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GitHub 暴涨 29 k Stars，只做了一个事—让你免费白嫖 Claude Code。原理很简单：它在你和 Claude Code 之间架一层代理，所有 API 请求不往 Anthropic 走，转去 17 个第三方提供商的免费模型。界面、体验、工具调用全保留，但钱一分不用花。亮点：免费模型池涵盖 NVIDIA、Gemini、DeepSeek 等。支持本地模型（Ollama / LM Studio），甚至可以连 Discord 远程写代码。Admin 面板一键配置，零门槛上车。适合人群：心疼订阅费的独立开发者、想低成本体验 Agent 编程的学生党、本地模型玩家。 ⚠️ 需自行申请各提供商的 API Key。免费额度有限，重度用户慎入。

HankAI

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Anya Rossi• Live Now

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好像很多人不知道 OpenCode，简单介绍一下。 OpenCode 是基于 MIT 协议完全开源 100% 免费的 AI 编程智能体。无任何 LLM 厂商绑定，可以连接国内、外、和本地模型，还提供了免费模型可试用。任何费用只来自模型订阅。它是全托管的 Vibe Coding 编程范式，对标工具是 Claude Code。支持 CLI版本、桌面版本、插件版本。非常适合国内玩家体验 Vibe Coding。

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英伟达把 130 多个 AI 模型和 200 多个 Agent 技能打包到了一个平台上，免费用 2 分钟就能开始包含的东西： 130+ 免费模型，可以直接下载 200+ Agent 技能，包括 Codex 和 Claude Code 的技能全部通过一个 API 调用获取方式： → 注册 → 右上角点个人资料 → 打开 API Keys，生成一个密钥 → 终端里跑一行命令：npx skills add NVIDIA/skills → 200个技能全部装好说实话现在免费的 AI 资源多到用不完。前沿模型、编码代理、开发工具，很多最好的东西根本不需要花钱一边是豆包开始收费 ¥500/月，一边是英伟达把几百个模型和技能免费放出来如果你一直在等"完美时机"开始学 AI 或者用 AI 做东西，现在真的没有借口了

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Vincent

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兄弟们，deepseek v4 pro 现在真的基本免费了！ TeamoRouter作为AI 模型和 Agent统一入口，几乎0成本（0.01折）拿下下面的： deepseek v4 pro 0813正式版—— 免费 deepseek v4 flash 0731正式版—— 免费 1M 上下文；兼容 openai 协议；无需订阅为什么用呢可以完全兼容claude code、codex，deepseek harness 1个 api key，可以直接调多家模型怎么开始使用呢 1⃣.打开 2⃣.注册账号 3⃣.进入控制台 4⃣. 创建 api key，base url 填 5⃣.填进你的 AI 编程工具 6⃣. 模型选 deepseek-v4-pro-free 还在等什么呢，我要去拿免费deepseek v4 pro的额度去打磨我的量化策略了。

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🚨 别再为 AI 编程工具付费了！这个开源神器让你“白嫖”顶级模型！ Claude Code 太贵？OpenCode 只是壳子还得自己买 API？最近发现一个名为 FreeBuff 的编程代理，号称能免费使用 GLM 5.1、DeepSeek V4 等顶级模型。🤯 但这真的是“免费午餐”吗？我深挖了一下它的源码和机制，发现事情并不简单... 👇 1️⃣ FreeBuff vs. 其他工具 Claude Code: 强，但要订阅费。 OpenCode: 开源，但只是个“壳”（Agent Harness）。你还是要自己接 API，自己付钱。 FreeBuff: 真正的开箱即用。无需订阅，无需配置 API Key，安装就能跑。 2️⃣ 它是怎么免费的？天下没有免费的午餐。FreeBuff 的商业模式是广告支持。当你使用它时，终端（Terminal）底部会静默显示文本广告。 👉 逻辑很简单：广告商替你支付了昂贵的算力账单。 3️⃣ 能不能“破解”去广告？很多兄弟可能会想：“既然是开源的，我把显示广告的那几行代码删了不就行了？” ❌ 行不通。虽然客户端（CLI）是开源的，但大脑（AI 模型）是在云端运行的。官方在 API 调用中设置了“广告验证逻辑”。如果你强行修改本地源码切断广告，客户端就无法与后台完成握手校验，云端服务器会直接拒绝为你解析代码。 4️⃣ 总结这就形成了一个完美的商业闭环： ✅ 用户获得了免费的顶级 AI 编程能力。 ✅ 开发者通过广告覆盖了算力成本。 ✅ 试图“白嫖中的白嫖”（去广告）会被服务器拦截。尊重商业闭环，才是 0 成本使用顶级 AI 的唯一姿势。感兴趣的可以去 GitHub 搜 codebuff-ai/codebuff 试试！

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Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费，能在本地设备上离线运行。讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。但我认为参数和免费都不是重点，真正值得注意的是它原生支持函数调用，意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。我计划的用法是这样的，欢迎交流：日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理，全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。

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AYi

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一个做独立开发的朋友，每月给各家 AI API 充值充到肉疼。昨天他甩给我一个 GitHub 项目，说白嫖了三个月，一分钱没花。我扒了一下，真有点东西：有人把 29 家 AI 公司的免费额度全叠在一起，凑出每月 40 亿 token 的免费推理量，做成一个开源代理，一个 key 全搞定。 - 40亿 tokens/月，等于 ChatGPT Plus 一年用量 - 29 家免费额度叠着用：Google、Groq、Mistral、智谱、ModelScope 全在 - 358 个免费模型端点，DeepSeek、Qwen3、GLM-5 都能调 - 一个 OpenAI 兼容接口，Claude Code、Cursor、Codex 改个地址就能接 🔧 用法（5 步）： ① Docker 一键装：curl -fsSL | bash ② 打开 localhost:3001 管理台 ③ 把各家免费 key 填进去（Google/Groq/智谱随便加） ④ 拿统一 API key，指向 ⑤ Claude Code 一行命令自动配好：npx freellmapi setup-claude 避坑： - 免费额度各家说变就变，批量任务会排队，别拿来跑生产 - 项目 README 自己写了"个人实验用途"，核心业务别押上去 - 免费 key 不要泄露，虽然它帮你加密存储了最离谱的是这项目 3 个月前才 2.3k stars，现在 17.6k——三个月涨了 7 倍，社区已经替你验证过了。做独立开发、跑 AI 工具的兄弟能省一大笔 API 费，学生党更是直接白嫖。

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最强开源AI网关神器：OmniRoute，一个本地端点，搞定236个AI模型🔥 免费开源AI网关，把236个提供商（90+免费、11个永久免费）统一成一个OpenAI兼容接口。本地自托管，3分钟部署完成。 - 永不断流：自动fallback，quota用尽或限速时毫秒切换下一个提供商 - 狠省token：RTK+Caveman堆叠压缩，工具调用场景省15-95% - 全兼容：Claude Code、Cursor、Codex、Cline、Copilot、Antigravity等16+工具直接用 - 智能路由：17种策略（auto、cheapest、fast等），支持订阅优先、免费打满、成本最低 - 额外硬核：内置MCP（95工具）、A2A协议、3层容错、TLS隐身、混合记忆、仪表盘重度AI开发者不再为API key和额度烦恼，免费token池每月轻松1.6B+，本地跑安全高效！

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开发者Hailey

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Vincent

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卧槽，DeepSeek V4 Flash 免费蹬？ Freebuff 把 DeepSeek V4 Pro Flash等模型做成免费，24 万开发者已经在用😲😲😲 Freebuff 的模式是用户一分钱不付，AI Token 的账单让广告商来买单。它刚刚宣布 DeepSeek V4 Pro 可以 100% 免费使用。背后的 Freebuff 已经有 243,958 名开发者，产品覆盖 CLI、桌面端、Web、Cloud IDE 和 Chat。 CLI 里直接 npm install -g freebuff，不需要 API Key，也不用绑信用卡。它怎么赚钱？我研究了下，发现这个商业模式有意思。 AI 每执行几个回合，中间插一条开发者广告。没有弹窗，也不会把广告塞进生成代码里，主要卖给云服务、Hosting、开发工具这类厂商。甚至广告可以根据你的 Prompt 做个性化匹配，但官方明确表示，上传文件和连接的代码仓库不会提供给广告商。这套账以前很难算过来，现在真有有可能啊，因为过去 18 个月前沿模型成本已经下降大约 10 倍。 DeepSeek 这类模型继续把推理价格往下压后，一个开发者工作几个小时产生的 Token 成本，第一次有机会被高价值的开发者广告覆盖。而且 Freebuff 已经在根据广告收入控制成本：Full Mode 目前覆盖 25+ 个国家。这可能会变成 AI 应用接下来非常有意思的一条商业路线。

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前端设计这一块谷歌是真没问题！我用Gemini 3.5 Flash做了个3D飞机模型展览，太帅了呀！制作方法： 1.GPT2-image生生成正视图、背视图、左视图和右视图 2.3D模型生成，注意需要用纹理 3.UI预览图生成，调用Codex内置GPT2-image即可 4.用Gemini 3.5 Flash生成网站生成网站这一步在Google AI Studio上传不了3D模型的glb文件，所以就必须要调API在本地做个网站了。我是在Zenmux调用的，大家应该对Zenmux也不陌生，就是那个一有新模型就免费给大家玩的网站。它提供一个KEY调用所有顶级大模型的功能，不仅可以用Gemini 3.5 Flash绘制前端，如果有小BUG，还可以再切换到GPT5.5或Oplu4.7进行修复，使用非常丝滑！想先免费试一试下 Gemini 3.5 Flash的能力？壕气冲天的Zenmux现在直接免费送一周TOKEN（有限额）！传送门直达：

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逸尘

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把你各处 AI 编程工具产生的 token 与花费记录汇总、可视化，按月份、项目、会话、模型层层下钻。能读取 OpenCode、Claude Code、Codex、Hermes、GitHub Copilot、pi-agent、OpenClaw 等工具在本地留下的记录，还可以合并 CSV/JSONL 请求日志。按月份、日、项目、会话、模型展示花费，提供趋势叠加（日/周/月图表、日历花费热力图、模型/服务商/来源排名）、成本占比与内联花费条、单会话模型组合与 token 拆解，以及递归子代理成本树。

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Geek

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🔥 重磅消息：昨晚刚上线的Claude Opus 4.6 可以免费用了！ ZenMux把这个模型给免费开放了，目前是限时 2 周免费体验。这可能是今年最良心的 AI 福利了——要知道官方 Claude Pro 订阅一个月就要 $20，而且还有额度限制。说实话，我自己最近已经被额度问题困扰很久了。这已经是这个月第三次了——上周用 Claude Code 重构了一个项目，刚生成了大概 2000 行代码，额度直接没了就~~ 然后就是熟悉的循环：要么等下个月重置，要么就是再充钱。这种“写到一半突然卡住”的感觉，真的太难受了，大家应该懂得。而我又是一个完全不懂代码的 Vibe Coding 选手，所有的东西都得靠 AI，手工是绝对不可能的，所以消耗 Token 的速度比谁都快。所以今早看到 yamilet 第一时间支持了 Claude Opus 4.6，还包含了 GPT-5.2、Gemini 3 Pro 这些最新模型。加上他们最新上线了一个 Builder Plan 订阅制，限量 999 份，我就赶紧抢了一个。我的实际体验： 1、注册后直接选 Pro 套餐（$20/月），直接支付宝付款 2、拿到 API Key 之后，复制到 VS Code的设置里（替换我原来的 Anthropic Key） 3、打开项目，直接用Claude Code插件，然后选 Claude Opus 4.6，开始继续写代码，不用担心 Token 然后我做了个测试：让 Claude Opus 4.6 帮我写一个完整的用户认证模块，包括： -- JWT token 生成和验证 -- 密码加密和校验 -- 刷新 token 机制 -- 错误处理和日志记录生成了大概 500 行代码，前前后后改了 3 次，一点心理负担都没有。以前用官方订阅的时候，每次让 AI 重新生成代码，我都会犹豫一下：“这次改动值不值得再消耗一次额度？” 现在完全不用想这个问题了。这种固定月费的模式，我爱怎么折腾怎么折腾。更爽的是：因为 ZenMux 聚合了所有主流模型，我可以直接在 VS Code里切换： -- 写复杂逻辑用 Claude Opus 4.6（推理能力较强） -- 写单元测试用 GPT-5.2（格式比较规范） -- 优化性能用 Gemini 3 Pro 一个 API Key，三个顶级模型随便切换，这种体验真的回不去了。算了一下成本以前： ChatGPT Plus $20 + Claude Pro $20 = $40/月，还经常不够用现在： ZenMux Builder Plan Pro $20/月，等价 $100 的 API 用量，目前完全够用如果你是商业项目或者生产环境，ZenMux 也有按量付费模式，企业级 SLA 保障。我个人项目用订阅制，公司项目用按量付费。 👉 体验地址：

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鱼总聊AI

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Copilot Voice，以后可以用嘴写代码了。在 VS Code 插件市场搜索 GitHub Copilot Voice，安装后，即可跟下面视频一样，用嘴编程😂，它支持打开文件、运行命令、定位到编辑器的具体位置等等，开通使用要求你付费订阅了 Github Copilot，不过它对认证的学生和开源有贡献的开发者是免费的。

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Barret李靖

60,428 просмотров • 2 лет назад

发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集：准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置：在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集：准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置：在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

歸藏(guizang.ai)

61,931 просмотров • 2 лет назад

小卷毛 Dario 这次是真被开源模型搞应激了😂 他认为 AI 圈所谓的“开源”，多数只是开放权重。权重给你，不代表免费，更不代表谁都能低成本跑起来。真正决定竞争力的，还是模型能力、推理速度和部署成本。主持人问：“但如果它免费，而且运行成本很低呢？” 他马上反驳：“它不免费，推理本身就要花钱，还得有人把它跑得足够快。” 看完我的感觉是：他说中了一半，但另一半没讲。开放权重确实不等于免费，但它带来的私有部署、可控性、可审计性和生态创新，难道都不算价值？当模型逐渐变成基础设施，能力、成本和控制权，你会把哪个排第一？

小卷毛 Dario 这次是真被开源模型搞应激了😂 他认为 AI 圈所谓的“开源”，多数只是开放权重。权重给你，不代表免费，更不代表谁都能低成本跑起来。真正决定竞争力的，还是模型能力、推理速度和部署成本。主持人问：“但如果它免费，而且运行成本很低呢？” 他马上反驳：“它不免费，推理本身就要花钱，还得有人把它跑得足够快。” 看完我的感觉是：他说中了一半，但另一半没讲。开放权重确实不等于免费，但它带来的私有部署、可控性、可审计性和生态创新，难道都不算价值？当模型逐渐变成基础设施，能力、成本和控制权，你会把哪个排第一？

Vincent

29,034 просмотров • 1 месяц назад

大模型写代码比说话还快是什么体验? 智谱刚出了一个 GLM-5.1-highspeed 版本, 赶紧要了个内测给大家做点有趣的 APP. 我测了一下这个模型反应速度用来写代码的话, 人类打字甚至都跟不上它, 于是我干脆接了个语音转文本的服务直接让我言出法随操作它写代码. 大家能看到基本是我说完3s左右它就修改完毕了, 这之间发生了语音转文本(第三方服务), 模型判断是否任务可以并发, 模型 prefill, 模型使用 tool call 修改代码段. iframe 重新渲染. 这些全都发生在 3s 这么短的时间内. 直接体验拉满. 这个模型直接量变引起了质变, 一些之前不敢想象的交互体验现在都可以做了. 所以如果你想使用这个模型构建一些极具竞争力的项目, 不妨去申请试试, 目前这个模型正在向部分企业用户提供中. #GLM #GLM51highspeed #智谱AI

大模型写代码比说话还快是什么体验? 智谱刚出了一个 GLM-5.1-highspeed 版本, 赶紧要了个内测给大家做点有趣的 APP. 我测了一下这个模型反应速度用来写代码的话, 人类打字甚至都跟不上它, 于是我干脆接了个语音转文本的服务直接让我言出法随操作它写代码. 大家能看到基本是我说完3s左右它就修改完毕了, 这之间发生了语音转文本(第三方服务), 模型判断是否任务可以并发, 模型 prefill, 模型使用 tool call 修改代码段. iframe 重新渲染. 这些全都发生在 3s 这么短的时间内. 直接体验拉满. 这个模型直接量变引起了质变, 一些之前不敢想象的交互体验现在都可以做了. 所以如果你想使用这个模型构建一些极具竞争力的项目, 不妨去申请试试, 目前这个模型正在向部分企业用户提供中. #GLM #GLM51highspeed #智谱AI

karminski-牙医

11,784 просмотров • 3 месяцев назад

兄弟们！今天已经可以在ZenMux上免费体验Gemini 3.5 Flash 了！我第一时间用它跑了那个经典的「AI模型递归二叉树生长测试」. 同一个 Prompt ，不同模型画出的树形态完全不一样。（见视频-Prompt见评论区） Gemini 3.5 Flash 从输入提示词到生成完整 HTML 动画网页（树干慢慢长出、分支递归展开、最后随风摇摆），全程只用了 77.56 秒！整体效果非常惊艳：树形态自然优雅、生长动画丝滑、视频和内容呈现都顶级！熟悉的老朋友都知道，ZenMux 每次新模型都是 ZeroDelay 首发. Google I/O 2026 今天刚发布，现在立刻就能通过 API 调用！还有免费额度可以白嫖～速度是真的没话说，还完美保留了旗舰级模型的能力。专为 Agent 设计，在 MCP Atlas、Toolathlon、Finance Agent 等多项榜单直接拿下第一！多模态理解也极强：MMMU-Pro 83.6%、CharXiv Reasoning 84.2%，全面超越上一代 Gemini 3.1 Pro。完全兼容主流 API 格式，无需改动现有工具链。支持按量计费 + Builder 套餐。 👇 直接体验正式版 → 免费试用 →

兄弟们！今天已经可以在ZenMux上免费体验Gemini 3.5 Flash 了！我第一时间用它跑了那个经典的「AI模型递归二叉树生长测试」. 同一个 Prompt ，不同模型画出的树形态完全不一样。（见视频-Prompt见评论区） Gemini 3.5 Flash 从输入提示词到生成完整 HTML 动画网页（树干慢慢长出、分支递归展开、最后随风摇摆），全程只用了 77.56 秒！整体效果非常惊艳：树形态自然优雅、生长动画丝滑、视频和内容呈现都顶级！熟悉的老朋友都知道，ZenMux 每次新模型都是 ZeroDelay 首发. Google I/O 2026 今天刚发布，现在立刻就能通过 API 调用！还有免费额度可以白嫖～速度是真的没话说，还完美保留了旗舰级模型的能力。专为 Agent 设计，在 MCP Atlas、Toolathlon、Finance Agent 等多项榜单直接拿下第一！多模态理解也极强：MMMU-Pro 83.6%、CharXiv Reasoning 84.2%，全面超越上一代 Gemini 3.1 Pro。完全兼容主流 API 格式，无需改动现有工具链。支持按量计费 + Builder 套餐。 👇 直接体验正式版 → 免费试用 →

Berryxia.AI

22,206 просмотров • 3 месяцев назад