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Ana Sayfaya Dön

Pi 用久了，接模型这件事越来越麻烦。每家模型平台都有自己的账号和 Key，余额散在几个地方。想把同一个任务换个模型再跑一遍，又要重新配置、充值和查账。模型接得越多，配置也越乱。这次我把 ZenMux 接进 Pi，只维护一个 provider 和一把 Key。 GPT-6 Astra 上线后，我直接在 Pi 里选择 openai/gpt-6-astra，然后做了几个测试测试模型的真实性。 1、模型名称，看看是不是真的GPT-6 2、模型的写作能力，看看最新模型在写作上的提升 3、修改一个代码里面的Bug，测试真实的能力以后想用同一个任务对比其他模型，直接在 Pi 里切换模型即可。实际 token 和花费也能放在同一处看，省掉了到处找 Key、查余额的麻烦。 GPT-6 Astra 面向复杂 agent 工作流。这次我主要看它能不能把跨文件任务做完整，以及输出里有多少内容可以直接使用。官推提到它通常会减少输出 token，录屏里的实际数字会更有参考价值。 ZenMux 本场还有 7 天限时充值活动。充 $50 得 $70 充 $100 得 $150 每个账号限兑一次原本就准备跑 API 的，可以趁这次多留一点测试额度。 GPT-6 Astra

小墨同学

10,193 subscribers

20,221 görüntüleme • 4 gün önce •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

19 Yorum

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前端哥Liam4 gün önce

zenmux 上架新模型的速度真的非常快，可以用支付宝支付，非常方便

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小墨同学4 gün önce

我都是看他的模型这么丰富才开始玩玩的

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阿蔺A-Lin4 gün önce

优惠力度还挺大的

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小墨同学4 gün önce

可以先玩玩好了再开始付费

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Yuze2 gün önce

Pi 用久了最烦的就是 Key 和余额散落各处，换个模型还要重新配。接进 ZenMux 只维护一个 provider 一把 Key，Pi 里直接选 openai/gpt-6-astra，同一任务切模型、看 token 和花费都在一处。Astra 适合跨文件把活干完，输出也能直接用。

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睿奇Re74 gün önce

ZenMux 充 50 得 70、充 100 得 150，限兑一次。本来就要跑 API 的话，这 7 天把测试额度先囤一点挺划算，我已经冲了

zhangfq profil fotoğrafı

zhangfq2 gün önce

ZenMux 现在能直接选 GPT-6 Astra 了，一把 Key 就能切，省事不少

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Evan.Z4 gün önce

一把 Key 管所有模型，这个才是日常真正省心的地方。跨文件任务能跑完整才算过关，token 和花费还能同一处对账。

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OA🦁3 gün önce

模型接得越多之后，最烦的确实不是调用本身，而是Key、余额和配置全散着能把模型切换和用量统一到一个地方，对经常横向测模型的人省事很多

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MapleShaw3 gün önce

把模型、Key、余额和账单都收进 Pi 里，确实比到处翻后台舒服，尤其适合反复做横向测试。

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Kriano3 gün önce

This is where model gateways become really useful. One provider, one key.all things

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ljh4 gün önce

只有我一个人只用得起ds吗😂

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小墨同学4 gün önce

应该大部分ds都要用不起了，涨价太厉害了

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ljh4 gün önce

谷点和周末的时候用flash 4.1，之前又说上昇腾，现在看来遥遥无期

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小墨同学4 gün önce

乌兰察布那里有新的数据中心所以可以再等等

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50饭binance林川4 gün önce

终于不用再配环境了

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Bigkaka4 gün önce

不麻烦啊，加到 .profile 就好了，全自动读取

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RedJACK4 gün önce

zenmux的GPT也得有梯子吧

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小墨同学4 gün önce

我到时没测过要不要，但是直接访问是可以直连的

Benzer Videolar

这两天时间线全是 GPT-6 Astra。 OpenAI 自己也说了，先给 Pro / Enterprise，Plus 还要再等几天。API 倒是写了 live，但很多小伙伴实际还是进不去、排不上、或者根本没那个套餐。刷了半天，基本就是：模型很强，轮不到你。我后来翻到 ZenMux。不是去找什么旁路，就是一个统一网关，一个 key 切模型。打开一看，Astra 已经挂在上面了。今晚拿它跑了个我自己卡住的活：一份写得很乱的 brief，要变成能直接交差的文档，中间还得自己去网页里核几处信息。以前这种活，模型走着走着就丢上下文，或者写得很长、token 烧一截。 Astra 更像是给这种跨步骤的活准备的——代码、浏览器、研究、文档拧在一块。这次输出也短一些，单任务体感成本比我常用的那几个低。过程放视频里了。不是评测报告，就是我自己用上了。对了，ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次：充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 反正要试 Astra 的话，这几天进去更合适 🔗：

这两天时间线全是 GPT-6 Astra。 OpenAI 自己也说了，先给 Pro / Enterprise，Plus 还要再等几天。API 倒是写了 live，但很多小伙伴实际还是进不去、排不上、或者根本没那个套餐。刷了半天，基本就是：模型很强，轮不到你。我后来翻到 ZenMux。不是去找什么旁路，就是一个统一网关，一个 key 切模型。打开一看，Astra 已经挂在上面了。今晚拿它跑了个我自己卡住的活：一份写得很乱的 brief，要变成能直接交差的文档，中间还得自己去网页里核几处信息。以前这种活，模型走着走着就丢上下文，或者写得很长、token 烧一截。 Astra 更像是给这种跨步骤的活准备的——代码、浏览器、研究、文档拧在一块。这次输出也短一些，单任务体感成本比我常用的那几个低。过程放视频里了。不是评测报告，就是我自己用上了。对了，ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次：充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 反正要试 Astra 的话，这几天进去更合适 🔗：

程序员端哥

12,710 görüntüleme • 6 gün önce

Deepseek V4 Flash 真的惊艳到我了，我就用一句话就生成了一个AI控制台。我使用open code+Deepseek V4 Flash测试了一下模型的能力，总共不到五十秒，就给我生成了对应能力了。主要是该有的模块都有，而且很多细节上面做了特定的优化。模块划分： 1、仪表盘：做中央把控看模型消耗。 2、任务：看任务指派和模型上下文处理。 3、对话：直接在网页上可以和AI直接对话。现在最重要的是open code还能免费使用，可以马上上手体验一下，国产模型是越来越强了，以后真的可以不使用国外模型了。

Deepseek V4 Flash 真的惊艳到我了，我就用一句话就生成了一个AI控制台。我使用open code+Deepseek V4 Flash测试了一下模型的能力，总共不到五十秒，就给我生成了对应能力了。主要是该有的模块都有，而且很多细节上面做了特定的优化。模块划分： 1、仪表盘：做中央把控看模型消耗。 2、任务：看任务指派和模型上下文处理。 3、对话：直接在网页上可以和AI直接对话。现在最重要的是open code还能免费使用，可以马上上手体验一下，国产模型是越来越强了，以后真的可以不使用国外模型了。

小墨同学

27,520 görüntüleme • 1 ay önce

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。

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。

歸藏(guizang.ai)

47,074 görüntüleme • 4 ay önce

我摊牌了，最终还是没有抵挡住GPT-6 Astra的诱惑。看到别人用GPT-6 Astra制作的游戏、有趣的3D建模，还是没忍住上手了。我用GPT-6 Astra制作了《清明上河图》刚开始直接制作的，效果不太好。后来让它使用Blender建模，把场景、人物逐渐进行替换。 GPT-6 Astra 加Blender简直就是王炸。效果真的让我惊艳啊。但是额度也烧的肉疼啊。如果额度够的话，我有理由相信它能建模一个真实的《清明上河图》出来。要体验GPT-6 Astra 需要Pro账号。刚好看到ZenMux出了活动，真的太及时了。 ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次：充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 要体验GPT-6 Astra Astra 的话，抓紧时间行动吧。

我摊牌了，最终还是没有抵挡住GPT-6 Astra的诱惑。看到别人用GPT-6 Astra制作的游戏、有趣的3D建模，还是没忍住上手了。我用GPT-6 Astra制作了《清明上河图》刚开始直接制作的，效果不太好。后来让它使用Blender建模，把场景、人物逐渐进行替换。 GPT-6 Astra 加Blender简直就是王炸。效果真的让我惊艳啊。但是额度也烧的肉疼啊。如果额度够的话，我有理由相信它能建模一个真实的《清明上河图》出来。要体验GPT-6 Astra 需要Pro账号。刚好看到ZenMux出了活动，真的太及时了。 ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次：充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 要体验GPT-6 Astra Astra 的话，抓紧时间行动吧。

苏打白.Dev

50,767 görüntüleme • 4 gün önce

我敢说！大部分人可能都没有听过或用过这个模型！！如此低调！但据说是直接对标GPT-6 Astra！ 397B、多模态、长程操作，而且居然支持 Computer Use！！！我查了一下，背后团队是上海创智学院，重点能力就是Computer Use、网页浏览以及视觉辅助，包含 Mini、Pro 和 Max 三种尺寸。无意间看到的，勾起了我的兴趣，发现这个模型已经在OpenRouter上架了，叫Nex-N2.5 Pro！接下来用了一下，万万没想到！这个模型居然这么顶！！我用它搭了一个可以随意调整灯光的虚拟摄影棚，执行任务很快，而且建模很精细，成品出来真的有惊艳到！！我感觉可以用这个模型继续完善这个摄影棚，再加一个上传产品图的功能，就可以用来试布光、找构图，满意的角度可以直接导出作为产品照样片！！这个模型是有点东西，在这些任务的体验上，和 Astra 确实比较相似， Computer Use还没特意用过，下次再试试看，看能不能达到GPT-6的水准！！有兴趣的可以去OR试一试，直接接入Agent，就可以免费体验！

我敢说！大部分人可能都没有听过或用过这个模型！！如此低调！但据说是直接对标GPT-6 Astra！ 397B、多模态、长程操作，而且居然支持 Computer Use！！！我查了一下，背后团队是上海创智学院，重点能力就是Computer Use、网页浏览以及视觉辅助，包含 Mini、Pro 和 Max 三种尺寸。无意间看到的，勾起了我的兴趣，发现这个模型已经在OpenRouter上架了，叫Nex-N2.5 Pro！接下来用了一下，万万没想到！这个模型居然这么顶！！我用它搭了一个可以随意调整灯光的虚拟摄影棚，执行任务很快，而且建模很精细，成品出来真的有惊艳到！！我感觉可以用这个模型继续完善这个摄影棚，再加一个上传产品图的功能，就可以用来试布光、找构图，满意的角度可以直接导出作为产品照样片！！这个模型是有点东西，在这些任务的体验上，和 Astra 确实比较相似， Computer Use还没特意用过，下次再试试看，看能不能达到GPT-6的水准！！有兴趣的可以去OR试一试，直接接入Agent，就可以免费体验！

沐阳

18,385 görüntüleme • 2 gün önce

最近发现一个实用的开源项目：OpenCodex。它可以让 Codex 不再局限于 GPT 模型，还能接入 Kimi、Grok、GLM 等其他大模型。配置一次后，原来的 Codex 应用和工作流基本不用变，需要时直接切换模型即可。开源地址

最近发现一个实用的开源项目：OpenCodex。它可以让 Codex 不再局限于 GPT 模型，还能接入 Kimi、Grok、GLM 等其他大模型。配置一次后，原来的 Codex 应用和工作流基本不用变，需要时直接切换模型即可。开源地址

雪踏乌云

338,172 görüntüleme • 1 ay önce

随着技术的发展，现在模型上架已经不是很难的事了，难的是怎么把流量分得让人信服。现在模型多到用不过来。开发者找模型、比价格、接 API，已经够折腾了；接上以后还得面对另一个问题：这条推理服务到底稳不稳？我看 DGrid 这次的 Model Marketplace，比较有意思的是它把后面两层也接了进来。模型提供方可以自己上架和定价，开发者从统一入口发现、比较和调用；AI Arena 不亮模型名字，让用户直接在两个回答里盲选，把真实偏好变成发现和路由的信号；PoQ 再用独立随机测试检查准确性、一致性和格式合规，不会触碰到用户请求数据。这样一来，一个小模型或者垂直模型想拿到调用，至少多了一条靠真实表现被发现的路子。推理节点想拿更多流量，也得把质量和效率做出来。这套闭环最后能不能跑好，我比较看重这两件事：上架模型有没有真实调用，Arena 和 PoQ 的信号有没有真的改善路由。 DGrid 官方披露，2026 年上半年收入超过 2300 万美元。业务基础已经有了，这次补的是模型市场这一层。DGrid AI

随着技术的发展，现在模型上架已经不是很难的事了，难的是怎么把流量分得让人信服。现在模型多到用不过来。开发者找模型、比价格、接 API，已经够折腾了；接上以后还得面对另一个问题：这条推理服务到底稳不稳？我看 DGrid 这次的 Model Marketplace，比较有意思的是它把后面两层也接了进来。模型提供方可以自己上架和定价，开发者从统一入口发现、比较和调用；AI Arena 不亮模型名字，让用户直接在两个回答里盲选，把真实偏好变成发现和路由的信号；PoQ 再用独立随机测试检查准确性、一致性和格式合规，不会触碰到用户请求数据。这样一来，一个小模型或者垂直模型想拿到调用，至少多了一条靠真实表现被发现的路子。推理节点想拿更多流量，也得把质量和效率做出来。这套闭环最后能不能跑好，我比较看重这两件事：上架模型有没有真实调用，Arena 和 PoQ 的信号有没有真的改善路由。 DGrid 官方披露，2026 年上半年收入超过 2300 万美元。业务基础已经有了，这次补的是模型市场这一层。DGrid AI

bbshare

11,009 görüntüleme • 20 gün önce

给大家带来 Qwen3.7-Max 实测! 这次使用了全新的前端测试集, 直接说结论, Qwen3.7-Max 应该是之前测试过的版本中进步特别大的一个, 甚至这次前端测试能完成之前3.6版本不能完成的测试项目. 而且后端能力测试直接刷了个榜一! 它是参与测试的34个模型中唯一一个实现了 IVF-PQ + ADC 索引方案的模型! 直接把后端测试从之前 GPT-5.5-Pro(xhigh) 的4000分拉到了现在的6947分! 不过需要注意的是, 它的测试表现分布并不是很稳定, 所以建议使用中要多review代码, 来达成更高的输出质量. 另外, 本次 Agent 能力也有提升, 达到了第一梯队的水平. 最后, 我还用 Qwen3.7-Max 实现了一个基于AI的磁盘恢复系统, 用来测试模型的实际工程能力. 编写过程很顺畅, 没有遇到阻碍, 大家可以直接看视频里的效果. #qwen #阿里千问 #qwen37max #AIAgent

给大家带来 Qwen3.7-Max 实测! 这次使用了全新的前端测试集, 直接说结论, Qwen3.7-Max 应该是之前测试过的版本中进步特别大的一个, 甚至这次前端测试能完成之前3.6版本不能完成的测试项目. 而且后端能力测试直接刷了个榜一! 它是参与测试的34个模型中唯一一个实现了 IVF-PQ + ADC 索引方案的模型! 直接把后端测试从之前 GPT-5.5-Pro(xhigh) 的4000分拉到了现在的6947分! 不过需要注意的是, 它的测试表现分布并不是很稳定, 所以建议使用中要多review代码, 来达成更高的输出质量. 另外, 本次 Agent 能力也有提升, 达到了第一梯队的水平. 最后, 我还用 Qwen3.7-Max 实现了一个基于AI的磁盘恢复系统, 用来测试模型的实际工程能力. 编写过程很顺畅, 没有遇到阻碍, 大家可以直接看视频里的效果. #qwen #阿里千问 #qwen37max #AIAgent

karminski-牙医

10,513 görüntüleme • 3 ay önce

兄弟们，DeepSeek V4 Pro在ZenMux上免费放开了，登录就能跑，实测能替掉你80%的Claude活。视频是我早上实测的和Claude opus 4.7同时跑一个昨SaaS产品网站的任务，效果真的炸裂！说个前情，老朋友都知道我今年Claude被封过一次号，那之后我就想通一件事——API这种东西绑死在单一厂商手里是给自己埋雷，付费用户说封就封，申诉通道石沉大海，深夜破防一次就够了。从那之后我转战聚合平台，试了一圈最后留在ZenMux，半年用下来没再折腾过。所以这次V4 Pro在ZenMux上免费开放，对我来说不是又一个新模型上线，是我一直在用的平台又多了一张能打的牌，顺手就想推给兄弟们。先说V4 Pro到底值不值得冲，这几天X上吹V4 Pro的推刷屏了，参数跑分价格屠杀，都是同一个模板。但对我这种每个月真金白银付API账单的人来说，跑分都是虚的，能不能替掉我手头项目里的Claude调用才是真问题。免费窗口就是用来验证这件事的，我这昨天就干了一件事——用ZenMux的PK模式把V4 Pro、GPT-5.4、Claude Opus 4.6摆在同一屏，拿自己项目里最头疼的prompt开跑，三栏并排输出，谁快谁慢谁token烧得少一眼看完。四个场景跑完结论很清晰——日常80%的活V4 Pro能接，便宜到让我下不去手再用Opus，剩下20%极限稳定性的关键链路我还是留给Claude兜底。这就是模型分层，上周讲Ling的时候也提过这个逻辑，2026年不存在一个模型打天下，只存在你工具箱里的模型组合。顺便说说ZenMux这平台为啥值得留下来。 PK模式是第一个杀手锏，三家模型同屏对比这种功能市面上很少有平台做，每次选模型省我一整个下午，比自己写脚本调三家API再人肉对比快十倍。真正让我踏实的是保险赔付机制，模型输出异常或者延时拉胯，平台自动检测并补偿。被Claude封过号之后再看到这个设计，感觉完全不一样，出问题有人兜底，不用再深夜破防。再加上日志、成本、用量、性能四个维度的可观测性做得细，每一笔钱烧在哪、每一次请求卡在哪点开就能看，调prompt和选型的时候非常好使。回到这次的白嫖窗口， DeepSeek V4 Pro和Flash都有免费版，每天有用量限制但够你跑测试。这几天想验证要不要换模型的兄弟，别再刷跑分推了，自己扔几个真实prompt进去跑一遍，十分钟你就知道该不该换，比谁的测评都诚实🌚 免费入口老规矩评论区自取⬇️ #DeepSeekV4 #ZenMux #AI #大模型 #Agent

兄弟们，DeepSeek V4 Pro在ZenMux上免费放开了，登录就能跑，实测能替掉你80%的Claude活。视频是我早上实测的和Claude opus 4.7同时跑一个昨SaaS产品网站的任务，效果真的炸裂！说个前情，老朋友都知道我今年Claude被封过一次号，那之后我就想通一件事——API这种东西绑死在单一厂商手里是给自己埋雷，付费用户说封就封，申诉通道石沉大海，深夜破防一次就够了。从那之后我转战聚合平台，试了一圈最后留在ZenMux，半年用下来没再折腾过。所以这次V4 Pro在ZenMux上免费开放，对我来说不是又一个新模型上线，是我一直在用的平台又多了一张能打的牌，顺手就想推给兄弟们。先说V4 Pro到底值不值得冲，这几天X上吹V4 Pro的推刷屏了，参数跑分价格屠杀，都是同一个模板。但对我这种每个月真金白银付API账单的人来说，跑分都是虚的，能不能替掉我手头项目里的Claude调用才是真问题。免费窗口就是用来验证这件事的，我这昨天就干了一件事——用ZenMux的PK模式把V4 Pro、GPT-5.4、Claude Opus 4.6摆在同一屏，拿自己项目里最头疼的prompt开跑，三栏并排输出，谁快谁慢谁token烧得少一眼看完。四个场景跑完结论很清晰——日常80%的活V4 Pro能接，便宜到让我下不去手再用Opus，剩下20%极限稳定性的关键链路我还是留给Claude兜底。这就是模型分层，上周讲Ling的时候也提过这个逻辑，2026年不存在一个模型打天下，只存在你工具箱里的模型组合。顺便说说ZenMux这平台为啥值得留下来。 PK模式是第一个杀手锏，三家模型同屏对比这种功能市面上很少有平台做，每次选模型省我一整个下午，比自己写脚本调三家API再人肉对比快十倍。真正让我踏实的是保险赔付机制，模型输出异常或者延时拉胯，平台自动检测并补偿。被Claude封过号之后再看到这个设计，感觉完全不一样，出问题有人兜底，不用再深夜破防。再加上日志、成本、用量、性能四个维度的可观测性做得细，每一笔钱烧在哪、每一次请求卡在哪点开就能看，调prompt和选型的时候非常好使。回到这次的白嫖窗口， DeepSeek V4 Pro和Flash都有免费版，每天有用量限制但够你跑测试。这几天想验证要不要换模型的兄弟，别再刷跑分推了，自己扔几个真实prompt进去跑一遍，十分钟你就知道该不该换，比谁的测评都诚实🌚 免费入口老规矩评论区自取⬇️ #DeepSeekV4 #ZenMux #AI #大模型 #Agent

AYi

132,811 görüntüleme • 4 ay önce

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

karminski-牙医

14,175 görüntüleme • 8 ay önce

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

indigo

183,917 görüntüleme • 2 yıl önce

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

76,946 görüntüleme • 1 ay önce

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

karminski-牙医

30,709 görüntüleme • 1 yıl önce

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

luolei

32,630 görüntüleme • 5 ay önce

一个全平台的本地 LLM 聊天软件Jan，支持自动下载模型以及非常详细的设置。懒得配置 Ollama 的可以试试。除了支持本地模型以外，在线的模型可以使用 API 接入，All in one 的模型管理。交互和 UI 也都很合理。同时支持在系统的任何可以输入的地方调取模型能力。

一个全平台的本地 LLM 聊天软件Jan，支持自动下载模型以及非常详细的设置。懒得配置 Ollama 的可以试试。除了支持本地模型以外，在线的模型可以使用 API 接入，All in one 的模型管理。交互和 UI 也都很合理。同时支持在系统的任何可以输入的地方调取模型能力。

歸藏(guizang.ai)

47,533 görüntüleme • 2 yıl önce

从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程

从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程

karminski-牙医

19,683 görüntüleme • 5 ay önce

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

karminski-牙医

12,374 görüntüleme • 3 ay önce

OpenRouter：大语言模型“路由器” Openrouter提供了一个统一的接口，通过这个接口，你可以直接访问和使用几十种AI模型你可以使用这个接口对各种模型进行测试和比价，选择最适合自己的，避免了东奔西跑 🙂 目前已经支持包括GPT、LLama 、Claude、Command-R等80 多个模型，未来将扩展到数百种！访问：

OpenRouter：大语言模型“路由器” Openrouter提供了一个统一的接口，通过这个接口，你可以直接访问和使用几十种AI模型你可以使用这个接口对各种模型进行测试和比价，选择最适合自己的，避免了东奔西跑 🙂 目前已经支持包括GPT、LLama 、Claude、Command-R等80 多个模型，未来将扩展到数百种！访问：

小互

45,856 görüntüleme • 2 yıl önce

Agent 能力有多强? 来看豆包Seed2.0实测! 这次给大家用字节跳动新推出的豆包 Seed-2.0-Pro 大模型做了一个能连接 RPGMaker 的 AI Agent 框架, 只需要把小说粘贴进去, 就能变成可玩的RPG游戏啦! 另外本次还对豆包 Seed-2.0-Pro 模型的 Agent 能力和多模态进行了详细评测: Agent 能力比 1.8 版本有了更进一步的提升, 最大的感受是策略更强了, 同时提升了 Tool Call 效率, 在测试中对比 1.8 版本提升了接近40%的分数. 多模态能力在UI还原上非常给力, UI的细节元素均可以正确还原, 复杂的网站直接录屏然后丢给 Seed-2.0-Pro 就可以搞定了, 不过交互和动效上有待加强, 我也给大家想了个办法, 直接在上下文中描补充述一下想要的交互效果就可以了. 总结是: Seed-2.0 是一个拥有强大 Agent 能力的模型, 特别适合处理各种复杂任务,借助它的多模态能力, 与框架和系统融合作为内嵌AI使用是我认为的最佳适用场景. 而如果需要用它来写代码, 可以尝试使用 code 版本, 会有一定的提升. #豆包大模型 #Seed20Pro #豆包Seed #AIAgent #AI教程

Agent 能力有多强? 来看豆包Seed2.0实测! 这次给大家用字节跳动新推出的豆包 Seed-2.0-Pro 大模型做了一个能连接 RPGMaker 的 AI Agent 框架, 只需要把小说粘贴进去, 就能变成可玩的RPG游戏啦! 另外本次还对豆包 Seed-2.0-Pro 模型的 Agent 能力和多模态进行了详细评测: Agent 能力比 1.8 版本有了更进一步的提升, 最大的感受是策略更强了, 同时提升了 Tool Call 效率, 在测试中对比 1.8 版本提升了接近40%的分数. 多模态能力在UI还原上非常给力, UI的细节元素均可以正确还原, 复杂的网站直接录屏然后丢给 Seed-2.0-Pro 就可以搞定了, 不过交互和动效上有待加强, 我也给大家想了个办法, 直接在上下文中描补充述一下想要的交互效果就可以了. 总结是: Seed-2.0 是一个拥有强大 Agent 能力的模型, 特别适合处理各种复杂任务,借助它的多模态能力, 与框架和系统融合作为内嵌AI使用是我认为的最佳适用场景. 而如果需要用它来写代码, 可以尝试使用 code 版本, 会有一定的提升. #豆包大模型 #Seed20Pro #豆包Seed #AIAgent #AI教程

karminski-牙医

20,646 görüntüleme • 6 ay önce