Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

Возникла проблема при загрузке этого видео. Это может быть связано с временными проблемами сети или видео может быть недоступно.

На главную

当我们将目光聚焦于昂贵的 Codex 和 Claude Code 时，不妨把视线转回到豆包，其进化成果同样令人瞩目，尤其是全免费的 Seed 2.1 Turbo 大模型。豆包的 Seed 2.1 Turbo 大模型，是字节跳动面向规模化生产场景打造的低成本、低时延版本。它功能齐备，效果比肩 Seed 2.1 Pro，在 Coding 工程交付、Agent 长链路任务执行和多模态理解等方面能力出色。具备较强的自主规划与动态修复能力，可胜任真实研发与高价值生产任务，能满足企业级部署场景中对成本、吞吐与批量调用的需求。用户无需支付额外费用，就能使用这些强大功能，对于广大开发者和企业来说，无疑是极具性价比的选择。我问了我的桌面豆包是否免费，它的回答是付费主要是买更多的月度额度和高峰期优先使用权，生成效果和是否付费无关，和你选择的模型有关。豆包目前已经可以跑电脑本地文件了，而且免费免费。怪不得中国人都称豆包为国民Ai。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

51,645 subscribers

38,869 просмотров • 1 месяц назад •via X (Twitter)

Наука и технологии

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 0

Нет доступных комментариев

Здесь появятся комментарии из оригинального поста

Похожие видео

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

你们不要再瞧不起豆包了，她已经进化成可以读取我的屏幕了。另外无论Hermes或者OpenClaw去调用豆包，那性价比是真的高。另外人家还是有高端模型的豆包 Seed 2.0 Pro（旗舰），但性价比依然很高。对比Claude Opus 4.6价格差输出价是豆包2.0 Pro 的11 倍。 / Claude Opus 4.6：MMLU 94.2%、GPQA 92.1%，数学 / 代码 / 长文本推理顶尖。豆包 Seed 2.0 Pro：MMLU 93.8%、GPQA 91.5%，中文理解 / 幻觉控制（≈4%）优于 Opus，英文推理略低 0.5–1 个百分点。 Claude Opus 4.6：单轮响应≈1.2s，高并发限流低，企业级稳定但成本高。豆包 Pro：单轮响应≈0.8s，TPM 限流为 Opus 的 5–8 倍，高并发场景性价比极高。 / 豆包大模型（Seed 2.0）以 ≈1/10 的价格，达到国外最贵模型（Claude Opus 4.6）95%+ 的综合能力，中文与长文本性价比全球领先；仅在英文极致推理场景略逊。之前用豆包是无法聊加密货币的，现在也可以随便畅聊了，她甚至会给你规划一些资产的分配。就问你们强不强，牛逼不牛逼兄弟们？

你们不要再瞧不起豆包了，她已经进化成可以读取我的屏幕了。另外无论Hermes或者OpenClaw去调用豆包，那性价比是真的高。另外人家还是有高端模型的豆包 Seed 2.0 Pro（旗舰），但性价比依然很高。对比Claude Opus 4.6价格差输出价是豆包2.0 Pro 的11 倍。 / Claude Opus 4.6：MMLU 94.2%、GPQA 92.1%，数学 / 代码 / 长文本推理顶尖。豆包 Seed 2.0 Pro：MMLU 93.8%、GPQA 91.5%，中文理解 / 幻觉控制（≈4%）优于 Opus，英文推理略低 0.5–1 个百分点。 Claude Opus 4.6：单轮响应≈1.2s，高并发限流低，企业级稳定但成本高。豆包 Pro：单轮响应≈0.8s，TPM 限流为 Opus 的 5–8 倍，高并发场景性价比极高。 / 豆包大模型（Seed 2.0）以 ≈1/10 的价格，达到国外最贵模型（Claude Opus 4.6）95%+ 的综合能力，中文与长文本性价比全球领先；仅在英文极致推理场景略逊。之前用豆包是无法聊加密货币的，现在也可以随便畅聊了，她甚至会给你规划一些资产的分配。就问你们强不强，牛逼不牛逼兄弟们？

DeFi狙击手 | Ai🕊️

115,756 просмотров • 3 месяцев назад

日常Token消耗量比较大的推友，不妨试用一下蚂蚁百灵大模型Ring-2.6-1T 。百灵大模型Ring-2.6-1T是蚂蚁集团推出的开源万亿参数量级思考模型，采用 MoE（混合专家）架构，单次推理激活约 63B 参数。它面向真实的 Agent 工作流，主打一个真能干活和性价比高！ Ring-2.6-1T 模型已经在openrouter发布了，限时免费一周，地址是我自己正在试用，感觉无论是AI Coding还是日常办公，都很不错；关键是免费使用一周和超高的性价比直接缓解了我的token慌！与其被Claude和Codex封号、限额而被搞得焦头烂额，何必不试用一下同样很能干活、而且且性价比更高的模型呢？主要是最近还是免费使用，何乐而不为？

日常Token消耗量比较大的推友，不妨试用一下蚂蚁百灵大模型Ring-2.6-1T 。百灵大模型Ring-2.6-1T是蚂蚁集团推出的开源万亿参数量级思考模型，采用 MoE（混合专家）架构，单次推理激活约 63B 参数。它面向真实的 Agent 工作流，主打一个真能干活和性价比高！ Ring-2.6-1T 模型已经在openrouter发布了，限时免费一周，地址是我自己正在试用，感觉无论是AI Coding还是日常办公，都很不错；关键是免费使用一周和超高的性价比直接缓解了我的token慌！与其被Claude和Codex封号、限额而被搞得焦头烂额，何必不试用一下同样很能干活、而且且性价比更高的模型呢？主要是最近还是免费使用，何乐而不为？

马识途

13,876 просмотров • 3 месяцев назад

利用Hermes去使用ComfyUI实现免费生成图片和视频。上次我介绍了ComfyUI可在本地部署并且自有本地大模型，不用调用其他付费大模型。并且30/40/50显卡都可以去用，当然配置越高生成的质量就越好。大家按需去用即可。 ComfyUI我认为对于新手来说应该是不怎么难，但是还是有很多兄弟们给狙击手私信问各种操作类型的问题。那么这次我专门做了次实验就是利用Hermes去调用本地的ComfyUI去实现生图以及做视频，目前来看是可行的，至于整体的质量还要去慢慢的调试。我其实是建议大家还是把ComfyUI去系统性的学一下的，网上有各种免费的教程的。我认为既然享受这些免费开源的好软件了，就稍微用用心。哈哈，毕竟它是不要钱的。下面的视频看一下我第一次调用ComfyUI，生成的第一张图片的结果吧。你们看看怎么样？对了我引用的推文里面有ComfyUI的安装包，免费自取！

利用Hermes去使用ComfyUI实现免费生成图片和视频。上次我介绍了ComfyUI可在本地部署并且自有本地大模型，不用调用其他付费大模型。并且30/40/50显卡都可以去用，当然配置越高生成的质量就越好。大家按需去用即可。 ComfyUI我认为对于新手来说应该是不怎么难，但是还是有很多兄弟们给狙击手私信问各种操作类型的问题。那么这次我专门做了次实验就是利用Hermes去调用本地的ComfyUI去实现生图以及做视频，目前来看是可行的，至于整体的质量还要去慢慢的调试。我其实是建议大家还是把ComfyUI去系统性的学一下的，网上有各种免费的教程的。我认为既然享受这些免费开源的好软件了，就稍微用用心。哈哈，毕竟它是不要钱的。下面的视频看一下我第一次调用ComfyUI，生成的第一张图片的结果吧。你们看看怎么样？对了我引用的推文里面有ComfyUI的安装包，免费自取！

DeFi狙击手 | Ai🕊️

35,180 просмотров • 2 месяцев 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

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

32,585 просмотров • 4 месяцев назад

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 просмотров • 12 дней 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

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

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

Vincent

24,703 просмотров • 1 месяц назад

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。

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。

AYi

202,627 просмотров • 4 месяцев назад

本地 Agent 跑通，不等于它能交付。我最近做 AI 内容工厂时发现，真正难的不是让 AI 写稿，而是把它变成一个能被团队、客户、真实用户使用的 Agent 产品。这次用 EdgeOne Makers 跑了一遍：从 Agent Template 创建项目，到本地 edgeone makers dev 调试，再到 agent-metrics 看调用链路，最后用 edgeone makers deploy 部署上线。我最看重的是它把 Agent 产品化需要的能力打包好了：对话记忆、沙箱工具调用、调用链路追踪、模型接入、Web 与 Agent 同项目管理。对已经有本地 Agent 的开发者来说，它解决的不是“怎么想一个 Agent”，而是“怎么把 Agent 交付出去”。 Beta 期间，新用户可获得 50w Token/月免费模型额度。粉丝专属福利：点击活动页链接，选择参与「限时加码」活动，填入专属邀请码79885666，即可额外领取 50 万 Token。任务福利最高可叠加到 5000 万 Token，具体以活动页规则为准。产品体验与活动页：产品入口： #腾讯云 #EdgeOne #AIAgent #EdgeOneMakers

本地 Agent 跑通，不等于它能交付。我最近做 AI 内容工厂时发现，真正难的不是让 AI 写稿，而是把它变成一个能被团队、客户、真实用户使用的 Agent 产品。这次用 EdgeOne Makers 跑了一遍：从 Agent Template 创建项目，到本地 edgeone makers dev 调试，再到 agent-metrics 看调用链路，最后用 edgeone makers deploy 部署上线。我最看重的是它把 Agent 产品化需要的能力打包好了：对话记忆、沙箱工具调用、调用链路追踪、模型接入、Web 与 Agent 同项目管理。对已经有本地 Agent 的开发者来说，它解决的不是“怎么想一个 Agent”，而是“怎么把 Agent 交付出去”。 Beta 期间，新用户可获得 50w Token/月免费模型额度。粉丝专属福利：点击活动页链接，选择参与「限时加码」活动，填入专属邀请码79885666，即可额外领取 50 万 Token。任务福利最高可叠加到 5000 万 Token，具体以活动页规则为准。产品体验与活动页：产品入口： #腾讯云 #EdgeOne #AIAgent #EdgeOneMakers

Rachel🥥

91,709 просмотров • 1 месяц назад

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。

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。

程序员老熊

53,065 просмотров • 4 месяцев назад

把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

karminski-牙医

29,929 просмотров • 9 месяцев назад

百度突然放出其文心大模型4.5和推理模型X1，并宣布完全免费😃 此前宣布的是原定于4月1号发布4.5 并免费。同时百度宣布根据基准测试多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，且其API调用价格仅为GPT4.5的1%。而且百度还发布了自己的深度推理模型X1，性能对标DeepSeek-R1，并增加多模态、多工具调用能力，也是免费使用，API调用价格约为R1的一半。文心大模型4.5的输入价格为0.004元/千tokens 文心大模型X1 的输入价格为0.002元/千tokens 简单测试了下X1 初步感觉还是不错的，思考过程非常的清晰，回答也很不错，还会帮你思考更多。

百度突然放出其文心大模型4.5和推理模型X1，并宣布完全免费😃 此前宣布的是原定于4月1号发布4.5 并免费。同时百度宣布根据基准测试多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，且其API调用价格仅为GPT4.5的1%。而且百度还发布了自己的深度推理模型X1，性能对标DeepSeek-R1，并增加多模态、多工具调用能力，也是免费使用，API调用价格约为R1的一半。文心大模型4.5的输入价格为0.004元/千tokens 文心大模型X1 的输入价格为0.002元/千tokens 简单测试了下X1 初步感觉还是不错的，思考过程非常的清晰，回答也很不错，还会帮你思考更多。

小互

62,698 просмотров • 1 год назад

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 👉

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 👉

冰糖雪梨

15,661 просмотров • 18 дней назад

字节跳动在其视频生成模型 Seedance 2.0 震惊全球数日后，发布了 Doubao 2.0。此次更新将产品从简单的问答功能，升级为支持更复杂的现实世界任务以及更具自主性的行为。这一动作正值 Meta 收购 Manus、阿里巴巴将支付功能整合进 Qwen 之际。自 2022 年高点以来，AI 热度已有所降温，大模型（LLM）的进展似乎进入平台期，用户对单纯的聊天机器人不再感到惊艳，而开始期待 AI 能真正完成实际任务。字节跳动表示，Doubao 2.0 的 Pro 版本在推理能力、长上下文处理以及多模态能力方面，可媲美西方先进模型——包括 OpenAI 的 GPT-5.2 和 Google 的 Gemini 3 Pro——同时在运营成本上更具优势（据称 token 成本低约 10 倍）。

字节跳动在其视频生成模型 Seedance 2.0 震惊全球数日后，发布了 Doubao 2.0。此次更新将产品从简单的问答功能，升级为支持更复杂的现实世界任务以及更具自主性的行为。这一动作正值 Meta 收购 Manus、阿里巴巴将支付功能整合进 Qwen 之际。自 2022 年高点以来，AI 热度已有所降温，大模型（LLM）的进展似乎进入平台期，用户对单纯的聊天机器人不再感到惊艳，而开始期待 AI 能真正完成实际任务。字节跳动表示，Doubao 2.0 的 Pro 版本在推理能力、长上下文处理以及多模态能力方面，可媲美西方先进模型——包括 OpenAI 的 GPT-5.2 和 Google 的 Gemini 3 Pro——同时在运营成本上更具优势（据称 token 成本低约 10 倍）。

亚洲股市 AsiaStock

36,087 просмотров • 6 месяцев назад

兄弟们这可能是目前全球最强的AI图像生成设计工具了我测试了一周多，真的是非常强大它把【深度思考】的理念引入到了AI图像生成领域你只需描述你的需求，它会进逐步的推理和思考来分解和理解你的任务需求，然后调用合适的模型工具进行创作。而且在一个展开的画布中直接呈现，还能随时修改 Lovart 集成 GPT image-1、Flux Pro、OpenAI-o3、Gemini Imagen 3、Kling AI、Tripo AI、Suno AI 等市面上主流的多模态工具一站式调用，无需来回切换工具和跳来跳去，一个画布内即可完成你的所有图像、视频生成和设计需求。下面是我通过我的头像批量生产表情包和体恤、手机壳的过程效果和速度都非常的炸裂

兄弟们这可能是目前全球最强的AI图像生成设计工具了我测试了一周多，真的是非常强大它把【深度思考】的理念引入到了AI图像生成领域你只需描述你的需求，它会进逐步的推理和思考来分解和理解你的任务需求，然后调用合适的模型工具进行创作。而且在一个展开的画布中直接呈现，还能随时修改 Lovart 集成 GPT image-1、Flux Pro、OpenAI-o3、Gemini Imagen 3、Kling AI、Tripo AI、Suno AI 等市面上主流的多模态工具一站式调用，无需来回切换工具和跳来跳去，一个画布内即可完成你的所有图像、视频生成和设计需求。下面是我通过我的头像批量生产表情包和体恤、手机壳的过程效果和速度都非常的炸裂

小互

76,345 просмотров • 1 год назад

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

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 просмотров • 2 месяцев назад