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Qwen-3.8 发布两天，实测体验来了。第一时间订阅了 Token Plan，并在 Qwen Code 环境下进行了对比测试。 📊 实验对照：第一次（弱提示）：仅给出一句话模糊需求，生成效果较为平庸、模式化。第二次（强结构）：清晰梳理功能模块、交互逻辑、图片规则及页面结构。模型对长任务的指令遵循度表现极佳，最终成功交付了一个完整的可操作系统。核心体验： 1. 推理与生成速度：即便面对超长 Prompt 和多页面构建，整个生成过程依然流畅，耗时17分钟，等待延迟相比 kimi k3（52分钟）、grok 4.5（26分钟）小很多。 2. 长任务执行力：后加的交互细节与模块划分，基本都高水准地落到了最终成品中。最后：还是那句话，模型能力固然重要，但想让模型稳定交付复杂任务，需求本身也得足够清楚。把目标、模块和规则拆明白，Qwen 3.8 确实能把复杂任务推进得又快又完整。越来越期待它接下来的开源评测了！以上。附上两次生成过程和最终效果👇

Lonely

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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。

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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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空间智能赛道刚刚又出了新模型：Moonlake，能生成3D世界，还能同时处理物理、声音、逻辑规则等多种模态与李飞飞的World Labs不同的是，World Labs偏场景生成，Moonlake更重交互，更像是在构建一个可交互、物理正确、逻辑完整、视听一体的“活世界” 给定一句“在街机室里做一个赛博朋克风格的保龄球游戏”需求它能自动拆解成生成3D模型、加物理、摆位置、写规则等10个阶段，自主完成从零到一的开发过程输出一个实时可玩的虚拟保龄球馆，能交互，拿球、投掷、有声音、有分数变化，所有东西都按物理规律运作的核心机制是所有模态绑定在同一个实体上，一次事件，比如球击中瓶子时，位置、物理状态、分数、音效等全模态同步更新对于做游戏的，原来要用一个团队干的活，现在可能一个人就能完成对于老师，几句话生成学生能实时交互的物理实验场景 #世界模型生成 #Moonlake #WorldLabs #空间智能

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给大家带来 MiniMax-M3 实测! 本次测试包含了复杂前端, 后端 Agentic Coding, Agent 能力测试, 以及我的使用经验总结. 来看结论: 前端能力上, 可以完全适配 KCORES2026p2 的前端测试题目, 无论是空间理解, 建模精确度, 场景美学都十分在线, 其中我最满意的是美学部分, 它的颜色运用非常好. 不足的地方主要体现在复杂需求不能一次性写对(比如光追引擎), 需要迭代一下就可以了. 后端能力测试这次也是突飞猛进, 得分超过了 deepseek-v4-pro 和其他一众国产大模型, 略逊于 GPT-5.4-Pro(xhigh). Agent 能力上表现同样亮眼, 达成了榜单第二的接单量, 证明它的规划能力特别强。下面是我在测试和实际使用中, 总结出来的 M3 使用经验, 供大家参考: 我的体感是 M3 特别喜欢推理, 它可以单次执行超长的推理. 在咱们的这些前端测试中, 它最长的输出甚至达到了我规定的 64k token上限, 所以, 不要上来就写一个超级复杂的 prompt 让它执行, 而是需要先把需求形成 plan, 然后让 agent 蜂群去执行, 这样才能得到理想的效果, 所以 M3 先天适合放在带 plan 模式的 Coding Agent 中使用. 如果把它嵌入到 Agent 框架中使用, 那么 prompt 编排就一定要做好, 不要一股脑把大量的 tool call 或者超大的 system prompt 丢给它. 还是需要下功夫好好编排一下的. 本次 M3 相比之前的 2.7 版本有了大幅度的提升, 模型偏好上来看, M3 是一个规划能力极强的模型, 所以特别适合用在一些规划性质的 Agent 框架中, 比如任务拆分, 日程管理, 流程设计等. 而本次暴露出来的不足则是执行过程中约束不够强, 比如 prompt 中设置的复杂规则, 一定要增加代码级别的 harness 闭环流程来进行约束, 而不能只靠模型本身来管理自己的行为. #minimaxm3 #minimax #agenticcoding #aiagent #harness

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Ling-3.0-flash ：一个更适合实际工作的 AI 执行助手过去一段时间，大模型的发展重点一直集中在能力提升上。模型能回答什么问题、能处理多复杂的任务，成为行业关注的焦点。但随着 AI 开始进入真实工作流程，用户对于模型的期待也在发生变化：除了能够提供高质量答案，更希望它能够稳定、高效地完成具体任务。在日常工作中，真正消耗时间的往往不是复杂问题，而是大量重复性的处理工作。例如整理资料、分析数据、生成文档、处理代码、执行流程任务。这些事情需要投入大量精力，但其中有很多环节都可以通过 AI 进行优化。 Ling-3.0-flash 的定位正是在这一方向展开。它并不是单纯追求更大的模型规模，而是聚焦 Agent 工作流中的执行效率，帮助用户将明确的任务快速推进完成。官方介绍，该模型面向长程 Agent 工作流设计，重点提升响应速度、工具调用能力以及任务执行稳定性。从实际体验来看，它最大的特点是能够很好地融入已有工作流程，让 AI 从一个问答工具变成一个真正参与任务执行的助手。实测一：资料整理效率明显提升第一个测试场景是长文档处理。在实际工作中，经常会遇到需要快速阅读大量资料的情况，例如行业报告、会议记录、产品文档等。如果完全依靠人工整理，需要花费大量时间筛选重点、提取信息，再重新组织内容。测试过程中，我将一批较长的资料交给 Ling-3.0-flash 处理，让它完成信息提取、重点归纳和结构化整理。整个过程比较符合实际工作习惯。它能够快速抓取文档中的核心内容，并按照任务要求整理成更加清晰的结构。尤其是在面对大量相似信息时，它可以帮助用户减少重复阅读和手动整理的时间。这类能力对于内容运营、产品分析、市场研究等岗位非常实用。很多时候，用户并不是需要 AI 替自己完成最终判断，而是希望它先完成信息整理，把大量基础工作处理好，让人可以把精力放在更重要的分析和决策上。实测二：代码协作更加高效第二个体验场景是代码辅助。 AI 编程已经成为大模型应用的重要方向，但真正影响开发效率的，不只是生成代码的速度，更重要的是能否持续参与开发过程。在测试中，我让 Ling-3.0-flash 协助完成一个简单工具开发任务，包括生成基础代码、调整功能逻辑以及根据反馈进行优化。我需要做一个AI 会议纪要整理助手，请帮我生成代码，把会议录音转文字或会议记录，自动生成：会议摘要、决策事项、待办任务、负责人、截止时间首字耗时：337ms·完成耗时：68984ms·每秒 token 数：371 ，Ling-3.0-flash生成的会议纪要整理助手功能完整、专业美观，支持录音转文字、AI自动生成摘要/决策/待办任务，并支持导出和多种交互功能。实际体验下来，它更适合成为开发过程中的协作助手。开发者可以先确定整体需求和功能方向，再让 AI 快速完成代码生成、修改和补充。这样一来，开发者不需要把大量时间花在重复编码和基础调整上，而可以更多关注产品逻辑和技术方案。这种协作方式更接近真实开发场景。人负责判断方向，AI 负责提高执行效率。实测三：批量任务处理展现执行优势除了开发场景，批量信息处理也是 Ling-3.0-flash 比较适合的方向。例如整理用户反馈、分析业务数据、处理文本分类等任务，通常具有数据量大、格式相对固定的特点。在测试中，我模拟了用户反馈整理场景，让模型对大量文本进行分类，并提炼其中的主要问题。从结果来看，它能够快速完成信息归类，并输出较为清晰的结构化结果。这类任务的价值在于帮助用户减少大量机械操作。以前需要人工逐条查看和整理的信息，现在可以先由 AI 完成初步处理，再由人工进行确认和优化。对于企业团队来说，这种能力可以应用在客服分析、市场调研、内部知识整理等多个环节。速度和效率，是 Flash 模型的重要优势随着 AI 应用逐渐深入业务流程，模型的效率同样成为重要指标。很多实际任务并不需要每一次都进行复杂推理，而更需要快速响应和稳定执行。例如信息分类、内容整理、数据转换等工作，如果能够以更高效率完成，就能明显提升整体生产力。 Ling-3.0-flash 支持混合思考模式，可以根据任务复杂程度调整处理方式，在响应速度和任务能力之间进行平衡。这种设计让它更适合高频使用场景。用户可以将更多日常任务交给 AI 处理，而不必担心流程效率受到影响。从使用体验来看，它更像一个高效执行伙伴经过几个场景测试后，Ling-3.0-flash 给我的整体感受是，它并不是单纯提升聊天体验，而是在帮助用户重新分配工作时间。它可以处理大量信息整理工作，可以辅助开发过程，也可以参与自动化任务执行。对于普通用户来说，它能够减少重复操作，提高工作效率。对于开发者来说，它能够加快开发流程，降低基础工作的时间成本。对于企业来说，它能够帮助更多业务流程实现自动化。未来 AI 的价值，不只是回答问题，而是逐渐参与到真实工作流程中，帮助人完成更多具体任务。 Ling-3.0-flash 所体现的方向，就是让 AI 从一个提供答案的工具，进一步成为一个能够执行任务、提升效率的工作伙伴。官推：感兴趣可以自己试试 👉

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蚂蚁百灵刚刚发布了 Ling-3.0-flash：一个AI 执行层的关键拼图刚刚看到 Ling-3.0-flash 正式发布，我觉得这款模型值得认真关注。原因很简单：在 AI 工程越来越深入到实际业务的今天，大家早就不满足于模型“会不会想”了，更关键的是它“能不能持续做”。尤其是在 Agent 工作流中，需要高频调用工具、迭代代码、处理长程任务时，一个响应快、执行稳的执行引擎成了刚需。Ling-3.0-flash 的出现，正好瞄准了这个缺口。 1. Agent 的执行层从我的角度看，它最聪明的一点是没有去硬拼超大模型的深度推理能力，而是把自己定位成一个高速执行引擎——负责把已经规划好的任务快速落地。这在实际应用中特别实用，比如当大模型把方案设计好之后，剩下的代码生成、工具调用、批量处理就需要一个既快又稳的模型来接手。 2. 为什么它能兼顾速度和成本技术细节上，它采用 124B 参数的 MoE 架构，但实际激活参数约 5.1B，在推理速度和运行成本之间找平衡。它还支持混合推理模式：简单任务可以关闭 Reasoning，降低延迟，适合大批量处理；复杂任务则可以开启思考模式，保持逻辑连贯。原生支持 256K 上下文，对需要持续读取历史指令和项目状态的 Agent 工作流也很重要。 3.如何使用我觉得 Ling-3.0-flash 最适合做 Agent 工作流里的执行节点。反复调用 API 或 MCP 工具时，它能根据结构化错误信息自我诊断和修复，不容易在循环调试中卡死，因此适合放进 Loop 或 Graph 架构。 4.结对编程和批量任务结对编程是一个典型场景：人负责架构规划、边界定义和测试，Ling-3.0-flash 负责快速生成代码、调用工具、读取报错，并根据反馈持续修改。批量处理长文档、日志、简历和结构化数据时，它看重的也是速度、格式稳定性和成本控制。直播数字人或高频办公协作，则需要它的低延迟响应来减少体验断层。 5.边界当然，它不是万能模型。复杂系统不能只靠一句指令搞定；缺乏架构和测试环境时，结果可能跑偏；需要深度冷门知识的研究任务，还是更适合交给更大规模的推理模型。更合理的用法是：大模型负责搜索、规划和架构设计，把方案写成规范文档；Ling-3.0-flash 负责高频工具调用、代码执行和批量处理。总结：Ling-3.0-flash 不是来替代所有模型的，而是把 Agent 工作流里“执行层”这件事做得更快、更稳。大模型负责想清楚，它负责做出来。

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奶牛叔

65,993 просмотров • 17 дней назад

这两年我一直有个默认假设：模型参数越大，能力越强，什么任务都该交给最大的那个模型去做。但最近我在搭一个需要长流程、反复调用工具的 Agent 任务时，专门试了试把"规划"和"执行"拆开、交给不同模型来做的思路，用的执行端模型是Ant Ling刚发布的 Ling-3.0-flash。这次体验让我对"大模型不是越大越好"这句话有了更具体的理解。我遇到的问题起因是我想搭一个 Blender MCP 的工作流：让 AI 帮我自动完成一个简单场景的粗模搭建和运镜——比如摆几把椅子、设置一个摄像机轨迹，作为后续正式渲染前的预演草稿。一开始我图省事，直接让一个参数量很大的全能模型来处理整个流程：既要它想清楚场景该怎么布局、镜头该怎么运动，又要它高频地调用 Blender 的 MCP 接口去逐步执行动作。结果是，虽然效果还行，但每一步操作等待的时间都不短，跑完一整套流程花的时间和成本都超出了我的预期——毕竟这类任务里，真正需要"深度思考"的部分只占很小一块，绝大多数时间都花在了"调用接口、摆放物体"这类重复动作上。换成"规划-执行分离"之后我把流程拆成了两段：先用一个知识面更广的大模型，把场景的整体构图、镜头运动路径想清楚，写成一份结构化的操作说明；然后把这份说明交给 Ling-3.0-flash，让它作为执行引擎，逐条读取说明并调用 Blender MCP 接口去落地。这一次的差别很明显。Ling-3.0-flash 的总参数量是 124B，但实际推理时只激活 5.1B 参数，加上首字延迟能做到 500 毫秒以内，我能感觉到每一步操作的响应几乎是"秒回"的——不再是那种等大模型"想"完再动手的节奏，而是我一条指令下去，场景里的物体几乎立刻就摆好了。整套流程跑下来，成本也比全用大模型的方案低了不少。我的体会这次尝试让我确认了一件事：如果任务里"想清楚该怎么做"和"把已经想清楚的事情执行出来"这两部分能拆开，那把执行这一段交给 Ling-3.0-flash 这类专门优化过工具调用稳定性和响应速度的模型，确实比一个模型包办到底更划算。但我也发现，这套分工不是无脑套用的——如果场景本身很复杂，需要边搭建边做美学判断（比如构图是否好看、光影是否协调），单靠 Ling-3.0-flash 自己去决定，效果就会打折扣，这部分还是得靠前期规划阶段先想清楚。人负责把边界和验收标准定好，大模型负责规划，Ling-3.0-flash 负责又快又稳地把方案落地——这套组合让我第一次比较直观地感受到"规划-执行分离"这套架构的实际好处。目前Ling-3.0-flash 现已在 OpenRouter 上线——并可免费使用至 2026 年 8 月 3 日。链接：也可以直接网页对话体验：大家不妨去体验体验一下，感受下魅力

这两年我一直有个默认假设：模型参数越大，能力越强，什么任务都该交给最大的那个模型去做。但最近我在搭一个需要长流程、反复调用工具的 Agent 任务时，专门试了试把"规划"和"执行"拆开、交给不同模型来做的思路，用的执行端模型是Ant Ling刚发布的 Ling-3.0-flash。这次体验让我对"大模型不是越大越好"这句话有了更具体的理解。我遇到的问题起因是我想搭一个 Blender MCP 的工作流：让 AI 帮我自动完成一个简单场景的粗模搭建和运镜——比如摆几把椅子、设置一个摄像机轨迹，作为后续正式渲染前的预演草稿。一开始我图省事，直接让一个参数量很大的全能模型来处理整个流程：既要它想清楚场景该怎么布局、镜头该怎么运动，又要它高频地调用 Blender 的 MCP 接口去逐步执行动作。结果是，虽然效果还行，但每一步操作等待的时间都不短，跑完一整套流程花的时间和成本都超出了我的预期——毕竟这类任务里，真正需要"深度思考"的部分只占很小一块，绝大多数时间都花在了"调用接口、摆放物体"这类重复动作上。换成"规划-执行分离"之后我把流程拆成了两段：先用一个知识面更广的大模型，把场景的整体构图、镜头运动路径想清楚，写成一份结构化的操作说明；然后把这份说明交给 Ling-3.0-flash，让它作为执行引擎，逐条读取说明并调用 Blender MCP 接口去落地。这一次的差别很明显。Ling-3.0-flash 的总参数量是 124B，但实际推理时只激活 5.1B 参数，加上首字延迟能做到 500 毫秒以内，我能感觉到每一步操作的响应几乎是"秒回"的——不再是那种等大模型"想"完再动手的节奏，而是我一条指令下去，场景里的物体几乎立刻就摆好了。整套流程跑下来，成本也比全用大模型的方案低了不少。我的体会这次尝试让我确认了一件事：如果任务里"想清楚该怎么做"和"把已经想清楚的事情执行出来"这两部分能拆开，那把执行这一段交给 Ling-3.0-flash 这类专门优化过工具调用稳定性和响应速度的模型，确实比一个模型包办到底更划算。但我也发现，这套分工不是无脑套用的——如果场景本身很复杂，需要边搭建边做美学判断（比如构图是否好看、光影是否协调），单靠 Ling-3.0-flash 自己去决定，效果就会打折扣，这部分还是得靠前期规划阶段先想清楚。人负责把边界和验收标准定好，大模型负责规划，Ling-3.0-flash 负责又快又稳地把方案落地——这套组合让我第一次比较直观地感受到"规划-执行分离"这套架构的实际好处。目前Ling-3.0-flash 现已在 OpenRouter 上线——并可免费使用至 2026 年 8 月 3 日。链接：也可以直接网页对话体验：大家不妨去体验体验一下，感受下魅力

韭菜饼子

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阶跃星辰开源了一个130B 语音-文本的多模态模型：Step-Audio 这是一个集成语音识别、语义理解、对话生成、语音克隆、音频编辑和语音合成等功能的全能语音模型。该模型通过多模态训练，使得语音理解与生成可以无缝对接。主要能力：语音克隆支持多种语言对话（中文英日）情绪控制与语调控制支持方言可控制语速及韵律风格支持RAP和哼唱等集成了工具调用和角色扮演能力，能够高效管理复杂的任务和对话。 Step-Audio 在多个基准测试中表现出色，尤其是在开放域问答、复杂指令任务和语音合成（TTS）方面取得了显著的进展。

阶跃星辰开源了一个130B 语音-文本的多模态模型：Step-Audio 这是一个集成语音识别、语义理解、对话生成、语音克隆、音频编辑和语音合成等功能的全能语音模型。该模型通过多模态训练，使得语音理解与生成可以无缝对接。主要能力：语音克隆支持多种语言对话（中文英日）情绪控制与语调控制支持方言可控制语速及韵律风格支持RAP和哼唱等集成了工具调用和角色扮演能力，能够高效管理复杂的任务和对话。 Step-Audio 在多个基准测试中表现出色，尤其是在开放域问答、复杂指令任务和语音合成（TTS）方面取得了显著的进展。

小互

35,755 просмотров • 1 год назад

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：

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：

耳朵

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Qwen-3.8 max 实战测评来啦！体验下来：参数量 2.4T，同任务下，速度上要比kimi-k3快很多，甚至有十倍的差距，对需要频繁交互的探索性任务比较友好，性价比较高这次也支持了多模态，上下文长度支持1M 前端能力从测评任务可以看到整体上还是不错的，与其他SOTA模型不相上下目前，Qwen3.8-Max 预览版模型（Qwen3.8-Max-Preview）已首发上线阿里 Token Plan、Qoder 及 QoderWork。当前 3.8看是限时一折，夜间更是0.2折，感兴趣的朋友可以试试且 Qwen3.8 正式版很快将发布并开源，正在以“天”为单位持续进化，今天意外发现测评的效果比昨天发布的版本要好很多，值得长期关注 Qwen3.8-Max-Preview 相比上一代 Qwen3.7-Max 提升明显；面对 KIMI-K3、GLM-5.2 和 Opus-4.8-Max 时也有一定优势，尤其擅长 Cowork 类 Agent 任务，但对 Fable-5-Xhigh 仍处于下风，很期待后续优化。评论附办公类测评👇

Qwen-3.8 max 实战测评来啦！体验下来：参数量 2.4T，同任务下，速度上要比kimi-k3快很多，甚至有十倍的差距，对需要频繁交互的探索性任务比较友好，性价比较高这次也支持了多模态，上下文长度支持1M 前端能力从测评任务可以看到整体上还是不错的，与其他SOTA模型不相上下目前，Qwen3.8-Max 预览版模型（Qwen3.8-Max-Preview）已首发上线阿里 Token Plan、Qoder 及 QoderWork。当前 3.8看是限时一折，夜间更是0.2折，感兴趣的朋友可以试试且 Qwen3.8 正式版很快将发布并开源，正在以“天”为单位持续进化，今天意外发现测评的效果比昨天发布的版本要好很多，值得长期关注 Qwen3.8-Max-Preview 相比上一代 Qwen3.7-Max 提升明显；面对 KIMI-K3、GLM-5.2 和 Opus-4.8-Max 时也有一定优势，尤其擅长 Cowork 类 Agent 任务，但对 Fable-5-Xhigh 仍处于下风，很期待后续优化。评论附办公类测评👇

岚叔

103,671 просмотров • 22 дней назад

Kimi-K2.6 前端/后端/Agent编程能力实测! 甚至还帮我做了个游戏! 给大家带来刚刚正式发布的 kimi-k2.6 的正式版本的实测! 本次为了考验它的长程Agentic Coding能力, 我用 kimi-k2.6-code-preview 写了个 harness 游戏自动生成框架, 它可以根据给到的人设/场景/数值设计等规则, 自动生成关卡, 背景图片, 甚至配音! 其中框架驱动和草稿模型使用 kimi-k2.6, 文生图和生成语音由 kimi-k2.6 生成 prompt 后调用其它大模型生成. 最好玩的是, 我做了个"无头"版本的游戏cli接口, kimi-k2.6 能像玩互联网早期Mud游戏一样, 使用纯文本玩这个游戏, 每当它生成关卡之后, 他就可以直接进入游戏游玩一下, 来验证关卡设计得是否正确. 而内部设计又分为了对话生成skill, 脚本生成skill, 关卡生成skill, 游戏测试大师skill, 游戏资深玩家skill(由于检讨游戏性) 等等, 从而实现了让大模型自己写游戏自己玩! 每个关卡大概需要一个小时生成和验证, 如果并行验证应该还能更快一些(做多线程BFS/DFS). 另外本次依旧使用大家都熟悉的测试项目进行了前端/后端/Agent能力测试, 从测试来看, 复杂项目前端能力(建模, 空间理解, 物理模拟等)略有下降, 但后端和 Agent 能力有明显提升. 不过如果你是纯做网站的话, 可以用 kimi 网站上的的 k2.6 Agent 模式, 由于 Agent 能力足够强所以可以在这个模式下多步来提升生成的网站质量和交互体验. #kimi #kimik26 #moonshot #月之暗面 #kimicli

Kimi-K2.6 前端/后端/Agent编程能力实测! 甚至还帮我做了个游戏! 给大家带来刚刚正式发布的 kimi-k2.6 的正式版本的实测! 本次为了考验它的长程Agentic Coding能力, 我用 kimi-k2.6-code-preview 写了个 harness 游戏自动生成框架, 它可以根据给到的人设/场景/数值设计等规则, 自动生成关卡, 背景图片, 甚至配音! 其中框架驱动和草稿模型使用 kimi-k2.6, 文生图和生成语音由 kimi-k2.6 生成 prompt 后调用其它大模型生成. 最好玩的是, 我做了个"无头"版本的游戏cli接口, kimi-k2.6 能像玩互联网早期Mud游戏一样, 使用纯文本玩这个游戏, 每当它生成关卡之后, 他就可以直接进入游戏游玩一下, 来验证关卡设计得是否正确. 而内部设计又分为了对话生成skill, 脚本生成skill, 关卡生成skill, 游戏测试大师skill, 游戏资深玩家skill(由于检讨游戏性) 等等, 从而实现了让大模型自己写游戏自己玩! 每个关卡大概需要一个小时生成和验证, 如果并行验证应该还能更快一些(做多线程BFS/DFS). 另外本次依旧使用大家都熟悉的测试项目进行了前端/后端/Agent能力测试, 从测试来看, 复杂项目前端能力(建模, 空间理解, 物理模拟等)略有下降, 但后端和 Agent 能力有明显提升. 不过如果你是纯做网站的话, 可以用 kimi 网站上的的 k2.6 Agent 模式, 由于 Agent 能力足够强所以可以在这个模式下多步来提升生成的网站质量和交互体验. #kimi #kimik26 #moonshot #月之暗面 #kimicli

karminski-牙医

40,100 просмотров • 3 месяцев назад

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 просмотров • 7 месяцев назад

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

20,633 просмотров • 5 месяцев назад

Flux3真的很强！终于看到有模型可以有机会挑战Seedance2.0了 FLUX 3 = 更强的多模态生成模型，核心是把图像、视频、音频放进同一个世界模型里主打图像、视频、音频和动作预测的统一架构。它的早期能力重点放在视频生成上，支持最长 20 秒、带原生音频的生成，并且还在推进图像生成与编辑能力开源模型，假以时日优化优化，可以无限接近和挑战Seedance2.0这种商业模型了

Flux3真的很强！终于看到有模型可以有机会挑战Seedance2.0了 FLUX 3 = 更强的多模态生成模型，核心是把图像、视频、音频放进同一个世界模型里主打图像、视频、音频和动作预测的统一架构。它的早期能力重点放在视频生成上，支持最长 20 秒、带原生音频的生成，并且还在推进图像生成与编辑能力开源模型，假以时日优化优化，可以无限接近和挑战Seedance2.0这种商业模型了

huangserva

28,605 просмотров • 17 дней назад

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

huangserva

143,271 просмотров • 2 месяцев назад

发现一个很离谱的模型，400 TPS 的输出速度，比 DeepSeek-V4 Flash 快 2 倍多还有超强的多模态理解 + 搜索检索 + 推理综合，这居然是一个 Flash 模型能同时做到的我让它帮我写了一个竞品分析 Agent：输入一张产品官网截图，自动完成"读图提取 → 搜索市场数据 → 输出竞争分析"的全流程。然后用 Cursor 的定价页试了一下，不到一分钟跑完，花了一毛多：它先读懂了整个页面（四档定价 × 各档功能差异 × 推荐标签与社会证明），提取出完整的结构化数据。然后自己决定搜什么，自动生成搜索 query 去查竞品定价、用户评价、市场对比。最后综合视觉提取 + 搜索结果，给了我完整的竞争分析：定价对比、竞品定位差异、真实壁垒在哪里、切入建议。这个模型就是 StepFun 的 step-3.7-flash，多模态 + 搜索 + 推理一体化内嵌在模型里，如果你在构建 AI Agent、编码工作流或多模态系统，Step 3.7 Flash 很推荐大家尝试一下： Step海外平台： Step国内平台：

发现一个很离谱的模型，400 TPS 的输出速度，比 DeepSeek-V4 Flash 快 2 倍多还有超强的多模态理解 + 搜索检索 + 推理综合，这居然是一个 Flash 模型能同时做到的我让它帮我写了一个竞品分析 Agent：输入一张产品官网截图，自动完成"读图提取 → 搜索市场数据 → 输出竞争分析"的全流程。然后用 Cursor 的定价页试了一下，不到一分钟跑完，花了一毛多：它先读懂了整个页面（四档定价 × 各档功能差异 × 推荐标签与社会证明），提取出完整的结构化数据。然后自己决定搜什么，自动生成搜索 query 去查竞品定价、用户评价、市场对比。最后综合视觉提取 + 搜索结果，给了我完整的竞争分析：定价对比、竞品定位差异、真实壁垒在哪里、切入建议。这个模型就是 StepFun 的 step-3.7-flash，多模态 + 搜索 + 推理一体化内嵌在模型里，如果你在构建 AI Agent、编码工作流或多模态系统，Step 3.7 Flash 很推荐大家尝试一下： Step海外平台： Step国内平台：

余温

40,977 просмотров • 2 месяцев назад

Pixverse 发布 R1 实时视频世界模型藏师傅也试了一下前几天测试的 Pixverse R1 终于发布了，这是一个可以实时生成并且可以随时通过提示词介入修改后续内容的世界模型。极限情况下可以实时生成 1080P 的高清视频，感觉成本再下来一点以后 AI 游戏和交互式的影视内容有戏了啊。 ------ 简单介绍一下使用体验，目前他们在一个单独的平台测试需要邀请码。你可以选择预制的的三个主题进行体验，三个主题分别是巨龙巢穴、二战主题、海底世界，正式版本会增加到 6 个。也可以创建自己的主题，选择画面比例、风格输入主题相关提示词就可以了。生成之后主要的互动就是在他播放的过程中输入提示词来改变当前视频生成的剧情走向。而且这里生成的视频居然还是带音乐、音效混合旁白的，比以前所谓的实时生成的模型强了不少。 ------ 算法和架构上主要的优化有：这是个原生的多模态模型支持将文本、图像、视频、音频统一为连续的 Token 流，接受任何模态的输入。 PixVerse-R1 改成了非扩散的自回归架构，用来实现无限连续的生成，还使用了增加注意力机制，确保长时间生成的内容一致性。为了适配实时视频生成的性能，他们将原来的迭代降噪逻辑进行了多项优化，他们叫瞬时响应引擎 (IRE)，主要包括三个优化： Temporal Trajectory Folding：传统模型从噪点到清晰图像需要迭代几十步，他们直接暴力压缩到仅需 1–4 步。 Guidance Rectification：直接将传统的 CFG 逻辑蒸馏到了模型参数内部，节省了时间。 Adaptive Sparse Attention：生成高分辨率的视频的时候让模型学会学会“抓大放小”，自动识别重要区域进行精细计算，大幅降低计算负载。 ------- 目前由于成本问题需要邀请码才能测试，生成的分辨率是 480P，过几天会提高到 720P。

Pixverse 发布 R1 实时视频世界模型藏师傅也试了一下前几天测试的 Pixverse R1 终于发布了，这是一个可以实时生成并且可以随时通过提示词介入修改后续内容的世界模型。极限情况下可以实时生成 1080P 的高清视频，感觉成本再下来一点以后 AI 游戏和交互式的影视内容有戏了啊。 ------ 简单介绍一下使用体验，目前他们在一个单独的平台测试需要邀请码。你可以选择预制的的三个主题进行体验，三个主题分别是巨龙巢穴、二战主题、海底世界，正式版本会增加到 6 个。也可以创建自己的主题，选择画面比例、风格输入主题相关提示词就可以了。生成之后主要的互动就是在他播放的过程中输入提示词来改变当前视频生成的剧情走向。而且这里生成的视频居然还是带音乐、音效混合旁白的，比以前所谓的实时生成的模型强了不少。 ------ 算法和架构上主要的优化有：这是个原生的多模态模型支持将文本、图像、视频、音频统一为连续的 Token 流，接受任何模态的输入。 PixVerse-R1 改成了非扩散的自回归架构，用来实现无限连续的生成，还使用了增加注意力机制，确保长时间生成的内容一致性。为了适配实时视频生成的性能，他们将原来的迭代降噪逻辑进行了多项优化，他们叫瞬时响应引擎 (IRE)，主要包括三个优化： Temporal Trajectory Folding：传统模型从噪点到清晰图像需要迭代几十步，他们直接暴力压缩到仅需 1–4 步。 Guidance Rectification：直接将传统的 CFG 逻辑蒸馏到了模型参数内部，节省了时间。 Adaptive Sparse Attention：生成高分辨率的视频的时候让模型学会学会“抓大放小”，自动识别重要区域进行精细计算，大幅降低计算负载。 ------- 目前由于成本问题需要邀请码才能测试，生成的分辨率是 480P，过几天会提高到 720P。

歸藏(guizang.ai)

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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

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给大家带来 DeepSeek-V4-Pro & Flash 的测试速报, 由于case 还在跑, 所以说一下大家最熟悉的大象牙膏测试. 这个测试要求大模型建模一个锥形瓶, 然后发生化学反应, 造成泡沫喷发而出的效果. 主要考验大模型的建模, 粒子, 物理模拟, 光照等广义上的前端能力. DeepSeek-V4 从这个 Case 来看比之前的 V3 整个系列都好了很多, 效果很不错, 不过大家注意一下细节, 这个锥形瓶的表面看上去不是很透明, 我仔细分析了6次生成的代码 (测试是 pass@6, 每个大模型都有6次生成机会, 取最好的一次). 结果发现它指令遵循有点问题, 提示词要求玻璃的材质是roughness: 0.95, metalness: 0.35, 结果它没有一次写对. 而且很值执拗的写成了roughness: 0.12, metalness: 0.05 (50%概率). 目前还不确定是不是普遍问题, 等我全部测完给大家带来全面的编程能力评测视频~ 敬请期待. #deepseek #deepseekv4 #deepseekv4pro #deepseekv4flash

给大家带来 DeepSeek-V4-Pro & Flash 的测试速报, 由于case 还在跑, 所以说一下大家最熟悉的大象牙膏测试. 这个测试要求大模型建模一个锥形瓶, 然后发生化学反应, 造成泡沫喷发而出的效果. 主要考验大模型的建模, 粒子, 物理模拟, 光照等广义上的前端能力. DeepSeek-V4 从这个 Case 来看比之前的 V3 整个系列都好了很多, 效果很不错, 不过大家注意一下细节, 这个锥形瓶的表面看上去不是很透明, 我仔细分析了6次生成的代码 (测试是 pass@6, 每个大模型都有6次生成机会, 取最好的一次). 结果发现它指令遵循有点问题, 提示词要求玻璃的材质是roughness: 0.95, metalness: 0.35, 结果它没有一次写对. 而且很值执拗的写成了roughness: 0.12, metalness: 0.05 (50%概率). 目前还不确定是不是普遍问题, 等我全部测完给大家带来全面的编程能力评测视频~ 敬请期待. #deepseek #deepseekv4 #deepseekv4pro #deepseekv4flash

karminski-牙医

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