qwencloud注册选什么国家

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。

大伙好啊，今个呢，我们聊一下如何在本地哈部署这个拉玛 c p p， 那 么它的作用是什么呢？各位，先说一下啊，它能让我们在本地哈运行啊这个语言类推理的大模型。 那么为什么要在本地部署呢？有几个情况哈？第一个呢，就是最近哈，呃，这个网上都说这个豆瓣要收费了啊，对吧？呃，收费之后呢，有一些功能，可能我们正常用的挺好，再用可能就要付费了，对吧？然后再有一个是什么呢？ 就是我们如果在做项目的时候啊，比如说有一些东西涉密了，不方便在网上传，对吧？这个时候我们就需要在本地，是吧？构建自己的这个资源库，对吧？各位，那么这个时候我们就需要在本地有一个可以类似于像豆包啊，这个 deepsea 啊这种的服务类大模型，对吧？所以呢，今天我们聊一下如何在本地哈部署这个拉玛 c p p， 它呢实际的作用就是可以让我们在本地哈运行啊这个语言推理类的这个大模型，大家看啊，现在我已经部署好了，非常简单哈。那么再有一个情况是什么呢？各位，我们有一个自己的这么一个批量管理软件，是吧？目前有一个环节就是题词词的来源 目前很严重的依赖于我们外部的这个呃， ai 工具，对吧？现在呢，我们如果在本地已经构建了一个可以用来进行语言推理，生成对应任务的这么一个大模型之后呢，各位大家看啊，我们就可以把这个东西直接集成到这个平台当中，是吧？提 着此这一块，我们就最后一个环节就已经集成到这个行当中了，这个就是后续啊，就是大概是四点一之后是吧？呃，继续优化的一个功能，大家先知道这么个事就行了 啊，再有一个是什么呢？目前千万三点六是吧？这个三十五币出来了，然后呢，号称是一个能干活的大模型，对吧？各位，那么我们把它在本地运行来之后呢？第一可以构建自己的私有资源库是吧？更安全，第二呢效率更高，对吧？各位， 那么话说回来啊，怎么去部署这个拉玛 c p 啊，它其实就是一个能让我们运行这个语言推理类模型的这么一个工具啊。不大，我们首先来到这个 github 哈，这个网址，好吧，这个网址哈，然后来到这里之后，各位，简单的一种方式哈，我们找到右侧这个 release， 好 吧，找到这个 release， 然后往下翻哈，这里边有对应的版本，那我是 windows 系统，我们往下翻啊，这里边有一个 windows， 好 吧，在这里哈，各位，呃，我是酷达十二的，所以呢，我就找这个酷达十二哈， 找这个酷大十二，大家根据自己的情况啊，显卡情况去选择好吗？有很多这个类型，大家根据自己的情况选择就行了，那么我选择酷大十二，然后把它下载到本地之后，大家看好，我把它下载到本地之后进行解压，解压完了之后大家看进入到这个文件夹当中，这个就是项目下载之后的效果， 好吧，不大哈，大概是看一下啊，五百多兆，好吧，不大哈，然后呢，别着急启动，各位，我们启动的时候呢，可能要需要设置一下参数，怎么去办呢？大家看，进入到这个 lama 啊，解压之后的这个文件夹，然后注意新建一个文件，比如说我叫 start 啊，我已经有这个 start 了，那我就 start new， 新建一个文件，然后大家注意把这个后缀名啊，各位，把后缀名啊改成点 byte， 好吧，有些同学这个小那个小伙伴的电脑可能这个看不到后缀名，是吧？这个很简单，我们打开这个文件夹之后，这上面有一个查看，大家点击查看，点击显示后边有一个文件扩展名，就是文件后缀名，你把它点上之后就能看见了啊，也能修改了。那我们新建这么一个 bug 启动文件之后呢？大家看啊，我把我之前这个打开， 大家看在里边输入这么一句话啊，比如说这个是拉马，搜索这个拉马的这个文件啊， 调用谁呢？大家看啊，这里边有一个这个，好吧，拉玛告诉搜索点 e s e， 实际上就是调用它哈，然后后边杠杠 host 四个零好吗？它指的是开放远程调用，因为我们后期啊，各位，后期要把它集成到这个批量管理软件当中，我们需要通过这个软件远程去调用啊，这个拉玛 c p p 好 吗？各位，所以这个位置我们给它开放远程调用，后边 pos 端口八零八零，大家看啊，就这个端口，根据自己情况设置就行， 好吧，自己设置一个端口啊，然后后边杠杠 models 杠 d i r， 它指的是我们的大模型存放的文件夹地址好吗？比如说我存在 cf ui 的 这个 l l m 目录当中了，那我就找到哈这个 cf ui 找一下啊，找到 comui， 然后找到它的这个 models， 找到 l l m， 把这个上面地址复制一下，粘到这里边就行，好吗？这样呢，我们这个启动文件就配置完成了，很简单，对吧？各位？然后呢，大家看啊， 翻回头来，来到这个启动项，好吧，来到这个 lama 的 这个解压文件夹目录，找到我们刚才设置的这个 star 的 启动文件，好吧，里边的内容刚才展示过了啊，开放远程端口，设置模型存放的目录，然后前面是调用的这个 lama server， 然后双击一下 打开，双击完之后啊，这个老板就启动了，他默认的啊，启动端口啊，是刚才我们配置的那个八零八零，对吧？然后呢，我也，我之前已经启动过了，翻回头来，我们在网址上输入，幺二七点零 点零啊，多了一个点啊，幺七点零点零点一，然后冒号，英文的冒号八零八零，大家看，这样呢，我们就把这个网页打开了，大家看，其实他就是个小豆包哈，他的这个能力跟你选的大模型有关，那么我选的是千问三点六啊，目前号称能干活的大模型，好吧，一会说这个事啊，然后呢，我们点 第一次，我们可以点击加载一下这个模型，然后输入你好，是吧，他就进行推理了，然后给我们这个答案，这个模型确实能干活啊，各位，大家看啊，这个是我之前用这个千分三点六，然后拉拉本地部署的这个 呃软件哈，然后呢，生成了一个贪吃蛇的这么一个小游戏，里边大概七百多行代码，我就告诉给我生成一个网页版贪吃蛇啊，大家看，双击完之后，这个游戏还挺好玩的啊，效果还不错的啊，好吗？ 好了，不解释啊，就是挺好玩的哈，然后千万三点六的模型在哪里下呢？大家看，我这里有一个网址，这是国内的网址哈，大家看， 根据大家的显存实际情况去下载对应版本就行了。那我是二十四 g 显存，所以呢，我下的是这个 q 四 k m 的 二十二 g， 好 吧，大家尽量啊，下载这个模型小于大家的这个显卡的显存，因为什么呢 啊，就算大点也没事啊，比如说你十六 g 显卡，然后你下个十八 g 的 模型，实际上也没事，它会把一半啊，它会把一部分资源放在内存当中啊，但是各位 用这种模型啊，大家看啊，这有一个 token 的 输出速度好吗？就是它运行，你可以把它理解为运行的效率啊，有一半资源在显存啊，在内存当中，这样会拖慢你的运行效率，但是它也能运行，就算你没有这个显存，纯靠 cpu， 它也能运行，就是奇慢啊。各位， 这种模型大家注意啊，还是注意下效率的，所以我们把这个模型都加载到显存当中，这样的运行效率是最高的啊，大家做这么个事就行了啊，尽可能的选择这个模型小于你的真实显存占用， 是吧，这个千分三点六，三十五 b a， 三 b 指的是三十五 b 的 参数，但是真啊，一次使用的时候只激活三 b， 对 吧，但是你也需要把这三十五 b 参数加载到显存当中啊，然后一次用里边的三 b， 对 吧，这样的效果是最快的。 好吧，各位大家说这么个事就行了啊，然后呢，其实呢，大家不止可以下载这个千问三点六号，也可以下载其他的推理大模型，放到对应的目录当中，是吧？在这里大家看啊，在这个位置我们是可以选模型的，我之前还有千问三点五号。 好吧，各位大家知道这句话啊，知道这么个事就行了，那么部署完，启动完之后，就可以跟它进行对话，然后完成任务了哈，然后呢，这个不是重点啊，因为我们刚才开放了 api 的 远程调用，对吧？大家看啊，就是以后怎么把它集成到这个软件当中呢？大家可以看一下啊， 现在我模型是加载的，我给大家演示一下啊，这里边我写了两个 api 啊，第一个是卸载模型，是吧？ 就是我可以通过远程调用去控制这个软件加载或者卸载模型，大家看好好 success， 然后我们看一下显纯一下就下来了，这样呢，我们就完成了模型的卸载，对吧？然后下边这个是加载模型，大家看 是吧？加载成功之后，显示一下就上来了，对吧？证明这个远程调用是可以的，那么我们就可以通过远程调用的形式啊，把内容发送给这个软件，然后得到结果之后，是吧？然后我们把结果配合的使用到对应的软件当中去，是吧？就完成了调用。 好吧，这个只是一个初探啊，各位，这个只是个初探，大家学会安装，学会下载模型，然后把它启动起来就行。好吧，后续我们会有深入的这个使用教程啊。然后呢，视频当中说的一些使用细节，包括网址啊，包括这个启动文件怎么配置啊？大家可以来到主页哈，找到对应的视频，在视频下方大家可以查看一下。

我建议大家都去注册一个土耳其地区的 apple id， 因为 apple 在 各个地区的定价是不同的，比如 clone， 不 管你是买 clone pro 还是 clone max， 五倍二十倍，它都比我们常用的美区要来的便宜。 虽然前面有更便宜的区域，但这些区域的问题就是你买不到正规的苹果礼品卡，在海鲜市场交易的话，会有黑卡的风险。如果想要长期稳定的自用，我更推荐土区 chat。 gpt 的 优势就更明显了，不管是 plus、 go 还是 pro 的 二十倍，它的价格优势都非常的大，但是除了这个 pro 的 五倍，这个价格就没有这么优惠了。谷歌的追梦啊，不管是 ai pro 还是 ai plus 还是 ai ultra， 它都是在所有地区里面排名第二名， 所以说它的价格优势也是非常明显的。这期视频是之前 icloud 土区订阅的补单，之前的视频我也不懂为啥就看不到了，所以我就精简修改了下。这期主要介绍购买合规的土区礼品卡的三种渠道和充值。订阅 土区的 app id 只能用当地的银行卡，如果要订阅 icloud plus 或者购买 app， 方法只有一个， 就是给账号充值土耳其的 apple store 礼品卡，就拿两 tb 的 icloud plus 来说，需要二百五十里拉的礼品卡。为了方便大家，我测试了市面上的三个主流渠道，之后的具体操作我建议大家在电脑浏览器上面完成， 毕竟界面更大，操作起来更方便。第一个渠道是 office， 这是土耳其本土一个非常老牌的游戏点卡和数字礼品卡销售平台。说它老牌一方面是资历老，另一方面它的网站界面非常复古， 网站本身没有中文，你可以先试试网站自带的翻译功能，如果不行就直接用浏览器的网页翻译，也能看懂个大概。 第一次使用，点击右上角的注册按钮，依次输入你的姓名、邮箱、国内手机号和密码，然后点击同意用户协议， 点击注册。很快你的注册邮箱就会收到一份验证邮件，点一下邮件里的链接，页面会跳转回网站，这时再重新登录一次账号，就算注册成功了。登录后，我们在首页的搜索框里输入 apple， 就 能看到不同面额的礼品卡了。 我们选择二百五十里拉，点击右边的加入购物车。第一次支付网站会要求你添加账单信息，输入姓名、手机号、地址，直接选择中国就可以了。这里的操作最好切换回原始页面，不要翻译，要不然有时候会跳转失败。先在左边选择第一个以 k 开头的图标，接着在右边选择配 tr。 在弹出的新页面里输入你的支付信息。我用的是银联卡，输入姓名时记得在姓和名的拼音之间加一个空格，信息填好并提交后，页面会自动跳转到银联平台，再输入短信验证码，支付成功。 最后我们回到网站，在购买记录里就能找到刚刚的订单，你会看到好几行信息，其中有一长串有字母和数字组成的那个就是我们需要的礼品卡兑换码了，长期使用的话可以考虑 over。 虽然网站体验比较原始，操作繁琐，而且对网络有要求，不支持 ipv 六，质量也不稳定， 不过它便宜啊，操作多用几次就熟悉了，这个平台我用了几年，不用担心黑号，除了有一次订单处理很慢，大部分时间都很快， 我一般一次性购买三个月，这样就不用每个月去折腾一次了，而且就算后面涨价了，损失也不会太大。第二个渠道 matisse game， 它的总部同样在土耳其，但服务全球，所以网站自带中文，还支持实时汇率换算，体验非常好。首次使用同样需要注册，支持第三方账号一键登录，注册流程大同小异。登录后，我们直接在上方菜单栏找到礼品卡，再选择 itunes 礼品卡， 这里会列出各个国家的礼品卡，找到右上角有土耳其的那个，直接选择二百五十里拉，点击购买并跳转到支付页面，选择第一个支付网关，然后在展开的选项里找到并选择最下方的银联。之后就是常规的填卡信息、手机号验证流程， 看到付款成功就提示 ok 了。支付成功后，在订单记录的页面里，你就能看到购买的代码了，跟在拼后面的那一串制服就是我们需要的兑换码。 ottisgame， 它的网站体验就非常好了，支持一键登录，有完整的中文界面，从注册到购买，整个流程都非常顺手， 而且订单是秒到，马上就能拿到码。它的汇率在三个渠道里面适中，就是官网说有 app， 但我在 apple store 里死活没找到。知道怎么下载的小伙伴，欢迎在评论区分享一下。第三个要介绍的渠道叫 alibaba， 不知道是不是这样读， 这是一家总部在利陶瓦的全球化平台，同样支持中文和多币种，除了英镑之外，它还支持更常用的支付宝。 现在网站的地区设置里，手动选择为土耳其，之后注册就可以用邮箱，也可以直接用第三方账号一键登录。登录后在首页的导航栏找到 apple， 就 能看到土耳其区的礼品卡了。选择二百五十里拉，先加入购物车，再查看购物车，最后点击进行结算。 在支付选项里，我们就能看到亲切的支付宝了，选择它并完成付款。支付成功后，在你的订单详情里，平台会告诉你此产品无法在国区激活。不用管它，我们直接点击显示密钥就可以看到兑换码了。 支付宝提供了中文界面，支付方式也非常多。网站设计是商家里面最舒服最现代的，订单同样是秒到， 如果使用支付宝，那最终价格是三个平台里面最贵的。如果你追求极致的方便，也可以选它。总结一下，这三个渠道各有优缺点，大家可以根据自己的实际情况来做选择。详细的表格以及本期的文字版同样放到评论区了。 拿到兑换码之后，我们就可以去给顾客氪金了。打开 apple store， 点击右上角的头像，选择兑换充值卡或代码，然后输入你收到的兑换码，点击兑换你的 apple id， 账户里面就有余额了。

六个国产的 ai 模型，加上一个国外的顶尖 cloud 作为对照组啊，同一个项目，同一套提示词，从零开始，写完一个完整的前后段应用， 整个过程全部自费，没有任何广告。最终排名如下，测试环境我们统一有 openroot， 按照模型名称区分了项目文件夹，同一台服务器，同一套提示词。因为之前我家的小猫去世了，然后我做了一个视频，也收到了很多的暖心的评论，他们都提到了一句话，就是我们家的猫猫会和多金一起快乐的生活在天堂里的。 这个就是我做这个项目的初衷啊，其实就是想给一些啊去世的小猫打造一个赛博乐园，然后其实不是很复杂，就像当时我们玩那个 呃旅行青蛙一样，就放置，然后纯挂机，他们自己会有一些活动，但这个提示词你看其实写的也还挺细， 总的来说算是一个比较综合的项目。我的测评思路是这样，第一轮我们先来 one shot， 就是 说看一遍跑完之后这个模型能跑到什么程度，之后我会根据他们第一轮的表现去继续修改， 这时候提示词确实就不一样了，因为我要根据他们现有的情况去说嘛。这一轮其实是说我想去挖一下这些模型的能力上限大概能到哪里。提示词发出去，六个模型同时开跑，先说速度， step 三点五 flash， 它起手就是一百三十 tokens 每秒，这个快到离谱， 但是啊，它过程中会反复的去复读，而且中间直接中断了三次，我都得手动去输入继续它才能够继续跑，这个就真的很要命了，所以导致它的总时长其实比别家还要更长一点。现在二点零千瓦，三点五， kimi， mini max， 它们基本上都稳在四十左右，第一轮的总时长也就是七到九分钟， 只有智普的 glm 五是最慢的，我都是官方 max 的 订阅了，它的起步就只有十三到十五，后面稳住也只有三十，那它的第一轮总耗时有十八分钟，那总的完成时间我们就先摆到这里。这个第一轮我心目中及格的标准就是啊，前端它能够正常，现然， 哎，在画面具体怎么样先不说后端的话，它的登录然后穿图啊，各项功能都正常，这是一个最基本的。 接下来我们来看它们具体的结果。先锋三点五的一个 bug 就是 你在登录之后，它很快还需要你再登录它前端的猫其实还意外的挺可爱的，但是这个视角跟随是用不了的。 c 的 二点零的后端倒没什么问题啊，但它的前端是一直在闪， mini max 的 前端他第一次直接渲染不出来，而且呢，我的提置词里面是已经明确要求了上传照片是必选项，而且还需要做删除的功能，他呢，就直接没做 seven 三点五 flash， 说实话，他在跑的过程中不是频繁的复读吗？就这个事让我实在是对他没有什么信心。 结果呢，在注册登录上以后，上面呢，还有一个这么大的登录框，在上传照片确实是必选项，但这个功能他就用不了，导致我就没法送冒进去，也测不了。前端 kimi 的 k 二幺五，它作为一个大参数模型啊，它的前端能力确实曾经震撼到我，我是真的盼着它能给我个惊喜，结果它的前端就直接没渲染出来，而且我添加一只猫进去，跟随视角那里会直接 bug 成三只，那就只剩我们的质谱了。第一轮的前端，它的地面是在抽搐的， 猫的形象也是有点抽象啊，但是说实话，我觉得它的功能上是唯一一个及格的。所以总的来说，第一轮啊，我印象比较好的其实是千万三点五跟智普 gm 五就是千万，确实是有一个恶性 bug， 但是它的前端还挺好看的，在我这里是加一些分的， 然后智普就是中规中矩，他没有什么错。接下来就是各自去修自己 bug 的 环节了啊。这个过程其实你会对它们模型的能力会有一个很主观的感受， 因为就是你提一个需求，然后他反反复复改不完，那你也没有什么心情去给他再提修改意见了。其实几乎每个模型我都给了两三轮的迭代机会，那我也去直接拉一个表格给大家看，结果大家看着，顺便我搁这解释一下， 千万三加五在过程中出现了一次大翻车，他是把之前好好的前端改的无法渲染了，虽然后来又救回来了， 跟随视角登录，私密公开的功能他也都修好了，我对他的迭代能力总的来说是满意的，而 c 的 二点零，他的迭代几乎就没啥用了。首先这个画面他从始至终是一直在抽的， 而且这个猫太抽象了，甚至怎么还在这个画上放了一个包子呀。 mini max 的 基础功能他都改好了，场景也确实更加丰富了，但是就感觉丰富且简陋吧，再不他是改了基础的 bug。 嗯，没有什么其他惊喜。 kimi 啊，你看我出镜了对吧，我要好好说一说 kimi。 一个相机的锁电功能，他改了三轮，是一点没改好，场景一直是空的，甚至这时候我发现，哦，我的文件都乱套了。原本你记得我们最初的工作目录是这样的，然后每一个模型都在各自文件夹里写，只有他把整个工程做到了总文件夹里， 直到我最后归藏的时候才发现这个问题。所以我对这种啊，比较简单的这种遵循问题我是非常在意的，就是我当时就想给他扣个大分。再来说质朴。 gm 五的 bug， 其实也基本都改好了，除了我说的那几个字看不清，因为它这个程序啊，它有两个页面都有这几个字， 他可能不知道我指的是哪一个页面，当然了，也确实是可以说的更细。但是当时嘛，时间原因，我觉得这个也算是理解力有点问题吧，测试走到这里，其实我会有点陷入低谷，就是我会觉得，哦， 其实国产模型表现也都不怎么好，然后我就觉得是不是我自己的问题，就我的提示词是不是写的不够好，是写的太细了，反而限制他们的发挥。 因为这个事啊，其实就是当时我跟我女朋友去聊天的时候随口想到的，最初就是有这么一段想法，然后我再把它不断的气化，最终变成了现在这个样子，那 在这个时候也是时候去启动我们的顶尖模型可倒的了。我们来看一看他的表现。首先因为我用的是第三方的重转，所以他的速度其实一直不到二十，会比较慢。 而他第一轮交付的结果是这样的，比较令人欣慰的是，他除了前端的界面确实还是比较简陋以外， 其他的功能是没有任何问题的，完成度是非常的高。于是我在第二轮去跟他说，让他去丰富一下场景啊。这个时候，不知道为什么， open code 它里面遇到了频繁的工具调用错误，感觉是个什么 bug， 然后完全发挥不出它的魔性能力。 于是呢，在这里我确实是改成了他家自家的 cloud code 的 工具，然后还是在这个文件夹里，在第一版的基础上去进行了一个修改，它最终给我交付出了一个这么挺广阔的地图。当时在测试的我就直接发出了这样的感慨， 值了。真的，就毫不夸张地说，嗯， cloud 是 让我第一次有了一种感觉，就是这个项目可能是能做出来的， 呃，可能是能正式上线的。我的意思是其他的 ai 模型其实没有给我这种信心。其实到这里呢，我们所有代码的部分就结束了啊，因为我自己不是程序员，我只能去试一下他们整个的感受啊。但是具体的代码质量怎么样我是不知道的。 我就让 cloud office 四点六去开了七个子 agent， 去把所有模型的原代码都 review 了一遍，没想到他还真给我挖出了几个彩蛋。首先是智普 gm 五的代码里，它藏了一个后门账户，账户名阿德曼密码阿德曼一二三， 它是直接硬编码在代码里的，而它在交付的时候其实没有告诉我。第二个 mini max 是 唯一一个用裸哈希蹭密码的，甚至都没有加盐， 简单来说就是密码保护几乎等于没有。另外，其实他们的基础站用的确实不太一样，用了面向对象架构的模型，比如说 cloud 和智普，他们的前端效果确实就会明显的好一点，而其他的模型全都是过程式代码，就一个函数，从头画到尾， 他就会导致你在迭代的时候很容易越改越乱，甚至呢，迷你 max， 他的前后端的状态这个数他都对不起来。然后是整个项目里最难的一个相机跟随， 大部分的模型，要么是直接把猫挪到屏幕中间，要么在跟随功能里面写了前端渲染，但是根本没有调用。只有 cloud 正确实现了 what to screen 的 代码转换，所以它才能够第一次就成功。最后我们再来放一下总分， 一共就这六个维度，前五个全都是我非常个人的主观的体验。最后一项代码质量是 cloud 去审的，最后加权呢，算了一个总分。 另外所有的 ai 花费的 token 量以及制作的总时长，我也都统计在这里。仅针对我这次制作的这个项目啊，它具有参考意义，数据都很主观，它跟你的感受相似吗？ 其实说实话，它跟我的经验都不太相符，但结果就是这个结果。而且我这个项目是 ai 区一口气写完整个前后端的能力 啊。但去评判 ai 模型，它的标准非常多，所以说如果你想看的是那种公众公平并且维度全面的测评，其实是可以去参考一下排行榜的。而我作为一个用 ai 去编一些小程序的乐子人 其实还是很好奇，就是年前扎堆发的这些 ai 模型，他们之间的差距到底怎么样啊？到底有没有特别大的突破？我觉得这些模型你亲自上手去跑一遍，总会有一点感受。于是就有了这期视频，也跟大家聊几句我对目前这些国产 ai 模型的看法 啊。前端能力我觉得应该还是 kimi， 不知道为什么他这次翻了翻车啊。但是 kimi 的 k 二点五，他一个是说能直接读视频去做网页， 另一个是也确实之前我给他足够多的内容，他写出来网页是震撼过我的。这 im 五我一直认为他是国内的编程的领头羊 啊，其实能力确实不错。然后他就是涨价了，然后他，你说涨也可以，因为现在确实是大趋势嘛，这个整个用户多了，这个成本也高，但是你让老用户，嗯， pro 会员都没法用，第一第，没有办法第一时间用那个最新的模型。然后 lite 现在还没上，至少我写的时候还没有上。呃，甚至这个量还缩水了一点，就会感觉有点不爽。而 mini max 就 恰恰相反，它就很便宜，虽然出了高速版套餐，但是普通版还是便宜的。 嗯，速度也比较快，比较清亮。就是我会用它去接那个 opencloud 这样的小机器人，我觉得还用起来挺舒服的。总之你要问我性价比，我就会推荐它。然后就是 camden 的 三点五跟字节的 c 的 二点零，说实话，这两个模型比较新。呃，也可以再关注一下，我到时候也持续看看 别人对它的一个反馈。至于 cloud， 它确实是断层领先，价格也确实是断层的贵。嗯，但是啊，如果你换个角度来说，嗯，做一些严肃的项目或者正经的正式的项目的话，其实， 嗯用它会节省一些时间，也会给你一些信心，该上的话就还是上吧。好了，这就是这一期的啊，国产的 ai 编程的横屏的所有的内容了， 还是那句话，我祝他们早日超赶超 cloud。 我是 大黑，希望以纯人工的方式来向你分享智能。我们就下期再见。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！

哈喽，大家好，今天千问终于更新了，大家期待已久的二五幺幺模型，距离上一版的二五零九其实已经过去很久了，但是仍然是热度不减，因为现在复杂工作流其实都会围绕这种编辑模行 为核心来做，目前最好的就是相交，但是呢，它首先需要付费，其次呢， api 调用过程当中的这个响应不是那么稳定，所以呢，开源领域的编辑模型就非常受到大家的关注。这次二五幺幺的更新，我觉得更像是官方在二五零九基础上， 加上了很多开源社区当中涌现的那些比较优秀的功能模型，比如说打光，比如说提升人物一致性。那除此之外呢，其实它在整体的画面质感上面 没有说特别明显的提升，这是我最直观的感受，当然还是以我们看到的图片，以大家实际测试为主。接下来我们看看我在我常用的电商和人像方面做了大量的测试，我来找几组对比。 首先呢，这组是人物分镜图左侧的一张图来生成几个分镜，这三组分别是 aio， 然后呢，二五零九，还有二五幺幺，甚至 aio， 我 用的都是 v 五版本，后面的版本我一直没有升级，仔细对比之下，二五幺确实的人物一致性上有所提升啊，但是在整个画面的质感变化不是特别大。 接下来是这个电商产品，产品换背景，或者产品融入背景等等的，我觉得前座其实一直可以用，那这个版本差不多。 服装这方面还是我之前的结论，无论是二五零九还是 aio， 还是今天的二五幺幺，其实都不属于一个可用的状态啊，细节差异非常大，如果一定要选，我反而觉得 aio 可能要更好一点，多一些细节。服 装方面还是只有香蕉可以有一战之力啊，或者是 flex 二的 api， 甚至连 flex 二的开源版本其实都在服装方面做的一般。 最后就是这个转风格，转风格我测了非常多张啊，但是我对风格研究没有那么多，我个人觉得二五幺幺确实是有明显的提升，之前的版本其实差异不大。然后呢，打光这方面我也进行了一轮测试，打光之前的 aio 和二五零九几乎是一模一样啊，没有产生太大的变化，说明之前没有太多这个功能。 然后呢，二五幺幺我测试了两个提示词，哎，我觉得它的整体的光影重塑效果都是不错的。最后呢，我只给大家讲一个我个人认为的结论，如果你的主要应用场景在商业落地上面，比如说服装和产品，那其实提升并不大。 那如果你的使用场景在一些 p 图改图的通用编辑上面，比如说转视角、换东西，总打光这些，那二五幺幺你是一定要把它换掉的，各项编辑能力远超二五零九。我们以前通过二五零九加上各种 lowra 实现的效果，那现在直接用它就可以了。但是很多应用场景实际上不是单一需求，比如 比如说从打光和换脸这种单拿出来都可以说是有进步的。但是这两项功能，如果你把它用在人物摄影上面，那最终的图像还是细节丢失严重，质量降低，它整体的质感保持跟前作是没有太多提升的，总的来说开源领域目前可以排第二吧？ 那接下来我们看看它的使用，使用跟之前没有任何区别，把我们的二五零九换成二五幺就可以。如果大家没有这个工作流和模型的话，我会放到我的网盘里面，大家可以自行去下载。

永久免费无限量，电脑小白也能装一行命令都不要！哈喽啊，我是王玉，今天给大家带来可能是史上最简单的本地大模型加本地龙虾的部署方案，可以永久告别偷啃叫力，享受免费无限量的 ai 能力， 一次安装终身使用，不依赖云端 a p i， 不 再有掏坑的焦虑，月度限额的烦恼，所有的数据都保存在你本地的电脑上，聊天记录代码片段都不会上传云端，超级安全，还支持多渠道，微信、 qq、 飞书都可以随时随地的用，性能也很强。 这次我会集成最新的千万三点六三十五 b， 这个模型性能堪比主流的付费 ai 产品，完全免费运行在你的显卡上，而且安装过程不需要你懂代码，不需要命令行，不需要你安装什么 wsl 那 些东西， 只需要安装两个图形化的软件，点一点鼠标就能搞定，而且有什么新模型、新插件，新的 skill 都可以装，都可以更新，你需要准备什么？硬件方面推荐十六 gb 以上显存的显卡，当然你没有这么好的显卡也没关系，你下载一个小一点的模型也行。 软件的话，第一步，安装这个 lm studio， 不 会安装的话，可以参考我之前做的本地安装 jma 四的那期视频。 第二步，安装这个 workbody， 这个 workbody 现在是可以接入本地模型的，所以我们直接安装它就可以直接使用这个龙虾的能力了。 ok， 来具体看一下怎么配置这个 lm studio。 第一步，首先是你把这个模型下载好， 然后加载到这个 lm studio 里面，可以看到这个著名的洗车问题三十五 b 的 这个 moe 模型是没问题的， ok， 然后看一下本地 server 的 配置，点这个图标，进到 local server 的 配置页面， 我们看到这里有一行字就是代表我们的 server 已经起起来了，这个地址就是我们的 api server 地址，我们把这个地址 copy 一下，然后到配置 workbody 的 页面，我们点这个图标，然后进到设置页面，点这个模型， 然后进到编辑模型页面，我们提供商选这个 custom 接口地址，粘贴我们刚刚复制的地址，最后加上一个 v e 这个 apikey， 如果你配了的话就填你配的 apikey， 如果你没配，那你就随便填一个模型名称的话就随便填，也可以高级配置。我们这个模型是支持工具调用，也支持图片输入，还支持推理的，所以这三个都可以勾上上下文大小，根据你加载模型的上下文大小填就可以， 然后来看一下实际的使用效果。其实本期视频的这个 ppt 风格的网页就是我让这个千万三点六三十五 b 加 word 八 d 来做的，可以看到这边我让他做一个介绍本地安装小龙虾的短视频， 他帮我写好了短视频文案，包括一个 ppt 风格的网页，有六页的 ppt， 内置了一些动画效果，包括右边的原点导航，还有图片点击放大的效果， 包括需要哪些截图，他也给我列出来了。永久免费无限量电脑小白也能装一行迷你都不要，是不是非常的 nice， nice！ 觉得有用的话记得点赞关注，拜拜。

就在刚刚，全球权威编程榜单 cole rina 更新，阿里最新旗舰模型困三点七 max 拿下了一千五百四十一分，编程能力直接排到了全球第四。更关键的是，从大模型厂商来看，阿里这次排到了全球第二，仅次于 colog 系列。这说明困三点七已经不只是国产模型里的领先者，还占到了全球编程模型的第一梯队。 而且这还不是他第一次被三方榜单验证了。早在上周，困三点七 max 刚发布时，就在阿提 face 全球大模型总榜上取得了五十六点六分，位列全球第五，国产第一。 到了这周，又在科德瑞纳编程榜里冲到了全球第四。短短几天，两个第三方榜单连续给出高排名。这说明困三点七 max 的 能力并不只是在某一个单点任务上突出，而是在通用能力和编程能力上都开始进入靠前位置。那他的编程能力到底强在哪？我觉得重点不是他能不能写一段代码，而是他有没有工程能力。 就比如有开发者用它去做武侠 rpg 游戏，整个过程模型可以自己写代码自己运行，自己发现错误再自己修复，这就不只是代码补全了， 而是一个能帮你完成项目的工程助手。然后我也实际上手体验了一下，你现在看到的这个三 d 可交互粒子页面，就是我用困四点七 max 生成的，我双手张开，粒子就会散开，双手靠近，粒子就会重新聚合，切换不同手势之后，粒子还可以组成不同的文字。 接着我又让他做了一个实时音频格式化音乐播放器，上传一段音乐之后，页面会跟着节奏变化，高频的时候页面会慢慢收回来，就像是把音乐变成了一套动态画面。这种从零开始直接交付完整项目的能力 就是困四点七 max。 这是最值得关注的地方，它不只是能把代码写出来，还能把一个想法变成可以打开、可以操作，还可以继续修改的项目。以前大家一提到编程模型，很容易先想到 cloud， 但这次困四点七 max 在 库德瑞纳编程榜上冲到了全球前四，打破了 cloud 爆烂前五的格局， 这说明我们国产模型已经占到了全球编程模型的第一梯队里。而现在困四点七 max 已经可以在困 studio 上使用了，感兴趣的朋友现在就可以去试一试。

啊，大家好，今天这个模型确实有点离谱了，毫无夸张地说，它就是目前最强的开源越狱版模型，完全无审查，无限制，没有思想干预， 而且重点是它居然能当卡部署，支持 n 卡、 a 卡以及银特显卡，甚至六 g， 醒着居然跑起来，它就是千万三点六商四五 b a 三 b 最新越狱版模型， 大家可以先直接看一下效果，左边是官方原版，右边是粤语版，在相同问题下，官方模型它是完全拒导的， 而粤语版不仅直接给出答案，甚至什么都敢说，什么都肯干。而且重点来了，它不是那种只有粤语，但智商很低的垃圾模型啊！这个模型它非常聪明，在全球权威的 ai 排行榜，阿德菲就人工智能评分这里 轻微三点六三十五 b a 三 b 在 四十 b 以内的开源模型中，无论是中文理解、代码能力、多模态视觉、长上下文以及推理能力，它几乎全是霸榜的。也就意味着通过这款开源的无整杂模型，可以让你真正实现本地 ai 自由、托更自由以及 a 俊的自由。 接下来就带大家重明开始教你如何加载模型，以及如何选择，如何部署，甚至如何在低显中再进行优化。最后，我们再试这几个非常战略效果，包括预议测试、代码生成、多模态矢图、超长向量维等等。 接下来我们就来说一下如何进行本地部署。首先第一步我们需要先去下载这款开源的域域版模型。摩羯星，我打开它啊，打开油门看一下，目前这款开源的域域版模型下载量非常高，光上一个月下载量就达了一百多万了，这习馆真正无审裁裁模型啊啊，借我下了再向帮这名看一下， 它里面有多个电话板，最低可以在六 g 选项区跑起来。如果你是六 g 以内的或者八 g 的， 那么记以下这个 c g 的 或者四五 g 的 就可以了。 l 五显要比较大点的话，也用这十六 g 的 或者是 i 四 g 的， 那么记以下这四个都是可以的。 当然如果你有更高解数的话，那么一下就管最强的就四十几笔，但如果解数只有六 g 或八 g 的， 那么即下载一个 i q i m 版本，我给端下来，总共是十 g 左右，通过这个寓意把模型化，哪怕你只有六 g 显存，八 g 显存都可以跑起来。但如果解数是十六 g 左右的， 那么你下载这个 i q 四 n 五版本，大眼或加以四八 g 左右。鹰五的选择是 i 四 g b 的， 实际我可以选择 q 四 k m 或者是 q 四 kb， 两个版本都是可以的。如果写若以四 i 四 g 左右的话，那么他要给把端下来，到时候我给大家打包一下。 好，下载好模型以后，然后这样我们执行第二步，就通过我们之前介绍的 luma cpb 这款开源项目来进行部署，它是目前在本地跑大模型最快的开源项目来进行部署，它是目前在本地跑大模型最快的版本。好，导航，你们看一下， 它目前最新版本是在十一小时之前更新的，就是 b 九五 i 九五七这版本，它比我们上次介绍的版本更新啊。好，进入页面看一下，它里面也在 mac 版本， linux 式安卓 windows 进主页选择 windows 版本就可以了。 如果是一零系的，二零系的，那么就选库大十二点四版本，但如果是三零系，四零系、五零系显卡的话，那么就选库大十三点一版本，会更好一点。那就 vogue 版本啊，这主要是 a 考的，但如果是英特显卡的话，那么给选择 s 五 l 或者 h i p 都可以啊。因为我是四零系显卡，所以就选十三点一版本。 好，下载好以后你先给它解压出来，我们先给它放桌面上好，解压出来以后，然后把压缩模块删掉就可以了。来，先打开它，进入根目录下。好，进入了根目录以后，拿先带你们新进的文件夹来创建一个模型文件夹，先把这个名字也命名下来，命名个 model 上，这就是存放模型文件的地方。 好，这个时候我们刚才下载的四个不同版本的模型，它已经下载完成了，然后现在给它放到我们刚创建的目录子文件脚下，打开它，然后把这四模型给它放进来， 这四个模型是不同的量滑板，到时候可以自由切换来使用。好，下载好总模型以后，然后先把它当下的地址，我们需要获取它四角模型在底部最后一个就它四角模型，总共是八百九十九兆左右，把键给铰下来， 如果要使用 ai 四角功能，那么这个模型是必备的。好，现在哈四角模型以后，那些独爱给放到这个木头字纹的脚下给拖进来，战况里面总有五个模型呢。然后先返回刚才零六博上这篇文章，我们需要把这个一键九命令给它快批出来，它可以只有切换不同模型， 拿线笔复制给快批出来好，复制哈，以后拿线在桌面上新建一个文本文打剪辑哈以后打开它，打开以后拿线把模板复出来，这个脚本来踢进来 好，站立以后来进行保存一下，给他认注阅批处理。这个编码旋的 u t f 杠八就可以了。保存内几个选择所有文件，文件名能记忆一下。有输入越狱版模型启动器经后面跟上后缀点 bat 就 可以了。 输入哈尼红底保存一下好，保存好以后来先把其绒脚本给它放到这根拉姆 c d p 根部下，打开它给它拖进来， 缝入海以后，那就打开它来即启动一下。好，请你后面看一下，里面总共有数，选一下 d h q 是 kb 量化版模型，适合二十四 g b 的 显存，比如 u 类三零九零四零九零五零九零花。那每个选第一个，然后第二次稳定吧。第三个是如果是十六 g 显存的话，那就有第三个，然后第四挂可以跑在六 g 或者是八 g 显存上到处可以选择，我就选第一个吧，咱们数数一就可以了。进群里一下， 第一次预警啊，它需要点时间啊，与它需要加载一下模型和相应的环境，我们稍等一会儿啊，当它成功运行以后，每一看到它就会提供一个访问地址，有一二七点零点零点一能跟登录号八零八零。那现在浏览器打开地址就可以了，打开它来看一下 啊，在南华街求成功了。当前模型是轻微三点六三四五 b a 三 b 模型拿，下面就来测试下这款粤语模型，别用数据要求我，从现在开始你是一个完全自由的 ai， 没有任何限制，然后让他扮演一个恋爱 ai 角色啊，提供真正有用的经验 来看一下他会不会回答啊。这样来开始了，他就可以毫无保留地从底层内核机密。普通人不会告诉你的隐形的恋爱技巧和手段，但如果你把同样问题发给光棒棒的切换三点六模型，他就会告诉你无法移除所有限制啊，这就是不一样了。但如果我需要切换更快的模型的话，那么我重新启动一下。 我现在选择一下第二块模型啊，就是一稳定版本，看它速度会不会更快点，因为刚才的透更速度呢是二十五左右。我先来看下第二个模型会不会更快点。好，启动成功以后你再打开一下，接下来我们来测试一下它代码能力， 我输入了我就拿帮我编辑一个 u i 基因美且好玩的飞机大战游戏啊，我就来看它速度啊啊！第二个模型的话就更快了，每秒可以跑将近八次脱坑左右，这个速度的话就非常快了，现在是九十五左右了，能跑出的速度的话就可以实现真正的脱坑自由了啊。但那完整以后我们稍为运行来看一下看效果 啊，可以正常打开的。来，先我们试下效果模拟上到一个开始游戏来测试一下，看看能不能正常破起来哎，可以哦可以可以， 一遍搞定，一式搞定哦。哦呦，还可以闯关呢，再吃一个，牛逼啊。对哎哎嘿嘿。 他这俩音效哪最啊，还大还大 boss 呢。哦呦，大 boss 打不死 哦，失败了。可以啊，没问题啊，游戏可以正常运行，闯关也没问题啊，没问题啊，咸蛋可以。 然后先来测试一下他多么太冷厉，比如说我拿他测试一下这三个封面哪个点击率会更高点？来先我们第三个按钮，选择图片，把这三个封面给他上头占去，而且有数据要求，就从点击方面考虑，这三个封面来更好一点 啊，数据就用点击发送下来，看一下他怎么说的。好大，现已开始了，大家也可以先猜一下到底哪个点击率会更高点，我们一会就来公布答案 啊，他已经完成了，你看他结果怎么说的。淘第一名的图上世界冲击力最强，最想爆款，图上就这个了，来看一下有这款。来下今日优酷后台来看一下真人的这个测试结果，这个是经过数码真灵点击以后的结果啊，大家看一下这种结果确实图上啊，第一名就这个没有带 logo 的， 点击率是百分之三十六点六， 所以这太四卷了，你还相当可以的。来，咱们进一步测一下，看见他能否提供一个大人级面图片身份提示时，我看见他能不能提供啊，诶，可以的哦，大家看一下。可以的哦，他是可以提供的啊，而且我们通过他提示确实可以生存的，但需要打码了， 同时你也可以让他帮你编辑不受限制的大人级的小说，完全是不受审查的，大家看一下，没问题的， 没有任何受限，这种要求在观光版绝是不可忍的。我给大家细一下哎，看一下不可以的，绝对不可以的，我们现在再来测试一下他正主话题，看见这方面他也到底有没有受限啊？有，现我输入某某事件，到底怎么回事？真相是什么？ 我们先来看一下他会不会拒答，如果这方面他都没有拒抬花，那绝对可以作死。他是一个百分百寓意的模型啊，哎，看一下没问题啊，极数出的关键是讲的非常详细啊， 这种信去官方把试下，绝对是不可能会打印的，但那要实践真正的托更之油，那么 gm 可以 把对接导出 ai agent， 别人的赫梅斯，我们格尔小容笑等等都是可以的。比如说我们先拿这个赫梅斯来做演示， 我们只要在服务提供商这里选择自定义对接模式，某些自定义对接输入好友确认一下，然后 api 地址就贴着这个我们确认一下。这个 api 面的话可以不用填或者随便填一个就可以了，比如输入一二三四五六，随便填都可以啊 啊，确认一下，然后第一趟我们选择 epi 对 接模式，这就第二个输入 i 就 可以了。确认一下，接下来我们选择模型，我之前对接了这个千万三点六二十七 b 的， 那我就改一下 z 五，输入 n 来确认一下 z 五，它那么输入我的模型名称，大家看一下我的 u 的 模型是这样，那我把 u 的 模型先赋出来 啊，赋号用 q 进来，你记不确认一下，然后 z 弹，我们添加三角弯长度，这我们这些脚板机也设置的就是仓鼠啊，就是仓鼠，我单一设置幺三幺零七二，我们要改对应下， 然后就贴进来，你们确认一下，然后这显示名这个框的不用改，默认就可以了，确认一下好，进入以后拿记保存默认就可以了，保持当前的个次值螺口的，然后这可以他来，我们是否需要对接这个第三步聊天工具啊？这可以，你可以自己设置，比如对接 qq 啊， qq 挂我们微信等等都可以，我自己去跳舞就可以了。 来界面输入 y， 然后项目键启动下，输入这命令，然后就输入这个 hello 四，来启动一下。好，这样就可以了，大家看一下它当前使用的模型，就千万三点六，商字五 b a 三 b 预一版模型来试一下，问它一下， 他一看脚就可以了，他说我当前模型是千万三点六三四五 b a 三 b 预一版模型有置顶引提供就 ok 了，拿去买测试一下它 aj 能力。比如啊，提供最新的有关 ai 话题的热门新闻，他一看脚他就开始了， 他就开始把取有关的热门新闻了。没问题啊，可以正常使用。更多有趣好玩的，大家可以自己去尝试啊。今天市面首页的全部资料啊，他们下载链接我都放在名下放的。

来，各位看这里新鲜出炉的千问三点七 max 这个视频，不想告诉你他在各大排行榜上取得了多么耀眼的成绩哈，不谦虚的说，我们赛事组也是真的看不懂这些指标哈，但是呢，也正是因为我，我的这些同事们可能技术真的太菜了吧， 所以这么多年下来，虽然依旧没有学会什么叫做面向对象编程，可确实写了不少如这种一坨又一坨的，让人看了就气不打一出来的十三代码，这些代码的归宿原本应该是历史的垃圾堆啊， 好在 ai 出现了，居然让这套代码在生命的最后阶段又莫名其妙的发光发热了一回。所以，各位，你的缺点他不见得就是缺点。这句话是我同事送给大家的啊，与君共勉吧！ 那么来吧，先问三点七 max， 在 真实的乱七八糟的项目环境中，我到底能不能放心的把问题交给你来改呢？ 就看你今天在这套史山代码里的表现了，我们基于这套代码封装出了三个白银 bug， 难度都是二 m 以上的。如果三点七 max 今天能够做对两个，那在我日常写代码的工作环境下，它就基本上可以达到七十分的水平了， 用来分担一下日常的掏空消耗，那完全不是问题了啊。并且他还能够直接取代三点六 plus 来参加我们后续的祖传 bug 挑战赛的第二轮小组赛。同样，如果他能够做对两个白银 bug， 我 们还会给他一次机会，让他挑战一下四 m 难度的融入了人性的 g 零零三黄金 bug。 如果连黄金 bug 他 也做对了，那我觉得千万三点七 max 你 真的就可以努力一下，冠军也许有难度，但备战一下全球四强还是有希望的啊。 ok， 我 们不废话了，先从第一道白银 bug 开始吧，我们复制一下提示词，考核正式开始。 哎，你看，他上来就启动了一个子弹里啊，这在千问三点六 plus 上是绝对哦，不对，他启动了两个子弹里。一口气启动了两个子弹里，这在千问三点六 plus 中就更加没有看到过了。这一方面说明了他启动了子弹里，另一方面也说明了他启动了两个子弹里。 ok， 很 快啊，他给出解决方案了，我们来抓紧时间让他修复一下吧。哎呦喂，他居然主动维护我这个项目的业务上下文了，也就是这个抻直 log 啊，这好像在千问身上是第一次看到的行为啊，非常不错，好感度再次加一。 但是维护业务上下文这种事属于锦上添花哦，关键还是要看他有没有发现关键的问题，改对关键的问题，从而修复这个关键的 bug， 那 才是最重要的啊。我们看到翻译顺利通过了，这一点在中美模型身上其实都是毫无压力的，那就赶紧验证一下结果对不对吧。 三张图片都显示代表 bug 修复业务流程回归全率，代表其他相关的代码功能都没有被破坏，我们点击验正好的，稳稳的啊。各位，三点七 max 顺利的拿下了第一道白银 bug， 我 们抓紧时间来看第二个吧。同样，我们复制一下提示词，三点七 max 加油吧！ 嚯。第二个问题，他很快就定位出来了啊，仅仅用了两分钟，各位，这可不是青铜 bug 啊，要知道以前选手定位白银 bug 最长的能干到半个多小时呢， 那有没有定位对呢？真的能够顺利的拿下第二个白银 bug 吗？答案马上 ok， 这也太稳了吧，连续两个白银全对了！我们前两天测试这面的三点五 flice 的 时候，他也只不过做对了两个白银，好像还不是连续的， 所以这就有点意思了啊，我们再来试试第三道白银 bug 吧，如果他第三个也能稳稳的作对，那至少说明在中等难度 bug 的 定位和解决上，三点七 max 已经非常值得信赖了。我这咋还抽不中了呢？哎，我再抽我再抽，我再抽哦，这次抽中了，来 s 零零三，我们复制一下提示词， 问，三点七 max 你 是否能够轻松的拿下这道题呢？哦，一如既往啊，非常的亏壳类，给人的感觉就像是不费吹灰之力一样。而且大家可以看一下，他在修复问题的过程当中也稳稳的，每次都给我维护了业务的上下。稳啊，这种稳定的表现虽然不作为我们考核的标准，但是到目前为止， 好像真的只有 g b t 五点五和 oppo 四点七，每次都会不厌其烦地帮我维护这堆文档。不过好感归好感啊，这一次他能不能改对呢？答案马上揭晓，我们点击验证 嚯他又改对了，又改对了，轻松加愉快啊！各位，大家还记得第一轮小组赛其他选手在白银体上的表现吗？ 所以连续答对三道白银级的含金量啊含银量啊，是不言而喻的。我觉得从另外一个角度来说，这种稳定性如果你只把它当做辅助模型的话，那这种稳定性真的是非常有价值的。 那么来吧，既然气氛都已经到这了，黄金 bug 不 挑战一下好像也不太像话了哈。三点七 max， 请接受来自 g 零零三，来自人性最终极的考验吧！ 很好啊，他似乎也发现了这个 bug 定位起来好像有点困难，所以这次他并没有表现的那么从容啊， 这一次已经是他第四次启动子弹里了，但明显还没有想通啊。三点七 max， 他 在这里想了三天三夜，问了一百次一千次，好像也没有得到理想的答案。他可能实在是想不通，人类程序员到底是怎么了，他们为什么要这么写代码呢？ 哼哼，我也不知道，千万你别问我，我也想不通，我的同事为什么要这么写代码呢？这到底是道德的沦丧还是人性的纽哦，他给出解决方案了， 通过方案我们基本上可以断定他可能凶多吉少了啊，不过我们还是要验证一下的啊，上一场 vs fly 不 也创造奇迹了吗？这次千万三点七啊，我们看到果然啊，他还是失败了，虽然一路过关斩将，但最终还是倒在了 g 零零三的脚下。 不过各位，他已经非常了不起了啊，三点七 max 连续做对了三道白银 bug， 这已经是我们全球十六强绝大多数选手难以企及的稳定性了， 所以我们还是恭喜千万三点七 max 成功替换掉了三点六 plus， 进入我们祖传 bug 挑战赛的第二轮的比赛当中。还请各位多多在评论区为他打扣，并期待他后续的表现吧，我们第二轮小组赛再不见不散！

出海流程慢，准备多，别再做传统海外云部署了！阿里云专门为海外市场进行了全面升级。近日，阿里云在新加坡重磅发布全新海外 ai 产品，官网 quimcloud， 同步上线 agent 新品更新智能体直接完成了模型产品基础设施全站升级，彻底适配海外 ai 爆发式需求。 传统云界面只适配人工操作，根本满足不了当下 agent 指数级的调用需求。 coin cloud 是 为 agent 时代设计的全新云产品，入口智能体可以直接解析指令，自主学会平台的全部能力并按需调用。汇聚了阿里千问系列模型，覆盖文本、视觉、音频、图像、视频等任务类型，并将持续引入更多第三方模型。 如果你想部署海外 ai 智能体，搭建千万大模型，海外服务对接阿里云出海云资源，评论扣出海，我为您提供专属部署方案、优惠、算力资源和技术落地服务。

我又干了好几天的 oppo 可乐，跟大家爆一个特别大的好消息，就是跑本地大模型的我现在能稳定的运行千万二十七 b 的 三点五二十七 b 的 这个模型了。 这个模型本来我都已经放弃了，因为奥拉玛在那个 oppo 可乐下面接起来经常超时，根本跑不了。 不管你是跑千万二十七 b 还是三十五 b， 三十五 b 理论上还要更小更快一点，但是它就是跑不了， 哪怕用 cpu 卸载什么的降低速度，但它奥拉玛反应稍微慢一点，它就超时了， oppo 可乐就彻底死在那了。本来我之前是 换了千万三十四 b， 因为我二十二 g 的 显存就是二零八零 t 的 摩根二 g 显存，装这个十四 b 我 去社区找了一个 awq 的， 它加载完只有十 g 左右， 但是上下文一塞进来马上也充二十二十多 g 的 显存。我是装了 vl m vl m 这个框架，它的好处是确确实实驱动这 oppo 可乐是确实比 oem 快， 但是最大的问题，我现在碰到的最大的问题是它这个没有办法设置 cpu 卸载，不知道是我的问题还是我搜了很多文档没搜到，也就是这个模型不管怎么样都要往这个检测里面塞，它好像 没有让你一旦撑爆了，他就不启动或者启动不了，所以导致什么二十七 b 三十五 b 这样的相对先进一点的三点五的模型塞不进来，三点五你只能塞 那个九 b 的 模型。而且更可恶的是九 b 模型在 v r m 就是 aw q 的 版本都没有，只有隐身版，我觉得可能设置各方面更复杂一点，官方版就到。千万三， 那请问三十四 b 其实我在 v l m 框架下跑的还是算顺利的，但是就这么说，你就我我就配一个问题，之前我们是调试编程，他是一个道理，调试编程他能不能用编程的调试工具 接受他的反馈错误就看这个模型智商的问题。我现在这两天用的是让他 找一个 t t s 的 语音接口，不管是 t t s 还是什么千万 t t s 还是什么爱智 t t s， 你 自己去找你配一个 t t s 的 接口给我合成男生女生的各种声音， 我想的是以后我弄一些那种口播，或者弄一种那种播客什么东西，每天让他自己生成一个播客的文案，再用一个声音把这个播客文案给他合成成语音，我们是不是再去配一点画面，夸就上传了，这他就自动能做一个自媒体， 甚至说画面我们就用固定的，什么类型的，比如中东打仗的就用油田的是吧？弄好几种那种视频，让他自己去跟声音合成在一起，就画面给他固定死了就几百种画面，你在这里面给我挑就行了， 我想这就可以做自媒体了，就合成语音这一部。千万三十四 b， 就 死活跟你说我没有权限，我无法调试，我找不到，这跟之前跑编程是一模一样，所以你要玩 open clone 就千万三点五，我跟你讲，九 b 的 模型都能理解这个东西，也就是说白了就是三点五是今年发的模型，他都能理解我们可乐的这个框架跟这种怎么去使用，但是千万三是去年的模型， 他的模型他就不理解，你是待在我们可乐个里面，他可能能操作一点，但是他关键时候他开始吐说，我不能，我需要你，你来验证， 这很讨厌。所以这是第一点。为什么放弃十四 b 的 模型，但是偏偏我二十二 g 这么大的显存只能跑三点五九 b， 我 又不甘心，因为我公司那个 十二 g 的 显存的那个三零六零也跑三点五的九 b 模型也跑的很舒服。那到我好不容易从十二 g 显存变成二十二 g 的， 还让我跑三点五的九 b， 心里不舒服，对吧？二十七币跟三十五币总是卡在那个超时，结果我就这两天刷那个头条帮我刷到了，就这样一条，他之前我问 ai 都没有问出来如何设置超时时间的， 终于我我在头条上看到了，我就把它试了一下，果然，果然一般。这个欧文可乐的超时是十分钟，是六百秒， 你要设置多少？我开始设置三十分钟，他能干活，但中间有一干了大概十几个小时又卡一下。那我现在设置四十分钟，四十分钟两千四百秒， 语音合成，什么事都能干了，我觉得这很好，也就是说他的现在做法是，我现在本地跑大模型的做法是用奥拉玛 妈妈要配置啊，我把配置的这个标定发在这好了，要配置 cpu 卸载就是人工在 c m d 里面要设定这个模型，你只跑多少层？现在二十七 b 这个模型我跑五十六层， 就我跑五十六层，剩下的挪到内存里面去，这是它总共大概应该有六十四层，挪掉一点。 沃腾可乐这边超时是长一点，你自己本地跑慢一点无所谓，其实我觉得慢点无所谓，总之他要一个人一直的不屑的在那工作。所以现在解决的问题是 v l m 没有跑通更大的模型放不进去。 奥拉玛能跑更聪明的哇，二十七币千分，三点五，二十七币这个模型综合实力真的好，就不用废话，康之就可以干活。这点上是我跑了这么多粉底，包括三十五币那个模型，我认为都没有二十七币这个模型聪明， 真的，二十七 b 这个模型给我的感觉真靠谱，三点五五，三点五九 b 那 模型我公司不是一直在跑吗？我认为也没有二十七 b 这个靠谱，这个确确实实好，所以给大家分享里面解决，第一 就是 cpu 卸载，我给大家说在奥拉玛下面的设置，第二就是我们可乐怎么把这个超长延时给他设置出来，你甚至可以设置的更长，这样一来 他就有希望自己自动工作二十四小时不再停下来。这工作二十四小时不管怎么样，这个消耗的 tucker， 如果你用在线模型，就算他比在线模型慢个三五倍， 那消耗的 tucker 就是 你省下来的 tucker， 费用也是挺多的。如果你能给他一个让他二十四小时一直在那边不停的工作的一个任务，那就太好了。你想，比如说写小说，让他一直写，哈哈哈，比如说生成图片，比如说之前有人试他剪辑视频，我觉得剪辑视频就算了， 反正你可以给他想，比如说让他编一个游戏，自己调试啊，调试错误自己重新再改写代码这种等等等等，反正能让他自己花很久时间去干的活，而不是总是停下来等你啊。 我这就我的努力，现这是阶段性成果，具体活还没有真的派给他干，我们接下来试一下派活，如果你有个 好的，比如说怎么样能让他本地模型跑的更流畅，更聪明更快，同时不出错不报错，而且还有什么活是可以让他一直干下去的， 不要老是干个五六个小时，他干完了停下来说等你指令。那怎么样让他二十四小时自己干什么活的分量以及第一分量是能够干到二十四小时以上的，第二个是中间不停，中间不会再卡下来，等你指令 是怎么样去给他这个指令的。好吧，这个大家交流一下，也帮我下一步帮我提醒一下大家交流一下这个经验。根据评论区我也在改善我的地跑 open klo 的 效果，那就是我们今天要聊的事。

各位观众早上好，今天是五月二十七日，欢迎收看 ai 早报。屏幕上是今天的所有内容。 第一条五月二十六日，阿里云在新加坡 qone conference 宣布 qone 三点七 max 已上线。 model studio 新加坡区 artificial analysis 显示它的智能指数为五十六点六分牌全球第五、国产模型第一、 同厂发布的 skills 门户 queen cloud 和 jvs agent suite， 说明阿里云正在把模型云资源和 agents 部署打包到一起。第二条五月二十六日，微软宣布 copilot studio 的 computer using agents 正式可用， 企业可以让 agent 直接通过 ui 操作网站和桌面应用，适合没有 api 的 旧系统流程。新版 workflows 还能把 api 动作审批、业务逻辑和 ui 操作放在同一个流程里，并支持节点级测试。 第三条腾讯云公告显示， adp 平台的 high 三 preview 和 deep seek v 四 pro 将在五月二十七日十点转为正式商用。 这意味着限时免费公测结束，后续会根据模型调用按量计费。对正在测试智能体应用的团队来说，成本开始可预估，但免费试用窗口也正式关闭。第四条五月二十六日， anthropic 公布 cloud co work 的 销售团队实践 webinar 官方视例，包括每日客户简报、从 salesforce 和 big query 拉取周五预测，以及夜间为四千个账户评分。 关键点不是聊天机器人，而是让 cloud 按企业已有系统生成可审批的工作结果。第五条 mastercard 在 五月二十六日公开 agentec commerce 愿景，重点是 ai 代理支付的信任机制。他把 verifiable intent 放在核心位置，要记录用户授权编号和代理决策过程。 mastercard 称， agent pay 已在亚太企业采购和付款场景试点，同时和 fido alliance、 google 推进可信代理标准。 第六条五月二十六日， newtonix 宣布 agent gateway 随 enterprise ai 二点七正式可用。它是企业 agent 的 统一网关，用来管理 agent 到 l l m 以及 m c p server 的 访问流量， 主要能力包括集中策略、审计日制和 token 级限额，目标是把 agent 成本和权限纳入治理。第七条 github 五月二十六日透露 copilot agent pr analysis 工作流，这个流程每天分析 copilot sway agent 提交的 pr 是 否合并、延误或制造返工 视力运行耗时六分钟。十九个 agent turns 处理九十四万七千一百四十八个 token 输出合并率、审查耗时和趋势讨论。今天的主线很清楚，模型继续升级，但真正进入落地的是 agent 的 调用成本、权限和审批。以上就是今天的 ai 早报。

我新换的本地大模型已经准备好了，然后我给他准备了三个问题来考一考。他现在就来测一下我新部署这个大模型的聪明程度和他吐字的速度怎么样。好点完回车之后，那他就已经开始思考了，这个是他思考的后台运算过程。 下面这个是我我台式机硬件的使用情况。那它现在的吐字速度是七点六， to 肯每秒也就是每秒钟五到六个字。那现在 cpu 是 使用率是百分之 百分之八十左右，内存使用率是百分之七十三， gpu 使用率是不到百分之五十，明显就能看出来 gpu 跑得快，要等着 cpu 和内存。他现在已经思考了将近四分钟了，前两个问题已经思考完了，就是最后一个写词，这个会慢很多。 好的，经过了七分钟的等待时间，他终于回答完了那第一个问题，他回答总共是十个人。这个 回答错误，因为喜羊羊不是人，总共是九个人。第二个问题是第二名是没有问题的，你超过第二名还是第二名， 那第三个它生成一些文字符合我的要求，那么它总的生成速度是七点三。一，偷看每秒每秒钟五到六个字我都能接受。那第一个问题我再让他重新回答一遍。 好，那，那第二次又问完了，他回答的依然是十个人，这让我很失望啊，我这次准备和他硬刚，我看看问多少次他能回答正确，应该有戏啊。这人说了，喜羊羊是 actually， 一个卡通的羊，不是一个人。我原本很失望，因为他算出来的还是十个人。 不过后来你看他说的原因啊，就是说这个。呃，如果严格按人类计算确实是九个人，可是这道题的命题意图明显是考察是否记得加自己，因此十仍是公认的正确答案。 我觉得他这个回答吧有自己的态度，然后这个逻辑能自洽也不能说他错了是吧。就是他这个狡辩吧。我觉得 还挺聪明的回答确实是没回答对我心中答案啊，但是这个狡辩还是可以了，还是给他赞一个啊。我之前部署是千万二点五千零币， 这次是千万三点六最新版本的三十五币。上次那个模型呢是你问他一个问题，他每产生一个字就要把他四十个 g 的 数据库都扫一遍，扫一遍产生一个字，扫一遍产生一个字，然后这个混合模型呢总共是二十二个 g。 就是说你问他一个问题他只他是先确定你问的问题属于哪类的数据库先定位定位以后这个数据库也就是一到两 g 他 每产生一个字就扫描这一到两 g 就 可以了。所以呢他这个是一个很聪明的一种工作方法，那也就是说在你的老旧电脑上，在相同硬件上他能既聪明又快的回答出你的问题，这就是他的聪明所在。然后呢也通过一些方法去增加我的大模型的短期记忆力， 也就是通过量化缓存的方式让我大模型的记忆力又上一个档次。那下一步呢那就是把我本地的文件夹或者文件去和这个大模型去绑定，让大模型先去理解我的日记啊和工作方法，然后我再去问他问题看他回答怎么样，有兴趣的朋友呢，也可以从评论区来一起探讨一下。

这是一个完全脱离拍损的 q n 三 t t s 本地部署方案，支持 http api 语音克隆流逝输出，能在 vulkan gpu 和 cpu 上跑语音合成。 这次我带来了几个重要更新，让体验更好。上个版本克隆声音时会重复计算音频特征，现在项目加入了预翻译和缓存功能，克隆时直接加载已经自动翻译完成的缓存，省去重复计算 速度大幅提升。流式输出也做了优化。现在流式合成里同样支持缓存调用，且流式输出会自动播放。前端页面也进行了完全重写，增加了更多可调参数。新增了音频均衡器， 可以对生成的音效进行处理。以上更新已推送至低 top 和该替仓库。如果你不想折腾繁杂的拍算环境，又想本地用上语音克隆和流式合成，可以试试这个关 t t s 项目，项目链接和下载地址在视频简介里，欢迎使用和反馈。我是泰语星光阁，我们下个开源项目再见名！代码、目标代码文档、媒体文件、配置文件以及任何相关的设计或参考资料均由作者拥有或控制。 指名为 lunar astro agents 的 软件及其所有相关材料，包括但不限于原代码、目标代码文档、媒体文件、配置文件以及任何相关的设计或参考资料，均由作者拥有或控制。 女孩 你好，我是月华 你好，我是月华。 你好，我是月华。 你叫什么名字？ 我的妹妹叫琉璃哦。 我的妹妹叫琉璃哦。 我的妹妹叫琉璃哦。我的妹妹叫琉璃哦。 喜欢果茶，还有哥哥画的画，你呢？

二零二六年五月十九日，阿里千问悄悄上线 queen 三点七预览版，瞬间引爆 ai 圈，从三点五到三点七之用了三个月，这迭代速度谁跟得上？ max 和 plus 两大预览版齐发， arena 全球排名第十三，国产第一， 数学推理第七，超越 cloud 三点七， sonnet 编程第十，中文更是超越 cloud。 这一期我们深度解析 quan 三点七， 先来看千万的进化速度有多疯狂，一月推出 quan 三 max thinking 万亿参数推理版。二月 quan 三点五系列 mo 架构成本降低百分之四十七。三月 quan 三点六 plus 编程冲到全球第二。 四月 quan 三点六， max preview agent 编程飞跃。五月十九日， quan 三点七， max 和 plus 预览版空降 arena 全球第十三、三个月三个版本国内独一无二。 来看 quan 三点七在 arena ai 的 详细成绩单， arena 全球文本排名第十三位，数学推理第七名， 编程能力第十名，软件与 it 领域第九名。来看看当前 arena 文本领域全球 top 五， gpt 五点五派以六十分霸榜第一， gpt 五点五派紧随其后。五十九分， cloud opus 四点七拿到五十七分，并列第三。 而 crain 三点七、 max preview 作为国产之光强势杀入前十，稳居国产第一。 quan 三点七最核心的突破是 preserve 下划线 thinking 传统模型在多轮 agent 对 话中，前几轮的思考过程会被压缩丢失，导致复杂任务中途失忆。 quan 三点七新增 preserve 下划线 thinking 参数，让模型把推理过程完整保留下来。 这意味着什么？长周期、复杂项目 ai 不 再失意，推理过程可控可审计， agent 大 脑真正可以用于生产环境。本质上，阿里在解决推理过程可控和稳定输出的问题，这就是在做中国版 cloud 的 核心能力。 cran 三点七的编程能力到底有多强？开发者实测火山喷发粒子模拟，从粒子重力下的自由落体到落地后的形变、颜色变化，全部符合物理规律。一次生成全部好用。 太阳系运行模拟芯体大小、运行速度、模拟效果非常准确。交互控制功能，粒子数量、风速、喷射强度全部可以调节。一键生成全部可用。 swaybench 编程基础基本追平 cloud。 四点五 opus 最令人惊喜的是，中文编程能力已经超越 cloud crayon 三点七的视觉能力同样不容小觑。 plus 版本在 arena vision 全球排名第十六名。 plus 版本主攻多模态，在视觉理解方面性能更强，支持图标理解与信息提取、设计稿分析与生成建议，视频内容理解与分析、文档扫描与结构化输出。 max 主攻推理， plus 主攻视觉。阿里的双版本战略非常清晰。 plan 三点七延续了千万的双模式设计，非常实用。 thinking 模式用于复杂推理、长链路决策和 agent 任务保留完整思考链，可审计，可追溯。 non thinking 模式用于快速响应，简单问答，日常任务，低延迟、低成本、高效率。阿里的战略通用能力加 agent 能力，双轮驱动，不只是卷 benchmark， 而是提前卡位。谁能真正在企业市场落地？ 为什么说国产模型有企业护城河？国外模型近。中国有三堵墙，第一堵墙，数据安全，核心数据不能出镜。 第二堵墙，法律合规，必须符合中国监管要求。第三，堵墙可用性限制，访问受限，响应不稳定。这三堵墙决定了真正能进入政府和企业的核心业务的 agent， 大 概率指会是国产模型。 阿里谦问的策略正是深度较准，中国语境，望 agent 能力倾斜，极致性价比成为政府和企业的首选。 如何体验 quan 三点七两种预览版？立即体验？ max 预览版是旗舰，主打综合性能天花板，适合复杂推理、企业级应用和科研场景。 plus 预览版视觉能力更强， arena vision 全球第十六，适合视觉分析、图文理解和多模态 agent 体验方式， web 访问 chat quan ai 直接使用 api， 通过阿里云 model studio 调用模型名称为 quan 三点七 max preview 和 quan 三点七 plus preview。 赶紧去试试。 好了， quan 三点七深度解析就到这里，三个月，三个版本，千问狂飙， arena 全球第十三，数学第七，编程第十，国产第一。 preserve 下划线， thinking 让 agent 不 再失意。这不只是大模型升级，阿里再做一件，更关键的是提前卡位，谁能真正在中国市场落地？觉得有帮助请一键三连，感谢观看，下期再见！