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国产模型再次突破,比肩 Claude 4.6,Gemini 3.1 Pro 等顶尖模型。 刚测完 Qwen3.7-Max,说几点真实感受。 昨晚 API 上线第一时间就充了值,选了三个题目(见视频)来测试 Qwen3.7-Max 的前端能力、算力能力和 Agent 能力,确实可以叫做国产第一了。 之前用 DeepSeek-v4 Pro 和 Kimi 2.6 做测试的时候,一次执行的完成度均不如 Qwen3.7-Max,体感上大概是 Qwen3.7-Max > Kimi 2.6 > DeepSeek-v4 Pro,这次千问在 Terminal-Bench 排行榜也确实反超了Claude Opus 4.6,体感是一致的。 推理能力我是用奥数题和几道 HMMT 的题压了一下,准确率不是第一,但明显感觉比上个月测的 3.6 又高了一档。有个细节:遇到不会的题它会老实说自己不确定,而不是硬编一个看起来合理的错误答案——这点跟 Claude 很像。 还有一点,现在 Qwen 的迭代速度也太猛了,在推上虽然声量没有 Kimi 和 DeepSeek 大,但是 Qwen...

34,216 views • 3 months ago •via X (Twitter)

44 Comments

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Cat Y3 months ago

别吹了,我刚叫它写一个桌面版codex操作教程,它一本正经回答说还没有所谓的桌面版,甚至连联网搜索都懒得做。

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

这个我需要纠正你一下,联网搜索和你用的 Agent 工具呈相关性,而不是模型。 比如 DeepSeek 网页版是支持联网搜索的,但是 api 版本它根本没有联网搜索这个功能。 GLM 模型的 api 是有联网搜索的,但是如果你使用 Claude code 的话,需要额外安装一个联网搜索的 MCP,你用 Claude code 用 Claude 之外的任何模型都没联网搜索,除非你提前安装好了对应的 MCP。

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Cat Y3 months ago

app版

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耳朵3 months ago

你说的 APP 版是指啥, Qoder 吗?我不记得千问有独立的客户端。

岚叔's profile picture
岚叔3 months ago

qwen的更新确实快

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

月更的节奏,国产模型的发力节奏明显比国外的快。

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Your Fantasy 你的幻想3 months ago

Qwen是唯一一个能跟上老美模型更新速度的国模,估计阿里云在基础设施上的多年积累功不可没

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

在国内,大家一般是看不上 Qwen,但是老外那,Qwen 就是当年 DeepSeek 出来之前最好的开源模型,现在也是最佳之一。

net's profile picture
net3 months ago

qwen模型确实不错,我等ds4的更新

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

听说 ds4 新版本要加入多模态了

寄吧猫其乐无穷啊's profile picture
寄吧猫其乐无穷啊3 months ago

你是拿屁股测试的吗。这种人趁早拉黑。kimi2.6这种预训练垃圾到家的东西,更ds比什么?懂点技术的人都不会拿Kimi2.6来比,你百分百收钱了。

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

追求性价比我还是推荐 DeepSeek 的,评论区我也说了,性价比方面 DeepSeek 最好。

Tom's profile picture
Tom3 months ago

一次出,不进行多轮迭代,能达到这个效果真的猛

淘沙者(TheSandPicker)'s profile picture
淘沙者(TheSandPicker)3 months ago

我反而很认同你提到那个细节:不会就说不确定。 现在模型最贵的不是“偶尔答错”,而是一本正经地胡说八道。能承认边界,才说明它开始像一个可协作的系统,而不是只会表演聪明。

硅谷AI玩家's profile picture
硅谷AI玩家3 months ago

Qwen3.7-Max 这波直接把国产模型的 Agent 能力拉到新高度,35小时长程任务不崩、跨框架兼容性又提升,实测体感确实把 Kimi 和 DeepSeek 甩开了。 迭代速度更是离谱,月更+每次都有质的飞跃

timyao888's profile picture
timyao8883 months ago

你们这种水军傻逼,你能不能换点说词?

核桃壳(观星者) | hetaodao.eth's profile picture
核桃壳(观星者) | hetaodao.eth3 months ago

网页版问过几个问题,回答的很专业,现在有些项目规划就先让Qwen3.7来写的

冰零's profile picture
冰零3 months ago

国产模型个个都来卷啊! 卷完你的卷你的。

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

按照现在国产模型的能力,很多工作流都可以国产模型来做了,我司很多业务都是国产模型支持的。

AiProx|'s profile picture
AiProx|3 months ago

agent 的成本常常被 tool loop 放大。每一步用什么模型、失败几次、fallback 到哪、花了多少,都应该能追。

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耳朵3 months ago

这个时候考验的就是 harness,成熟的 harness 会把 tool loop 的结果丢掉,需要用的时候做召回。

晚晚's profile picture
晚晚3 months ago

前端题能跑通的话含金量不低

木星's profile picture
木星3 months ago

国产模型请继续卷下去

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

对,尤其是 Qwen 这种有超多版本的模型😂

Wind Wu's profile picture
Wind Wu3 months ago

跟v4pro的价格对比如何?

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

DeepSeek 性价比更高,Qwen 3.7 现在是半价优惠中。

zzzzzjiao's profile picture
zzzzzjiao3 months ago

又他妈来了。谁他妈信国产模型谁傻逼。

bai · 小白's profile picture
bai · 小白3 months ago

比DeepSeek和Kimi都强?

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

对 你可以试试,我在视频中也给了三个例子 都是只执行了一次,没有多轮迭代出的效果。

bai · 小白's profile picture
bai · 小白3 months ago

有点模型依赖了

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SDE at Silicon Valley3 months ago

可是codex 5.5甩了opus 4.7一节,opus4.7甩了sonnet 4.6一节

tatagee's profile picture
tatagee3 months ago

坐等3.7的开源模型,27B左右的本地算力做agentic organizer绝对棒棒的

ぺんぎんさん/ʚïɞ's profile picture
ぺんぎんさん/ʚïɞ3 months ago

这波国产模型确实支棱起来了还没试的赶紧冲

贾洛德_💎💎💎's profile picture
贾洛德_💎💎💎3 months ago

前端、算力、Agent 三项一起过线,含金量确实比单看跑分高。真要说服更多人,后面还是得看 Agent 场景下的稳定性,尤其是长步骤任务会不会中途掉链子。

前程锦绣's profile picture
前程锦绣3 months ago

测试这些题目完全没有屁用 你问千问印度2025年空调销量是多少 它都答错 这就说明问题了

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yu yu3 months ago

国产模型快冲阿 便宜又大碗!!

赖叔 | LaiShu.ai's profile picture
赖叔 | LaiShu.ai3 months ago

这可以本地跑吗?本地跑的话需要什么样子的配置呢?或者说本地跑的最高级的配置能比得上哪一个模型的能力呢?

耳朵's profile picture
耳朵3 months ago

这么大模型 一般机器肯定跑不起来的

Hongqing's profile picture
Hongqing3 months ago

咋没有 minimax

Mr Gafish | 鱼哥's profile picture
Mr Gafish | 鱼哥3 months ago

Qwen再不发力都快把它忘了,得加油啊

20xbrights's profile picture
20xbrights3 months ago

再次突破👍

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Vibe Monkey 😂3 months ago

被安利到,这就去测一下

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zero3 months ago

放狗屁,但凡好点你能在推上看到老外集体发帖推荐,就跟之前glm跟kimi一样,实际上就是一坨💩掀不起风浪。模型都还没像样就开始闭源,真把自己当回事了,接广接个有实力的吧,接这种垃圾不仅被人骂还要想怎么吹

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Banshan3 months ago

收钱推广就别误人子弟了

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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 views • 5 months ago

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

karminski-牙医

18,950 views • 3 months ago

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 views • 4 months ago

🔥 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:

鱼总聊AI

37,827 views • 7 months ago

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 views • 5 months ago

抱歉我们只有超大杯! GLM-4.7实测! 本次测试覆盖了GLM-4.7的编程能力, Agent/ToolCall能力, 长上下文召回能力, 给大家带来刚发布的 GLM 4.7 的测试结果: 考验Agent能力的硅基骑手测试, 简单讲是让大模型使用工具模拟骑手取外卖送餐. GLM 4.7 在24小时总计300回合的极限送餐中收益达到了 571.91 元, 执行了总计 354 次 tool call, 测试使用了大约 50% 的上下文空间, 直到超过100K后才停止工作. Agent 测试这次是创了新高, 执行效率特别高, 得益于模型可以在一次会话中发起多个 tool call, 节省了时间并能选择收益最大的方案. 然后是考验长上下文召回能力的霍格沃茨测试, 简单来讲就是在长上下文中, 能否记住上下文并准确的回答问题. GLM 4.7 在192K以内召回水平在91%到100%区间, 而200K也有95%, 召回效果同样也很不错. 最后再来看编程能力测试上最大的感受是粒子, 建模, 光影效果都有提升, 尤其是空间能力有了巨大的提升. 当然性能问题仍然存在, 希望下个版本着重优化下生成代码的性能问题. 总结, 这次GLM 4.7 在各个方面都有明显的提升, 作为主力编程模型不是问题, LMArena 和 SWE-bench 等编程测试中都取得了开源大模型 SOTA 的水平. 不过还是要说一句, 测试中我发现API速度时快时慢, 是不是因为大家都在用新版本导致的? 希望官方赶紧加机器. #GLM47 #智谱AI #智谱GLM #AIAgent #ai编程 #大模型 #开源 #KCORES大模型竞技场

karminski-牙医

19,592 views • 8 months ago