正在加载视频...

视频加载失败

加载此视频时出现问题。这可能是由于临时网络问题，或视频可能不可用。

测试一下小米模型调用系统工具的能力，出来的效果还挺满意的

Paidax

15,784 subscribers

73,645 次观看 • 5 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

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

10,514 次观看 • 4 个月前

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 次观看 • 3 个月前

我用我手上最简易的模Avatar先做个测试，事实就是我使用传统NeosVR的导入方式注定效果很烂而且花了好几个小时弄的效果还没有MA直接从VRCAvatar转换来的效果好。 #Resonite

UCM

16,308 次观看 • 10 个月前

一位朋友训练的 tts 模型效果，大家来试试看

一位朋友训练的 tts 模型效果，大家来试试看

Orange AI

111,912 次观看 • 1 年前

这里我在不断的测试和优化 Oil UI 这个 Skill，过程中做了很多的测试，也发现很多以前觉得 UI 设计能力没有那么好的模型使用 Oil UI 后能够做出很出乎意料的作品。于是我为 Oil UI 单独做了一个网站：用来展示不同模型使用 Skill 做出来的设计效果，有很多作品真的做的很棒，对应的提示词我也放在演示里面了～

这里我在不断的测试和优化 Oil UI 这个 Skill，过程中做了很多的测试，也发现很多以前觉得 UI 设计能力没有那么好的模型使用 Oil UI 后能够做出很出乎意料的作品。于是我为 Oil UI 单独做了一个网站：用来展示不同模型使用 Skill 做出来的设计效果，有很多作品真的做的很棒，对应的提示词我也放在演示里面了～

oil-oil

60,613 次观看 • 6 天前

智谱开源 GLM-4.5 系列模型试了一下前端能力相当不错，而且还有搭配的 Agent 工具比如搜索之类的，一个 API 搞定 Agent 功能比如这里我一句话搞了个丐版我的世界 👇下面是具体的案例和模型介绍：

智谱开源 GLM-4.5 系列模型试了一下前端能力相当不错，而且还有搭配的 Agent 工具比如搜索之类的，一个 API 搞定 Agent 功能比如这里我一句话搞了个丐版我的世界 👇下面是具体的案例和模型介绍：

歸藏(guizang.ai)

44,161 次观看 • 1 年前

2D 游戏引擎 GameLib.h 迭代的差不多了，今天我用它从零做了个 Demo 类几何战争游戏，测试下性能，完全没用 DirectX/OpenGL/Vulkan 的情况下，满屏粒子与特效，右下角帧率还能达到 1200 帧/秒，新的音频子系统的效果也体现出来了，N 多声音同时播放，不卡不延迟，欢迎尝试：

2D 游戏引擎 GameLib.h 迭代的差不多了，今天我用它从零做了个 Demo 类几何战争游戏，测试下性能，完全没用 DirectX/OpenGL/Vulkan 的情况下，满屏粒子与特效，右下角帧率还能达到 1200 帧/秒，新的音频子系统的效果也体现出来了，N 多声音同时播放，不卡不延迟，欢迎尝试：

LIN WEI

91,883 次观看 • 5 个月前

Jev 我已经在 Pi Agent 里真正跑起来了🔥 我这次测试的重点不是测试分类，而是看它能不能参与真实的多工具决策：Pi 负责执行工具，Jev 根据当前 State 决定下一步该做什么我正常跑了Git 修改、测试失败 3 个场景，Jev 都能根据状态动态改变调用路径，失败时还会主动增加 inspect_failure，而不是机械走固定流程。 13 次调用，3/3 跑通，平均延迟约 683ms。中间第三次调用出现了失败，然后又做了进一步的调整，最后还是完成了目标从这个结果角度来看，我希望把 skill 和 MCP 判断的能力交给其他的低端模型去完成，主模型只要去完成业务相关的内容，像工具使用或者结果类型判断，交给一些专门模型处理

Jev 我已经在 Pi Agent 里真正跑起来了🔥 我这次测试的重点不是测试分类，而是看它能不能参与真实的多工具决策：Pi 负责执行工具，Jev 根据当前 State 决定下一步该做什么我正常跑了Git 修改、测试失败 3 个场景，Jev 都能根据状态动态改变调用路径，失败时还会主动增加 inspect_failure，而不是机械走固定流程。 13 次调用，3/3 跑通，平均延迟约 683ms。中间第三次调用出现了失败，然后又做了进一步的调整，最后还是完成了目标从这个结果角度来看，我希望把 skill 和 MCP 判断的能力交给其他的低端模型去完成，主模型只要去完成业务相关的内容，像工具使用或者结果类型判断，交给一些专门模型处理

小墨同学

34,676 次观看 • 21 天前

KAT-Coder-Pro-V1 实测! 早放3个月就好了? 给大家带来 kat coder pro v1 的测试结果: 首先, 所有的 three js 测试, 全都有包引用错误, 你所看到的所有演示都是我修了一次才能运行的画面. 大象牙膏测试中，三角烧瓶, 液面, 粒子建模的效果比较简陋, 泡沫没有实现逐渐变形并消失的效果, 光照效果也一般, 总体来说实现效果很简陋. 过山车测试, 同样是实现效果很简陋, 另外支撑柱的算法没有设计对, 还是穿模了. 鞭炮连锁爆炸测试, 亮点的地方是还是可以实现连锁爆炸的, 不过性能有很严重的问题, 特别卡 python 杯子倒水测试反而实现的很不错, prompt 中要求的效果基本都实现了. 总结: 前端性能目前看来一般, 大概是7月份那一波大模型的腰部水平, python 性能反而可圈可点. 建议继续打磨, 很高兴看到国产编码大模型又添一员. 早点放出来就好了呀! 这个性能在7月份是可以一战的！另外, 官网演示还用了我7月份写的炸烟囱的 prompt, 但是这个 prompt 已经被我淘汰了, 因为现在头部大模型都能很轻松完成这个测试了. 建议换一些更复杂的体现模型性能. #katcoder #KCORES大模型竞技场

KAT-Coder-Pro-V1 实测! 早放3个月就好了? 给大家带来 kat coder pro v1 的测试结果: 首先, 所有的 three js 测试, 全都有包引用错误, 你所看到的所有演示都是我修了一次才能运行的画面. 大象牙膏测试中，三角烧瓶, 液面, 粒子建模的效果比较简陋, 泡沫没有实现逐渐变形并消失的效果, 光照效果也一般, 总体来说实现效果很简陋. 过山车测试, 同样是实现效果很简陋, 另外支撑柱的算法没有设计对, 还是穿模了. 鞭炮连锁爆炸测试, 亮点的地方是还是可以实现连锁爆炸的, 不过性能有很严重的问题, 特别卡 python 杯子倒水测试反而实现的很不错, prompt 中要求的效果基本都实现了. 总结: 前端性能目前看来一般, 大概是7月份那一波大模型的腰部水平, python 性能反而可圈可点. 建议继续打磨, 很高兴看到国产编码大模型又添一员. 早点放出来就好了呀! 这个性能在7月份是可以一战的！另外, 官网演示还用了我7月份写的炸烟囱的 prompt, 但是这个 prompt 已经被我淘汰了, 因为现在头部大模型都能很轻松完成这个测试了. 建议换一些更复杂的体现模型性能. #katcoder #KCORES大模型竞技场

karminski-牙医

25,802 次观看 • 11 个月前

为了测试 Kimi K3 的 3D 效果，我特意做了一个磁带音乐播放器根据最新的测评，K3 模型的 3D 能力力压 Claude Fable 5 以及 GPT 5.6 Sol，排名第一所以，我特意用此做了磁带音乐播放器，效果非常的惊艳，全程只靠提示词实现我还做了一个拆分效果，如果大家喜欢这个播放器，我会继续更新并进行开源

为了测试 Kimi K3 的 3D 效果，我特意做了一个磁带音乐播放器根据最新的测评，K3 模型的 3D 能力力压 Claude Fable 5 以及 GPT 5.6 Sol，排名第一所以，我特意用此做了磁带音乐播放器，效果非常的惊艳，全程只靠提示词实现我还做了一个拆分效果，如果大家喜欢这个播放器，我会继续更新并进行开源

Sac

31,483 次观看 • 2 个月前

都说 GPT-6 降智，我这个效果却出奇的好🥲 都在说 GPT 降智我就跑了一下鹈鹕测试有的跑出来不是一团糊的我也去测试了一下我的账号使用的是 GPT-6 PRO，运行出来的效果反倒超出了我的预期甚至增加了跳跃、场景切换、速度暂停等细微的功能如果感兴趣我可以分享一下我的账号使用技巧

都说 GPT-6 降智，我这个效果却出奇的好🥲 都在说 GPT 降智我就跑了一下鹈鹕测试有的跑出来不是一团糊的我也去测试了一下我的账号使用的是 GPT-6 PRO，运行出来的效果反倒超出了我的预期甚至增加了跳跃、场景切换、速度暂停等细微的功能如果感兴趣我可以分享一下我的账号使用技巧

小墨同学

12,355 次观看 • 25 天前

刚找到时间录个视频，现在用的是小米官方 mimo 的模型哈，免费的，但是，还是挺快的！这个视频我没有加速一会儿发 0.5.4 哈，发现小米模型 tool message 格式还是要适配一下，0.5.3 会有概率出错~

刚找到时间录个视频，现在用的是小米官方 mimo 的模型哈，免费的，但是，还是挺快的！这个视频我没有加速一会儿发 0.5.4 哈，发现小米模型 tool message 格式还是要适配一下，0.5.3 会有概率出错~

Wey Gu 古思为

10,271 次观看 • 9 个月前

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 次观看 • 1 年前

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

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 次观看 • 9 个月前

之前说鹈鹕骑车测模型没意义的请看：这位网友测的国内“第一”开源模型小米MiMo 比较尖锐的网友说过一句话：人都会离💩远远的相当于模型不会做一加一，就别拿出来丢人了

之前说鹈鹕骑车测模型没意义的请看：这位网友测的国内“第一”开源模型小米MiMo 比较尖锐的网友说过一句话：人都会离💩远远的相当于模型不会做一加一，就别拿出来丢人了

梦想夏乡

96,556 次观看 • 17 天前

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

20,689 次观看 • 7 个月前

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 次观看 • 2 年前

现在都流行大模型月更吗? MiniMax-M2.1 实测! 申请 MiniMax-M2.1 内测通过了, 给大家带来 MiniMax M2.1 的测试结果: 本次测试较 MiniMax-M2 从编程, Agent能力, 长上下文召回能力均有不小的提升. 尤其是Agent能力和长上下文召回能力达到了摧枯拉朽的程度, 直接叫 MiniMax-M3都不过分. MiniMax M2.1 在 24 小时总计 300 回合的硅基骑手测试(让大模型调用 tool 送外卖)收益达到了 419.77 元, 总计执行了392次 tool call, 测试使用了大约56%的上下文空间, 这个范围内工具调用均表现良好. 作为对比MiniMax M2, 它的收益是285.27元, 不过只使用了32%的上下文空间, 模型就停止使用 tool call, 不断重复上文了. MiniMax-M2.1, 在192K长度上下文上有94%的召回水平, 而 MiniMax-M2 只有 52%. 可以说是摧枯拉朽的提升. 另外几个大家熟悉的编程水平测试上也有不同程度的提升. 这次的新模型特别适合大型Agent任务, 有这方面需求的朋友可以试试看. #MiniMax #MiniMaxM21 #ai写代码 #aiagent #KCORES大模型竞技场

现在都流行大模型月更吗? MiniMax-M2.1 实测! 申请 MiniMax-M2.1 内测通过了, 给大家带来 MiniMax M2.1 的测试结果: 本次测试较 MiniMax-M2 从编程, Agent能力, 长上下文召回能力均有不小的提升. 尤其是Agent能力和长上下文召回能力达到了摧枯拉朽的程度, 直接叫 MiniMax-M3都不过分. MiniMax M2.1 在 24 小时总计 300 回合的硅基骑手测试(让大模型调用 tool 送外卖)收益达到了 419.77 元, 总计执行了392次 tool call, 测试使用了大约56%的上下文空间, 这个范围内工具调用均表现良好. 作为对比MiniMax M2, 它的收益是285.27元, 不过只使用了32%的上下文空间, 模型就停止使用 tool call, 不断重复上文了. MiniMax-M2.1, 在192K长度上下文上有94%的召回水平, 而 MiniMax-M2 只有 52%. 可以说是摧枯拉朽的提升. 另外几个大家熟悉的编程水平测试上也有不同程度的提升. 这次的新模型特别适合大型Agent任务, 有这方面需求的朋友可以试试看. #MiniMax #MiniMaxM21 #ai写代码 #aiagent #KCORES大模型竞技场

karminski-牙医

25,641 次观看 • 9 个月前

这个小哥的这个工具有点帅，把图片直接做成3D 模型的效果很赞啊！

这个小哥的这个工具有点帅，把图片直接做成3D 模型的效果很赞啊！

Berryxia.AI

27,467 次观看 • 6 个月前