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LLM 的速度，有两种体验：等多久开始回答，回答时是否流畅。两种体验，与 Prefill 和 Decode 密切相关。从发出请求到收到第一个 token，这段等待叫 TTFT，首 token 反应时间。模型在其中进行 prefill，处理输入内容开始回答后，模型通过 decode 逐步生成后续 token，相邻两个 token 到达的间隔叫 ITL，token间延迟。 TTFT 越短，反应越快；ITL 越短且越稳定，回答就越流畅。

Dongxi 东锡 NLP

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Anya Rossi• Live Now

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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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歸藏(guizang.ai)

27,376 views • 3 months ago

很多基础设施讨论的都是“最终结果”，但在真实使用中，更影响体验的是：从你产生一个操作意图，到结果真正生效，中间隔了多久。这段时间越不可控，系统就越难被放进复杂流程里。不确定的等待，会直接放大风险判断，也会压缩操作空间。从这个角度看 Plasma 它关注的并不是把结果推到极限，而是缩短并稳定这段“意图到生效”的路径。当行为反馈更清晰、时间预期更稳定，使用者才敢连续操作，而不是每一步都重新评估风险。也正因为如此 $XPL 更像是一种对操作确定性和系统响应质量的判断。真正可被反复使用的基础设施，往往不是最耀眼的，而是让你不用反复确认“这一步会不会出问题”的那一个。 #plasma

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DD

65,689 views • 8 months ago

非常Nice啊，这模型完全免费，Token终于可以自由白嫖了，甚至视频模型都是免费的，太爽了。它叫Agnes AI，全球模型榜前十，6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了，无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了，文字模型一周被干了一万亿 Token。我把它接进 Claude Code，配起来十分钟的事，Token 随便用。这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab，这次免费开放的是三个模型，文本、图片、视频。文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码，能做知识问答，能跑 Agent，能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的，这周它还要上 1M 超长上下文，以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智，这种破事不用再忍了。图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复，电商主图和广告素材这种反复改的场景，太合适了。最近还加了 4K 超高清输出，最高 4096×4096，生成的图可以直接进印刷，不是那种看着还行一放大就糊的草稿。视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步，首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持，720P 和 1080P 随便选。接进 Claude Code 怎么搞，其实很简单。第一步，去注册，拿到 API key。第二步，打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI，右上角点 + 号，选自定义配置。把 API key 填进去，请求地址写格式选 OpenAI Chat Completions。第三步，点获取模型列表，选 agnes-2.0-flash。第四步，点左上角设置，找到路由，打开路由总开关，Claude 打开。完事。回到 Claude Code 正常发消息，模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频，和真人区别不大。现在 Token 不要钱，Agent 该跑几轮跑几轮，该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分，不只是省钱，是心理上解放了。我测试了一下视频模型，能用，就是慢了点，文字模型还是比较快的。开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的，也有现成教程。

非常Nice啊，这模型完全免费，Token终于可以自由白嫖了，甚至视频模型都是免费的，太爽了。它叫Agnes AI，全球模型榜前十，6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了，无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了，文字模型一周被干了一万亿 Token。我把它接进 Claude Code，配起来十分钟的事，Token 随便用。这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab，这次免费开放的是三个模型，文本、图片、视频。文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码，能做知识问答，能跑 Agent，能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的，这周它还要上 1M 超长上下文，以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智，这种破事不用再忍了。图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复，电商主图和广告素材这种反复改的场景，太合适了。最近还加了 4K 超高清输出，最高 4096×4096，生成的图可以直接进印刷，不是那种看着还行一放大就糊的草稿。视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步，首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持，720P 和 1080P 随便选。接进 Claude Code 怎么搞，其实很简单。第一步，去注册，拿到 API key。第二步，打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI，右上角点 + 号，选自定义配置。把 API key 填进去，请求地址写格式选 OpenAI Chat Completions。第三步，点获取模型列表，选 agnes-2.0-flash。第四步，点左上角设置，找到路由，打开路由总开关，Claude 打开。完事。回到 Claude Code 正常发消息，模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频，和真人区别不大。现在 Token 不要钱，Agent 该跑几轮跑几轮，该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分，不只是省钱，是心理上解放了。我测试了一下视频模型，能用，就是慢了点，文字模型还是比较快的。开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的，也有现成教程。

产品经理老王霸

55,427 views • 3 months ago

Github上有个开源项目，把12家主流大模型平台的免费额度打通成一个统一入口你把零散的API key往里一填，转手就能薅几亿token 用法也很简单： 1、clone到本地，打开管理后台 2、把手头的key依次填进去 3、去Playground发条测试消息，会直接显示是哪家模型在答、延迟多少ms 配完之后复制统一的URL和API key，给模型排好优先级有任务进来会自动按顺序轮询，某家限速了就自动跳下一家，直到把活干完

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阿西_出海

17,183 views • 4 months ago

有人把各家大模型的免费额度，拼成了一个每月约 17 亿 token 的 AI API 池。 FreeLLMAPI 做的事很直接：统一成 OpenAI 兼容的 /v1 接口，某个模型限流或额度用完，就自动切到下一家。很多 AI 工具改一下地址就能接入。当然，免费额度随时会变，也没有 SLA，更适合个人实验。但真正值得讨论的是：以后我们还会固定给一家模型付费，还是把模型放进一个池子里——谁便宜、谁稳定、谁能用，就调用谁？

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Vincent

11,843 views • 3 months ago

【月光撸空投日记】亲爱的，如果最近有在关注 Bluwhale，应该会发现 $BLUAI 第二季空投的方向开始越来越明确啦～这一季比起单纯完成任务，我觉得更重视实际使用产品整体操作都很顺，AI 的回应速度和互动体验也都不错我觉得这种模式蛮有意思，也鼓励大家去使用产品、提出建议，让生态越来越完整附上链接🔗：如果之后真的会把 Product Usage 当成 Season 2 的重要评分依据，那越早开始体验，应该越有优势有兴趣的话可以自己玩玩看，也欢迎分享你的使用心得期待 Bluwhale 公布更多关于 $BLUAI Season 2 的奖励细节，也推荐关注 Bluwhale CN，就不会错过最新资讯哦！

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Moonlight🌙月光

82,386 views • 2 months ago

刚去小米店摸了下它的折叠机有感，大家有没有注意到在安卓这边折叠机都叫“Fold”，而苹果选了“Duo”。其实从字面意思来看，Fold就是折叠，强调这个动作，很直观，但苹果使用了Duo这个从拉丁语来的词，它其实是有一组，一对的意思，是个组合。重点从“能折”转到“两种体验（一个手机两个形态，手机+iPad）是一对、能一起用合二为一，强调的是体验。现在在回过头来看苹果的那个折叠动画，就解释了这个Duo，它从手机形态打开到iPad形态，或者反过来闭合起来，动画是连续的，强调只是变了形态，从人的大脑认知来看也是一样，你看到的东西没有消失后又出现一次。并没有安卓那样，从一个形态关闭后，又重新打开了另一个形态，中间过程不连续，是断开的。所有安卓折叠机都是这样，你在外屏打开一个app，在展开的时候，内屏是从黑到重新打开app的一个过程。所以并不能简单理解苹果的和其它安卓在这方面，就是多做了个过场动画那么表面。另外苹果在这个时候推出Duo，一个呢，当然也是供应链技术发展到了苹果认为相对成熟的时候，二呢，也是它的AI布局，目前Apple Intelligence在今年也会迎来大更新，苹果相信在手机+iPad这个二合一的组合形态下，人们可以更好的体验AI的各种操作。简单的任务可以在手机形态下进行，复杂点的比如Codex和Claude这样的编程任务，也方便在iPad这个形态下进行。如果说安卓或者是更早的微软Surface Duo开启了折叠这个形态，那么Apple可以说是重新定义了它。后续发展会更有意思，感谢自己处在这个科技飞速发展的时代，可以亲自见证这些迭代的过程。当然我个人现在并不会买第一代的Duo，毕竟它相机过于拉胯了，这个是我个人非常看重的一个工具。大家Enjoy！😊

刚去小米店摸了下它的折叠机有感，大家有没有注意到在安卓这边折叠机都叫“Fold”，而苹果选了“Duo”。其实从字面意思来看，Fold就是折叠，强调这个动作，很直观，但苹果使用了Duo这个从拉丁语来的词，它其实是有一组，一对的意思，是个组合。重点从“能折”转到“两种体验（一个手机两个形态，手机+iPad）是一对、能一起用合二为一，强调的是体验。现在在回过头来看苹果的那个折叠动画，就解释了这个Duo，它从手机形态打开到iPad形态，或者反过来闭合起来，动画是连续的，强调只是变了形态，从人的大脑认知来看也是一样，你看到的东西没有消失后又出现一次。并没有安卓那样，从一个形态关闭后，又重新打开了另一个形态，中间过程不连续，是断开的。所有安卓折叠机都是这样，你在外屏打开一个app，在展开的时候，内屏是从黑到重新打开app的一个过程。所以并不能简单理解苹果的和其它安卓在这方面，就是多做了个过场动画那么表面。另外苹果在这个时候推出Duo，一个呢，当然也是供应链技术发展到了苹果认为相对成熟的时候，二呢，也是它的AI布局，目前Apple Intelligence在今年也会迎来大更新，苹果相信在手机+iPad这个二合一的组合形态下，人们可以更好的体验AI的各种操作。简单的任务可以在手机形态下进行，复杂点的比如Codex和Claude这样的编程任务，也方便在iPad这个形态下进行。如果说安卓或者是更早的微软Surface Duo开启了折叠这个形态，那么Apple可以说是重新定义了它。后续发展会更有意思，感谢自己处在这个科技飞速发展的时代，可以亲自见证这些迭代的过程。当然我个人现在并不会买第一代的Duo，毕竟它相机过于拉胯了，这个是我个人非常看重的一个工具。大家Enjoy！😊

小鹏Digital

28,951 views • 19 days ago

我快速看了Jev的一些公开帖子和官方文档说明以及例子，终于有人AI模型关心速度，幻觉和成本，而且Jev不是一个大语言模型，这是它能做到这么极致的原因！官方也给出了好几个例子，比如模型路由和LLM安全护栏。所以在大语言模型狂奔3年后，AI模型的新的分叉出现了：不是大尺寸，不是语言模型，极低的幻觉，成本，极快的速度和准确率，没有太多的推理。几乎每一条都是和LLM反着来的。不得不多，这个方向真的非常对，希望早点体验到它。下面这个视频来自官方demo一个并行化的例子，真的快如闪电，成本极低！这几篇来自官方的文章一定要看看：

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烟花老师

22,205 views • 16 days ago

TermMax TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 里其实走着两只钟。一只从你把钱打进去就开始转，记录资金有没有在干活。另一只要等订单真正按条件匹配上，才开始锁固定利率。我最近看了下官方 USDC/ynRWAX 这个市场，到期日是 2026 年 6 月 30 日，你可以挂 8% 的目标 APY，还没成交时，界面显示大概 4.49% 的浮动 APY，同时 LEND APR 在 7.43% 左右。很多人第一反应就是到底我最后拿哪个利率？其实它们说的是不同时间段。钱一进去，第一只钟就动起来了。等待成交的这段时间，资金不会完全闲着，通过底层机制还能继续赚浮动收益。无论最后匹配到多少，这段资本至少没白放。第二只钟要晚一点启动。只有订单按照你设定的目标条件被接走，固定利率才真正锁住，从那刻起一直算到到期日。整个路径就是：存入资金 → 先跑浮动等待 → 订单匹配成功 → 固定利率生效 → 持有到期。这套设计比传统固定利率产品聪明的地方在于，订单挂着等对手的时候，资金还能产生收入。相当于给排队资金装了个小发动机，不会完全停摆。对用户来说，屏幕上那个 8% 是你愿意成交的价格，不是已经到手的数字。什么时候能从浮动转成固定，得看订单簿深度和市场实际报价。这就带来一个实际问题，你已经看到 8% 了，但不知道要等多久才能真正锁定它。对短期资金，这段时间差会直接影响最终收益。对有明确还款或付款计划的人，甚至会打乱整份现金流安排。目前 TermMax 已经解决了等待期资金闲置的问题，下一步如果能多展示类似报价的历史平均等待时间、不同目标 APY 区间的成交概率，用户对整个过程的预期就会更清楚。现在公开信息还不足以直接把 8% 当成确定到手收益，也没必要把等待期说成产品没用。更真实的情况是资金已经在工作了，只是完全确定的那段还没开始。你更在意等待期间每一分钱都在转，还是希望从存入第一秒起，整段收益就完全锁定？

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Domingo_gou | ASHVA🐴| OP_CAT| 🐬TermMax

16,553 views • 3 months ago

追女生就是要速战速决女性越理性男生机会越小尤其是漂亮的女生我以前追我前女友头两周疯狂的对她好，各种粘她、各种死皮赖脸、各种体贴、但是越用力过猛她好像越抗拒后来我就忽冷忽热的2.3天断断续续联系那种，消息有时候看见了就假装在学习没看见反正就是各种敷衍总之就是用态度表达我反正努力过了得不到反馈我就不努力了🫠🫠🫠 然后我又去画画天天发跟画室的小姐姐们在一起画画的照片没过多久她就有一天突然问我在干嘛问我有没有想她她说晚上想见我说她专门给我买了一套睡衣让我也给她买一套睡衣追女生只要她不反感你你就给我使劲的暧昧使劲的拉扯女生有女生的情绪男生也要有男生的情绪别跟个老实木头人一样害怕她们不开心追女生就得让她们不开心情绪不稳定她们越烦你越是让她们对你咬牙切齿你在她们心中的位置越无可替代

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Sizhe思哲

57,798 views • 6 months ago

命运喜欢反复考同一道题，直到你答对为止。如果同一件事反复砸到你，很可能不是你运气差，是你没有做出正确的选择。最近市场这么乱，比特币又跌得大家心慌，我看到 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 的Dual Investment Vault，突然就懂了点东西。很多Diamond Hands其实一直在犯同一个错，他们学会了死扛，却没学会真正等。扛和等看起来差不多，其实天差地别。我见过太多人，从怀疑到相信，从恐慌到坚定，一路从熊市扛到牛市，最后确实赚到了涨幅。可回头一看，他们赚的是价格上涨，却从来没让等待本身生钱。比如拿NVDAon的兄弟，从100扛到150赚50%，大家只看到那50%，很少人会想，从100到150的这段等待时间到底值多少钱。市场以前给不了答案，因为等待没标价。直到Dual Vault出来，我才觉得这玩意儿真不一样。它最牛的地方不是APY有多高，而是第一次让等待也能直接变现金流。简单说，如果你存代币进去，到期价格低于行权价，你就拿回原代币外加一份premium；如果高于，你就拿稳定币外加premium。存USDT的话逻辑反过来。很多人第一反应是问收益高不高，但我觉得关键根本不是收益数字，而是你最后愿意拿回什么资产。你存了啥、选了啥行权价，其实就是在选你接受的未来。整个过程里，市场里的交易者在付premium买方向敞口，而存Vault的人就站在对面收这份钱。现在支持NVDAon、SPYon、QQQon、CRCLon这些Ondo代币化资产，全在BNB Chain上跑，固定费用、到期日清楚，没追加保证金也没清算风险。所以Dual Vault卖的可能不是单纯收益，而是一种交换：交易者买波动，Diamond Hands卖时间。以前Diamond Hands靠信仰撑着，现在他们开始领工资了。当然代价还是有。如果NVDAon大涨突破行权价，你可能拿回稳定币加premium，错过后面继续涨。很多人觉得这是风险，其实更像是机会成本，后悔才是最大的代价。价格涨了你会不会后悔换早了？价格跌了你会不会庆幸提前收了premium？每个人答案不一样，这也正是它有意思的地方。我一直觉得，市场里最贵的东西不是价格，而是时间。价格天天变，时间一去不回。以前的Diamond Hands赚上涨，现在有人试着给等待定价。Dual Vault没改资产价格，它只是让大家第一次意识到，等待本身也能变成一种资产。时间会给出答案，市场总会奖赏那些真正懂时间价值的人。

命运喜欢反复考同一道题，直到你答对为止。如果同一件事反复砸到你，很可能不是你运气差，是你没有做出正确的选择。最近市场这么乱，比特币又跌得大家心慌，我看到 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 的Dual Investment Vault，突然就懂了点东西。很多Diamond Hands其实一直在犯同一个错，他们学会了死扛，却没学会真正等。扛和等看起来差不多，其实天差地别。我见过太多人，从怀疑到相信，从恐慌到坚定，一路从熊市扛到牛市，最后确实赚到了涨幅。可回头一看，他们赚的是价格上涨，却从来没让等待本身生钱。比如拿NVDAon的兄弟，从100扛到150赚50%，大家只看到那50%，很少人会想，从100到150的这段等待时间到底值多少钱。市场以前给不了答案，因为等待没标价。直到Dual Vault出来，我才觉得这玩意儿真不一样。它最牛的地方不是APY有多高，而是第一次让等待也能直接变现金流。简单说，如果你存代币进去，到期价格低于行权价，你就拿回原代币外加一份premium；如果高于，你就拿稳定币外加premium。存USDT的话逻辑反过来。很多人第一反应是问收益高不高，但我觉得关键根本不是收益数字，而是你最后愿意拿回什么资产。你存了啥、选了啥行权价，其实就是在选你接受的未来。整个过程里，市场里的交易者在付premium买方向敞口，而存Vault的人就站在对面收这份钱。现在支持NVDAon、SPYon、QQQon、CRCLon这些Ondo代币化资产，全在BNB Chain上跑，固定费用、到期日清楚，没追加保证金也没清算风险。所以Dual Vault卖的可能不是单纯收益，而是一种交换：交易者买波动，Diamond Hands卖时间。以前Diamond Hands靠信仰撑着，现在他们开始领工资了。当然代价还是有。如果NVDAon大涨突破行权价，你可能拿回稳定币加premium，错过后面继续涨。很多人觉得这是风险，其实更像是机会成本，后悔才是最大的代价。价格涨了你会不会后悔换早了？价格跌了你会不会庆幸提前收了premium？每个人答案不一样，这也正是它有意思的地方。我一直觉得，市场里最贵的东西不是价格，而是时间。价格天天变，时间一去不回。以前的Diamond Hands赚上涨，现在有人试着给等待定价。Dual Vault没改资产价格，它只是让大家第一次意识到，等待本身也能变成一种资产。时间会给出答案，市场总会奖赏那些真正懂时间价值的人。

Domingo_gou | ASHVA🐴| 火币赚币| OP_CAT| 🐬TermMax

20,539 views • 3 months ago

发现一个特别棒的免费网站：里面有修理各种各样东西的指南，从小到大，应有尽有，而且有些精选篇章做的非常棒，特别清晰的step by step 的指南并且配有图片，应该是修理爱好党的福音了，同时也是社区的形式，每个人都可以贡献自己的教程。我在想：在现在越来越多内容都被 AI 所占领，看到这种这么专业的 wiki 类型的网站特别开心，也许是人类智慧结晶最后的余晖了。在里面浏览了半个小时不能自拔，绝对是值得收藏的一个网站。

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Viking

71,625 views • 1 year ago

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）

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）

车九

27,552 views • 3 months ago

《精通 Pendle 系列》之〝早买YT是否有优势❓” ❓“如果以同样多的入场本金、买入的YT利率相同，那是不是无论任何时间入场，最终到期挖到的积分是否一样多？” 看答案之前，先想想一分钟吧 … … 这系列是给已经懂YT原理、已经有一些操作YT经验的不然，最好还是先看Pendle网站教育专区的「新手入门」回来看答案首先，理论上，的确是：“在不考虑滑价和费用之下，并假设任何时候挖的积分权益都一样的前提下”，那么，“同一个入场金额、同一个入场的implied APY利率、最终挖到到期的积分/收益是一样的” 这是因为随著时间越接近到期日，YT 有效杠杆会一直上升：在同一个implied APY之下，一个月前100元可能买到2000个YT，今天可能就买到5000个了。时间虽然少了，但YT数量上升，刚好互相抵消 (同一个implied利率之下) 那是不是早买YT还是迟买YT 都完全一样？那又不然你回看我上面那段文字，里面已经有好几个假设了… 早买YT的＊可能＊优势包括： 1️⃣空投或快照可能早于到期日发生 2️⃣一些项目可能给早期用户或给早期YT更多bonus，例如更高的积分乘数(如之前Resolv、或最近的Terminal的池子) 3️⃣末期的池子通常滑价很大(因为末日期权效应、杠杆上千倍) 4️⃣有些池子设有TVL上限，迟来者未必能买到 5️⃣过去经验通常较多人冲头矿挖LP时池子的利率比较倾向下跌迟买YT的＊可能＊优势： 1️⃣ 较后期你对项目的表现、估值、是否有延迟TGE倾向等有更多了解 2️⃣ 较后期你对项目的积分通胀(参与人数／总积分是否太高)有更多了解 3️⃣ 较后期你对市场的定价也较好的理解 4️⃣ 越迟入场、越能避免遇上活动期间市况由牛转熊 5️⃣.YT后期有越来越高的杠杆效果，虽然同一本金同一利率的最终效果一样，但杠杆较高时，容许你比早期參與者以更小的本金参与，就像买彩票的效果其他考虑因素：＊不同时间因为池子的流动性、或Pendle的收费水平也可能不同，影响买卖成本暂时写到这里大家有想法的话，也可以补充或发问～ Pendle Intern Pendle TN | PendleBoros Yoko | Pendle RightSide 🙏

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3lbn3qrekoj

21,623 views • 1 year ago

让OpenClaw越用越聪明的自动学习系统：MetaClaw，即插即用，实时从对话中学习和AI聊天，MetaClaw会在后台自动总结对话经验，提炼成技能注入后续对话，无需额外操作相当于是在LLM和OpenClaw 之间架一个代理层，每轮对话自动注入最相关的技能指令，即时提升表现每次对话结束后，会自动总结提炼新技能，技能库随着使用增长全异步架构，服务、评分、训练解耦，AI正常响应的同时后台处理支持两种模式，轻量技能模式无需GPU，RL模式可在Tinker云端训练并热更新权重 #MetaClaw #RL #AI助手训练 #openclaw

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AIGCLINK

15,650 views • 6 months ago

同样是玩合约，为什么有的人越做越稳，有的人越做越乱？答案只有两个字：自律 vs 贪婪。 1️⃣ 自律交易的人进场前已经想好“三件事”：进哪、错了怎么办、对了怎么走。不追飞天针，不赌反转，只等自己的模型出现。止盈不是为了“跑太快”，而是为了把利润系统化。止损不是“认怂”，而是保护下一次能继续出手。情绪来得快，但动作永远按规则来——这是专业交易者的底色。 2️⃣ 贪婪交易的人看到一根大阳K就满手开多，像是害怕错过整个牛市。本来是小止损，结果越抗越大，从浮亏变深套，从交易变祈祷。 “我感觉要涨”“再拉一下我就走”这种话说得越多，账面越惨。奉行一个准则：只要没爆，就是还能继续赌。 3️⃣ 本质区别自律交易靠“规则”赢，贪婪交易靠“心情”赌。前者把合约当成业务，后者把合约当成救命稻草。前者长期稳定，后者短期刺激、长期归零。记住一句话：合约不是考技术，是考自控力。能打败行情的很少，但能被自己打败的很多。 #币圈 #合约

同样是玩合约，为什么有的人越做越稳，有的人越做越乱？答案只有两个字：自律 vs 贪婪。 1️⃣ 自律交易的人进场前已经想好“三件事”：进哪、错了怎么办、对了怎么走。不追飞天针，不赌反转，只等自己的模型出现。止盈不是为了“跑太快”，而是为了把利润系统化。止损不是“认怂”，而是保护下一次能继续出手。情绪来得快，但动作永远按规则来——这是专业交易者的底色。 2️⃣ 贪婪交易的人看到一根大阳K就满手开多，像是害怕错过整个牛市。本来是小止损，结果越抗越大，从浮亏变深套，从交易变祈祷。 “我感觉要涨”“再拉一下我就走”这种话说得越多，账面越惨。奉行一个准则：只要没爆，就是还能继续赌。 3️⃣ 本质区别自律交易靠“规则”赢，贪婪交易靠“心情”赌。前者把合约当成业务，后者把合约当成救命稻草。前者长期稳定，后者短期刺激、长期归零。记住一句话：合约不是考技术，是考自控力。能打败行情的很少，但能被自己打败的很多。 #币圈 #合约

Crypto 链霸🔶 BNB

13,877 views • 10 months ago

我用Codex从零搓出来的GPT 5.6 Router 版正式开源了！无需手动操作，自动帮你根据任务复杂度选择对应5.6模型版本！帮你省下不必要的推理时间的同时还能降低Token费用！同时，这个项目和原生codex cli 完全隔离，不影响常规使用！安装和使用的步骤非常简单第一步：把这个链接发给你的 CodeX，让它帮你安装第二步：打开终端工具，输入codex-router 就可以在cli中使用该模型了欢迎各位老师来试用这个项目，点点star，给给建议～关于缓存和记忆优化也在持续进行当中继续坚持build in public，冲冲冲！

我用Codex从零搓出来的GPT 5.6 Router 版正式开源了！无需手动操作，自动帮你根据任务复杂度选择对应5.6模型版本！帮你省下不必要的推理时间的同时还能降低Token费用！同时，这个项目和原生codex cli 完全隔离，不影响常规使用！安装和使用的步骤非常简单第一步：把这个链接发给你的 CodeX，让它帮你安装第二步：打开终端工具，输入codex-router 就可以在cli中使用该模型了欢迎各位老师来试用这个项目，点点star，给给建议～关于缓存和记忆优化也在持续进行当中继续坚持build in public，冲冲冲！

来碗牛肉粉

28,612 views • 2 months ago

🔥 MemeMax，正在完成从“内容热点”到“长期坐标”的转变很多项目的生命周期很短，是因为它们只能在某个情绪窗口里成立。而 MemeMax 不一样，它正在脱离单一情绪的依赖，逐渐变成一个可以被长期使用、反复回访的存在。你会注意到，它的节奏非常克制。没有强行制造高潮，也不急着证明自己“很大”。内容持续输出，但不疲劳；讨论不断发生，却不空转。meme 提供足够的传播张力，AI 保证效率与密度，两者形成了一种稳定且可复制的模式。这种模式带来的直接结果，是参与门槛被不断拉低。你不需要等热点，也不需要理解复杂背景，只要进入，就能自然参与。久而久之，MemeMax 不再是“要不要试试”的对象，而是顺手就会点开的存在。更重要的是，项目的信用正在通过行为而不是承诺建立。更新没有中断，互动有反馈，节奏有延续性。参与者开始形成心理预期：它会继续运转，它不会突然消失。这种预期一旦稳固，外部变量反而成了加速器。市场真正放大的，往往不是最吵的项目，而是那些已经把结构搭好、只差情绪的系统。MemeMax 正在这个阶段，把时间变成自己的筹码。等到注意力重新集中时，很多人会发现，它早就站在那儿了。参与入口👇 👉 #MemeMax MemeMax Kaito AI 🌊

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小宝| TermMax⚡️.🕊️

23,503 views • 8 months ago

Kimi要去香港上市了，一次发布同时完成了三件事：产品更新、市场重定价、IPO 预路演，喵的真是一场伟大的操盘！！！ K3发布前脚刚砸跌纳斯达克1%，然后转头Kimi就启动港股IPO筹备，一场发布干了几个亿路演的活，真特么牛逼，背后有高人哈哈，来一起回顾这场牛逼的操盘吧： 7 月 17 日凌晨，月之暗面发了 Kimi K3，2.8 万亿参数，Arena 前端代码排名第一，即将开源。然后 24 小时内发生了两件事，第一件，华尔街半导体股开盘重挫，纳斯达克跌了 1%，标普 500 跌了 1%，CNN 和彭博社的报道标题里，中国 AI 模型冲击美股是关键词。第二件，《投资界》报道说 Kimi 已通知投资者调整公司架构，筹备赴港 IPO，最快 6 个月内完成港股上市。别人的股价在跌，自己的股价准备开始。这两件事放在一起，是不是比 2.8 万亿参数精彩多了，一个中国开源模型的 Arena 排名，能直接变成纳斯达克 1% 的跌幅，不是因为 K3 全面超越了谁，它在综合智能指数上排第四，Fable 5 在 35 项评估里赢了 22 项，并不是新王者。那华尔街在怕什么呢？我觉得怕的不是这个模型本身，他们怕的其实是前沿能力 + 开放权重 + 中国公司这个组合，对闭源 AI 万亿美元资本支出的那个底层假设，突然给了一个反面例证。那个假设很简单：最先进的 AI 能力是稀缺的，稀缺就应该贵，贵就需要巨额资本支出，巨额资本支出会带来长期的定价权。 K3 在这个假设上钻了一个空子， Arena 前端人类盲测第一，输入 $3，输出 $15，Fable 5 的输出是 $50，权重 7 月 27 日开放，之后任何人可以自己部署、微调、塞进私有工作流。如果，注意是如果啊兄弟们，$15 的输出价格就能拿到人类盲测投票第一的前端 coding 能力，而且权重马上开源，那花几千亿美元训练闭源模型、然后收 $50 输出费用的商业模式，是在修一条收费高速公路，还是在一座即将免费的桥旁边建收费站。华尔街的反应不是说这个模型太强了，是担心这个定价让整个投资回报率的算术变得不好看了。这是第一层，第二层更有意思， Kimi 通知投资者调整架构，启动赴港 IPO，从短期不着急上市到筹备港股上市，不到一年。这个时间窗口的选择显然不是偶然， Arena 前端第一 + 华尔街震动 + CNN/彭博头版，这套组合给了 Moonshot 一个全球定价时刻，在它走向公开市场之前，让全世界的投资者都知道了它的名字，而且不是在中国 AI 追赶者的叙事里，是在能让纳斯达克跌 1% 的叙事里。 IPO 需要的是一个让承销商可以讲的故事，K3 在 24 小时内把这个故事递到了全球财经媒体的头版上。别人花几个亿做路演，Moonshot 用一次模型发布就做到了。以前 AI 模型发布的受众是开发者和从业者，现在它的受众包括华尔街交易员、半导体分析师和港股承销商。 AI 模型发布正在从技术事件变成宏观事件。这个转变一旦成立，以后每一家前沿 AI 公司的新模型发布，都不会只是开发者社区的节日，它会像上市公司的财报，不只是我们做到了什么，更是这个做到的事，让谁的假设失效了。 K3 不是第一个触发这个转变的模型，但它是第一个让发布即冲击这个范式变得如此清晰可见的。一个中国公司，把开源模型的 Arena 排名推到前端第一，然后让大洋彼岸的半导体股跌了 1%，再趁势启动自己的 IPO 筹备，感觉有点像在上演一场关于定价权的公开争夺🤔。。。。而争夺定价权最好的方式通常不是发论文，最好的方式就是让你的产品发布，直接变成别人股价的变量。

Kimi要去香港上市了，一次发布同时完成了三件事：产品更新、市场重定价、IPO 预路演，喵的真是一场伟大的操盘！！！ K3发布前脚刚砸跌纳斯达克1%，然后转头Kimi就启动港股IPO筹备，一场发布干了几个亿路演的活，真特么牛逼，背后有高人哈哈，来一起回顾这场牛逼的操盘吧： 7 月 17 日凌晨，月之暗面发了 Kimi K3，2.8 万亿参数，Arena 前端代码排名第一，即将开源。然后 24 小时内发生了两件事，第一件，华尔街半导体股开盘重挫，纳斯达克跌了 1%，标普 500 跌了 1%，CNN 和彭博社的报道标题里，中国 AI 模型冲击美股是关键词。第二件，《投资界》报道说 Kimi 已通知投资者调整公司架构，筹备赴港 IPO，最快 6 个月内完成港股上市。别人的股价在跌，自己的股价准备开始。这两件事放在一起，是不是比 2.8 万亿参数精彩多了，一个中国开源模型的 Arena 排名，能直接变成纳斯达克 1% 的跌幅，不是因为 K3 全面超越了谁，它在综合智能指数上排第四，Fable 5 在 35 项评估里赢了 22 项，并不是新王者。那华尔街在怕什么呢？我觉得怕的不是这个模型本身，他们怕的其实是前沿能力 + 开放权重 + 中国公司这个组合，对闭源 AI 万亿美元资本支出的那个底层假设，突然给了一个反面例证。那个假设很简单：最先进的 AI 能力是稀缺的，稀缺就应该贵，贵就需要巨额资本支出，巨额资本支出会带来长期的定价权。 K3 在这个假设上钻了一个空子， Arena 前端人类盲测第一，输入 $3，输出 $15，Fable 5 的输出是 $50，权重 7 月 27 日开放，之后任何人可以自己部署、微调、塞进私有工作流。如果，注意是如果啊兄弟们，$15 的输出价格就能拿到人类盲测投票第一的前端 coding 能力，而且权重马上开源，那花几千亿美元训练闭源模型、然后收 $50 输出费用的商业模式，是在修一条收费高速公路，还是在一座即将免费的桥旁边建收费站。华尔街的反应不是说这个模型太强了，是担心这个定价让整个投资回报率的算术变得不好看了。这是第一层，第二层更有意思， Kimi 通知投资者调整架构，启动赴港 IPO，从短期不着急上市到筹备港股上市，不到一年。这个时间窗口的选择显然不是偶然， Arena 前端第一 + 华尔街震动 + CNN/彭博头版，这套组合给了 Moonshot 一个全球定价时刻，在它走向公开市场之前，让全世界的投资者都知道了它的名字，而且不是在中国 AI 追赶者的叙事里，是在能让纳斯达克跌 1% 的叙事里。 IPO 需要的是一个让承销商可以讲的故事，K3 在 24 小时内把这个故事递到了全球财经媒体的头版上。别人花几个亿做路演，Moonshot 用一次模型发布就做到了。以前 AI 模型发布的受众是开发者和从业者，现在它的受众包括华尔街交易员、半导体分析师和港股承销商。 AI 模型发布正在从技术事件变成宏观事件。这个转变一旦成立，以后每一家前沿 AI 公司的新模型发布，都不会只是开发者社区的节日，它会像上市公司的财报，不只是我们做到了什么，更是这个做到的事，让谁的假设失效了。 K3 不是第一个触发这个转变的模型，但它是第一个让发布即冲击这个范式变得如此清晰可见的。一个中国公司，把开源模型的 Arena 排名推到前端第一，然后让大洋彼岸的半导体股跌了 1%，再趁势启动自己的 IPO 筹备，感觉有点像在上演一场关于定价权的公开争夺🤔。。。。而争夺定价权最好的方式通常不是发论文，最好的方式就是让你的产品发布，直接变成别人股价的变量。

AYi

89,164 views • 2 months ago

Claude有个很让人不爽的点！！每次新模型发布，官方非订阅用户连体验的资格都没有！！想起之前在 ZenMux 充了钱还没用完，登上去一看，没想到已经上架了Claude Fable 5 ，也算是第一时间体验上了这个“目前最强模型”。听说这模型死贵！！于是很慎重的用它跑了一个支付模块重构的任务！零代码基础，只能把之前Codex的输出给复制进去，任务要求比较复杂：保持原 API 兼容；拆出 PaymentRequested / PaymentSucceeded / PaymentFailed；补幂等，避免重复扣款；改状态机；更新单测；输出迁移风险； Fable 5 不算快，面对这个长任务，它做对了两件事：第一，先拆计划，再执行。它把兼容层、事件定义、状态机、handler、测试、回滚风险都列出来了。第二，最后主动自检。它自己指出：支付成功事件必须幂等；旧接口“返回成功”不再等于“扣款完成”，调用方文档要改。结果看起来，还是一如既往的稳！但是真的贵，就这么几分钟，直接跑了十多美金！！所以，我觉得要是家里没有矿，还是不要随便用Fable 5 ，根本不适合当常驻模型！感谢Zenmux让我体验了一下“宇宙最强”！虽然有点贵，但有时候相比价格，省心省力会更重要。比如多文件重构、复杂迁移、PR review、长链路 Agent workflow这些复杂任务，偶尔用用，还是可以的！最后说一下 Zenmux，它有个PK 模式我一直很喜欢，可以同屏对比多个模型输出、延迟和成本。现在刚好还有个限时的充值返赠活动：充 20 美元送 10 美元充 50 美元送 30 美元如果你想第一时间体验Claude Fable 5或者其他模型，现在就是下手的最好时间！

Claude有个很让人不爽的点！！每次新模型发布，官方非订阅用户连体验的资格都没有！！想起之前在 ZenMux 充了钱还没用完，登上去一看，没想到已经上架了Claude Fable 5 ，也算是第一时间体验上了这个“目前最强模型”。听说这模型死贵！！于是很慎重的用它跑了一个支付模块重构的任务！零代码基础，只能把之前Codex的输出给复制进去，任务要求比较复杂：保持原 API 兼容；拆出 PaymentRequested / PaymentSucceeded / PaymentFailed；补幂等，避免重复扣款；改状态机；更新单测；输出迁移风险； Fable 5 不算快，面对这个长任务，它做对了两件事：第一，先拆计划，再执行。它把兼容层、事件定义、状态机、handler、测试、回滚风险都列出来了。第二，最后主动自检。它自己指出：支付成功事件必须幂等；旧接口“返回成功”不再等于“扣款完成”，调用方文档要改。结果看起来，还是一如既往的稳！但是真的贵，就这么几分钟，直接跑了十多美金！！所以，我觉得要是家里没有矿，还是不要随便用Fable 5 ，根本不适合当常驻模型！感谢Zenmux让我体验了一下“宇宙最强”！虽然有点贵，但有时候相比价格，省心省力会更重要。比如多文件重构、复杂迁移、PR review、长链路 Agent workflow这些复杂任务，偶尔用用，还是可以的！最后说一下 Zenmux，它有个PK 模式我一直很喜欢，可以同屏对比多个模型输出、延迟和成本。现在刚好还有个限时的充值返赠活动：充 20 美元送 10 美元充 50 美元送 30 美元如果你想第一时间体验Claude Fable 5或者其他模型，现在就是下手的最好时间！

沐阳

15,442 views • 3 months ago