大家好，我是 kitty， 今天介绍一下 mini max m 二点七的使用体验。我在 opencode 里通过 play 模式让 m 二点七生成三 d 地形编辑器，包含微型生态模拟。当我点击升高地形，通过调大笔刷大小和笔刷强度，再点击地图 就可以升高地形。半山腰以下绿色较多，半山腰开始植被减少，再高一点，山顶的雪就展示出来了。同理，点击降低地形 就可以调整任意山的高度。点击绘制水域就可以给地形图增加一些湖泊， 仔细看的话还有波光粼粼的效果。右上角呢，还可以调整太阳时间，当时间调整到晚上，可以明显看到山的影子的变化。我觉得 m 二点七在这个任务上表现的非常不错， 现在来看一下怎么实现它。我输入提示词后， m 二点七注意我的规则，有一条不明白的地方反问我，所以它在制定计划时，有几个问题想让我确认一下，我一一回答了之后， m 二点七就开工了。 他先检查项目里有没有文件，没有文件他就先写 spec， 然后开始编码，编码完成后用 pre write 来检查控制台有无包错，检查没有问题后就清理测试残留， 最后总结告诉我他做了哪些事情。从 m 二点一开始，我就把它接入 open crawl 里使用了，它的 agent 的 能力很不错，运行速度快。 这次看看 m 二点七在 openclure 里的表现。我让 openclure 帮我生成 remote 动画，提示使用 remote based practice skill 创建时长三十五秒的驾驶产品。新用户 onboarding 引导视频，视频包含五个部分，注册部分呢，有表单、动画，打字器效果，纸屑，庆祝 创建任务，有看板，引导气泡等。接着我提示 open crawl 调用 minimax music skill 给视频配一段背景音乐，追踪生成的效果我很满意， 我还让 openclip 生成音频频谱格式化视频，第一次生成的效果就很满意。接着让它调用 midmax music skill 配上背景音乐，你只要在手机上就可以提示 ai， 让它帮你生成这样带配乐丰富格式化效果的视频，非常方便。 接着呢， m 二点七对我这台电脑的开发环境做一次全面检查，基础环境开发工具链性能优化，建议最终生成一份精美的 html 报告，同时我提示他不要帮我删除任何文件。 m 二点七三分钟之后给了我报告，他给我的电脑评价是 b 加，他检测到 homebrew 里有四十一个过期包，因为这是台旧电脑，很多包已经很久没更新了。 m 二点七生成的体检页面要挺好的，可以直接看到关键指标，小版本开发工具链。 最后呢，给到了具体的优化建议，他考虑到系统 python 三点一四较新，建议我主要使用空的三点一二环境，以确保兼容性。接着我让 m 二点七帮我对 agent 仓库做分析，我要求 m 二点七先克隆，再用希尔命令和 python 脚本得到贡献者分析，代码演化、热点文件 commit 模式分析等。四分钟之后，报告生成了，原始数据也获取到了。 我看到报告里有仓库的贡献者的邮箱信息，所以再让 m 二点七做一下数据脱敏。 top ten 贡献者分析里可以看到有一个呃 versus bot 机器人 第一作者 chris 呢，他是贡献了百分之六十的 commit 代码，演化分析里展示的也比较好，因为最近 chrom 的 c d p 连接更方便了，所以最近 agent broder 的 提交也比较多。 可以看到这个项目里最大的十个文件 commit 的 关键词以及项目的健康度评估。我还让 m 二点七比较两个很受欢迎的 get up 仓库 openstack 和 gsd， 让它基于实际源码做生物对比分析。 八分钟后， m 二点七生成了非常丰富的对比报告。核心区别是 openspec 是 规范驱动，用结构化 skimmer 和变更体岸组织开发。 g s d 是 工作流驱动， 用 markdown 流程文件协调多 agent。 m 二点七做的这份报告非常详细，包含项目总览案、 相同点、技术栈比较、目录结构、工作流设计、关键源码证据等。重点可以看一下选精建议 快速迭代的初创项目，前端 ui 密集型项目，需要 ai agent 长时间自主工作的场景可以选择 g s d。 我 还让 opencube 帮我生成一个个人作品集，并快速部署出去。提示里，我让 m 二点七创建完成后，用浏览器打开并截取长图， 我们目前看到的截图只截取了第一部分，这是因为这个页面呢，没有强制要求一次性全部加载出来。我看到它一开始生成的页面都是英文，所以让 m 二点七都换成中文，并提示它调用 front and design skill 优化生成的页面， 然后用 g h c o i 部署出去。几分钟之后就可以得到一个公开的个人页面。 m 二点七生成的这个页面是适应不同客户端的显示，也支持暗黑明亮主题切换。再看 m 二点七生成的赛博朋克城市夜景飞行 three j s 页面， 目前是巡航模式。 m 二点七生成的这个场景呢，沉浸感很强，非常像穿梭机的视角，穿梭在不同高楼间，搭配各种霓虹元素。此外呢，还可以切换到手动模式， 缩小，可以看到 ai 生成了二十多个造型各异的建筑。当将完整提示词发给 curser， 选中 play 模式， m 二点七规划了程序化城市生成、霓虹、招牌、 道路和车流、天气、飞行相机等模块，一次提示就能生成。我们看到的页面整体质量不错，稍有遗憾的是，建筑数量没有达到我要求的八十栋以上，部分建筑也占用了道路，但是瑕不掩瑜。最后看一下 m 二点七帮我做的安卓阅读 ai 应用， 进入首页可以上传 epop 书籍，书籍里的书也支持搜索。点开书籍详情后，可以选中文字直接向 ai 提问，或者让它总结写读书笔记等。 现在来看一下怎么实现它。先给 m 二点七一份详细的规范文档，让它开发一个 ai 阅读安卓应用，重点要适配我的折叠屏手机。然后在格式里开启 play 模式，让 m 二点七先写计划。 m 二点七还非常有趣地画出了折叠屏折叠态和展开态的页面，布局非常形象。由于功能较多，开发阶段分了七个阶段，最终花了二十三分钟， 仅一次提示就完成了这么多功能。我在这里用的是 minimax 的 high speed 模式，可见 m 二点七仍胜任长时间任务。 接着，我让 m 二点七安装 app 到我手机上，打开 app 后点击添加一 pop 的 书籍，发现无法导入它，很快就修复好了。之后遇到一些问题，比如无法选中文字、 ai 对 话页面无法输入消息、 系统顶部的 wifi 和电池电量在阅读时需要隐藏等， m 二点七也很快解决了，期待 mini max m 三编程能力更强，支持多模态。据官方介绍， m 二点七在四十个复杂 skills 的 case 上 仍然保持百分之九十七的 skills 的 均选率。你可以给 m 二点七一项复杂任务，让它调用数十个 skill， 它会分解任务逐步完成。 m 二点七在真实的软件工程中也有优异的表现，包括端到端的完整项目交付分析、日制排查、 bug 代码、安全机器学习等。 在精准测试 sw pro 中， m 二点七得分百分之五十六点二二，几乎接近 opus 最好的水平。当然， mini max 的 talk and plan 性价比很高， 支持最新的 mini max m 二点七，同时也支持图像理解、联网搜索 mcp， 推荐大家体验。
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07:48查看AI文稿AI文稿之前一期视频我测试了 mini max m 二点五，在编程和 a 的 场景下，相距于上一代模型提升明显，那现在 mini max m 二点七来了，而且我已经把它接近了我每天都在用的 open cloud 龙虾里面。这一期视频我们就看三件事情，第一个 接入到 open cloud 中，它的 a 进的能力到底涨了多少？第二个的话它的编程能力提升明不明显？第三个自媒体 a 的 内容的内容，它到底有没有一个质变好？下面我们看一下把它接入到 open cloud 中的一个任务测试， ok， 第一个任务的话是测试他的一个信息采集加结构化输出，让他去搜索一下这一个 mini max 二点七的一个最新消息，按模板输出要考验他的一些搜索能力，信息筛选能力， 以及最后能不能严格的去搜索到我们指定的一个格式。这块的话，评分的维度主要是看他的一个正确性，完整性，以及他的一个格式遵循，也是跟 mini max 二点五去做对比哈。那第二个任务的话是一个模糊指定加工具选择，那具体的任务是这一个 主要去看它能不能去要用到我们这个 bird skill， 以它的意图推断准不准确。第三个的话是测试它的一个多轮对话，加一个上下文记忆。好，下面我们来看一下我们是怎么测的。 我这边的龙虾配置有三个机器人，第一个是我的贾维斯，它主要有 gbt 五点四跟 cloud op 四点六驱动呢，还有我的开源雷达，主要去负责 帮我去监控一些开业项目的信息，它是有 mini max m 二点五启动的，还有这个挖掘机，主要去挖掘 x 平台上的一些新鲜的 ai 资讯信息，以及我想收集的一些纹身图，纹身视频的一些提示时。那这一次的话，那我这边的话是用我们的主控 a 镜呢，让它去做我们的这一个龙虾的测试， 让他去帮我们先配一个 mini max m 二点七的一个模型，同时让他在这一个开启三个 sub agent 的 一个 setting， 让他配置 m 二点五，让他分别去跑三个任务。第二个的话是让他配置 mini max m 二点七，同样是三个 setting， 然后去模型设置成这个 mini max m 二点七。那采集这一块的话，我们都知道龙虾这一块，它会把我们所有的这一个聊天记录转录成一个节省 l 的 文件，所以说对于我们 三个任务在两个模型上的测试，它是会有六个 c 形文件，那我把 c 形文件拿到，就能看到它整个的一个完整对话工具调用的一个情况，以及它的一个申请的一个过程。 我们把龙虾整个对话抓完之后，我们就可以把这所有的 c 形文件给它喂给 cloud code， 也是通过龙虾让它用 a c p 去调， 调完了之后我们给了他评估的一个 prompt， 那 这个时候他就会去把所有的评测结果给到我们。好，下面我们来看一下他的一个跑完的结果情况，可以看到我把这个龙虾的一个原始记录，让他给我挡不出来一个 zippo 包了，哈，我把它下载下来，可以看到这边有三个 mini max 二点五的一个申请记录，这边有 mini max 二点七的， 那我们就是让 cloud code 帮我们去把这六个申请文件全部去做理解，然后去做分析，最终得到一个结果。下面我们来看一下整体的一个评分情况。 mini max 二百二点七，相较于它上一代， 不管是在信息采集、模糊指令以及上下文记忆这一块，在龙虾里面的表现都是相较于上一代提升非常的明显，整体平均分可以看到还是多了蛮多的。那这一块的话，我们给他一个总结，就是他的一个指令遵循更加的严格。速度这一块是相较于上一代更加快了，快非常的重要。在龙虾里面， 我用国外模型最大的一个痛点就是它比较慢，它的推理，那我用国产的 mini max 的 话，就是速度很快，速度快有什么好处呢？对于我那两个机器人哈，它是需要去快速的去帮我监控一些 ai 新闻的，比如说国外的模型发布，国内的模型发布我希望第一时间得到，那这个时候速度就有很大的优势， 所以我们这个结论在龙虾上去跑迷你 max m 二点七，它速度提升明显，并且指令追寻比上一代更加的明显，那这个带来什么好处呢？因为龙虾这一块它的提示词非常的大，所以说它要求你模型的能力要在线， 并且大家都知道它非常的耗托肯，之前我测试过按 api 计费用， cloud 四点六，它跑了我大几千万的托肯，耗了一差不多快一百美刀吧，当时我记得， 所以说你要追求一个性价比，并且速度快的话，它是真的是一个非常不错的选择。好，下面我们来看一下编程实测，那这一块的话也是基于我之前几期视频有去测试国内国外的一些模型哈，也是两道编程任务。那第一道的话是我们有一个谷歌认证以及 github 认证的一个项目，让它去迁移到我们这个图片生成 a 镜的项目里面来， 同时再让它补一个落地页。那第二个任务的话是一个终端变网页的项目，我手里有一个 skills agent， 它是命令行的，我希望把它做成一个外部聊天界面，希望它保留 syncing 工具调用以及流逝输出。那这块主要测试它的一个权重能力嘛？好，下面我们去开始实 测，对于我们刚那两个任务，它的一个功能完整程度， 以及它的一个 u i u x 的 一个交互。第二个的话是我们把它所有代码提交了，跟以往的 codex off 四点六以及 mini max 二二点五去做 code review， 让最顶尖的模型我用的是 off 四点六以及 gpt 五点四 codex， 让它们去分别去 review 这所有代码，最终得到了这个评分。 从结果看的话，它这一次相较于上一代有提升，但不是特别的明显。那这一次的话它在任务二上的一个表现哈，会相较于上一代 m 二点五提升比较明显。上一代有会有一些消息重复的 bug， 这一次它都修掉了。那第二个的话是它的一些缺点哈，就是它这个测试代码其实还是比较少， 上一次也是这样子，就是说你写完代码，你需要写一些测试代码，然后，然后来保证你的一个功能输出嘛？好，下面我们开始下一个评测之后，我们就会把这个 mini max 二点七以及二点五都接到我一个自媒体内容分析的 a 镜头下面，去看一下整体的一个表现情况怎么样，我们开始测试。 好，我们来看一下整体的一个结果。在速度方面的话， mini max 二点七比上一代又快了一截哈它，并且它首轮的这一个反馈更加的及时更明显。 那上一期的这一个 m 二点五相较于 m 二点一已经快了不少了，这次又往前退了一步。那在拆解深度这一块的话，这次最大的惊喜是我把同一个视频丢进去，那 m 二点五给我的是一段诊断总结，这个视频讲了什么，节奏怎么样？ 那二点七的话直接是按这一个 s r t 时间戳去拆啊，几分几秒，讲了什么，用了什么手法，为什么有效，力度完全不一样，这是真正的一个时间轴的一个拆解， 那 mini max m 二点五的话，从我们的这个测试任务里面它是没有达到的。那第三个的话，在表达真实感这一块， m 二点七更像是有人在给你去复盘这个视频，然后措辞更加的接地气， 逻辑的话更像人话一样。那这两个拆解深度跟表达真实感不是我人为主观的去感受的，而是我把它所有的输出的结果拿到 jimmy 来跟下载 gpt 上，让他们去 review。 好， 下面我们来进行一个总结。在这个龙虾的场景里面哈，这一次 m 二点七 升级明显，他整个评分在指令遵循、工具调用、准确性这一块提升都特别明显，而且速度叫上一代快了很多。那第二个在编程场景这一块的话有进步，但还需要去补课，跟国外的这个模型还是有一些差距。第三个的话是我在这个自媒体 a 技能里面去接了 m 二点七， 这次的话能感受到他相对于上一代拆解的更深了。好，这就是这期视频的所有内容，你想看哪个模型的评测？在评论区告诉我，我是阿江，我们下期见。
1031程序员阿江-Relakkes
11:29查看AI文稿AI文稿呃，如果我现在告诉你，嗯，就是在最近的一场硬核代码经济里头，有一个极其廉价而且参数量极小的 ai 模型，直接把那些造价数亿美元的巨无霸大模型给逼到了墙角， 你敢信吗？哇，这听起来确实很反直觉，因为我们一直以来的印象里，呃， ai 就 像是在造通天塔嘛。对，各家科技巨头都在疯狂地堆砌参数， 好像模型必须得越大，它才越聪明。是的，但今天我们要聊聊，为什么这种呃笨重的大模型可能恰恰正在拖你的后腿。 欢迎来到本季的深度剖析，我们来拆解一下今天的核心资料。没问题，这份资料呢，是一份一手时机测评，来自 youtube 频道 ai code king。 而今天的主角是一个刚刚经过全面测试的新模型，叫做 minimax m two point seven。 没错， m two point seven！ 我 们今天的核心任务就是要为你提炼出为什么这个体积更小更便宜的模型能在实测里把一重大模型按在地上摩擦。 还有就是，作为致力于提升效率的你，该怎么利用这种小模型策略来优化你自己的工作流。这是个非常实际的问题，对吧？那我们先来理清一个概念，在这个所有人都恨不得造出一个呃无所不知的聊天机器人的时代， 为什么 minimax， m two point seven 却反其道而行之呢？这里令人着迷的是，它从根本上就拒绝了全能这个标签哦，怎么说？就是根据测评资料来看， m two point seven 是 之前 m two point five 的 升级版，它通过持续的后训练得到了很大的提升， 但是我们需要明确它的定调，它绝对不是一个用来跟你闲聊或者回答什么宇宙起源这种尝试问题的聊天模型。嗯哼，它是一个代理模型。代理模型？呃，这个词听起来可得有点抽象。 对于正在听节目的你来说，这到底意味着什么？意味着它舍了掉了庞大的原始知识库，把体量做的特别小。那带来的直接好处就是速度极快，而且价格极低。 资料里还提到，他甚至提供了一个收费稍微高一点点，但速度非常惊人的超高速版本。哇，超高速？对，他其实把所有的技能点都加在了指令循循和工具调用上， 他不负责思考决学问题，他只负责精准执行你交代的人物。呃，我觉得可以用个生动短的类比。 这就好像我们其实不需要每个在工地上搬砖的建筑工人都拥有一个建筑学博士学位，对吧？哈哈，这个比喻很贴切。嗯，二点七，就像是一个极其听话、手脚极其麻利的高级技工， 你只要给他图纸，他一秒钟就能把墙砌得漂漂亮亮的。所以，这对你意味着什么呢？意味着你根本不需要去为你不需要的那个博士级认知买单。确实是这样。 那既然说他是高级技工，我们就得看看他在实战中的表现了。对，测试者在代码经纪场里对他做了一系列硬核测试。首先看连接方式，测试者用的是一个叫 killex 的 终端。 嗯，直接在终端里操作。没错，直接通过一个杠 connect 命令就调用了 minimax api， 开始写代码，非常便捷。这也是代理模型的一个特点，它生来就是为了无缝接入你的工作台的。是的， 那第一个实战案例是用勾语言写一个终端计算器，并且要求用八步梯这个库。 结果呢，不仅代码简洁美观，速度还极快。速度有多快？测试者在视频里直接感叹了，说在现在一堆运行缓慢的大模型里头，它的速度真的是让人眼前一亮。速度在编程里太重要了，因为它能让你保持心流， 不会因为等 ai 思考而打断思路。没错，但接下来这个更夸张。第二个测试是一个 knx 全站应用，要求克隆一个戴尔 s q l 的 气质数据库的 stack overflow。 哇，这是一个完整的应用了，包括前端、后端，还有数据库。对啊， 你猜怎么着？生成的前端设计非常精美，什么登录啊，注册呀，提问，这些功能全都运转流畅，代码质量极高。 资料里说，它的表现完全和昂贵的 codex 平台相当，但是成本和时间大幅度降低， 这恰恰证明了小模型在处理具体任务时的高效。但其实我觉得测评里最能说明问题的是后面那个 swelt 应用的测试，那个真的是绝了。 对于不写代码的听众，你可以把 swelt 理写为前端开发系的一门少数派方言。 这就一下击中了 m two 七的软肋，因为我们刚才说了，他脑子里没装那么多百科全书式的知识。遇到这种非主流框架，他一开始非常困惑，这是小魔星的必然弱点， 原始数据不够吗？但是等等，这里才是真正有意思的地方。在短暂的卡科之后，他竟然生成了测试者见过的，呃，史上最好的代码生成之一。 真的假的？千真万确。他甚至像个真正的产品经理一样，主动给你添加了看板、颜色、平滑过度这些出色的细节。虽然在易步更新上有一点点小瑕疵，但这简直是一次逆袭啊。这就必须要聊聊他背后的逻辑了。 为什么他在困惑之后能爆发？这证明了经过良好训练的小模型，他在处理特定技能要求的工作时，有着超乎想象的灵活性。 这全靠他优秀的后训练赋予的试错和纠错能力。嗯，他不靠死记硬背，他靠的是极强的执行逻辑。但是，我们不能只报喜不报忧。如果是真实的受众，就是正在听节目的你遇到他完全不懂的领域，那搞砸了怎么办？他的短板究竟在哪？ 测评式料里完全没有回避这一点。在面对真正的硬茬时， m two 七确实碰壁了。比如呢？比如在使用 rust 的 语言写 tower 应用的时候， rust 本身就极度复杂。 还有，在出力那种完全开放式的代码问题时， m two 七彻底失败了。因为它不知道该从哪下手，对吧？对，因为它太小了。它缺乏那种广博的原始知识储备去进行自由发散和联想。 你如果不给他极其明确的指令，他就转不动了。但即便如此，资料提到，他在解决那个勾图游戏问题上表现极佳，甚至在测试者的排行榜上拿到了不可思议的第四名。第四名，这在一个被巨型模型统治的榜单上是非常罕见的。 所以，这就引出了一个核心问题，我们到底该怎么用它？测评者给出了一个非常棒的最佳实践，堪称黄金搭档法则哦。说来提请， 就是用像 gpt、 五点四这样的大模型去进行规划，当架构师，然后让 minimax、 m two 七去执行这个计划，当施工队绝妙的组合， 大模型出土值，小模型去搬砖，而且还能结合像 opencloe 这类的工具，赋予它特定的前端设计能力，实现精准的转向。 说到这里，资料里还植入了一个非常有意思的行业生态背景，嗯哼是一个叫 on demand 的 赞助商平台， 虽然是赞助内容，但它恰恰揭示了现在的行业痛点。这个平台提供了四百多个工具，一千两百多种组合，让你戏化式搭建 ai 工作流。 也就是现在大家的问题根本不是没有 ai 可用对，而是不知道怎么把这些 ai 给拼接起来。如果我们把这个和宏观趋势联接起来，看 大模型做规划，加上各种工具，再配合 m 二点七这种极速代理模型去执行，这简直就是当下最经济、最高效的系统架构。没错， m 二点七就是多智能体自动化、工作流理最完美的那个小齿轮。 如果你在每个环节都用大模型，那整个系统早就被成本和延迟给拖垮了。所以这对你有什么启发？ 如果你还在试图用一个庞大昂贵的模型解决工作里的所有问题，你可能在浪费大量的金钱和时间。你需要的是建立一个团队，而 m 二点七是这个团队里完美的执行者。这其实也反映了整个 ai 行业的不同走向。是的， 我们跳出测评来看整个行业的逻辑，你会发现，大多数公司，包括谷歌，都在一味地增加参数量提到价格，比如 gemini。 对， 但讽刺的是，这些巨无霸在实际应用和工具调用上，有时候表现的甚至还不如小模型好。完全同意！ 测评者甚至说， mini max 是 目前最被低估的模型，它们正在别人不关注的地方，也就是小模型领域疯狂推动边界。这也是我最想强调的一点， 知识和技术只有在被真正理解并只广泛应用的时候，它才是有价值的。没错， mini max 的 这个策略旗帜向市场证明了拥有真正优秀的训练数据和后续练过程，比单纯的堆砌参数更能产生实际的商业价值。 它不仅便宜，还极大地降低了个人开发者的门槛。所以，我想问问正在听节目的你，面对这样的市场，你是更愿意花重金去请一个经常会过度思考、动作缓慢的大学者，还是愿意用极低的情本雇佣一支指哪打哪、效率极高的特种部队呢？答案不言而喻。是的， 我们快速回顾一下尖尖这场深度拆解的重点， mini max m 二点七这个参数小、速度快、价基低的模型。它聪明地放弃了全知全能，换取了顶级的执行力和工具调用能力。嗯， 它在代码生成里表现惊艳，尤其是跟 g p t 五点四这样的大模型配合时， 能为你打造出直际性价比的工作流。不管你是程序员、项目经理，还是单纯对 ai 提效感兴趣的学习者，这种架构师加执行者的搭配思路，你今天听完就可以直接拿去优化自己的日常工作。确实， 这种思路非常实用。好，那在节目的最后，我想留下一个稍微深层次一点的问题，供您慢慢思考。嗯，如果像 m 二点七这样的小模型变得越来越专业，速度越来越快，未来的 ai 还会是我们现在设想的那样，就是 全人类面对着一个单一的无所不知的超级大脑在对话吗？这是一个很好的问题。或者倒不如说，未来的操作系统会变成一个肉眼根本看不见，由数以百万计，像 m 二点七这样的小模型组成的数字蚁群。哇， 数字蚁群这个概念很有画面感对吧？它们在几毫秒之内在底层默默为你分工，协助调用工具搭建起你想要的一切， 而盯着屏幕的你甚至根本察觉不到他们的存在。你想一想，在这个庞大而静谧的系统里，你又将扮演什么角色呢？非常值得深思。感谢你加入今天的深度剖析的之旅，我们期待下次一起继续探索，再见。再见！
02:19查看AI文稿AI文稿mini max 今天突然发了 m 二点七模型，股价直接拉了将近二十个点，但最牛的不是跑分，是他们说这是第一个深度参与自身进化的模型。什么叫参与自身进化？ 上个月 openai 刚说 gpt 五点三 codex 参与了自己的训练，现在 mini max 也跟进了。他们让早期版本的模型自己构建了几十个复杂的 skills， 更新模型记忆，驱动自己的强化学习，甚至还能分析失败轨迹来自我优化整个研发流程的百分之三十到百分之五十是 m 二点七自己干的。用 ai 造 ai， 看来真要成行业标配了。再说编程能力， s w e pro 这个覆盖多语言的编程测试， m 二点七拿到百分之五十六点二二，什么概念呢？ g p t 五点四是百分之五十七点七， oppo 四四点六是百分之五十七点五。 g p t 五点三 codex 是 百分之五十六点八。 m 二点七跟他们就差不到一个点，已经是全球第一梯队了。国产模型做到这个水平确实很难得， a 阵的能力更值得关注。 mini max 基于 openclaw 的 常用任务，搞了个 mmclaw 测试， m 二点七拿到百分之六十二点七，接近 solid 四点六。在 gdp 五二专业领域评测中， m 二点七的 e l o 达到一四九五， 在四十五个模型中排第四，仅次于 opus 四点六、 solid 四点六和 gpt 五点四。四十多个复杂 skill， 遵循率高达百分之九十七。而且原生支持 agent 的 team， 多个 agent 可以 并行协同干活，这在国产模型里非常少见。最关键的便宜， m 二点七输入零点二五五美元，输出一点零二美元，每百万 token op 四点六呢？虽然已经比上一代降了百分之六十七，但还是要五美元。输入二十五美元，输出 m 二点七的成本大概只有 opus 的 五分之一到十分之一。 二十道的 coding pen 就 能用的很爽，真的香。所以今天更新一下我的 agent 产品推荐能用国外产品的最优解肯定是 cloud code 加 opus 四点六，通用办公就 openclaw 加 gpt 五点四，只能用国内产品的，目前 cloud code 加 mini max m 二点七体验最好， 其次 openclaw 加 m 二点七。 m 二点七你试了吗？评论区告诉我你的体验，点赞收藏，让 ai 替你打工！
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00:48查看AI文稿AI文稿今天 mini max 股价暴涨百分之二十，因为他们发布了 m 二点七，一个能自己训练自己的怪物！更疯狂的是他们直接掀桌子了！ 二十九块钱的入门包邮套餐额度从四十次直接暴涨到六百次！ m 二点七的可怕在哪？以前的 ai 是 你让他干啥他干啥，现在是他自己查文件设计，实验任务执行，自己拍 bug。 官方说他已经能承担研发团队百分之三十到五十的工作量。他不仅仅是个工具，已经成了一个懂得自我进化的工程师。 这么牛的模型，赶紧进入咱们的 open collab！ 但注意， open collab 官方还没适配，安吧电器别急，老兵教你手动模改！我已经把配置代码写好了，直接复制发给龙虾，让他自己修改。底层的 ctrl 文件代码我放在评论区置顶了，赶紧让你的龙虾进化吧！
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00:44查看AI文稿AI文稿你能想象吗？ ai 模型已经开始自己训练自己了。 mini max 今天发布的 m 二点七是全球第一个深度参与迭代自己的模型。简单说就是 ai 开始帮自己做研发了。具体怎么做的？他们让 m 二点七构建了强化学习训练流程里的数十个复杂技能，让模型负责监控实验、排查日期、修复代码、跑 评测，研究员只在关键决策时介入。在这个场景下， m 二点七能承担整个研发工作流的百分之三十到百分之五十。更厉害的是， m 二七还能自己优化自己， 让模型自主运行。超过一百轮迭代循环，从分析失败、规划改动、修改代码到运行评测，全程自主完成，最终在内部评测级上，效果提升了百分之三十。在 m o e bench 机器学习任务测试中， m 二点七的得排率达到百分之六十六点六，和 gemini 三点一持平， 仅次于 g p t 五点四。这意味着什么？未来 ai 的 进化速度可能会指数级加快，因为 ai 已经开始参与自己的迭代了。 ai 自我净化，你觉得是好事还是坏事？
53智能体创新工场
01:16查看AI文稿AI文稿let's start at the bottom and i mean the bottom item number one standard ration packs。 大家看到的是 mini max 最新发布的 m 二点七构建的一个 a 镜的交互空间 open room， 那 它可以通过对话的方式来操作你的相册啊，桌面的印啊，或者是跟角色进行一些实时反馈的一些交互场景交互， 这是它最新支持的这种 a 镜的环境功能啊，这个也是它可以去提升到各个游戏角色中啊， 这也是体现它强大这种交互能力啊，并且是角色扮演能力啊，它是完全开源的，可以本地化的部署。那今天我们是重点来介绍的是啊， mini max 二点七它整个发布的一个更新的情况，我们也是 大概是十万多次的文档，那方便大家去理解它整个的一个实现的一个原理，还有它的一个发展近况。那这个文档的话其实也不是我自己手手写的，是通过 mini max 而 m 二点七， 那大家可以直接在 word 板里面去使用 mini max m 二点七去完成这个行业报数技术文档，可以看到我们的题词相当的简单，就让他去搜索现网上的文章，就可以整理出这样一个比较高质量的文档啊，大概是几分钟就能完成这个高质量文档的一个编写啊，那这个文档也会分享给大家，那这。
11:46查看AI文稿AI文稿hello， 朋友们，我们又见面了，那今天呢，我们为各位带来哈奇库的最新的一个版本更新的一个介绍， 虽然好像也就过去没有几天的时间，但哈奇库的实际上已经更新迭代了非常多全新的特性跟全新的内容。为此呢，呃，这个视频我们做一下简单的介绍。 那没有使用过哈奇扣的朋友们，可以登录我们唯一的官方网站哈奇扣 com， 然后您可以在这个已经下载就是这个立即安装以及 desktop 应用当中，都可以找到我们的哈奇扣的 desktop 的 安装列表，以及相应的一些容器的安装方式。 然后安装过程当中，如果您遇到任何问题话，也可以通过我们的技术知识交流群来提供这个相应的咨询。那我们接下来就来看一下哈基扣的最新版本当中更新迭代的一些全新的功能。 那最新的功能当中，实际上目前我们可以通过向导来做一个初步的了解。首先是在向导的这个界面上，我们可以现在在语言选择之后呢，我们也提供了这个主题的颜色选择。 呃，界面这样的话，您可以在这里快速的切换相应的主题。然后另外就是有一个文案主题的修改。呃，我们上一个版本当中还是主要以奇幻冒险这个主题为基调，然后创建了一些比如说像这个冒险团一样之类的这种 啊文案。那么接下来呢，我们在这个版本当中引入了另外的更多的八个主题，包括有原声的这个 ai 二阶 c i， 还有这个牛马养殖二十元学院，然后帝王朝堂，对吧？上朝还有外星科技实验室，构建外星文明 以及蜂群，还有这个海洋世界奇观，还有当然大家嗯，呼声很高的这个女仆， 女仆公访，是吧？还有最后这个种植园的这个文案，那么用户可以在这些文案当中自己啊选择去切换了。比如说我们现在就直接切换到这个发条工厂的这个女仆文案， 然后切换到这些文案之后，各位其实上可以在左边就可以看到他们变化的效果了。切换文案之后，在系统当中显示的 一些文案会发相应的发生变化，那么选择这个发调工厂，然后接下来再呃下一个就是服饰风格，那实际上这个对应的就是我们的二键 c l i 对 应的那个 界面了，那跟上一个版本的差别是，这个版本我们引入了全新的一些支持，比如说我们这个版本又重新启动了 opencode 的 支持，因为我们做了一些修复之后，现在已经可以正确的使用了。 然后下面一个是我们引入了 hermeshermes 的 这个部分啊，这个单词我还没去查到底怎么念，那我现在就暂时先念 hermeshermes 的 话，是我们认为啊，是我个人认为比较好的一个综合型的二阶 c 来。什么叫综合型呢？ code cloud cloud code code dex， code pilot， 它们大部分是面向编码任务的，而这个所谓的综合型就类似像 open cloud 类似的这种，它具备有很多已经集成好的插件功能，从而使得你在使用它过程当中并不局限于就是使用这个编码过程。 呃，那 hermes 也是同样的， hermes 的 话，它既集成了这个浏览器的操作呀，也集成了这个呃 i m 信息的直接接入呀之类的。那因此呢， hermes 可以 在这个版本我们只是作为 c i a 接入，后面的版本的话，我们会基于 hermes 做一些额外的 更加实用的功能，呃，以及期待未来的版本。好，那这个版本我们就是引入了 opencode 跟 hermes 作为我们的新的这个 cni 之行。那接下来就是要自定义我们原来的那一套自定义英雄的相关内容。 制定英雄相关内容的话，现在我们因为刚才我选择的是啊女仆的那个啊，是猫粮人的他主题，所以他现在的文案就是服务小队。那这里面的服务小队跟原先一样，那只是我们现在引入了全新的这个 嗯，机制就是可以。首先是头像的部分，头像部分我们在原来基础主题上再增加了一百套主题，主要是以人像为准的。然后这一百套主题呢，他大部分也是跟我们刚才前面提到的就是 啊世界主题是有关系的，文案主题有关系，比如说海洋有海洋的风格，然后风群有风群的，然后外星人有外星人是这样子生成了另外的石头，然后下面的这下面的这些头像呢，就是原来原来就有的， ok， 这是头像部分的变化，然后除了头像之外呢，我们还有一个大的调整副职业，那这个等下我们进到冒险团的那个配置当中再查看， 那这个是新建队员的部分，然后后面就是，呃，这个是设计应急设置这个应急团队了，那这个跟原来是一样的，没有什么变化。那接下来是项目创建，最后一个是社群引导 啊，用户非，我们非常欢迎各位可以登录我们的 github 为我们的项目点赞，也可以非常欢迎各位就是关注我们 bilibili 频道，我们会在 更新之后最及时的向各位反馈我们的最新变化。然后各位如果有各种问题的话，不管是通过 github 或者是 bilibili， 还是我们的 qq 交流群，都可以非常快速的得到对应的响应。 ok， 那 这个是我们向导这个页面的一些变化，那除了向导这个页面变化之外呢？我们接下来再看。就是关于更细节的。比如说我们有了服务小队，它是因为是由于刚才选择的女仆的这个主题，它显示叫服务小队。 那接下来第一个是这个巡逻小队，这个跟刚才香港那边是一样的。然后呢？呃，这个，这个也没有变化，就是就是关于每一个任务应该安排哪一个二卷去执行的这个部分没有变化。 然后这个是服饰风格，那这个就是主额键 c l i 的 这个部分，刚才提到我们引入了 opencode 的 以及后面，那接下来是配饰套间，这个是原来的副职业部分。呃，副职业部分就是你在选择了 opencode cloud 之后呢？你不是还可以指定这个 用什么模型吗？那这个就是原来的那个副职业主键，原上一个版本的副职业还不能够自定义，那么这一个版本的副职业呢？主要是引入了可以自定义的这个功能，因此呢，你可以比如说我在使用 clark code 的 时候，我可以使用 james 啊， james 四点七也可以使用 clark code 啊，它原生的一些官方的支持，包括当然也有 mini max， mini max 的 这种二点七的相应的一些支持，那这些都是可以现在通过这些自己的界面进行配置跟修改的。 那那下面的这些是，呃，原来就是系统的内置的，这这些是指读的不允许修改，但是你可以在上面添添加你自己的一些相关的这个 呃模型来进行使用。那比较典型的，比如说像 open code， 我 们知道 open code 是 它的模型名称是 provider 之前，然后后面是模型名称，那位置呢？它没有一个系统内置的 默认选项，那因为系统内置的默认选项跟你本地的 provide 的 名字叫什么有关系。所以呢？呃，我们现在系统内置是没有直接写的，但然后续我们可以写一些代码，进行一些就是比较智能的一种探测，然后来了解您 open code 的 本地可能有什么，哪些 provide， 肯定有哪些模型， 那这样子的话，系统默默认这边就可以直接选择，那可能会更好一点。那现在这个版本的话，比如说您可以创建这样的 gm 四点七创建一个这样的版本，因为我本地有一个叫 my provider provider， 那 我创建自己的模型，然后我选择对应的内容就好。 那这样的话，你就为 open code 创建了一个我们自定义的模型，等下我们就可以使用这个 open code 的 对应的自定义模型来进行一些操作了。 然后接下来是这个 hermeshermes 的 话，这个也是呃最新的模型了，而我本地配置的 hermes 是， 呃， mini max m 二点五。所以你可以在到时候创建英雄，或者说我们现在既然叫吕布嘛，你在创建吕布的时候啊，可以自己选择这个模型。 ok， 这个是副职业的部分，副职业的部分现在就是你可以自定义的，就是这个版本最大的一个区别。然后其他的话就是还有在这个界面上我们增加了一个画廊，因为我们原来确实有生成的非常多，我们有三百张图片吧， 然后上面的图片的话这边提供了画廊，如果各位有需要的话也可以在这个界面上进行查看，然后这边应该是可以保存图片的，然后呢？提示词好像没放进来，未来也可以把提示词放进来，这样子的话画廊对应的提示词各位也可以看到。 ok， 那 这个是，嗯，这个工坊里面相应的一些变化，或者说原来的冒险团相应的变化。那其他的话，还有就是设置里面我们也添加了刚才就是我们提到这个文案选择的变化，比如说你我们刚才选择的是这个女仆的这个 猫粮猫粮主题，那你也可以把它切换回，比如说我们的 ai urgent c l i， 那 么你就可以看到上面现在叫 urgent， 然后这边就是我的 urgent， 然后执行场景 c l i 模型，那这个可能是更适合您日常办公的时候的一些需要了，这个可以按照您自己的风格进行切换就可以 啊。其他的一些更小细节的优化，比如说我们修复了一些 bug， 然后修复了这个 codex， 在 啊或者说改善了这个 codex 在 运行过程当中的这个 to call 的 一些展示效果，类似这样的一些内容， 那这些内容可能就有点太多了，然后或者说我也记不大清楚了，各位的话可以在新的版本当中进行探索 啊。哦，包括右边的，好像右边这个也是上个版本没有的。这个版本是我们的看版右区，我们的看版右区添加了一个新的模式，就是您该看到这个效果 叫做游戏场景，他是以这个有一些简单的活动图标，然后有英雄展示这样的一个场景进行展示的，因为我们原来下一个版本应该是这个快速操作区域，是这对，是这这样子的一个效果。那新的版本的话，我们添加了一个这样的一个呃， 新的看盘游戏的选项，就是这个游戏场景他他是以这样的方式呈现的。然后呢，这边也有一个快速操作栏，对，所以新的版本是这个，也是这个版本我们新增的一个展示区，作为日常使用当中的一种情况。 关于看版 u 区，如果用户如果你有任何的建议或者意见的话，我们在这个默认的这边是显示这个 discussion 的 方式的，您可以点击这个，然后跳转到我们 discussion， 提出您相应的一些建议。这里刚才就已经有一个建议，就是说他希望把这个涌道进行横向扩展，对吧？ 关于永道的自定义，我们后续可以再单独做一个相应的特性功能的设计。目前的话右区他可能跟永道还是有一点隔离的。所以呢，这边大家如果有什么新的想法意见的话，还可以在这个当中提出来， 然后大家您如果已经都跳到这个界面呢？千万不要忘记为我们项目点击 star。 ok， 好， 那以上这些就是我们现在这个版本最新的一些功能介绍了。然后 啊，非常欢迎各位在评论区留下您的看法，也非常欢迎各位登录我们的唯一的官方网站 hotcoco com， hotcoco com 来下载体验我们最近的一个版本，然后了解我们最近的一些情况，如果在对于您的日常工作有非常大的帮助的话，也非常欢迎您推荐给您的朋友、同事以及 其他人。 ok， 好， 那这个版本就这样，那我们期待我们下一个版本的更新。好，再见。拜拜。
22哈基码农
00:55查看AI文稿AI文稿minimax 于三月十八日发布了其新一代 agent 大 模型 m 二点七，通过构建 agent harness 体系，实现了深度参与自身训练与优化流程，从而显著提升了工作效率。 m 二点七在多个测试中表现出色，在 sway bench pro 中取得了百分之五十六点二二的成绩，接近国际一线水平，在 vibe pro terminal bench 二等真实工程测试中也有出色表现。尤其值得注意的是， m 二点七在 office 文档处理与多轮编辑能力上有了显著提升， 在 gdp val a a 的 l 得分达到了一千四百九十五，位居开元最高水平，标志着 ai 正逐步迈向具备自我演化能力的系统阶段，或将彻底改变现有的 ai 研发模式。
5环球智联
00:28查看AI文稿AI文稿悄悄说个事，早上正在用着这个 mini max， 二点五正在用着起，突然他跟我说跑不动了，跑不了了，无法加载对话，然后我重新刷新了网页之后出现了 mini max m 二点七啊，现在官网上面现在好像还没有上过，最近的 二点半没有上，但是呢，他的这个软件界面已经是上了。那么赶紧上，赶紧上来试一试。
04:21查看AI文稿AI文稿前端开发者必看同一 ai 开发工具， tray 切换三款不同大模型，用完全一致的提示词开发同一套前端工程框架。失测差异全公开，只讲事实，不参主观判断， 先明确测试标准，确保公平性。一、开发工具统一使用 tray， ai 开发工具二、提示词完全一致，均为通过豆包先生成的用于细化整体前端工程搭建的 markdown 文件提示词， 核心需求为 view 三 plus、 v i t t five plus、 element plus plus、 pinia plus、 view router。 企业级后台管理系统开发 提示词细节覆盖、项目初识化、核心页面开发、路由配置等全流程。三、测试指标，仅统计生成文件数量，实际耗时两项核心数据，不评价代码质量，只呈现客观结果。 实测开始逐模型呈现数据。第一款， glm 五模型，同样的提示词，时间原因，我们加快六十倍速播放 生成文件数量三十四个，覆盖前端工程框架全核心文件，实际耗时约二十一分钟。前端页面展示 实测开始，逐模型呈现数据。第二款， kimi k 二点五模型，同样的提示词，时间原因，我们加快四十倍速播放 生成文件，数量二十二个，满足前端工程框架基础开发需求，实际耗时约十二分钟。前端页面展示 实测开始，逐模型呈现数据。第三款， minimax m 二点七模型，同样的提示词，时间原因，我们加快三十倍速播放 生成文件数量二十四个，覆盖前端工程框架核心模块，实际耗时仅八分钟，耗时最短。前端页面展示 基于实测数据客观总结三点，一，文件产出量 g l m 五模型生成文件数量最多，覆盖最全面。二、开发效率， minimax m 二点七模型耗时最短，效率优势显著。 三、综合表现， kimi k 二点五模型文件数量与耗时均处于中间水平，表现均衡。 相同工具、相同提示词、相同需求下，不同模型的产出效率及文件覆盖度差异明显。作为前端开发者，你更看重 ai 生成的文件覆盖率还是开发效率？评论区留下你的真实使用体验。
32一个小小程序员
01:58查看AI文稿AI文稿太疯狂了，屏幕上正在运行的我的世界是我刚刚花了五分钟让 ai 纯手搓出来的。我自己没有写任何一行代码而开发用的模型，这是国产的 mini max m 二点七。接下来直接上个最高难度，看看 m 二点七和 gpt 五点四的差距到底有多少。 同样的题词，我们先客观对比一下画面表现。不得不承认， gpt 五点四在图形渲染和材质贴图上确实更胜一筹， 画面看起来质感很好，不仔细看我以为就是原版的 mc。 而 m 二点七剩下的画面相对基础一些，更像个早期测试版。然后是基础的操控体验。 g p 五点四在这里出现了一点小失误，它把底层坐标系设反了 w 变成了后退，而且明明前面是一个平地，却像有堵空气墙一样死活跳不上去。 而 m 二点七的方向和跳跃逻辑非常精准，这就不得不提官方说的一个词叫原生 spec。 能力好在 m 二点五的时候就有了。简单来说，它写代码不像开盲盒，而是像盖房子前先画图纸， 在动手写代码前，会先以架构式的视角把坐标系、按键逻辑这些底层结构规划明白，所以基础打得牢。接下来是物理碰撞的边界情况，五点四有实体碰撞，但这个走着走着就直接 bug 了， 直接就弹射到了树上。而 m 二点七会没有这个 bug， 像树干泥土方块，会有湿气碰撞，但直接穿过了原本的树叶方块。这块的逻辑还是有点小问题，真正能明显感觉到差距的还是坠落。你看五点四，一直下坠，没有丝毫的停滞。 反观 m 二点七，下坠后就自动重生了，然后也保留了我刚刚挖空的这个地基。这得益于它底层引入的过程奖励机制，大家可以把它理解为代码生成过程中的质量检测员，他会全连录监控代码的走向，确保游戏不仅跑出画面，还能应对突发错误。所以 m 二点七画面虽然朴素， 但它真正牛的是底层逻辑和闭环架构能力。而且它的价格也很便宜，一万票量子币可以让四个 a 阵连续工作一年。如果后面的画面能更加精致，那就真的太酷了。目前 mini max 的 token plan 已经支持全模态了，大家抓紧去试试。
30艾伦2077v
10:11查看AI文稿AI文稿朋友们，我今天又做了一个新的技能，你们看一下啊，特别好玩，我们看看小朋友的反应啊！ 小朋友，游戏玩的差不多了，该去学习了。朋友们，我的小龙虾现在学会用电视或者投影给主人说话了， 今天这个视频里，我就要手把手给你们复现这个 skill， 而且我涉及了三条猛料，你们可得看完啊！首先是我魔改了一个 ai 生成视频的软件， 让它变成了我的龙虾的技能，这样我的龙虾就可以随时创造自己的数字人形象，可以透过任何一块可投屏的屏幕 来表达自我。第二，大家不是都说了 openclaw 不 适合编程吗？为了让这次魔改完全由 openclaw 完成，我上期视频分享了一个 skill， 让它的编程能力史诗级加强，可以调用 cloud code 来完成复杂的编程任务。第三啊， 大家都知道吗？ mini max m 二点七发布了，他们家更新模型可是真快啊，最近我不是都在玩本地模型吗？所以 m 二点五都没顾得上测 m 二点七就这么来了，好歹我得测一下啊！大家肯定想知道这个新版本玩小龙虾怎么样， 更重要的是它能不能在小龙虾里胜任这个魔改开源软件搓出工具的狠角色。 当然了，这期视频不止如此，我会从头开始，不光告诉你们号，还要告诉你们 y， 视频有点长啊，如果一次看不完，先点个收藏。朋友们，我最近在参加这个三月精选作者评选，结果我打开这个评选界面一看，我居然才九票，这太离谱了，你看看这第一名，两千多票，打开抖音精选 app， 为我投票啊！ 你们看到我的所有视频，在这个位置都有一个抖音精选内容，点进去之后就可以投票了，十分感谢，万分感谢，谢谢大家！我的需求很简单啊，让龙虾成为有形象的数字人，这样他就可以通过家里的任何一块可投屏的设备，通过屏幕来表达自己。 我就可以在家里给他专门准备一块屏幕，这个我已经完全实现了，我之前分享过投屏技能嘛，现在就缺一个生成视频的能力了。大家都知道春节期间 c dance 二点零刷屏了对吧？那个效果真是憨爆了， 但是如果用它来给小龙虾做数字人吧，是不是有点太烧钱了？就在这个时候啊，我发现刚发布的 ltx 二点三这个模型，这可不是一个单纯的生视频的模型，它是能用图像加音频来生成视频，什么意思呢？ 我们可以先用 t t s 给龙虾克隆一个音色，再用音频加图像，让它有数字人的形象。这不就是让龙虾女友可以在电视上和你说话了吗？龙虾女友现在可以在电视上和你说话了。如果说要用它来平替 cds 二点零，那是胡扯， 但是在家里不要钱不排队是不还是蛮香的？但我真的很烦去研究这个康费 u i， 看到这个满屏如同侦探的线索版一样的工作流，我就有点头大了。 但是就在这个时候啊，我发现 l t x 还同时发布了一个开源的版本，这是一个桌面版本，不光能生成视频，还能剪辑。哎，这不就是我想要的吗？但现在唯一的问题就是能不能把这个开源的软件变成小龙虾的技能？ 教大家一个我常用的技巧啊，就是让 ai 去分析开源软件，不断的提问来了解它的功能，然后根据感兴趣的功能提取代码片段，或者是直接模改来变成我的 skill。 这个技巧其实就是让主 a 阵子上下文充满了代码库的知识，再让它启动子 a 阵子派发任务去模改。我现在就给大家演示一下啊。 首先我们得让小龙虾从 github 上克隆代码。我的第一个问题往往都是从架构开始问的，让他调查代码，告诉我架构，告诉我代码结构，这样上下文中就充满了这些信息，有利于后续的问答。 我知道它是一个前后端的架构，用 electron 包裹成了桌面版，前端是 ts， 后端是 python。 巧了，不是，我之前做的信号制程助手就是用了同样的架构，那么它所有的操作应该都是 api 画的， 这样的话就简单了，我们只需要搞清楚后端就行了。接下来我第二个问题就直奔主题，问它有什么 api， 是 否支持音频加图生成视频，是否支持 linux？ 很快它就列出了所有的 api。 当然我问完这个问题我就知道怎么搞了。如果是不懂技术的朋友，你可以继续追问更多的问题，让它的上下文更丰富，让你知道的也更多。 那最后一个问题就是直接让它生成方案能否支持 linux， 能否支持图片音频上传，能否支持生成好的视频下载，并让他给我一个最小破坏的魔改版方案，并且我告诉他我希望输出的目录以及我提前下载好的模型的目录 lts 这个桌面版的后端还是有一些限制的，它必须是三十二 g 显存以上，否则它就会自动调用云端的 api， 而不是本地模型了。而且如果是 linux， 它也有会有一些限制， 而且它的前后端都用的是本地路径来访问视频。这个设计就挺离谱的，好像它完全没有考虑前后端分离，所以想把它改造成真正意义上的一个纯后端 api， 还是有些工作量的。 所以这三个问题问完之后，上下文中就有了足够的信息，我就可以开始开发了。进入了实施阶段，我打算让 opencloud 调用 cloud code 来进行开发，这样上下文效率更高， 并使用我前个视频分享的 cloud in t max 技能。用了这个技能，可以在 t max 里启动多个 cloud code， 分 阶段开发，这就很类似 agent teams。 不 过这个技能马上就被淘汰了，因为官方的 a c p x 插件马上就要发布了，应该可以做得更好。 比较令我意外的是啊，原本我以为要搞很久呢， mini max m 二点七竟然用了几分钟就改完了，这让我有点不敢相信。所以第二阶段测试时我就很担心，因为花的时间稍微有点久了，是不是有什么错误卡住了。但后来我发现完全是误解， 只是因为 m 二点七在安装生视频的依赖时花了不少时间，但整个流程它都完全没有出错，我甚至没有再跟它进行交互。 当然，这就算是一个 openclaw 上调用 cloud code 开发的一个痛点吧，就是你没有办法知道过程是什么样的，有没有出错？我们以前不是习惯了盯着 c l i 看着 cloud code 的 反馈吗？如果是用 openclaw， 一 旦花费的时间比较久，就会让人比较担心了。 不过啊，我有种感觉，我们可能很快就要进入做开发，也不用盯着 cologne 的 输出的时代。在我的另外一个终端窗口，我实时监控着 gpu 的 负荷，当我看到它开始有负荷的时候， 哇，我真的是很高兴，因为这代表 api 已经跑通了。果然，我的小龙虾成功的用 api 生成了一张虎斑猫的图片， 于是我就迫不及待的让它用 tds 生成的语音来生成视频。哇，一切都太顺利了，甚至让我有点怀疑它是不是作弊了，难道它是自己合成语音到视频里的吗？但是后来啊，我看到猫咪竟然都开始对口型了，你敢信吗？我就知道成功了。 不过这个模型啊，我发现用真实的猫咪图片对口型还是稍微有一点伪合的，但动漫风格就完全没问题。 于是啊，我就兴冲冲的让奥利做了一个叫女儿去学习的视频。我想象中的场景是这样子的，我们的助手小龙虾应该有一个专属的屏幕，他想让主人表达的一切都应该可以用视觉加语音的方式来传达，并且在自己的屏幕上播放。 接下来，我只要稍微花点心思研究一下各种提示词，比如说画面呀，运镜呀，更高级的表达，那这个技能就会很完美。我甚至都在想啊，以后会不会出现那种吸顶的三百六十度投影，专供 ai 使用，让 ai 可以 具象化，用更丰富的方式提供给人类的反馈， 不过现在已经很好玩了，用飞书和奥利对话，奥利会自动在投影上表达，奥利已经完全被数字化了， 不知道大家看会了没有，我后来又折腾了一些高难度的，我把这个 ltx 桌面版魔改成了网页版， 它现在可以直接在我的飞牛上运行了，而且我还支持了自定义模型，对提示词进行强化，还支持了首尾帧，还支持了原版的模型、服务器端渲染、剪辑等更多高级的功能。 我只想说，学会这个魔改软件的玩法，你就会发现这个 ai 的 世界啊，又向你打开了无数的窗户。经过这一番折腾，我不知道大家有没有 get 到技巧，能不能复刻下来 可能还是有一点难度吧，但是如果你有一点点兴趣，稍微探索一下一定会有收获的。更重要的是， mini max m 二点七是轻松胜任这些任务的，而且它的抠钉 plan 真的 是不贵。 那现在唯一的缺点就是这个任务对显存要求还是有那么一点高的，官方代码里要求三十二 g 显存以上，虽然能跳过，但是我觉得起码还得二十四 g 显存才够玩。 不过好就好在啊，我看到 m l x video 也要支持这个模型了，以后你可以用二十四 g 或者三十二 g 的 麦克也能玩。 那是不是 m 五 mac mini 出来又要被疯抢了？我会持续关注这个社区的发展，随时给大家汇报，有卡感兴趣的朋友也可以自己试着去复刻一下。好了，以上就是本期的全部内容了，谢谢大家！
4156小天fotos
01:01查看AI文稿AI文稿各位看官，欢迎来到晚上，迷你 max 首先打响了春节后的第一枪，更新了他们的二点七模型，从二点五到了二点七，我们来看看他到底有哪些升级，我感觉最大的升级亮点就是这里模型开始自实现，自我迭代，自我进化了， 就跟我们以前使用的编辑器可以自己编辑自己一样。再然后按照迷你 max 的 说法， 本次二点七模型，但我们假设它就是四点六吧。 还有亮点就是他做 ppt 的 水平得到了很大的提升，大家可以看到这是他做出来 ppt 的 效果，比这比 wps 做的可好多了， wps 那 完全是没法使用的。 再就是和小龙虾的深度定制，小龙虾可以说是二零二五年在中国大陆圈最火的一个模型，也不是模型，是一个工具。 a 点最后的亮点就是这里二点七，二比二点五，同一个成本大模型变成了一个东罗马的一个大模型， 已经不仅可以处理文本信息，而且可以处理图像信息。 ok， 这就是他的这次五个更新，拜拜。
02:31查看AI文稿AI文稿三月十八日， midmax 新宇科技发布了 a 件大模型 m 二点七，同时呢，也宣布与腾讯云达成深度合作。这两个利好呢，使得公司股价当天大涨百分之二十，市值最高呢，超过四千亿。 第一个问题啊，相比之前的 m 二点五，这次的 m 二点七到底有什么变化呢？ m 二点五模型呢，是工具，全靠人类来教调改，它定位呢，是强执行 agent。 而 m 二点七呢，它会自己迭代，自己能够自行分析问题，改代码、跑实验、看结果，再优化，从而形成一种自我进化的闭环，它定位是自我进化的 agent。 第二个问题， m 二点七模型的能力表现如何？ 在一般的研发场景里面呢？ m 二点七呢，它能承担百分之三十到百分之五十的工作量。写代码方面， m 二点七以百分之五十六点二的正确率达到了 g p t 五点三扣贷的水平。在专业办公领域呢， m 二点七的测试分数呢，在所有开源模型中是最高的。 第三，腾讯云为何要找 mini max 合作？ mini max 之所以能够吸引腾讯云深度合作，核心在于它的 agent 原生的全栈技术壁垒、全模态能力和很强的商业化落地能力。 比如 mini max 旗下 agent 里面的自研 forge 强化学习框架，它能够专注 agent reinforcement learning， 就是 智能体强化学习训练，它是提升智能体自主决策、自主试错能力的核心引擎，也是这是呢，与腾讯云合作的核心记录专题。 第四，与腾讯云的合作能有什么好处？ mini max 与腾讯云深度合作，相当于获得了一种视觉级的 agent 基建， mini max 呢，它可以依靠腾讯云强大的算力调度和云云升能力突破算力瓶颈，部署毫秒级启动、百万级吞吐十万级病况能力，又能够损失消费者的智能体。强化学习沙箱在这种测试环境中实现平稳运行，来支撑负极框架大模型的训练。 那么训练速度、吞吐量和稳定性大幅提升后啊，它会缩减这种模型的迭代周期。更强的 m 三版本的模型呢，可能会更快地推出。另外啊，接入腾讯云生态后呢，也有利面，也有利于 mini max 拓展弊端客户和应用场景。 最后个问题啊， mini max 的 快速发展，是不是真的意味着 it 码楼、办公文员这些职位要批量消失啊？你觉得呢？欢迎在评论区留言。
1如说财经
01:20查看AI文稿AI文稿刚刚发布的 m 二七简直是性价比之王，他在没有任何人类干预的情况下，自己闭关修炼了一百多轮，性能硬生生提升了百分之三十。在各大专业测试上，他的分数已经无限接近顶级模型 opus， 甚至在一些项目上直接反超。但最离谱的来了， 在性能旗鼓相当的情况下，它的输入成本竟然比 opus 便宜了五十倍，用不到三分之一的钱就能体验到顶级的智能。它能零样本直接生成一个 gta 风格的乐高游戏，画风还挺像回事儿。 接着让他搞个苹果操作系统，桌面应用设置全都能动，拖拽丝滑，背景还能随便换，直接给了九分好评。他还能帮你干正事，你只要下个命令，他就能自己上网搜集资料，进行深度市场分析，然后给你做出一份图文并茂的 ppt， 关键指标增长预测一个不落。更牛的是， 他做游戏也是一把好手，你看这个我的世界克隆版，地形无限生成，水面纹理清晰，就是暂时还不能挖方块，有点可惜。还有这个老虎机游戏， 拉杆儿动画中奖、特效、金币掉落，各种逻辑和动画都安排的明明白白，效果甚至比顶级模型生成的还要好。这款 m 二七简直就是个六边形战士，能写代码、做分析、搞设计，还能自我进化，最关键的是价格无敌了！
154秒如科技
