阿里百炼大模型如何关闭收费

新人免费额度消耗完后，如何避免自动从阿里云账号余额扣费？您可以通过以下方式管理扣费风险，一、删除已创建的 api key 删除 api key 后，您将无法通过 api 调用摆链上的模型，因此也不会再产生模型调用费用。二、设置高额消费预警 当设置的预警产品日账单大于预警预值时，每天短信提醒一次。最后提醒大家，当免费额度列显示无免费额度或不显示免费额度区域，说明账号下该模型的免费额度已到期，应提前设置。欢迎评论了解更多解决方案。

千万三点七系列模型终于发布了，昨晚上也是上线了阿里云百年了，那我也是第一时间加班加点把这一个实测的一个任务做完了。这一期的话我们就不聊具体的一个奔驰 bug 评分参数，也不去复读它的一些发布稿。我们先看两个信号，第一个的话就是这一个榜单信号， 他在 arena 这个大模型的一个竞技场里面拿下的这一个国产的这个评分第一，那这个榜单的话其实就是一个把这个模型的名称隐藏起来，让真实的人去通过同同样的 prompt， 然后去测试。那整体榜单这块看的话，在国外的模型肯定目前都是领先的，那国内这块的话，千万最新的这个模型也是达到了国产这个第一的个标准。 第二个的话就是官方这一块儿宣称他们的整个 aintic 的 抠点能力是有一个重新的设计，能长达三十五个小时。那他们说这么多我们都不关心，我们只看他接到一个真实的项目里面啊，我就把同样的项目，然后同样提示的是我拉他跟 deepsea v 四 pro 还有智普的 demo 五点一去对比，看他真实的一个表现情况怎么样。 ok， 那 这一次的话我们一共是三道题，每一道题都不是玩具登陆，第一道的话是这个图片生成的这一个 aint 的 项目，让他从另外一个比较复杂的项目里面 把它迁移过来。那第二个的话是我把一个终端的 c y a 技能让它做一个全站项目。那第三个的话，我们会把这一个模型千万三点七 max 接到我的一个内容分析 a 技能里面，看它整体的一个表现情况如何。好，下面我们来先测试它整个的一个编程能力， 那这两道测试题的话，也是我真实的项目，并且我们在以往的几期大模型评测的这个视频里面都有。那像之前那期视频的话，像 deepsea v 四 pro 和智普的五点一，我们都做了一个评分，那期视频 对于这个图片认证这个项目的话，质谱的是会好一些。第二个的话，呃，我们这个 skills agent 的 话是其实大家差不太多，也是质谱的会好一些。哈，那这次我们就把同样的这一个啊提示词，同样的模型，我们就接进去看一下这个千万三点七 max， 它在编程方面表现怎么样。好，我们来看一下我们的这个试测的过程， 那两个项目的话，都是我自己的一个项目嘛，都是 a 级的项目。那关于图片生成这个项目的话，在以往的测试里面，国外的模型像 g p t 五点五啊， cloud opt 四点七啊，它们也是能一次性把这个任务完成，并且效果也还可以。那千万三点七 max 这边的话，文整整体测试下来，它遇到了一个小问题，就是 关于数据库表结构的，那整体它的这一个长城任务测试这一块，其实也是跟官方的描述相符合嘛，因为我整个的这个测试过程哈，它进行了两轮这个对话的压缩，那右边这个的话，就是把我们的一个 c o i agent 把它写成这个外部 u i 嘛，那这个任务的话就相对来说要简单一些。 好，下面我们就来看一下它整体的一个完成效果，看一下它跟就是 deepsea v 四 pro 智普的五点一整体大家的一个 u i 上的一个展现。怎么样？ 完事之后呢？我们还会把这些代码加密之后，再交给就是管理这些模型，让它们分别去站在各个角度，各个维度去 review， 最终得出来一个合理的一个评分。好，下面我们来看一下它整体的一个表现情况。那这边的话，这个网页是，呃千人三点七 max 去做的，就是落地页嘛，落地页完了之后，还有就是它要需要去做 谷歌 github 的 认证登录，我们来试一下。 ok， 它这边可以看到是可以的，能读到我们的这一个信息。好，我们再来看一下这个谷歌认证登录， 可以看到谷歌认证登录也是 ok 的。 好，我们来看一下 deepsea 的， deepsea 的 话，这是它落地页，落地页的话稍微会差一点，那其他的话就不测了，因为之前视频已经测过了。我们来看智普的，智普的话，这是它的落地页，情况 都还行吧，大家这个落地页的设计都已经是相对来说提升比较明显的，最关键的是什么呢？就是它的后端代码实现已经相较于 前几代模型已经提升比较明显了。前几代模型的话，我在那个对话要对话好几轮，反反复复的让他去做，就是在对于长城任务这一块的话，这几代模型其实提升都挺明显的。 第二个的话就是我们这一个 still agent 嘛，这个的话原来是在终端上的，我们把它做成一个 y 不 y， 那 整体的这一个实现效果的话，其实也还 ok 的。 这三个模型啊，第一个是 千万三点七 max， 它所实现的就是我们给它一个啊，给它一个链接，它可以去帮助我们去加载我们本地的这个 skill， 然后去做跑一个总结类的任务。第二个的话，这个是 deepsea 的， 大家其实都差不多，但 deepsea 这一块的话，它 u i 展现上会有些小问题，那 我们的字谱这边的话，其实也还行吧，就是大家实现的也还行， u i 上的话还是有待提升的好，下面我们来看具体的一个代码评分情况，因为光看 u i 交互的话，其实大家模型都大差不差的，我们只有把它写的代码去看了， 到底有没有问题，尤其是像我们这个图片生成 a 镜头，那我们加了这个用户认证体系之后，那每一个人他的这些 c 型啊，他的这些聊天要隔离嘛，对不对？那之前的一些模型的话，像 deepsea 它也会有一些 问题，就是它的这个用户归属这一块有些问题。我们来看一下这一个啊，千万的评分，那这次测出来的话，其实千万跟这个智普的五点一相差不大，那这边 ai 给到的评分的话是会高一点点，它有些优势啊，就是它的落地的这个质感嘛，相对来说会好一些， 那也会有些小问题，就是登录进去之后，它的一些小头像的一些体验会有些小问题。那第二个的话，就我们这个 skills ag 呢，它这边的评分的话是八点四分， 是会比这个字谱的稍微会低一点，那也会比 dipsic v 四的会好一点，主要的优势改进点的话，它这块也写的有，我就不一一的去念了。 整体来说就是千万这一代的模型啊，在编程上面会比上一代我觉得提升真的比较明显。还有它跟这两有一个最大的区别，就是因为它是原生多模态输入的，这就很符合我现在用的一个工作场景，因为我在实际的编程过程中，我是大量的需要去这样去截图，然后丢给 ai， 让他去帮我指哪打哪去改。 那以往的话，国产模型这一块就是我没有一直用的一个原因，就是它在多模态的输入这一块体验不是特别好。那这个千万三点七 max 的 话，在这一块其实还是挺 ok 的。 好，我们来看一下我们这个内容分析 agent， 我 这边也是把它就是千万三点七 max 接进来了， deepsea v 四智普那些都接进来撤了，也是基于我同样一个 视频链接，然后让他去分析做语音转录，转的完了之后去拆解，得到了一个整个的一个拆解报告。那千万这个模型呢？从这个拆解来看到它这块时间错也是拆解的是对的。 关于下面的这个爆款元素识别，也是符合我当初做这个视频的一个设定。那这个的一个对比的话，跟 deepsea 微视去做对比的话，其实你人为主观去判断就不太好判断了。 那我这边也是把这三个模型所产生的这个分析结果嘛给到了，下载 g p g 五点五这个模型，还有谷歌的模型，让他们去做评测。好，我们下面来看一下整个的一个分析情况，那它这边给出了千万三点七 max 的 话，是更适合内容的一个生产 a 检测，那 deepsea 微速更适合一个深度复盘，那我这几期视频关于做国内模型横屏 都基本上得出来的结论都差不多。那智普这边的话是一个更适合结构化脚本的嘛？ 国内模型这一块的话，他接到 a p a 里面大家都知道非常非常便宜，如果大家有这种需求的话，我强烈大家用国产的模型，像我们这个内容分析 a g 的 话，其实我这一块是有做这个封面识别的，就是有个多模态。那但在我们刚刚的这一块看的话，其实千万三点七 max 它是会有优势的，因为我会把这一个封面图片给他 放进去再做分析嘛。那 deepsea v 四 pro 跟智普五点一的话，现阶段他们是没有多模态识别的，也可以看到，其实我在这边也加了这个多模态嘛，就是 它如果有多模态之后的话，我们就会把这个图片理解给它加进去。好，下面我们来进行一个整体总结。那千万三点七 max 这一代的话，我感觉是比它上两代都提升比较明显，而且是真的可以接到你的这一个编程 agent， 不 管是 cloud code 呀，还是别的一些 agent 里面去，而且你也可以买它的这个 token private 套餐都还可以， 只不过不好一点是不太好抢，就跟这个智普这个模型一样，那内容分析 agent 的 话，如果你不需要多模态，你就用 deepsea v 四 pro， 如果你需要就是需要把这个封面呀，或者你要需要去把这个视频里面抽帧，抽出来之后让它去分分析分解，那你就用千万三点七 max， ok， 那 这就是这一期视频所有内容了，如果大家觉得这期视频做的不错了，可以给我一键三连，我是阿江，我们下期见，拜拜。

阿里的千问三点七 max 这次彻底掀桌子了，直接把压力狠狠拍在了 cloud 和 gpt 的 脸上。别再比谁更会写诗了， 当一个 ai 能自己写代码，自己看报错，连续不断地跑任务，而且成本被压到了一个极度离谱的区间时，这就不再是技术秀，而是商业屠杀。 now performance wise the coin 3.7 max is performing strongly across multiple benchmarks like terminal bench 2.0 swayed bench which scores a 60 6 as well as many other agent and coding benchmarks you can see that there's massive gains and it is basically on par with models like opus 4.6 max kimi k 2.6 in certain cases even surpassing it and i personally believe that this is the best chinese model that is out there right now it also demonstrates exceptional strength on difficult reasoning evaluations alongside strong multi lingual capabilities， but what's wild is that alibaba is now genuinely entering conversations alongside proprietary giants like entropic， google and open ai because this is the closest quinn has been in the frontier race the quin 3.7 max now scores a 56.6 on the artificial intelligence index that is a 4.8 point boost in terms of overlapping the quin 3.6 max preview this is with major gains in scientific reasoning coding and agency capabilities if you want。 一 旦这条廉价高病发的路线跑通， 大模型之争将直接从谁达的更聪明变成谁能更便宜、更久更稳定的把活干完。大家好，我是进化中的阿晨，这期咱们不念枯燥的参数表， 直接把千问三点七 max 这次录出来的硬盘给你拆个干干净净。先把总判断放前面。千问三点七 max 根本就不是用来陪你聊天的，他盯上的是智能体这块大蛋糕。说人话就是，以后你不是向他问问题， 而是把一个复杂的项目直接扔给他。他就像一个不需要睡觉的赛博包工头，自己调用工具写代码调试改错，一条龙服务普通人。别被什么多智能体协助吓到，落到你我身上就是以后你想做个小工具，搭个内部系统，写套自动化流程， 再也不用求爷爷告奶奶找人排期了。先让 ai 把股价和出版跑出来，成本几乎忽略不计。你以我在夸张，真正让我倒吸一口凉气的 是他的耐力和身价。 plod opus 4.7 as well as gbt 5.5 on a real long horizon agile coding task where models had to iteratively improve a self training tetris spot across pen autonomous loops where quinn actually achieved the biggest improvement with a fifty six percent gain at the lowest cost， which was a dollar and thirty cents now this is massively outperforming opus 4.7 which had gotten a 28 percent gain， but it costed about twelve dollars and fifteen cents and gps 5.5 had incurred a seven percent gain， but was a lot cheaper at around two dollars and eighty five cents。 在 一个长周期的智能体编程任务里，让模型连续十轮去改进一个机器人。 天问三点七 max 拿到了百分之五十六的提升。花了多少钱？大概一点三零美元。对面摆着的是国外的神级模型 cloud opus。 四点七提升只有百分之二十八，却要烧掉你十二美元多 gbt， 五点五更是只有百分之七的提升。这叫什么？这叫性价比屠杀 未来。你想把 ai 接入公司的工作流，沉闷就是生死线。一个任务跑一百轮，一千轮模型再聪明，如果每跑一轮都在烧钱，普通团队早就破产了。而阿里打出的明牌就是，我能跑，我便宜，我还能连轴转。 官方实测，它可以支撑长达三十五个小时的自主执行，连续调用一千两百次工具不会干两步就失忆，也不会跑一半就开始胡说八道。当你睡觉的时候，这个几毛钱成本的数字员工还在疯狂帮你修 bug， 这就完了吗？ 前端程序员可能要捏把汗了。不仅能超网页原型，他甚至能用代码给你手捏出一个带底部菜单、计算器、画图板，全能用的马克 o s 熟面系统。 他能把一堆散落的组建按照交互完美拼合在一起。更恐怖的是，他连物理逻辑都能啃下来。 to create a realistic aquarium， and this is something that tests how well the model is obviously in 3ds， but how it's able to manage the physics of all of the individual fishes， and you can see this is one of the better generations， i have seen the fins properly move for each of the different fishes， you can see the ui control with the panel yeah， the rendering system and real time optimization what's really cool？ is if i am to enable the feeding mode， i can actually click on the different or the top of the water and you can see that there is food actually being dropped into the aquarium， and this is where the fishes all rise up to eat up the food that's a small little feature， but the fact that is able to actually pull that out and specifically able to evaluate how well， this long perform front end engineering task is able to incorporate things like spatial reasoning you have different visual elements and the quality is definitely nice to see and the fact that it's able to literally generate all this in a single prompt is nice to see。 你 看这个三 d 水族箱，它生成的不只是一个空壳子，当你点击水面头时，鱼群会自动上浮去抢。 他自己写出了鱼群的物理引擎和觅食逻辑，甚至顺手做出了时间速度和昼夜切换的控制面板。他在尝试理解真实世界的空间关系和交互反馈。当然，阿晨从不无脑吹，这玩意现在也有硬伤。 第一，他是沉瞎子，目前没有多模态能力，处理不了图片和视频。第二，审美有时候会翻车，做出来的网页可能土掉渣。第三，他极其依赖你的提示词，你给一句模糊的废话，他就糊弄你。你给细致的规则和交互逻辑，他就是顶级的工程助手。别拿他当神笔，马良 把它当成一个听话、便宜、能反复返工的苦力。总结一下，千问三点七， max 的 出现意味着帮我搭个 demo， 写个自动化脚本，这种活正在被彻底重新定价。下一阶段的模型战争，拼的不再是智商， 而是耐力、价格和执行稳定性。会聊天的 ai 当然有用，但真正能重构商业护城河的是这种便宜耐跑、能一轮能把任务死磕到底的 ai 工人。我是进化中的阿晨，抛弃劳动力思维去驾驭这群赛博牛马，咱们下期见！

沉默，又是最后引你放。

股友们炸裂消息来了，中国移动干了一件大事，他要把全中国三百多个 ai 大 模型装进一根水管里，拧开龙头就能用，偷看成本直降百分之三十。你知道我国如今有多少大模型吗？超过三百个！如果你是一家企业，想用 ai， 你 得先搞清楚哪个模型适合你。 epic 擅长推理，豆包擅长对话签问擅长代码， g、 l、 m 擅长长文本。然后你得分别对接每家的 api， 分 别充值，分别维护，分别踩坑。这就像什么想象，你家装了十个不同品牌的水表，每个龙头接不同的水厂，你洗澡用 a 厂的水， 做饭用 b 厂的，喝水用 c 厂的，每个月收十张水费单。崩溃吧！中国移动说，我来修一根总管道， 所有水厂统一接入，你只对一个水表，按需取水，费用统一结算。这就是 moma 移动模型服务平台。五月八日二零二六移动云大会上，中国移动正式发布 moma 平台 核心三点，第一，超级聚合一个统一 api 网关，接入超三百款主流 ai 模型，包括中国移动自研九天系列、 deepsea、 通易、千问、豆包、 kimi、 minimax 等等，文本、语音、图像、多模态全覆盖，企业一次接入所有模型随便选。第二，智能路由分独创三种策略，第一种，成本优先，自动匹配最便宜的模型。第二种，效果优先，匹配最强的。 第三种，均衡优先，性价比最高的模型，超时或限流秒级自动切换，业务不中断。第三，成本屠夫基于国产算力部署，自研推理引擎，结合智能缓存上下文附用 tokyo 压缩技术单位， tokyo 成本压降百分之三十， 资源占用率降低百分之五十以上。中国移动董事长陈忠月原话，开放万亿级偷看服务体验包，万亿级免费体验。你可能会问，百度有千帆，阿里有百炼，字节有火山引擎，都能提供模型 api， 中国移动凭什么三个别人给不了的东西？第一，算力底盘。 中国移动二零二五年算力服务收入近九百亿元，制算服务收入增速百分之二百七十九。他在全国布局了超一千五百个边缘制算中心，正在建设几百级高性能 ai 数据中心， 这个量级，百度、阿里都得靠租。第二，网络管道。中国移动有全球最大的五 g 网络，二百七十七万座基站。 ai 从云端到终端的最后一公里，它的管道延迟最低，覆盖最广。别家坐的是云上 ai， 它坐的是网家、云家 ai 三位一体。 第三，客户池。中国移动有十亿级用户，政务、金融、医疗、工业客户遍布全国每个县。这些客户用 ai 的 需求，跟互联网公司的开发者客户完全不一样。猫马专门有机密模型服务， 基于硬件及隔离，保障数据安全，这是政务和金融的刚需。中国移动要做的是 ai 自来水厂。万亿级 token 是 什么概念？一个 token 约等于零点七个中文字，一万亿 token 约等于七千亿个汉字， 相当于一百四十万本红楼梦的文字量。如果按市场价， deepsafe v 四输入 token 价格，约每百万 token 两块钱，万亿级就是两百万元人民币的算力。中国移动说开放体验，虽然细节待公布，但方向很明确， 用运营商的规模效应，把 ai 调用成本打到骨折。 g p t 五点五 a t i 输出 token 价格每百万三十美元， deepsea b 四约每百万二元，中国移动在此基础上再降百分之三十。这意味着，一家中小企业接入 ai 的 门槛，从请得起程序员降到交得起话费，这就是 ai 像水电一样随取随用的真正含义。 中国移动的逻辑很清楚，五 g 时代，它卖的是连接， ai 时代，它要卖的是智能，从中国最大通信公司到中国最大 ai 基础设施公司。但话说回来，模型聚合平台不是新概念， one api、 light lm 甚至 open router 都在做类似的事。默认的护城河不在聚合本身，而在算力和客户壁垒。如果算力和客户优势不能兑现为调用量，这就只是另一个中间。降价百分之三十对开发者有吸引力。但目前大模型价格战已经白热化， ipc 把行业价格打到骨折之后，再降百分之三十的空间，还有多少利润？对于中国移动这种体量的央企来说， ai 转型的组织惯性和创新速度，才是真正的挑战。一九九四年，中国接入互联网， 一根电话线拨号上网。二零一三年，四 g 来了，移动互联网爆发。二零一九年，五 g 来了，万物互联开始。二零二六年， 中国移动说， ai 时代，我来修管道，三百个大模型，一个入口，万亿级 token 拧开即用。这不是一个产品发布，这是一家万亿级央企在赌下一个时代的入口。你现在每个月交上话费，也许三年后，你变成交 ai 了费觉得有用，点个关注，我来讲透每一条消息背后的硬逻辑！

这个阿里云百炼不行啊，几十块买回来用起来感觉非常差，我把它接到那个 cloud core 里面嘛，让他去帮我处理任务， 然后我把任务全部都计划好了，他做一下突然间停了，然后我叫他继续，然后没多久他又突然停了，而且是那种一点反馈都没有，突然就停了， 就好像断线了一样，就坐一坐又停，坐一坐又停，就不要叫他做完所有任务的，就一个小任务他都完成不了，但他不是一直都这样子， 他有时候是早上，有时候是中午，有时候晚上，就是不知道他什么时候才会这样子。然后我切换到代理的卡里面，一下子就完成了，所有任务都自己就完成了，就不用我说什么继续啊什么的。 现在智浦那边已经爆了，已经用不了了。想到那个百炼撑个一两天发现，哎，可能就是人多吧，哎，再给他一两个月时间吧。

哈喽，大家好，这期视频主要讲一下阿里百炼模型的自动切换的问题，之前有网友说百炼模型比较容易用光，单个，单个切换非常麻烦，那么这个视频里面我们介绍了怎么去把百炼模型多个模型同时写固配置文件，这样避免出现每次应用中出现切换的问题。这是我们 现在之前的 opencore 的 配置文件。我们首先看到在 opencore 的 配置文件里面有一个 models， 这个就是选择到模型，然后这里面有一个模式是 merge， 这个 merge 就 表示是合并啊，可以合并的意思 or widers， 就是 指现在我们这个模型的提供商，我们看到现在这个提供商这里有一个 blend 摆列啊，摆列就摆列，然后这里有一个摆列，下面有一个括号啊，它就对应着 这一些内容啊，它对应的这些内容，那么我们其实只要再加一个其他的 这样的一个模型的名称就可以了，那么这个模型的名称呢？我们还可以，就是还是用白练啊。嗯，其实很简单，就是这里，从这里我们把它 copy 一下。 copy 到哪呢？ copy 到这个地方啊，这个你要对齐啊，就是这里有一个方括号，对吧？我们看到这里这里模式这里有一个方括号， mod 这有个方括号，那么这个方括号中间都是，中间都是。 呃，这个括号呢？都是一对一的啊，这个方括号是跟这个匹配的，是吧？那么这个方括号呢？它就应该跟这个匹配，也就是这个方括号是到了这个模式这里 mod 这里是吧？ 那么这个大括号它就应该是对的方括号的下面这个括号 这个对齐了吧，那么这个摆链的这个第一个模型就应该是对到这个位置上的大括号，好在这个大括号这个位置我们加一个 模型就可以了，用一个小的分号，然后再往下加这个模型，那么我们先加的时候呢，我们可以把它先拷贝出来， 然后黏贴啊，这个里面就是我们这里是百炼，是吧第一个模型，那么我们在这里可以写百炼二第二个模型， 然后这个东西是不变的啊，这个 key 也不变的，这两个都不变，然后我们要做的就是把这个 id 给换掉就可以了，那么我们可以去查百炼的 这个模型的本身的这样的一个列表啊， 我们看到百炼模型本身的列表啊，我们找一个， 比如说天文 plus， 我 现在这个模型它是有的，我就把这个改成天文 plus 就 可以了， 改成天文 plus 就 可以了啊，然后，嗯， 我们在这个 agent 下面啊这里，然后大家要注意我这个写法啊，一定要写成数组的形式。我们前面我做实验的时候呢，有两个问题，第一个就是 four four bags， 忘了加 s， 还有一个就是没有写成数组的形式，所以大家一定要参照我的数组形式的写法仔细看一下， 然后我们用同样的方法再加一个哈，这样就有三个不同的模型类别在上面，后面根据你的需要可以加任何任意多个， ok， 这期视频就到这里啊，如果大家觉得有帮助，别忘了点赞加关注支持，感谢大家，我们下次见 哦，等等我们可能再验证一下，然后，嗯，我们打开 open core 的 对话窗，我们再验证一下，确认没问题啊，应该是没问题的。好，我们下次见。

q one 简单任务别随手开，深思考分类抽取，手动开会慢还费 token 接入 q one 呢？先把三项分清楚， 第一， base ur， 先填百炼国内地址，别把国际站地址随手混进来。第二，简单抽取，直接关 thinking 参数里写 force 就 够了。第三，复杂规划再开 thinking 预算，别空着，先给五十试起。 错的是手动一直开，深思考，对的是按任务开关再设预算完整版再置顶。关注我，每天一个 ai 使用技巧。

账单来了，账单来了，兄弟们，二月二十四号开始用小龙虾，第一天的免费额度一千一千千是一百万，一百万个 token 第一天就烧完了， 然后从二十四号到二十八号用了。 哇，这是多少？一万千一千万个头肯，然后多少钱呢？ 钱在这里，三十五块钱啊，总共花了三十五块钱。三十五块钱，小助手给我干了些什么事情呢？ 就是这个女人形象，还有这个小龙虾形象，还有这一个小虾形象，就这么五天，小虾就干了这么点活， 花了三十五块钱。这个 open claw 你 说好玩吗？也没什么好玩的，费钱不？感觉好像有点费钱。

兄弟们请记住这个网站国内直联，无需魔法，不用开会员。这是写文案的，这是做图的，这是做视频的，这是做音频的。这里全是 ai 图片模板和提示词，各种模板应有尽有。这个网站的王炸是他的智能体，可以电商一键生图， 还有做慢剧的，输入你的剧本小说就能自动生成 ai， 慢剧效率直接拉满，需要的小伙伴打工具我分享给你。

同学们，跟大家说一个新的模型啊，叫做 mimo， 来自于小米。那之前我们讲到国内的大模型的时候都会讲谁呢？都会讲啊， deepsea， 包括有千问，包括元宝这些，包括了那个，还有 kimi 啊等等这样的一些模型。哎，但是现在出了一个新的模型叫做 mimo 啊，来自于小米的，而且我认为未来的大模型很可能啊，我认为就这三家，第一是小米的 mimo， 第二是千问 啊，第三个就是，呃，这个豆包 deepsea 很 有可能会闽南众人，就像当初那个叫商仲永一样啊，少时寥寥，大腕必佳啊，为什么呢？啊？像这个，目前我们单纯从一些跑分的数据来看，他在啊，最近出的那个新的智能体叫爱马仕 hermes， 这个它类似之前的那个 open color 一 样，它的整个的，呃呃，因为本是开源的吧，那可以去调用的模型就很多，那 miimo 这个模型，它在这个，呃智能体里边的引用的开源的模型 token 消耗里边，目前是全世界范围以内排名最高， 并且已经连续霸榜三周了啊那。呃，当然这是一些数据上的澄清啊，我们再回顾一下啊，我，我一直以来都非常的关注小米之家企业，我发现雷军这个人做事情他有一种有一种风格，就是说 我一旦认准了某个事情，那我就要去，我就要去挑战这个行业里边最牛的存在，比如说之前做那个苏七，对不对？那做啊，做，包括后来出了这个 u 七，好，那干嘛？那跑分呗， 那去跑那个牛北嘛，对吧？那 ok， 把整个牛北跑下来，那所有用户全部闭嘴了，那现在出了这个新的这个开放政策以后，一样的，那就让他去用他的模型参数来去看大家实际的销量有多少，并且现在最近他们正在搞一个活动，是什么？送两千万亿还是多少来？我不太记得啊， 两千万亿还是一千万亿来着？送啊，送这么多的托管你，你去申请。所以各位朋友哈，如果说各位同学你们手头绝技的可以去申请一下，薅钱毛，看你能薅得着。 那我们说回来啊，这样一些新的模型的进化啊，未来会怎么样不好说，但是呢，大家也多多多去关注你既然是想在 ai、 g、 c、 d 等领域里长久的发展下去，那么对于一些新的模型的关注是你必须要做的一件事情。

hello， 大家好，今天我教大家一个免费的拿到 token 数去练习 open call 的 一个方法。呃，阿里的百炼大模型里面，它有一个对新用户有一个一百万个 token 的 这样的一个优惠，后面我的视频给大家讲清楚，为什么。呃，百炼大模型，它的 token 数远远不止一百万。呃，每一个子模型使用的这样的一个 token 数是一百万。阿里云百炼 模型这样的一个列表给大家看一下啊，这个附送的列表里面这是第一页的啊，第一页的有天文三点五 plus， 天文三点五 plus， 二零二六年的版本，天文三点五的这个什么什么什么版本，然后有这个天文 plus 的 版本，然后还有这个天文 turbo， 这个我已经用完了啊的版本，什么什么什么，就我们看光天文的版本就这么多啊。然后还有第二页，我们再看一下 第二页天文啊， q v q， 天文三 v l v 一， deep seek 啊， deep seek 版本， deep seek v 三点二的版本， 这些都是免费的啊，都给了一百万，然后第三页还有还没完呢。天文 v 一， 天文，天文 deep reach 啊，天文 m t， 天文 next， 天文 m t 三十 b， 再往下看到吗？有多少页？到第九页 再往下，第十页有吗？第十页还有。 ok， 听了二点五，九十十一，呃，已经二十页了，我看二十页还有二十页还有，那么每页假设是，假设是十个吧，那就是两百了，两百乘上一百万 多少？两亿 tok 是 吧？我没算错吧，那么每个客户呢？用这个一百万优惠呢？它的注册时间是九十天，其实呢就是白练刀模型的，它是对每一个 这个子的模型是一百万，你可以想一想看，比如说呃千万的很多的，什么三点二，三点四，三点五，那么都给你一百万的这样的一个 token 数，你想想看，那么你拥有多少个 token 数呢？呃， open call 刚开始用完全可以用这个千问的百变大模型，他们免费开源的这样的一个呃资源去练习啊，没必要去花钱呃，而且就是呃也没必要去去花那么多 呃贵的这样的一个 token， 因为我们开始的话都是用的是 open core 的 一个基础的这样的一个功能，完全就是可以用比较简单的模型或者说很老的模型去做啊，这是一个我们要注意的， 当然在使用过程中大家要注意就是这个 token 数呢，它每个 token 数呢就有一百万，所以我们在每一个 token 数都要去 给他设定好这个权限啊，不能就是让他默认的会，比如说我托管数不足，让他默认的会自动加托管数， 那么在这个天问天问百炼大模型，他就有一个这样的一个小小的陷阱，就是如果超过一百万这样的 免费体验的投币数，他会自动给你默认就是要钱的这样的一个投币，这样的话你就开始要涨费用了啊，要收费了， 这个就是，当然如果你的账户里面钱没有，也许他就是，反正就是最多啊，他会让你这个要交费，如果是里面有充了一些钱，那么就是这些钱就要被扣掉了，这个是要一定要注意的。 技术巴顿最近关注于 opencloud 的 使用应用和分享，欢迎大家关注，如果有帮助别忘了点赞，我们下期见。