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转：外滩大会上的 agent 推理成本探讨，调用 API 的费用还是很高，大家目前都还是给模型厂打工。来源：硅谷 101 硅谷101 陆三金

宝玉

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科学技术教育

Anya Rossi• Live Now

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我看着都绝望，在加拿大学个Process Engieering要去工厂干焊接？还是个鸟不拉屎的地儿。这么说还好我当年学的是EE，即使出差去工厂也是硅谷的Seminas这类做PCB的厂。。。😂

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WangNextDoor

40,594 次观看 • 3 个月前

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！

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DeFi狙击手 | Ai🕊️

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持有meme免费使用AI大模型，HodlAI 之前有人问这个怎么用，教程来了，免费使用200➕大模型AI，还上了视频的sora2的，但是没用明白，dev抓紧整，急需使用。

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Web3热宝学AI

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Anthropic CEO Dario谈开源模型： - 大模型开放权重不同于软件开源，不存在开发者社区的反向贡献。 - 开源只是吸引注意力的幌子，用户只关心这个模型是否好用。Deepseek开源与否都无所谓，作为一个超大模型，推理起来很困难。 - 开源并不等于免费，推理服务器运行，是有成本的。

Anthropic CEO Dario谈开源模型： - 大模型开放权重不同于软件开源，不存在开发者社区的反向贡献。 - 开源只是吸引注意力的幌子，用户只关心这个模型是否好用。Deepseek开源与否都无所谓，作为一个超大模型，推理起来很困难。 - 开源并不等于免费，推理服务器运行，是有成本的。

高级分析师

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曾经的华尔街投行金融美女跟大家分享在美的顶级金融打工人100w（买方量化），40w（量化硅谷大厂CS），20w（卖方投行VP）美金收入的不同情况。总的来说都是比较优秀的群体（QS前50毕业）

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WangNextDoor

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最适合做AI视频的API平台终于被我找到了！! 成本比预期低很多！爽用Seedance 2.0的感觉也太夯了！！赶紧用Codex把很早就想做的“个人视觉创意工作台”安排上了！我相信很多人都想找一个好用又便宜的生成式模型API平台，说实话，真的很不好找！！大大小小的AI平台用了不少，要么贵的要死，要么可用模型少的可怜，要么就是个黑盒子，花钱用的啥模型都不知道！今天看到Pika Pika上线了Pika API Club，我就知道这事稳了！！果不其然，Pika还是太懂AI视频创作者了！基本上能用到的模型都包圆了，定价也特别香，应该都是从厂商拿的“集采价”，而且还让利给了用户！ Pika API定价比Runway、Fal等等都要便宜不少， Seedance 2.0的价格相对Runway，最高能便宜87%，相当于打1.3折！！关键是，每月才10美金，可以用70多个生成式模型，不光是视频，主流模型都有，1个API能接住所有的模型需求！！所以搞了一个创意工作台，把原创的一些提示词做成预设，一键套用成片，效率直接拉满！！

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沐阳

24,196 次观看 • 15 天前

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。

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小互

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黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

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梭哈.AI

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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？

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马识途

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𝗝𝘂𝗰𝗵𝗮𝘁𝘀 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝗶𝗻𝗴 𝘃𝟬.𝟱 近期我们要来了，以下是我对大家的承诺： - 承诺，面向用户，免费发放10,000USD额度 - 承诺，大家都有免费的AI使用，下个版本我们会开放免费GPT-4 / Claude / Gemini 次数给非Plus用户（不多但是，应急足够了，考虑成本） - 承诺，大家都能使用上免费的AI联网 - 感谢，感谢大家这几个月的等待，我们努力对得起每一秒的等待！ - 另外，我们将会推送我们之前测试的联网版本给所有开发者，让大家自己的模型都可以联网，大家可以拭目以待！

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𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿

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最近一直在硅谷交流，我发现中国Token出海，是真的在改变格局。第一，硅谷创业公司已经大规模使用中国开源模型，因为便宜且好用。GLM5.2、Kimi编程模型都引发了不小震动。第二，大厂也在动摇。Anthropic 6月收入增长放缓，Fable 5从限量变永久开放，看来也是有压力。我觉得这对无论是中国、美国的创业者都是好事，因为只有竞争才能进步。

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傅盛

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Fable 5终于又上线了。上线之前封了一大波号，我自己也不喜欢这家公司，但没办法，Fable 5是目前为止全行业最强的、面向公众提供服务的大模型。都说它贵，贵有贵的道理，我觉得还是有必要用一用的。另外它也不会一直这么贵，像GLM 5.2这样的国产模型都追的很紧，性价比又高，竞争只会越来越激烈。

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傅盛

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李彦宏：开源模型是智商税，闭源模型更强大，推理成本更低 7月5日，2024世界人工智能大会（WAIC 2024）期间，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏接受采访时表示，开源其实是一种智商税。“当你理性地去想，大模型能够带来什么价值，以什么样的成本带来价值的时候，就会发现，你永远应该选择闭源模型。今天无论是ChatGPT、还是文心一言等闭源模型，一定比开源模型更强大，推理成本更低。”

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宝玉

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大家说这是一种什么情况？感觉应该是打工者的“临时爱情”，大家从老家来到一个陌生的城市打工，不管是精神上还是物质上，都会感觉窘迫，彼此寻求一点精神和肉体上的抚慰。这基本上是打工人群的常规形态，有的更是组成“临时家庭”及分摊了生活成本，又互相有个帮助，还可以有肉欲的释放，可谓一举三得！

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用快手的可灵1.6图生视频,生成2段10秒视频,成本大约14元.从画质、成功率和耗时来说,这14元还是很值的.但使用商业模型产出NSFW内容还是限制太多,还是踏踏实实走社区开源的路吧! #女s #les #靴控

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Jingyuan缘缘

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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。

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luolei

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