图片解题、随机出题。 主流模型测试了一轮，deepseek-v4-pro的性价比最高，0.2～0.3元一次，部分题目生成的准确率甚至比GPT5.5还高。

WY

153,342 görüntüleme • 2 ay önce

可灵昨晚发布了 O1： 一个大一统的视频、图像生成和编辑工具，支持你能想到所有图像和视频编辑能力。 藏师傅会对这次新增的一些能力进行测试，同时大概教大家一下这个模式应该如何使用 👇下面是具体的教程和测试内容
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可灵昨晚发布了 O1： 一个大一统的视频、图像生成和编辑工具，支持你能想到所有图像和视频编辑能力。 藏师傅会对这次新增的一些能力进行测试，同时大概教大家一下这个模式应该如何使用 👇下面是具体的教程和测试内容

歸藏(guizang.ai)

46,516 görüntüleme • 8 ay önce

原推这个生成天气动画的提示词可以很好的测试模型的前端代码能力 这是我自己用 Claude 3.7 Thinking 跑的结果，确实牛皮 👇下面还有 Deepseek R1 的结果
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原推这个生成天气动画的提示词可以很好的测试模型的前端代码能力 这是我自己用 Claude 3.7 Thinking 跑的结果，确实牛皮 👇下面还有 Deepseek R1 的结果

歸藏(guizang.ai)

63,054 görüntüleme • 1 yıl önce

现在学术机构还需要再研究出AI内容审查工具，比如用审查工具来分析学生是否用AI完成作业。下面这位老师崩溃是可以理解的。如果学生都用AI完成作业，他们几年大学来做什么了？蹭学历吗？ 他喵的，看哭了！
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现在学术机构还需要再研究出AI内容审查工具，比如用审查工具来分析学生是否用AI完成作业。下面这位老师崩溃是可以理解的。如果学生都用AI完成作业，他们几年大学来做什么了？蹭学历吗？ 他喵的，看哭了！

Iggie🚁

280,383 görüntüleme • 1 yıl önce

迫不及待的用 Claude Sonnet 3.7 做了今天推上很流行的天气卡片效果的生成 在原始提示词上，再稍微调试了两次，真的好强，这个审美确实非常在线，动画也很赞。其他几个模型大多数都没法看，现在看来确实是 Coding 最强了，看来以后真的能用它做一些设计的工作了～
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迫不及待的用 Claude Sonnet 3.7 做了今天推上很流行的天气卡片效果的生成 在原始提示词上，再稍微调试了两次，真的好强，这个审美确实非常在线，动画也很赞。其他几个模型大多数都没法看，现在看来确实是 Coding 最强了，看来以后真的能用它做一些设计的工作了～

Viking

57,578 görüntüleme • 1 yıl önce

昨天给大家写了个小白如何使用seedance 2.0的教程 想必大家都已经下载并且尝试了。 ❓ 是不是发现自己写的提示词效果不是很好， 没有别人搞的炫酷呢？ 👉 没事，今天炫酷的提示词来了，先来看下我生成的视频。 我给大家提供了一个基础版提示词，只需要放到 Gemini 等 AI 工具中，然后说出你要做的事情，他就会给你生成一个对应的提示词，然后按照昨天教你的使用方式就可以直接生成视频了。 什么？你说不懂提示词怎么用？考虑到了，看最后一个图片就好了。 ✅提示词见评论区
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昨天给大家写了个小白如何使用seedance 2.0的教程 想必大家都已经下载并且尝试了。 ❓ 是不是发现自己写的提示词效果不是很好， 没有别人搞的炫酷呢？ 👉 没事，今天炫酷的提示词来了，先来看下我生成的视频。 我给大家提供了一个基础版提示词，只需要放到 Gemini 等 AI 工具中，然后说出你要做的事情，他就会给你生成一个对应的提示词，然后按照昨天教你的使用方式就可以直接生成视频了。 什么？你说不懂提示词怎么用？考虑到了，看最后一个图片就好了。 ✅提示词见评论区

阿蔺A-Lin

80,519 görüntüleme • 5 ay önce

用我的提示词试了一下 Lovable 一个很明显的变化是： 信息比单纯使用 Gemini 2.5 更加丰富，不管是文案还是图表信息，这个在生成网页的时候很重要
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用我的提示词试了一下 Lovable 一个很明显的变化是： 信息比单纯使用 Gemini 2.5 更加丰富，不管是文案还是图表信息，这个在生成网页的时候很重要

歸藏(guizang.ai)

44,225 görüntüleme • 1 yıl önce

确实好用，直接把后端干掉了生成部分用 AI 完成 我用这个功能创建创建了一个分享图生成工具 用的我原来那个 Bento Grid 风格 提示词 现在每个人都可以用这个网页快速生成对应文案的分享图片了！
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确实好用，直接把后端干掉了生成部分用 AI 完成 我用这个功能创建创建了一个分享图生成工具 用的我原来那个 Bento Grid 风格 提示词 现在每个人都可以用这个网页快速生成对应文案的分享图片了！

歸藏(guizang.ai)

37,032 görüntüleme • 1 yıl önce

【ZenMux 深度评测第二弹：AI 视频的“动线导演思维”】 在实际动作片拍摄中，动作导演和武指执行一镜到底的格逐戏前，会先设计完整的“动线”——角色从哪进、经哪些节点、在哪完成动作。路径定了，机位反而是被动推导出来的。控制的核心是动线，不是镜头。 用 AI 生成建筑跑酷或一镜到底也是同理。很多人直接在提示词里描述运镜，结果画面空间感混乱。正确解法是先建立动线（沿哪个立面跑、在哪腾空、落点是哪个平面），把空间路径描述清楚，AI 生成的运动才会有连贯的空间逻辑。 但怎么把这种抽象的“导演思维”翻译成 AI 听得懂的语言？这就涉及到一个高频痛点：不同的 AI 模型，对空间和镜头语言的“理解性格”完全不同。以前为了试一组跑酷动线 Prompt，要在 Claude、GPT、DeepSeek 之间来回切平台，切到思路断线，月底对账单也头大。 最近把这个动线测试工作流接进了 ZenMux，在同一个界面里直接调度和交叉实测，发现很有意思：Claude 的空间解构和节点拆分极专业；GPT-4o 对材质和光影的细腻润色拿来就能用；而 DeepSeek 成本极低，适合批量跑盲盒初筛。全程在一个入口搞定，后台额度清晰，还有智能路由和延迟赔付。真正干活和做内容交付的人，要的就是这种多模型调度的“确定性”和工作流“韧性”。降本增效不只是换个便宜模型，而是像导演一样，把不同的任务精准派发给最合适的工具。
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【ZenMux 深度评测第二弹：AI 视频的“动线导演思维”】 在实际动作片拍摄中，动作导演和武指执行一镜到底的格逐戏前，会先设计完整的“动线”——角色从哪进、经哪些节点、在哪完成动作。路径定了，机位反而是被动推导出来的。控制的核心是动线，不是镜头。 用 AI 生成建筑跑酷或一镜到底也是同理。很多人直接在提示词里描述运镜，结果画面空间感混乱。正确解法是先建立动线（沿哪个立面跑、在哪腾空、落点是哪个平面），把空间路径描述清楚，AI 生成的运动才会有连贯的空间逻辑。 但怎么把这种抽象的“导演思维”翻译成 AI 听得懂的语言？这就涉及到一个高频痛点：不同的 AI 模型，对空间和镜头语言的“理解性格”完全不同。以前为了试一组跑酷动线 Prompt，要在 Claude、GPT、DeepSeek 之间来回切平台，切到思路断线，月底对账单也头大。 最近把这个动线测试工作流接进了 ZenMux，在同一个界面里直接调度和交叉实测，发现很有意思：Claude 的空间解构和节点拆分极专业；GPT-4o 对材质和光影的细腻润色拿来就能用；而 DeepSeek 成本极低，适合批量跑盲盒初筛。全程在一个入口搞定，后台额度清晰，还有智能路由和延迟赔付。真正干活和做内容交付的人，要的就是这种多模型调度的“确定性”和工作流“韧性”。降本增效不只是换个便宜模型，而是像导演一样，把不同的任务精准派发给最合适的工具。

波妞PONYO

13,190 görüntüleme • 2 ay önce

用 AI 生成视频卖空气，验证需求，这个方法大家可以去尝试了。 最近看到一个很有意思的例子：歸藏老师用 Seedance 2.0 和 ChatGPT Image2 直接做成了游戏试玩视频，直接被新浪微博CEO 来总，转发表示想玩。 这其实就是在“卖空气”： 没有产品、没有游戏、只有一个 AI 视频 但你已经在验证：有没有人想玩 / 感兴趣 先用 AI 把产品视频出来，看看有没有人买单，不必要花费大力气去做网站、游戏、实体产品等，用极低的成本去验证需求。 而且现在制作这样验证需求的视频也很简单，比如我下面生成的视频：首先ChatGPT Image2 生成一张网站首页的图片，一张网站使用过程中的图片，然后让Seedance 2.0 生成一个网站使用过程中的演示视频，就可以去卖空气，验证需求了。 Seedance 2.0 我使用的是之前海外版“拼多多” gamsgo 旗下的 Rita 去生成，他们是官方直连模型，而生成速度挺快，不用排队。可以先免费试用，觉得不错，可以用我的邀请链接优惠购买：
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用 AI 生成视频卖空气，验证需求，这个方法大家可以去尝试了。 最近看到一个很有意思的例子：歸藏老师用 Seedance 2.0 和 ChatGPT Image2 直接做成了游戏试玩视频，直接被新浪微博CEO 来总，转发表示想玩。 这其实就是在“卖空气”： 没有产品、没有游戏、只有一个 AI 视频 但你已经在验证：有没有人想玩 / 感兴趣 先用 AI 把产品视频出来，看看有没有人买单，不必要花费大力气去做网站、游戏、实体产品等，用极低的成本去验证需求。 而且现在制作这样验证需求的视频也很简单，比如我下面生成的视频：首先ChatGPT Image2 生成一张网站首页的图片，一张网站使用过程中的图片，然后让Seedance 2.0 生成一个网站使用过程中的演示视频，就可以去卖空气，验证需求了。 Seedance 2.0 我使用的是之前海外版“拼多多” gamsgo 旗下的 Rita 去生成，他们是官方直连模型，而生成速度挺快，不用排队。可以先免费试用，觉得不错，可以用我的邀请链接优惠购买：

droidHZ

20,108 görüntüleme • 3 ay önce

Claude Opus 4.8 出来之后，我第一时间拿它做了个小测试。 给我们ZenStellar 的 AI 陪伴手链做产品展示页，我一直想做一个能让用户近距离观察手链细节的网站：鼠标移动可以放大看水晶纹理、芯片主珠的细节，像在珠宝展厅里看产品一样。 原本以为这种页面至少要折腾半天，结果把手链细节图丢给 Claude Opus 4.8，再给它一段提示词，大概 5 分钟左右，一个可用的 Demo 就出来了。 比较惊喜的是，它不只是生成静态网页，而是真的把产品展示逻辑想明白了：悬浮、缩放、视差、灯光效果这些细节都直接帮我做了出来。 不过最近直接使用 Claude 其实有点麻烦，我身边不少朋友都遇到过账号限制或者地区问题。我这次是在 ZenMux 里面直接调用 Claude Opus 4.8，用起来就顺手很多，也不用来回切账号或者切平台。 对于做独立站、产品展示页或者 Kickstarter 页面的人来说，Claude Opus 4.8 现在已经不是写代码工具了，更像是一个懂设计的前端合伙人。 说实话，如果放在两年前，我肯定不会相信一个产品展示页能在几分钟内完成第一版。 大家可以从这里进去试试：
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Claude Opus 4.8 出来之后，我第一时间拿它做了个小测试。 给我们ZenStellar 的 AI 陪伴手链做产品展示页，我一直想做一个能让用户近距离观察手链细节的网站：鼠标移动可以放大看水晶纹理、芯片主珠的细节，像在珠宝展厅里看产品一样。 原本以为这种页面至少要折腾半天，结果把手链细节图丢给 Claude Opus 4.8，再给它一段提示词，大概 5 分钟左右，一个可用的 Demo 就出来了。 比较惊喜的是，它不只是生成静态网页，而是真的把产品展示逻辑想明白了：悬浮、缩放、视差、灯光效果这些细节都直接帮我做了出来。 不过最近直接使用 Claude 其实有点麻烦，我身边不少朋友都遇到过账号限制或者地区问题。我这次是在 ZenMux 里面直接调用 Claude Opus 4.8，用起来就顺手很多，也不用来回切账号或者切平台。 对于做独立站、产品展示页或者 Kickstarter 页面的人来说，Claude Opus 4.8 现在已经不是写代码工具了，更像是一个懂设计的前端合伙人。 说实话，如果放在两年前，我肯定不会相信一个产品展示页能在几分钟内完成第一版。 大家可以从这里进去试试：

Ashlyn He

32,177 görüntüleme • 2 ay önce

很多人吐槽自媒体们（包括我）只展示Gemini 3.0的前端能力，非常片面。确实是这样，在社交平台，视觉化的、尤其是能动起来的东西才能吸引注意力。 但对于一个非程序员用户来说，前端能力很重要。我们日常的交互原型是用Gemini或者Cursor做的，临时给博物馆做个静态网站用的是Trae，我闺女科学课上的一些复杂概念我也会写个动态的演示页面，辅助讲解。 下面是给我闺女做的演示案例，之前要用5～8轮才可以完成，用新模型一次就搞定了。
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很多人吐槽自媒体们（包括我）只展示Gemini 3.0的前端能力，非常片面。确实是这样，在社交平台，视觉化的、尤其是能动起来的东西才能吸引注意力。 但对于一个非程序员用户来说，前端能力很重要。我们日常的交互原型是用Gemini或者Cursor做的，临时给博物馆做个静态网站用的是Trae，我闺女科学课上的一些复杂概念我也会写个动态的演示页面，辅助讲解。 下面是给我闺女做的演示案例，之前要用5～8轮才可以完成，用新模型一次就搞定了。

陈言Linkc-Chen

50,138 görüntüleme • 8 ay önce

卧槽！TopviewAI 刚刚首发了海螺 AI 的 MiniMax H3！ 这个模型最让我在意的不是它有多强，而是它的定价策略——只有 Seedance 2.0 的 30% 价格 对于我们这些需要批量生成视频内容的人来说，这意味着同样的预算，可以做出 3 倍的内容量！！ 或者说，同样的内容产出，成本直接砍到三分之一！ 这才是真正的生产力革命！！ MiniMax H3 的三个核心能力： 原生多模态理解 不用再把文本、图片、音频分开处理，一个模型全搞定，创意不会在多个工具之间被割裂 精准的多模态控制 用自然语言就能指挥主体、产品、文字、风格、运镜、声音，不需要学复杂的参数调教 商业级内容生成 原生 2K 分辨率，15 秒片段，直接能用在广告、电商、品牌内容里 我测试了几个 demo 视频，质量确实扎实 如果你也在用 AI 做视频内容，或者你的团队需要批量生产视频素材 这个工具值得你现在就去试试，Ultra Annual 用户还有 60 天无限使用 视频演示👇 TopviewAI
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卧槽！TopviewAI 刚刚首发了海螺 AI 的 MiniMax H3！ 这个模型最让我在意的不是它有多强，而是它的定价策略——只有 Seedance 2.0 的 30% 价格 对于我们这些需要批量生成视频内容的人来说，这意味着同样的预算，可以做出 3 倍的内容量！！ 或者说，同样的内容产出，成本直接砍到三分之一！ 这才是真正的生产力革命！！ MiniMax H3 的三个核心能力： 原生多模态理解 不用再把文本、图片、音频分开处理，一个模型全搞定，创意不会在多个工具之间被割裂 精准的多模态控制 用自然语言就能指挥主体、产品、文字、风格、运镜、声音，不需要学复杂的参数调教 商业级内容生成 原生 2K 分辨率，15 秒片段，直接能用在广告、电商、品牌内容里 我测试了几个 demo 视频，质量确实扎实 如果你也在用 AI 做视频内容，或者你的团队需要批量生产视频素材 这个工具值得你现在就去试试，Ultra Annual 用户还有 60 天无限使用 视频演示👇 TopviewAI

超级个体｜柿子

43,482 görüntüleme • 8 gün önce

用MiniMax H3做了一个国风的视频，不得不说效果是真的好。吸取前几次失败的教训，提示词不应该做的太长太复杂，终于做了一个好的作品。 经验与建议：提示词做的粗糙一点，给模型留一点想象的空间。如果提示词做多了，可以精简优化一下。 如果你喜欢这个视频，可以自己做一下，提示词在评论区👇，MiniMax H3的优缺点在引用的推文里👇
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用MiniMax H3做了一个国风的视频，不得不说效果是真的好。吸取前几次失败的教训，提示词不应该做的太长太复杂，终于做了一个好的作品。 经验与建议：提示词做的粗糙一点，给模型留一点想象的空间。如果提示词做多了，可以精简优化一下。 如果你喜欢这个视频，可以自己做一下，提示词在评论区👇，MiniMax H3的优缺点在引用的推文里👇

九尾狐-FoxFairy🦊

15,891 görüntüleme • 3 gün önce

试用了 ，虽然出来很久了，还没尝试，浅用了几分钟，做了几个需求，发现真的是要变天了啊，从来不用云端编辑器，现在居然想真的用它做实际的大项目了。 前几天 v0 也宣布支持全栈应用以及部署了。这对于创造者来说真的是最好的时代了，验证一个点子的时间可以大大降低了。 我感觉我的开发工具真的要变成： * cursor * v0 *
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试用了 ，虽然出来很久了，还没尝试，浅用了几分钟，做了几个需求，发现真的是要变天了啊，从来不用云端编辑器，现在居然想真的用它做实际的大项目了。 前几天 v0 也宣布支持全栈应用以及部署了。这对于创造者来说真的是最好的时代了，验证一个点子的时间可以大大降低了。 我感觉我的开发工具真的要变成： * cursor * v0 *

Viking

64,156 görüntüleme • 1 yıl önce

我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？ 一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。 ​ ​ 在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！​ ​ 这件事放在以前真的很难想象。​ ​ 过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。 ​ ​ 但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。​ ​ 比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。​ ​ 所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。
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我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？ 一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。 ​ ​ 在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！​ ​ 这件事放在以前真的很难想象。​ ​ 过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。 ​ ​ 但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。​ ​ 比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。​ ​ 所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。

逸尘

31,596 görüntüleme • 1 ay önce

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

歸藏(guizang.ai)

26,998 görüntüleme • 2 ay önce

整个大活，我用 AI 写了个工具 帮大家更低成本、更可控的用 AI 生成漂亮的网页！ 优雅的解决上个版本提示词不可控和有时候没那么漂亮的问题 👇下面是使用方式和我的开发过程
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整个大活，我用 AI 写了个工具 帮大家更低成本、更可控的用 AI 生成漂亮的网页！ 优雅的解决上个版本提示词不可控和有时候没那么漂亮的问题 👇下面是使用方式和我的开发过程

歸藏(guizang.ai)

244,105 görüntüleme • 1 yıl önce