智谱怎么查看API用量

我做个调查，有多少人知道 api 是 什么？就是普通人当你掌握 api 这个东西之后，其实你会打开新世界的大门， api 你 可以把它简单的理解成接口， 比如说我可以把这个大模型接到很多的不同的工具上，那就是通过我这个 api key 把它接上去的。我先给大家举几个例子， 就比如说我买了智普的这个套餐，那它就会给我很多的算力的额度，比如说你看我最近的已经用了一点五个亿的托肯了，那这里我可以生成很多的我的 api key， 那 我这些 api key 可以 用在什么地方呢？ 第一个就是最近非常火的 cloud code 的 这个编程软件，那我这背后也接的是智普的大模型，其实它会比原生的大模型要便宜很多。 那第二个就是呃，小红书，他开源了一个可以呃对话式的去剪视频的这么一个工具，可能还不是一个特别成熟的工具，他先开源出来给大家用，那你看他这里 其实是需要用到算力的。用到大模型的，那我这里其实也接的是我刚刚买的那个套餐，智普的大模型。 再比如说这是一个非常好用的翻译的插件，它的会员费大概一百多五十块，然后你可以选，但是我可以接上我自己的。呃，这个智普的大模型，我就可以用它这个插件调用智普的这个大模型来做翻译，它的效果也非常好。 其实你能够找到大量的免费的开源的工具，但是人家已经免费了，你肯定不能够让别人来让这些开发者来承担你使用的这个的算力的成本，所以你只需要把你的啊一个 apikey， 比如说我买刚买智普的那个套餐，我可以接到 n 个 不同的工具里来去进行使用，包括我身边有一些就呃，专门搞开发的朋友都说说啊，其实我什么什么已经开源了，但是他连这个 apikey 是 什么都 呃不知道，所以就只有让我去帮他去做配置啊什么的，那他这个过程肯定是要收钱的，所以大家呃可以先试着去买一个， 不管是智普、 kimi 或者是火山引擎生成你的 api key， 当然它有很多的免费的额度，生成一个你自己的 api key， 然后你可以把你这个 api key 接到大量的 ai 工具上使用，大大的拓展你能够用的 ai 工具的呃一个范围吧。

母亲言新出了个模型啊，怎么样？这个模型他说说非常厉害。 jim 五吗？我看看啊，像有的官方说的，他的 humanity last exam exam 评分是比较高的啊，就拿这个评分来说啊啊，其实我们测一下会有很大的问题，你看一下这个屏幕，我看看 我们呃抽取了 horamis 的 mass 数据集，大概是一千多道，然后去测这个质朴清源拿这个呃正比奈，正比奈 flash 作为这个评判遇到一个什么问题呢？我发现他在解答这种数学类的问题的时候，他的思考时间头肯输出了将近两万，也就是说他两万还在思考都没有输出完， 所以说我们这个他根本就测不了，在我们看来，然后即使测的了的话，一次回答的成本大概在呃五毛钱左右，就一个问题大概在五毛钱，而且还两万都没有出答案，所以我们在想会不会是我们的测试出了问题， 于是我们又到了他的这个官方上，就试验了一下啊，现在还在跑是吧？我们这个数据集从呃几分钟之前就开始跑，呃直接停掉，然后我们可以往上拉，一直拉一直拉，就你就说他这个思考过程无限的延长，无限的思考，他虽然这个回复的内容是正确的，但是他貌似陷入了一个死循环的过程。 就是你是让他回答了一个问题是吧？数学问题， melodies 里边的一个数学 max 类别的问题啊，问题其实不复杂，他是一个单选，他有两两种类型，第一是选择题，第二是那个检查题。我们在问给他这个数学问题的时候，问了两道到三道，基本就是无限循环，然后他的费用基本在无限上涨， 所以我们我们也可能比较怀疑像这种评分它虽然很高，有没有可能它的思考过程会非常的长，可能是无限的，也他可能把这个给忽略了，他能思考一个问题，思考五分钟出了一个答案。我们也测了一下，像 jimmy、 nike 这种可能也就几秒钟就出答了，所以它会存在这样一个差异点， 所以说它这个评价体系稍微有点问题。也不算吧，我们后续可能还会对这些整体评价再整体测评一下，至少我们现在现在来看还是跟大家想的差别很大， 太大了。数学问题你要等个十几分钟去给你解出来。那我都做完了，你自己都做完了，哈哈哈，考试都结束了是吧？该交卷了。对，我们也建议在啊，我们建议在回答的时候还是把这种时间这个综合的都考虑进去。

你好，我是陈博士。智普 ai 那 个二十元的编程套餐，到底是真福利，还是个甜蜜陷阱？月付只要二十块，却能用掉价值上万元的算力， 听起来是不是太美好了？但别急，这事没那么简单。智普 ai 的 抠定 plan， 定价低到原价， api 的 零点一折，表面看是白菜价，实则可能埋着大雷。 为什么？因为程序员可不是普通聊天用户啊。举个例子，你写个函数自动补全，可能就吃掉上万头啃。 要是边调试边高频调用，算力消耗速度轻松达到普通用户的三到五倍，系统根本扛不住这种硬核使用。超售的后果已经来了。 从今年初开始， glm 四点六和四点七的 api 并发连接数被砍到只剩一，不少企业客户反馈，调用频繁失败，生产环境直接告急。这不是谣言，而是真实发生的限流事故。对比一下更吓人。 cloud pro 月费二十美元，每五小时最多发四十条消息，而质朴二十元人民币却给一百二十次调用，价格低七倍，额度还高三倍， 性价比失衡高达二十一倍，这账怎么算都离谱。说实话，这不像在做产品，更像一场豪赌，用弊端客户的利润去补贴 c 端用户的烧钱狂欢。招顾书里写得清清楚楚， 百分之二十二点一的成本是算力支出，而这个低价套餐正在加速把公司拖进亏损泥潭。有意思的是，全球三分之二的算力现在都用在推理上，资源越来越紧， 可智普还在推无限量套餐，这就像在干旱季节开免费水龙头。当算力变成稀缺品，这种低价狂欢注定撑不了多久。从一月二十三号起，智普每天只开放百分之二十的新订阅名额，老用户优先续订。 这已经不是什么饥饿营销了，而是赤裸裸的算力告急，信号系统真的快跑不动了。当然， glm 四点七模型本身确实强， swbench 登顶也让人振奋。但问题来了， 如果连基本的 api 都频繁超时调用失败，再牛的模型也只能是空中楼阁，看得见摸不着。说到底，智普 ai 因为这个二十元编程计划过度消耗算力，不仅暴露了商业模式不可持续，还拖累了正常 api 服务。 零点一者的头肯，程序员的高负债并发症降到一，这不是福利，是系统性风险，建议开发者别太依赖它的免费层，企业用户更要认真评估 s l a 保障智普若不赶紧回归理性定价，再强的技术优势，也可能被运营失误一口吞掉。

今天晚上九点钟左右，最新的 clock code 公布了一个 gm 五点一的一个公测的一个模式，然后我就赶快的去重新新建了一个 api， 然后用了这个 gm 五点一， 感觉还不错，确实它在这个工具调用，还有它在任务运行上 以及长时间处理任务的这个能力上都要比 gm 五，就是我最近用比较多的一个模型要强。可以看到我问了他一个问题，我问他他的优势在哪地方， 他告诉我在工具集成上，编程能力，还有一个多智能体写作以及持久记忆上可能会有一定的优势。 然后直接所以我直接让他连一个这个我的 unity 的 一个 mcp， 让他在这下面帮我去做一些跟游戏开发相关的事情， 然后发现他很快的就习得了一个 skills， 而且他应该是进行一个并行的这么一个模式， 所以我觉得现在这个模型的一个趋势就是会越来越强，在这个长期记忆和这个工具调用上都会越来越好。 嗯，但是呢，有个问题就是要看你的需求是什么样子的，如果你是专注一个 coding 的 这么一个情况下，我认为这个五点一是个很好的选择，就是他可能会啊，在回答你问题的时候去专注于这个代码层面，他可能不会专注你个具体的问题的，就是回答上， 所以我认为他是对一个这个代码开发者是相对友好的，然后， 嗯，相对来说，如果你要去做一些其他的事情，对吧？呃，也不一定说用这个 gm 五点一可以切换成其他的，对应的稍微便宜一点的东西也可以， 但是不得不说新新出来这个五点一我还是很喜欢用的，然后就期待在大家的一个评价。

没有想到都跑手机的朋友们，恭喜你省了三千五，因为就在昨天的时候，支付把它的 autgrm 开圆了，它可以直接机关你的手机屏幕，替你思考点击输入场景，覆盖了五十多个高频的中文 app， 比如说微信、淘宝、抖音、美团这些核心的场景，它都是可以跑的。 我拿它做了两个小测试，有亮点，当然也有吐槽点。首先第一个点外卖，它是真的可以跑通，比如说你想在美团上去下单，然后到加购，下单路径是很顺畅，你会产生一种错觉， 好像手机里面住了一个非常懂你小助手一样。第二，他的一个跨平台笔架是很实用的，我可以让他对比淘宝和京东同款拖鞋，他能够自己搜，自己去对比，最终给出你的一个结论，这就不是什么聊天机器人了，这相当于一个端侧 a 阵的他真真正正的上桌了。更关键的是什么？他居然很克制， 比如说他碰到了支付或者验证码之类的敏感操作呢？它会自动停止让你接管，很聪明，不会约借。但有一点很值得吐槽，就是现在的形态对普通人是不够友好的，你要用电脑通过 a、 d、 b 去控制手机体验，实际上更像是你在电脑面前远程控制着你自己的手机，就很奇怪。大家如果想要试试，可以找我拿下开源地址 和它的一个部署教程。智普啊， autolm 开源，我想说的是，它的价值不是在完美的体验，而是说它释放了三个信号。第一， ai 手机的异件可能要被打下来了， 以后的 ai 体验不一定要靠很贵的硬件，说不定就是靠的一个开源框架加它的一个端侧的能。第二就是大厂的 for a 阵固城河开始变浅了，开发者和极客们可以直接拆改做出来自己的版 本。第三呢，无障碍和轻量自动化领域绝对是要爆了。对于一些操作是很方便的人群来说，语音加 ai 操作就等于手机自由。欢迎大家评论区留下你的想法。

上一集我们简单介绍了 lock 的 核心功能和适配优势，相信大家已经对这款轻量 ai 助手有了初步了解，这一集我们就手把手教大家如何快速部署 lock， 全程步骤清晰，操作简单，新手也能轻松上手。 拉卡默认提供 x 八六六十四二七六四、 rmb 七 l 三种架构的二进置文件，无需手动下载翻译，确保系统支持 http， 使用官方提供的脚本就能实现一键部署适配 lock fox 开发版及各类 linux 主机，我们只需要在终端输入这条快速部署命令，输入完成后回车直行即可。后续我们会在 lock fox 微提中进行查看， 脚本会自动完成环境检测、程序安装和架构适配，全程无需手动翻译，无需额外配置，我们耐心坐等执行完成就好。 安装完成后，我们直接在终端输入了 call config， 回车就能进入交互式配置向导。在这里我们可以一站式完成 agent 核心参数、大模型、厂商、消息渠道、网关工具 等所有核心配置，全程可适化引导，不用手动修改繁琐的配置文件，新手也能快速完成。 接下来是核心的大模型 api 配置环节， luck claw 支持接入多款主流大语言模型，包括 openai、 antropics、 deepsea、 质朴清盐、通易签问等，也支持本地部署的 olem。 我们只需要在配置向导中选择对应的模型厂商，填入你在对应官网申请到的 apikey， 就 能完成模型对接，全程不到一分钟。 luck 支持接入 qq、 企业、微信、 telegram、 discord 等多种主流社交平台，无需额外开发，仅需简单配置就能实现跨平台 ai 交互控制，适配不同使用场景。 这里以 qq 为例，给大家演示其他平台的接入，可以参考官方文档。首先我们打开 qq 机器人，官方平台地址已打在屏幕上，用 qq 扫码登录后，创建属于你的 qq 机器人，自定义头像和名称，创建完成后就能拿到机器人的 apple id 和 secret 密钥。我们回到了拉克的配置项导，找到 qq 渠道配置项，开启渠道开关，填入刚才获取的 ipad 和 secret， 就 完成了 qq 平台的对接。 所有配置完成后，我们执行了拉克 get 为 f 命令，前台启动多渠道网关服务。 服务启动成功后，我们打开 qq， 找到刚才创建的机器人，就能直接开启对话，体验这个清亮 ai 助手的全部能力。不管是日常问答、工具调用，还是远程终端控制、自定义技能都能轻松实现。 以上就是了 club 的 完整部署流程，步骤简单，全程实操，大家跟着做就能轻松落地。更多进阶玩法和详细说明都可以在项目 github 仓库的 wiki 和文档中查看。部署过程中遇到问题也可以在仓库 issue 中提问，别忘了给项目点个 star 支持一下，我们下期再见！

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。

打开浏览器访问澳龙官网， 点击下载安装到电脑，等待安装完成运行即可 打开，出现登录界面，输入要登录使用的手机号，输入手机验证码后登录，登录成功可以与龙虾直接对话。搭建完成， 先打开飞书应用平台， 没有飞书用户的同学先右上角注册，拥有账号后点击开发者后台，点击创建企业自应用，自定义填写名称描述和应用图标， 点击创建， 创建后点击机器添加， 点击权限管理开通权限， 在搜索框里输入 em， 注意是英文冒号， 把这些消息相关的权限都添加上，点击确认开通权限。接着点击上方的创建版本，自定义填版本号更新说明， 点击保存发布版本。 机器人创建完成，回到 auto call， 点击偏好设置，点击 i m 频道添加频道，快速添加飞书机器人， 再回到飞书开放平台，点击凭证与基础信息， 把 a p p id 和 a p p cquard 复制粘贴放在对应的非书信息上，最后点击保存参数，会看到成功接入的相关提示。点击完成， 回到飞书开放平台，点击事件与回调，在事件配制定乐方式，选择长连接保存，再点击添加事件搜索接收消息， 点击添加。 最后我们点创建版本 发布更新一次，注意版本号更新， 最后保存确认发布即可 发布成功。在飞书上打开应用就可以和龙虾聊天了。 龙虾模型我推荐用智普最新的 g l m 五 turbo 模型，这是一款面向 open core 场景深度优化的龙虾专属模型，能聊天，能干活， 工具调用更稳，任务推进更强，响应速度更快，更适合 skill 调用、定时任务、持续执行等真实工作流，能够更出色的应对 open core 中的典型乃至高级应用场景。 官方还推出了专属的龙虾套餐，可以尝试体验使用。欢迎点赞、收藏、转发，我们下期再见！

看好了，小伙伴们，全网都在找的智浦清颜最新版，我给你们找到了自研的生成式 ai 助手，基于 g m m 系列大模型， 主打中英双语多模态长文档处理与智能体能力，同时支持手机平板。下面快速分享给大家。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，就在这里搜索岐山资源，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啦。

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全球最大的 ai 模型 api 聚合平台 open rote 数据显示，在二月九日到十五日这一周，中国 ai 模型的掉用量首次超过了美国。 那我们来看一下具体数据有多夸张。中国模型是四点一二万亿 token 掉用量，美国模型是两点九四万亿 token 掉用量。 到了十六日到二十二日这一周，中国模型的调用量更是直接冲到了五点一六万亿，头肯三周大涨了百分之一百二十七，而美国模型的调用量反而跌到了两点七万亿。更牛的是，在这个平台调用量排名前五的模型里，有四款都是中国厂商的， 分别是 mini max 的 m 二点五，跃至暗面的 kimi k 两点五，智普的 g l m 五，还有 deepsea 的 v 三点二。 这四款模型合计贡献了 top 五总掉用量的百分之八十五点七。而且这个平台的用户主要是海外开发者，美国用户占了百分之四十七点一七，中国用户才百分之六点零一， 这充分说明了中国 ai 的 实力是被全球开发者用脚投票选出来的。那我个人的看法，这绝对不是简单的弯道超车，而是中国 ai 在 全球市场的真实竞争力爆发。 那接下来那些真正有核心技术能落地应用的 ai 公司，才是我们要重点关注的方向。觉得有用的朋友点赞关注，后续我们会分享更多的财经干货。

智普 g l m 五点一到底能不能硬钢 plus 的 代码王座？这篇包含跑分、实战痛点和使用边界的思维硬核评测，直接把底牌揭开。一句话总结，这是目前最极致的偏科平替，看完你就知道该怎么用它。踩不踩坑。 先看过场数据，底座七千四百四十亿参数底层直接融合了异步强化学习和 deep sea 的 稀疏注意力机制，标称二十万超长上下文，极数上面直接拉满， 跑分直接逼进地表最强。官方测试中， g l m 五点一的编程得分达到四十五点三分，相比上一代直接飙升百分之三十，距离目前公认的代码天花板 opus 四点六仅差了不到三分。单看测试水准，他已经稳稳占据世界第一梯队。 但跑分不等于体验，这是很多开发者最容易踩坑的地方。实战反馈表明，他的代码生成确实有巨大进步，但代价较为惨烈。 这是一款典型的侧向升级产品，为了强吃代码能力，它大幅度牺牲了日常动用、任务处理和创意扮演能力。如果你拿它写文案，表现甚至不如上一代的 glm 五， 更致命的是长文本陷阱，纸面数据标称支持二十万上下文，但在实际高压环境下，一旦你灌入五到七万托盘的庞大代码库模型，偶尔就会出现逻辑混乱，甚至直接发疯。在处理极长代码项目的极限稳定性上，它目前还无法完全替代 os。 既然有缺陷，为什么海外开发者还在疯抢？因为它的杀手锏是白菜价和伪装介入。在当前热门的 cologold 这类智能体开发环境里， 你只需要改个环境变量接口就能零成本把它当成 opus 来用。最关键的是它的 api 倒用价格只有 opus 的 几分之一，这是绝对的降维打击。最后直接给使用。结论，强烈推荐个人开发者和中小团队把它作为主力平替。 日常的写代码修 bug， 写中小型函数用它绝对超值。但是如果你需要重构超过七万头肯的祖传复杂代码，或者需要处理高度复杂的通用写作，请立刻闭坑老实实加钱去用 opus， 或者直接退回 glm 五。

看好了，朋友们，简单三步教你们下载这个全网包裹的置顶 ai， 现在还有很多朋友不知道如何去下载安装，现在我出一个详细的安装教程。首先打开我们的抖音，点击右下角箭头，点击分享链接，随后打开我们手机在应用市场，我们找到这个，点击打开， 然后下方会弹出一个文件夹，我们点击立即查看，然后我们点击这个，点击软件合集，点击软件合集六，取消全选，选中个置顶 ai 保存并下载即可。

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