智谱龙虾对比workbuddy

不需要发现部署，只需要一分钟，我们就可以有自己的完全体的小龙虾，这是今天智谷新发布的 autoclave 的 新工具，可以快速的得到一个完全体的小龙虾，这是他的主页，我们只需要点击下载，他会根据你的设备自动下载客户端，现在也是只支持 windows 和 mac os， 我们下载完了之后就可以得到一个跟豆包一样的一个客户端，我们在这里就可以跟他去聊天对话，他自己原声是有一个小模型支持调用的，这个工具比较大的优势，他对国产的适配比较好，比如说他也可以一键接入飞书。如果我们想要使用自己的模型呢？我们就可以在设置里面添加自定义模型，比如说我有一个阿里云百联的会员，我们可以用阿里云的 我们的服务商自定义他的模型呢，我们就用 qq 三点五的配置他的这个地址或还有自己的 a p i 添加，就可以使用自己的模型了。可以看到我们现在是用自定义的模型，我们就问他一下他现在是什么模型，我们再测试几个任务， 我们可以看到他可以访问我们本地的文件，他完成这个任务有他对扬爆一些，分析一些技术指标也有一些，也有我们目标架宣传空间，还有一些操作建议。我们也设置一个定时任务，在满五点的时候可以直接提示。好了，这就是一个非常好用的工具，我们赶紧把自己的小楼架扬起来吧。

我用了一千万拓展去验证最适合 open globe 小 龙虾的模型搭子来了，亨特阿尔法，它目前在 open road 上是一个免费的，是一个另一门公司测试的模型。呃，据传闻它可能是 deep deepsea v 四版本，或者说是智谱，或者说是小米的新一代模型。然后它的特点就是一万亿参数，然后上下文有一百万， 它是相当于，呃可以处理七十五万字的中文或者一百五十万的英文单词，在一个对话框内，那相当于就说它是我们之前推荐的 g 月星辰三点五，就 sleep sleep 三点五 flash 的 四倍，然后专门为了 opencloud 啊小龙虾这种 app 去做了优化，然后它目前也是在 opencloud 上是免费的。然后魔性 id 我 贴在了我们视频的评论区里面， 呃，我让他去呃做了一些安全的测试，就是我们之前上个视频提到的自防护，呃，就相当于模型 agent 的 自防护能力，然后可以看到就是亨特尔法是百分百通过的，然后 sleep 三点五 flash， 然后通过度只有百分之六十五，那相当于就是说这个模型能力上，亨特尔法是远远强于 sleep 三点五 flash 的。 呃， open road 上呢，就是，呃有很多免费的模型，目前是有二十八个，那在第一梯队的呢？相当于就是我们的亨特尔法，它是接近了 g p d 四或是 cloud 的 这种商用模型的能力。呃，后面还有很多其他的特殊的免费模型，比如说多模态啊，视频啊这种，我下一个视频会给大家介绍。 那比如说就是，呃，我们来看就是亨特阿尔法六大模型的横向对比，那从整个的呃就是编程能力来看，肯定是商用的 cologne 最强，然后推理能力和编程能力都是商用的 cologne 最强。然后 agent 的 控制调用呢？嗯，那就是亨特阿尔法这种免费的专门 agent 的 设计，最强，你可以看到远远超过。 嗯，包括那样，就是，呃那个亨特阿尔法的定位，它其实本质上呢，其实是专用呃 a 技能做设计，那它和最强的付费的 a 技能模型呢？那其实是是也各有胜负。对， 那我们看到我这边的 status 状态呢，其实是呃它的上下文，你看我新的窗口采用了百分之四，非常的充裕。 嗯，和那个呃 sleep 三点五 flash 的 对比呢，相当于可以看到 a 技能的能力，然后呃 超文档处理是远远超过的。然后中文能力呢，它其实是属于待验证。因为呃， steve 三点五阶跃星辰呢，他知道是中国公司模型，亨特尔法也知道是中国公司的，所以说中文能力呢，其实属于一个待验证的状态。 然后推理速度呢，因为它有 a t 的 参数，呃，相当于是呃那个参数更大，然后推理说会更慢。呃，但其实是呢，呃，我们其实是等待时间，没有强，很强要求的话，那其实还是这种 a 级的能力上还是远远超过的。 那我们现在可以看到，就是我这边用了那个接近一千万的脱贫去做了验证和测试。对，呃，九九点六百万。 那亨特尔法啊，他现在在那个小龙虾的登陆排行榜上是，呃排名第八。对，然后我之前推荐的 super 三六 flash， 现在是远远排名第一。那，那我觉得后续的话就是亨特尔法，呃，他不管是更，嗯，就是正式发布他名称之后还是怎么样，那我觉得还是一个很大的竞争空间的。对， 然后这是我之前跑了一个测试，用它去跑的一个呃哆啦 a 梦的图像，因为它是纯文本的模型呢，它只能靠文本里面简介和想象，这是用 svg 来绘制的，相比于它的上半部分，其实是已经绘制的非常接近了。 然后整体上的话呢，其实是在呃 log 里面，比如说，呃，或者说我们看到 a p i k 对， 它其实都是免费的，对，都是一直已经切到了那个呃，对，你可以看到我的小龙虾都已经切到了亨特尔反应在用，对。

据证券日报等多家媒体十六日报道，近日，智普正式发布全球首个专为龙虾场景深度优化的通用大模型 glm 五 turbo， 并同步上调了 glm 五 turbo 的 api 价格，幅度为百分之二十。该模型是自二零二五年以来智普发布的首个闭源模型，专项增强了工具调用、指令遵循、定时与持续性、任务长链路执行等场景能力。 根据端到端龙虾评测精准 zcloudbench 的 评测结果， glm 五 turbo 在 opencloud 场景中的表现相比 glm 五提升显著， 在多项关键任务上整体领先于多家主流模型。同时，智普还推出了面向个人和企业级用户的龙虾套餐。智普方面曾对媒体表示，近期 glm coding plan 市场需求持续强劲提升，为保障高负债下的稳定性与服务质量， 我们同步加大算力与模型优化投入，产品能力持续升级。基于实际使用情况与资源投入变化，我们决定对 g i m coding plan 套餐价格体系进行结构性调整。智普本次上调 g i m 五 turbo api 价格已是近期第二次涨价。 二月十二日，在智普正式推出旗舰模型 g l m 五时，也上调了 g l m coding plan 套餐和 e p i 价格，相比于 g l m 四点七， g l m 五 turbo 以上涨超百分之八十。以此计算，二零二六年第一季度，智普 a p i 价格同比增长接近翻倍， 量价双增趋势明显。在业内人士看来，此前智普的 coding plan 已在程序员群体中获得商业成功， 此举或许为智普从模型厂商向数字劳动力提供商转型的重要布局。有行业分析师认为，大模型的价格战要结束了， 以后好模型是有定价权的。如今， open ai 已经在内部把核心指标从日活用户换成了每日 token 消耗量，这说明未来衡量 ai 价值的不是多少人在用，而是 ai 替人干了多少活。 现在大模型公司卖的不仅是模型，是企业通往数字员工时代的第一张入场券。目前， g l m 五 turbo 已登录 open router codes codes、 美团、 t r a e 等平台。针对外界担忧的安全风险问题，智普方面表示，已经专门构建了一套面向企业级场景的 open cloud 安全管理体系 cloud for enterprise security， 在 安全保障层面系统性提供多层防护机制。回到 a 股市场， 建议投资者重点关注与智普有合作关系的 a i d c 运营商和算力租赁服务商，如首都在线独家负责 g l m 五训练集群交付签约机柜超五千个，提供八零零零 p 算力支撑。 g l m 五推理需求 单集群日处理 token 量超两百亿。尤克德二十五年与智普签订五年二十亿元算力服务合同，提供超四千七百台服务器。算力集群。奥菲数据投资智普生态基金，并为智普提供算力基础设施支持。 润泽科技、廊坊智算中心十三万卡集群为智普提供部分算力支持。并行科技为智普提供算力租赁服务支撑。训练、飞调与推理。

体验一下质朴的澳龙，它有几个和其他龙虾完全不一样的特点，第一个呢，就是它是应该是首个在桌面端可以直接是可式化的去创建数字分身的这样一个龙虾，像之前的一 z 可乐，还有这个 coco 和 kimi 可乐，其实都是不行的，这一点呢，对于小白的用户来说非常的友好啊，这是值得点赞的。 那第二点呢，它是一只非常不要脸的龙虾啊，它居然说它是第一个桌面版的这样一个龙虾啊，其实在年前啊，基于 open color 的 话，有这个 easy color 在 年前就出来了，然后自研的龙虾呢，像 oppo 也是桌面版的，虽然说它是第一个，还真是不要脸。 然后第三个特点呢，就是这是一只非常贵的龙虾啊，因为他的会员费呢，是一个月二十九元啊，五千的积分，按照我们这种日常的用量的话，五千的积分估计也就一天可能都不够哈，也就说你这个一个月可能千把块钱啊，所以非常的贵啊。 最后一个特点啊，就是他应该是一只非常勤奋的龙虾啊，按照他的这个配置的看，低于二月十四号的 open 可乐去做的开发，也就是刚好春节放假的那一天，说明呢，可能整个智普的团队啊，在整个春节期间可能都在加班，所以非常的勤奋啊。 呃，至于说想用这个龙虾的朋友啊，也是可以去体验一下的啊，体验还是可以的啊。

刚刚，智普发布了全球首个专为龙虾场景深度优化的大模型， g l m 五 turbo。 这个模型可是二零二五年以来智普首个必然模型，专门强化了工具调用、常练录执行这些龙虾场景刚需能力 评测。数据呢，也是硬气啊，用端到端的 z club 半指一测，在 open club 场景里比老款 glm 五强了不少，关键任务呢，还压过了多家主流模型。不过最让人关注的是，这个模型刚发布就涨价了， api 价格呢，直接上调百分之二十。要知道，这已经是智普近期的第二次涨价了， 二月呢，刚推出 glm 五时就涨过一波，现在 glm 五 turbo 在 那些基础上呢？再涨百分之二十，算下来呢，可能要比最早的 glm 四点七贵百分之八十三。 二零二六年一季度，智普 a p i 价格快翻倍了，但是市场反应倒是挺积极的，股价呢也在涨。为了让用户用得起啊，智普还推出了龙虾套餐，个人用户三十九元就能买三千五百万 tokens 的 体验月卡，企业用户九十九呢，就能够拿到一亿 tokens 的 进阶月卡。 另外，安全这一块呢，也没落下，专门搞了一套企业级的安全管理体系，给用模型的企业上了多重的保险。现在这个模型呢，已经在 openroot、 美团这些平台上线了，连机械革命的龙虾盒子也要全球开售。涨价还是能卖爆，本质呢，是市场认效果， 现在大模型不是能用就行，得实实在在能替人干活。 g m l 五 turbo 在 龙虾场景的能力提升，用户愿意为销量买单， 而龙虾套餐更聪明，用用低门槛，把个人用户和企业呀都圈进来，既赚流量呢，又赚口碑。安全体系在布局中呢，也戳中了企业的痛点，大模型越好用，数据安全呢，越敏感。这一步啊，算是提前给合作方吃了一颗定心丸。从之前的编程套餐到现在的龙虾套餐，似乎明摆着是要从卖模型转向卖数字劳动力。 毕竟啊，以后衡量 ai 价值的不是多少人在用，是他替人干了多少活。那么，大模型的价格战是不是要翻篇了呢？因为能够解决具体问题，有实力的模型，以后的定价权啊，只会更稳啊。

如果你也想养一只小龙虾，但却又不知道从何开始，那么这条视频肯定可以帮到你，大家可以先点赞收藏起来。 这里我罗列了目前市面上十种主流的龙虾安装方式，大家可以按照自己的需求， mini max kimi curl、 阿里扣庞，稀树科技的 pico curl、 腾讯 workbody 字节 art curl。 这里我给它分成了三档， 第一档，本地一件装，有澳龙、有道 q curl 和 ez curl 四家。第二档，三家云端免安装， max curl、 kim curl book body。 第三档，专业场景， coco heart curl p curl。 第一档，本地一件装， 首选智浦澳龙原声 open crown， 内核一键接飞书，有到龙虾的话完全免费。 腾讯 qq 目前内测免费，微信扫码可以直接用，安全也是顶级的。猎豹的 ez curl 也是先免费用，如果是出海的话，优选猎豹 ez curl 第二档，云端免安装，有 mini max max curl， 还有 kimi curl， 还有腾讯 workbody。 第三档，专业场景，阿里 coco 字节 archcrow， 猎豹的 easycrow， 稀树科技的 pubcrow。 大家可以对号入座，直接抄作业了。小白的话，首选澳龙和有道。微信党的话，优选 qcrow， 省钱党直接用有道，完全免费。 如果你要搞文档的话，直接用 kimi 的 kimi crow， 企业用直接用阿里的 coco， 云上办公的话用 workbody。 嗯，大病发大衰瘏的话，用字节的 archcrow。

我用 ai 从零搭建了全自动的炒股系统，实盘交易账号公开记录可查全网，你可能都找不到这么公开透明的 ai 炒股分享。几个月前，我就发布过关于 ai 炒股的视频，全网三百万播放， 无数人评论问怎么做。那时候对普通人来说， ai 炒股还是很难。现在不同了，用龙虾配合新的大模型，普通人也能搭建自己的自动交易系统，更重要的是，他能自我迭代，学习升级。 开始我让他管理十美金作为测试，携带后让他管理一百七十美金，然后逐步加码，第一天他就默默产生了一千美金的交易量。放心啊，没你想的那么复杂，全程都是使唤龙虾来完成。 我怕有人还觉得龙虾难用，专门选了一个门槛极低的龙虾。智普的 autoclave 什么配置啊，部署啊，完全不需要下载下来，开箱即用， ui 也比原版龙虾简单很多。打开 autoclave， 可以 配置任意模型。不只有智普的模型啊，它默认是使用智普新出的龙虾专用模型。 pony alpha 二， 我也是第一次用啊，也想评测一下他的水平，听说是能让龙虾的能力再上一个台阶。整个系统包含多个模块。首先核心的是一个交易 agent， 他 会写交易日记，会调用多个技能来完成全自动的交易， 还有两个技能，交易策略技能和交易执行技能。交易策略技能呢，会基于历史数据制定策略，回测、调餐，然后用找到的策略进行交易。交易执行技能呢，用来到券商或者交易所执行买卖操作。那做完买卖操作之后，交易 agent 会发送飞书消息通知我们， 每过一段时间， ai 可以 根据交易日记总结经验，叠带交易策略，形成一个交易叠带左脚踩右脚螺旋升天的闭环。 还是要声明啊，视频仅作为技术研究，不构成任何投资建议，不建议大家投资啊，我们的重点在于啊，如何通过龙虾搭建这一套 ai 全自动的交易系统，不会过度的深究交易策略，大家可以自行搭配任意互联网上能找到的策略。第一步， 首先 ai 要学会使用股票软件来执行买卖操作，我让他专门开发一个技能，为了方便演示，我选了和知名 ai 炒股大赛相同的合约。 那 a 股的话呢？大家可以自行查阅如何开通量化权限，也可以让龙虾通过操作浏览器来执行交易，非常简单。我把官方的 api 文档直接发给 ai， 它就持续向我汇报工作进度， 不是以前那种，它简单写个代码就完事了。它是一边写代码一边测试一边修复，非常的主动。这也是 autoclave 对 比以前那些 agent 的 一个显著区别啊。 十分钟后，他开发完了，并且测试了获取价格，获取 k 线各种功能。我还不放心啊，再试了一下，让他用新开发的这个 skill 获取 google 的 历史股价数据，并放到我的电脑桌面上看。啊，成功了， 但他还只是获取数据啊，没有执行买卖操作，因为他没有钱呐。我让他自己注册了一个账号，然后我往里面存了十三美元，接着他就主动测试了一下，买入黄金再卖出。 成功了啊，在平台上也能查到交易记录，我也是第一次使用这个交易平台啊，对他的 api 一 无所知。在这种情况下，我仅通过和 autoclole 对 话一个小时，就打通了全部的接口。 我的感受是 autoclole 和 pony alpha 二这个组合非常的主动，而且可控。以前我即使使用 cloud code 加 cloud 的 模型，也没有这么主动的去解决问题，往往要写超长的提示词来约束他。 不过呢， pony 二 f 二的强大也是有代价的，消耗的头肯也是真的贵，建议大家多配置一个便宜模型组合使用，现在我还要让它变得更科幻。嗯，在 auto close 上可以一键添加飞书，这个过程跟魔法一样， 点一下，然后就全自动控制浏览器帮我完成一连串无比复杂的配置操作。全是自动的， 配置完后，结合刚开发完的交易技能，就拥有了一个交易助力。无论走到哪里，我就让他查询一下黄金的价格，然后买十美元的黄金。他还给我点了一个表情，表示他看到了。你看啊，交易成功了，在平台上也能看到对应的仓位。 第二步，只会执行买卖还不够啊， ai 还要能够自己决策，找到买点卖点，这样才能全自动执行。我让他去研究一套交易策略，并且也做成一个技能。我没有限制他具体用什么策略啊，因为这个不是视频的重点，大家可以直接发一篇文章或者一本书给他，比如海龟交易法， 还可以让他去互联网上收集宏观的数据或者新闻信息，用来作为策略的一部分。总之想象空间很大， 你看他创建了策略，并且在历史数据上回测，用网格搜索找到最优的参数，回测显示胜率可以达到百分之七十一点四。我还发给他黄金白银、原油、标普指数等更多的标的，让他去研究，最终他列出一个表，清楚的展示每个标的用这个策略的回测结果。 那现在呢，我们已经开发好了两个技能，在 autoplout 的 这个界面啊，可以管理你的所有技能，默认就已经安装了常用的九十六个，覆盖内容创作、飞书、办公、代码开发等各种场景，可以把我们刚刚创建的技能也添加进去。 第三步，注意啊，现在要实现整个系统的核心，非常魔法的 agent 部分，但其实是很简单的，本质上只是一段提示词，完全依赖大模型的强大能力，就是告诉 ai 啊，如何运转这套自动交易系统，大家可以自行暂停阅读。第四步， 最后一步啊，我们创建一个定时任务，让龙虾每过三分钟执行一次交易流程，检查一下 k 线，这样就能实现全自动的运行了。 原版龙虾中啊，可以通过 u i 创建定时任务，但这个表普通人看的也是有点头疼，而 autoclave 呢，没有这个 u i， 只能通过和 ai 对 话，让 ai 帮我们创建。看啊，现在他已经给我发了一条飞书，消息，表示交易机器人已经启动。 不一会功夫啊，他又发来了开仓和止损的通知，给我亏了百分之四点六，幸好测试阶段我只给他了十四美元，然后几十分钟我就看他没反应了，是不是偷了钱跑路了。可以直接问 autoplay， 就 把他当做像人一样使唤，他告诉我一切正常运行，并且列出了每次运行的结果， 到这一步已经是凌晨了，然后我就去睡了一觉，一觉醒来，发现他给我发了很多飞书消息，总共已经亏了百分之九的钱，还只是一晚上啊。看了一下交易日记，有一些总结，比如今晚所有 rsi 大 于七十的交易全部止损， 最后还说一直在亏钱，暂停交易，直到收到明确指示，保护剩余资金。咋说呢，就很灵活，很像真人，亏了钱不能浪费啊。我就让 ai 根据昨晚的交易日记迭代升级一下策略。 一段时间后，他就给我发来一条飞书消息，说交易机器人已经升级到二点零。这个二点零啊，我发现他保守了很多，半天都不开单，给我急坏了，我问他怎么回事，他说这是好事啊，一点零的教训就是条件不满足，强行交易，导致八连亏。 二点零正在发挥作用，宁可空仓等待，也不乱开仓，太他喵的有活人感了。于是我放大胆子，给他存了更多的钱，现在他给我管一百七十二美金，相当于一千二软妹币， 期待他进一步迭代，大家也可以持续关注这个账户的交易情况，都是公开可查的。总结那最后我总结一下。首先，短时间高频次的交易，在黄金白银这种高度有效的散户几乎是不可能赚钱的。 这套全自动开发系统啊，用在更大时间级别的交易会更有效。在视频中啊，我使用一分钟，十分钟级别的 k 线，以及用一些高波动的标的，只是为了让他更多的触发交易，不然很难在视频里演示。所以一觉醒来八连亏。我也不是很意外啊，酒赌必输，多投资少投机。 然后评价一下 autoclole 本地部署的原版龙虾以及云端部署的龙虾，我都用过，对比之下呢， autoclole 毫无疑问门槛极低，非常适合普通人使用，它不会把一堆看不懂的菜单怼到你面前，是真正给普通人用的龙虾。那尽管它 ui 简洁，龙虾的所有底层功能都继承过来了， 没有阉割，当然同时也继承了龙虾的大部分缺点。那从另一面讲呢， ui 的 简化也让它缺少了很多原版 ui 上的复杂配置功能，比如手动创建定时任务啊，查看定时任务运行的历史，在 auto flow 里，全都要靠和 ai 对 话来使用这些功能， 就靠一张嘴来完成全部任务。对小白来说，这也确实是更友好的交互方式。再说 pony alpha 二这个模型，由于龙虾很少偷啃，平时我都是用国产模型来配合龙虾，但总让我觉得这龙虾怎么这么蠢，简单的事情都做不好， 经常要人去提醒他做这做那。而在我开发全自动炒股系统的过程中呢， pony alpha 给了我全新的使用龙虾的体验，没有出现那种弱智的问题，这是 cloud opus 四点五甚至四点六才有的体验。 而且我们的炒股系统不像传统量化系统，以代码为核心驱动，我们是以 agent 为核心来驱动的，极度依赖模型能力。而 pony alpha 二即使频繁的每三分钟执行一次，执行一整晚都没有出问题。 据说它是深度优化了龙虾的使用场景，所以才叫龙虾模型嘛，那质朴。这一次不但端出了强大的模型，还承接了龙虾巨大的流量，带来了更适合普通人使用的龙虾产品。

普通人玩小龙虾最大的问题从来不是不会用，而是根本装不上。现在进入这个网址，点击下载链接，安装之后，一个全中文界面清爽，你的专属小龙虾就正式住进电脑了。你能忍住不去玩一下吗？想让他活过来？进去先别急着用， 找到设置模型与 api 右侧，点击重置链接，确认服务状态，显示已连接。这一步做完，小龙虾才算真的火了。接下来就是选择合适的大脑模型，官方已经内置了配置好的大模型， 注册就送积分，纯体验党直接用就行，想折腾的也可以自己接。其他大模型我呢，用的是 deepsea， 这一步弄好以后就可以正常使用。而那些复杂的配置，官方已经弄好了，回到主页左侧就能配置不同角色。让实习生小李专门整理资料，让小王负责写文案。 再养个龙虾助理，专门教我怎么使用。比如给他安排这个任务，他自己遇到问题了，我也不懂代码呀，我直接说你帮我安装好， 他就能自动解决问题，还把前面的任务一起做完。当然，最绕不开的是 token 的 花呗情况到底高不高？参考前面的那个任务，看一下 deepsea 的 后台，这是消耗的 token， 这是 deepsea 的 消耗费用。而现在呢，你最该做的就是亲自去体验一把，你到底需不需要养一只小龙虾？

朋友们，你敢相信吗？一个 openclock 的 安装居然需要五百块钱，而且即便如此还是排起了长队，这小龙虾现在到底是有多火啊， 不过今天来了一个直接掀桌的，它就是质朴昨天新鲜出炉的 autoclock。 这个 autoclock 的 本质呢，就是帮你把 openclock 的 一系列安装啊，配置的流程全部帮你封装好了，所以你只需要下载安装一下啊，就跟你在电脑上安装其他的软件一样，没有任何区别。 接下来我就想问，还有谁用不上 oppo 卡的吗？今天我们就来好好的看一下，这个智普的 autoplan 使用起来到底是有多么简单方便。首先安装就真的跟你在电脑上安装其他的软件一样，你只需要到这个官方的下载页面点一下下载按钮， 然后呢双击开始安装就好了。像我这边是 mac 的 话，我只需要把这个图标拖到这个文件夹里面， ok， 就 安装好了。好，打开这个 autoplan 啊，这边 有一个登录页面，我们用手机号登录一下，那进来以后呢，就可以看到这样的一个界面啊，这个就是你跟 opencloud 的 对话的界面，而且在这边它还自动的帮你对接好了。智普专门为 opencloud 定制的一个大模型，叫做 pony alpha two， 新用户登录是会赠送一些免费的积分的，所以你立刻就可以开始使用了，完全不需要你在乌漆嘛黑的密令行里面去配置什么模型啊，输入什么 key 啊等等之类的，甚至还不需要做任何的充值啊，免费直接上手。好，我们跟他打声招呼啊，你好， 可以看到它这边有回复。好，当然如果你想用别的模型的话，在这边也是可以配置的。在这个设置页面这里的 models and api， 这里可以配置你想要的任何模型啊，像国内的 deepsea， mini max， kimia 等等，这些都是支持的。然后如果你想要接入 open ai， 这些模型也是可以的，选择这里的 custom， 然后只要符合 open ai 或者是 entropin 协议的模型，你 都可以使用。这一点我觉得还是必须要给字谱点个赞的啊，虽然说这个 autoplay 是 字谱开发的，但是呢，他也没有强制你必须用字谱的模型，哈哈，好，接下来我们来演示一下让他来对接飞书，那方法是只需要点这里的按钮就好了。 ok， 我 们点一下，然后可以看到他自己在走一系列的接入飞书的流程。 大家看，我的手是没有动的啊，是他自己在做这一系列的操作，直到最后的审核环节啊，这个审核环节我们还是得自己来做， 审核完了以后呢，我们就可以立刻开始来使用了。好，我们给他发个消息，好，可以看到他正确的回复了，然后让他给我们创建一个飞速文档，可以看到他也顺利的完成了这个自动对接。飞速的功能，我觉得真的是太小白友好了。 而且更强大的是他这边还自带了一系列的 skills 啊，覆盖了内容创作、办公代码和营销金融等等高频场景。 在这里可以看到啊，将近有一百个 skills， 所有这些 skills 要么是可以直接使用，要么是你只需要点一下这里的添加按钮，就可以自动的帮你安装配置，好像这里的 obsidian skill， 你 添加好了以后呢，就可以用来搜索和管理你的 obsidian 笔记了，你根本不需要做自己去配置啊，安装啊等等这些麻烦的事情。 当然网上几乎所有的其他的 skill， 这个 autoscale 嘛，对吧？像这个公众号文章搜索的 skill， 我们直接扔给他，然后跟他说帮我安装一下这个 skill。 ok， 很 快它就安装好了，然后我们就可以用它来全网搜索公众号文章了。还有一个非常大的亮点是 openclaw， 它自带了一个改进版的 browser agent， 相对于 openclaw 自带的那个浏览器，它能够稳定地完成多步骤跨页面的浏览器执行操作，来实现长链路的自动化任务。 ok， 以上就是我对 openclaw， 它本质上就是 openclaw， 所以 你在网上看到的所有其他的 openclaw 的 玩法 在 autoclave 里面也都是可行的。只不过是说它把 openclaw 的 上手难度彻底降到了零啊，所以特别适合那些没有技术背景的朋友，或者是不想自己折腾各种麻烦的问题的。 所以如果你之前一直听说 openclaw 怎么怎么样，但是呢，自己搞不起来啊，非常推荐去试一下这个 autoclave。 好， 那我们这个视频就到这里，觉得有用可以点赞关注一下，我是川哥，我们下期见，拜拜！

训练一个大模型，你知道最贵的成本是什么呢？不是服务器，不是电费，是人，是那些懂怎么调参数、找 bug、 做评测的 ai 工程师。全球抢着要，薪资高到离谱。 但我今天要告诉你一个事，以后这活可能不用人来干了，因为今天 mini max 官宣了 m 二点七这个模型能参与自己的训练，自己找问题，自己优化，自己跑得超过一百轮循环，内部评测效果涨了百分之三十，全程没有任何工程师动它， ai 开始训练更好的 ai 了。 这不是科幻，是今天刚上线的事儿。大家好，我是杜宇，带你看懂 ai 赛道的前和事儿。先说新模型干了啥？ m 二点七最核心的事儿啊，官方叫模型自我进化，翻 译成人话就是，以前训练 ai 得靠人工程师，哎，每天盯着改参数，查 bug、 跑评测。现在 m 二点七自己建了一套 agent harness 体系，你可以把它理解成 ai 的 工具手册箱。装上这一套工具之后啊，那模型能自己参与自己的 bug 排查一条龙，自己搞定 官方的数据库啊。在部分研发场景里， m 二点七已经能扛下百分之三十到百分之五十的工作量。更觉得是啊，它能连续跑超过一百轮分析、改进、验证的循环，自己调参数，自己优化策略，内部评测级效果提升了约百分之三十。 你肯定在想，这和我有什么关系，哎，先别急，我待会专门讲普通人的机会，我保证那个角度你没想到过，听完你都会有点慌，哎。但是好的那种话先继续说亮点，编程能力这一块啊，第三方专门做了一个测试，就是拿真实的工程向我们让 ai 去 找 bug， 修 bug， 提交代码，看能搞定多少。 m 二点七在这个测试里的完成率跟 open ai 的 gpt 五点三 codex 基本打平，跟 anthon 的 cloud open 四点六也在同一水平线上。欸，什么概念？就是国产开源模型已经在编程这件事情上正面刚赢了硅谷顶配的闭源模型， 办公场景这边也不差处理 word、 excel、 ppt 这种复杂文档的能力啊。第三方评出来，在所有开源模型里排第一，还超过了 gpt 五点三。另外有个数据我觉得特别直观啊，同时交代给他四十件复杂的事，他能保持百分之九十七的完成率， 四十件事只漏掉不到一件，哎，你让你的真人助理试试，大概也得漏个七八件吧。然后说说大家最近很熟的 openclore， 就是 那个龙虾，哎。对了，如果你关注 ai 群啊， 最近养虾这两个字应该是刷烂了你的信息流了。 open 可乐是一个开源的 ai 一 人框架， logo 是 一只红色的这个龙虾，所以大家叫它龙虾玩 open 可乐叫赛博养虾。 它的核心逻辑是让 ai 不 只是会聊天，还能动手干活，帮你移文件，改表格，操作软件，像一个真正的数字员工。 m 二点七跟 open 可乐的关系，用官方的话叫深度适配， 具体体现在两点，第一， memex 有 个专门针对 openclaw 场景的测试，叫 mmclaw， m 二点七在这个测试里拿了百分之六十二点七，已经非常接近 clodson 四点六的水平了。第二， m 二点七整合了 openclaw 的 长期记忆框架，说白了就是龙虾养得越久，它就越懂你。哎， 记得住你的偏好啊，历史任务啊，工作风格，这个是非常实用的能力啊。对了，这也是我刚出的新书的核心主题，养龙虾 openclaw 与 ai 智能体时代，这本书就是帮你搞懂怎么用好这套生态的， 从部署到实战，从个人体校到商业变现，感兴趣的可以去看一下。好，现在讲最重要的是 mini max 这一路到底是怎么进化过来的，以及后面会走向哪呢？我给你做个快速的复盘啊。 去年六月 m 一 发布，是个基础版本，去年十月 m 二发布，开始主打编程和 a 制能力开源啊。去年十二月底， m 二点一针对多元编程做的优化。 今年二月 m 二点五成本低到一美元，可以让一个 agent 跑一个小时，从 m 二到 m 二点五一百零八天，然后就是今天 m 二点七。重点呢，从我能干多少活，跳到了我能自己训练自己。这条进化曲线有一个非常清晰的方向，就是每 每一代的核心能力，从语言到代码到 agent， 再到自我进化，而且迭代周期越来越短，成本越来越低，性能越来越强。那这个趋势推演下一步是什么呢？我觉得是全流程的自动化，不只是代码，是数据采集、模型训练、评测、优化整条研发链路。 ai 都能自己跑到那一步啊， ai 厂商的研发成本会出现断崖式下降，同 同时性能会以我们现在很难想象的速度提升。最后讲普通人的机会，我说一个我觉得很少人真正能想的清楚的角度啊。大家看到这些消息通常有两种反应，一种是，哇，好厉害，然后划走。另一种是哎呀，要取代我了，好慌。但这两种反应都是错的，真正的机会窗口是在这。哎，成本塌陷了。 m 二点五那会儿一万美元，理论上可以支撑四个 a 整，连续工作整整一年。现在到了 m 二点七，能力又进了一步，价格还在往下走，这意味着什么呢？意味着以前只有大公司才玩得起的 a 整自动化，现在个人就能搭起来。 我自己看了不少投资项目啊。最近创业圈有个很典型的现象，那些用 open 可乐加上 m 二点五、 m 二点七这类模型搭的垂直 a 整工具， 有些团队就两三个人，能做出以前十几个人才能撑起来的工具产品。不是因为他们更聪明，是因为他们把模型当成了团队成员来用。所以我的建议是，现在最稀缺的能力不是写代码，是想清楚 ai 能帮我在哪个环节省掉什么成本，然后去搭它，测它，把它跑通。这事门槛低到你想不到， 但懂得做的人还是少数。欸，这也是我为什么写养龙虾 open 可乐与 ai 智能体时代，不是给享用 ai 真正赚到钱的普通人写的实战手册。 又说一句啊，今天 m 二点五的发布，我觉得最值得记住的不是某一个跑分数字，而是模型开始参与自己的训练。这件事本身人类花了几十年搞清楚怎么训练 ai， 现在 ai 开始入局了，这个变化比任何一条跑分都要深邃点。关注不迷路， ai 搞钱，我带路，我是杜宇，咱们下期见！

我们来看一下这个质朴的小卖家帮我处理一个上万行的 excel 表格，是一种什么样的一个体验啊？我这里告诉他，我电脑桌面上有一个表格，然后呢 第一页是一些英文刊的名称，然后我让他帮我去搜索这些刊，然后在第二页对应的位置插入一个二百字左右的关于这个刊的介绍，然后他先查看了这个文档，然后告诉我说一共有一万两千九百八十一个刊， 然后他去搜索插入中文介绍，然后呢他在后台建立了一个任务，说处理完后会通知我，我问他处理多少，他告诉我已经全部处理完成了， 还是然后给我生成了一个新的表格，确实是可以的，如果大家想让他给你处理表格的话还是可以的，但是这个过程可能非常消耗，消耗讨论。还有就是如果你如果是一些重要的数据的话，那你可能是先要备份，备份一半防止数据丢失。

这次真的是逆天了，就在今天，智普推出了 auto club， 把龙虾本地安装的门槛给打下来了，我现在就教大家怎么装。 之前太多人想装龙虾，但听到手动配置、环境接模型、开通 api 调配置这些词就已经放弃了。现在 auto club 相当于给龙虾套了层外壳，把复杂的流程简单化之后呢，变成我们所熟悉的 app 形式，还能一键迁移你已经装好的 open club， 这真的是釜底抽薪啊，太绝了！好！打开 auto club 网站，我会把网址放在评论区，然后双击安装，一分钟就能够启动它。登录你的信息。之后呢，一定要看风险指南，耐心看完，基本上风险都是由用户自己承担的，没有什么比安全更重要了， 而且看完你会学到不少的知识，阅读并同意之后会出现两种情况，假如你在电脑上装过 auto club， 他 会问你要不要牵引，这个我个人觉得很鸡肋，反正我没有牵引， 没有装过的就恭喜你啦，直接安装完成啦，同时可以直接一键接入飞书，我用的就是飞书，非常棒，适合中国用户。 左侧可以选择安装模型，里面有提前配置好了自带模型，不用自己填 api 密钥之类的，拿到就能够用。还有其他模型可以选啊，但都是要付钱的。但放心，国内的模型都很良心，我用下来都不算太贵。 我觉得他的核心优势是全在你的本地电脑运行，不用租云服务器，不用按月交费，也不会碰到什么云端限流啊，模型降质这些问题，还有数据都存在自己的电脑里，隐私更有保障些。当然还是要小心哦，不要乱开权限，系统还自带了五十多个预设技能，就是 skills， 搜索网页、数据处理表格设置、定时任务啊，操作网页这些活开箱就能够用，不用额外去折腾。配置很亲民。 不得不来一句梗啊，质朴还是靠谱的，把原来只有即刻能玩的转的 open color 真正送到了普通人手里。我还是要重申一下我的观点哈，安装只是拿到一张入场券，想办法让它为你赚钱吧。

二零二六年真的太疯狂了，今天智谱出了一个中国版的龙虾，叫澳龙，也叫 autoclole， 关键是它比龙虾丝滑太多了，早上我就看到了它，我都以为是个假的，我以为是个标题党，结果到晚上我又看到了， 我惊呆了，非常赞，澳龙真的将 a 阵的向普通大众又推进了一步。说几个澳龙的优势。第一呢，龙虾的安装是一个问题，大家都已经知道了， 很多人是付费找人安装的，但是澳龙真的是可以一键安装了，因为它就是一个客户端，就跟我们装个 pc 版的抖音一样，点击下载按钮获取安装文件，然后双击安装文件，下一步安装完成了。 第二步呢，就是配置飞书的这一块，龙虾需要我们手动去配嘛，就配置飞书机器人和权限之类的。但是澳龙已经把这一块完全自动化了，因为 ai 本来就是可以模仿人类在页面上点点点嘛， 然后傲龙做到了不用我们自己来点点点配置，它能够自动帮你完成配置。然后像我本来就已经配置过飞书了，就更简单了，直接把飞书机器人的秘钥给他就行， 太优秀了，我刚刚两分钟就完成了整套配置，小白也完全没问题。第三，关于 skills， 很多人刚装上龙虾的时候觉得不好用，和普通的 ai 聊天没啥区别，就是因为没有装上技能。但是傲龙呢，他吸取了龙虾的经验， 默认就给装上了，操作浏览器搜索网页的技能，安装好之后就能让 ai 进行浏览器操作了。然后我觉得质朴这家公司真的非常厉害，他们最新的 g l m 五点零的代码能力是 非常好的，澳龙默认用的是一个叫 pony 的 模型，其实就是 g l m 五点零，而且他们也一直非常支持开源，我觉得国产的产品能力也是越来越厉害了。大家有想体验龙虾的在评论区获取下载链接哦，不要等到别人都在用才去尝试，小白也可以先用为敬，记得关注主播，拜拜。

兄弟们涨疯了，今天腾讯 mini max 制服全部都涨爆了，一个原因很简单，就是 opencolor 这只小龙虾实在是太火， 无论你是出于个人的真实需求，还是因为焦虑呢，害怕被时代抛弃，上至各地政府、互联网大厂，下至普通打工人，都在全民追捧这只龙虾。不过不管你是不是通过 opencolo 的确提高了生产力，还是只是为了跟风， 但是卖场子的人已经是挣得盆满钵满了，除了那些上门教你安装的，现在最挣钱的就是国产大模型公司，尤其是 minimax， 已经被 opencolo 的创始人倾听，就是最适合养龙虾的大模型之一，仅排在谷歌之后。那小龙虾虽然免费，但是一个 啊 token 的吞金兽，甚至可以说月薪两万养不起一只小龙虾。那打个比方， token 就像是我们开车的油耗，那普通的 ai 就是我们聊天机器人，你 一句我一句，相当于踩个自行车。但是如果你欧装安装了 opencolor， 想要效果好，你得接住贵的好用的大模型。这个时候 opencolor 就相当于变成了一张大卡车，一起步就要烧掉成千上万个 token， 读个文件，分析个网页，写个报告，分分钟几十万 token 就没了。 所以呢，这波小龙虾热呢，带来的 ai 焦虑，的的确确是非常利好卖 token 的那些大模型公司。如果用户能够普遍接受对 token 付费，那么对算力半导体的需求呢，就看不到顶 那至于腾讯背后的趋势又更大了，一口气推出了什么 q cloud、 warbudy， 全面兼容 open cloud， 那花旗认为凭借腾讯的天亮，用户有望推动呢？ ai 代理在中国 实现更大范围的普及。那如果将来 ai 代理能够融入微信生态系统，那从社交入口变成了 ai 入口，那将是腾讯的重要里程碑。

一天一个好用的宝藏工具，今天要分享的是智普澳龙 auto club， 有 了它就可以快速部署 ai 本地智能体，亲测好用，同时支持手机和平板。还有没拿到的宝子们抓紧了。 首先点右下角分享键分享复制链接，复制成功后我们打开这个蓝色小鸟，没有的话就去安装一个，打开后会弹出一个资源包，如果没有弹出，就在这里搜索巴豆资源，然后打开这个文件夹，找到这个软件，保存下载安装就可以用了。

随着 open klo 这只小龙虾成为圈内的现象级热点，国产算力底座的硬核实力同样让人侧目。年前，就在龙虾在咱们国内上线的同一种智普 g l m 五 正式发布，参数规模七百四十四 b， 集成了 deepsea 的 七叔注意力机制，还搭载了个叫 slim 的 强化学习框架，这对底层的算子优化、显存调度要求极高。结果当天海光那边就完成了 适配完成的消息，紧接着阿里发千万三点五杠三九七 b 混合专家架构激活参数四十 b， 又是当天同步适配， mini max 二点五、百度飞讲等等等等，都是对零。 而这种深度优化的能力，根源就在于国产性变身的技术底子。海光的 ai 芯片 dcu 基于 gp gpu 架构，天然兼容主流 ai 生态，所以才能把新模型快速炮通，同时还能在算子层面做精调。没有这种架构的优势，想要在短时间内搞定多款大模型适配几乎是很难搞定的， 靠的就是字眼软件债，从底层算子到硬件调度，一层层往下优化，把硬件的每一分算力都榨出来。 当然，单靠硬件还不够，生态的支撑也很关键，像光伏组织这样的产业协调平台，把多家上下游企业、科研院所结合在一起，为咱们国产算力的优化提供了不少的支撑啊。 这种生态层面的积累，让大模型在做落地的时候，面对的不只是一块 gpu 加速卡，而是一个从芯片到整机，从基础软件到应用软件的完整链条。这事往小了说，是咱们国产算力能跑最新大模型了。往大了说，其实是验证了一件事啊兄弟们， 国产 ai 芯片完全有能力支撑起最前沿的 ai 模型，对于开发者和企业意味着什么呢？意味着你不用再担心买来的算力跑不了最新模型的尴尬， 有了这种从芯片到生态的快速响应，我们才能真正实现模型发布即服务落地，让算力不再成为创新的瓶颈。感谢大家支持，我是森哥。

技术党自定义选 openclo， 国内一键部署选智普 odo， 企业微信办公选腾讯 workbody， 非书生态用自借 rclo， 轻量入门低资源选 qclo， 多场景模板用 lobster ai 找文本搜索选 kimi clo， 多模态英图用 mini max 开发场景选阿里 coco 纯小白个人用选 ezclo。

看好了腾讯最新推出的这几款龙虾，非常的火啊，今天分享给大家的是凹凸可露，到现在还有很多人不知道如何去安装，去下载的，先走出一个详细的下载教程，首先打开我的抖音， 点击视频右下方分享，点击个分享链接，随后打开咱们的手机应用市场搜索，下载一个这个，打开它，这里点击允许粘贴，随后他会弹出一个文件夹，点击立即查看， 点击这里，点击软件合集三，取消宣选，选中这个 auto close 保存下载就可以了。

一分钟介绍最近各大厂推出的龙虾，最后有表格截图。随着 open kelio 审问，短短十几天，大厂们就密集推出了自家 kelio 白虾大战 正式开打。我呢把它们分成四大类，第一类，云端服务型，比如说字节的 aircode， 百度的 dooku， kimi 的 kimi， 主打就是开箱即用，企业省心。第二类，本地一键部署，新 质朴的 alt claw， 当代的 moly claw， 普通人也能快速安装数据更安全。第三类，这个生态绑定型， 腾讯的 workbody。 二、绑定微信与企微，而 shanely 的 米 i four claw 可以 连米家 l t display 垂直专用型，九号七星有多的 lobster ai， 专注区分场景，在本地电脑上用。想要免费又快速，就试试 workbody 真的 能帮你干活。这里是完整表格，就是需要的截图。