mimo2.5 pro怎么收费

我拿到小米二十三亿 token 的 时候，其实是有点懵的，不是兴奋的那种懵事就这就这也能过迪那种懵？这个是 max 套餐的十六亿，这个是 pro 套餐的七亿。先交代一下背景，小米最近搞了个活动， 叫咪蒙 over 的 百万亿 token 创造者激励计划，三十天免费送一百万亿 token， 最高给到 max 上十六亿 cash， 等值六百五十九块钱。 这个话题已经有很多博主写过了，活动也快到尾声了，五月二十八日截止，还剩不到一周，按理说不该再蹭了。但我之所以还是写，是因为我发现了一个特别简陋 特别巧的方法，几乎百分之百能拿 max 档。这个方法我一会儿说，先把活动本身聊透。咪猫是小米自研的大模型，最新版本 v 二点五 分两个模型， pro 版面向复杂任务深度适配 a 剑客和编程，在 gdp v a l a a 和 clever 榜单上开源第一。还有一个是全模态版，文本、图像、视频、音频都支持 v 二点五， pro 用的 mo 架构，总参数三零九 b 激活十五 b， 原声支持一百万 to k 上下文推理成本只有国际币源旗舰的百分之二点五， api 定价大约是国际竞品的五分之一。 你可能觉得这不就是个国产模型吗？但坦率地讲，这次小米的成绩确实够硬。 texturina 全球综合第五， labyrinth 全球第四。 open route 上周以百分之三十多的试战率登顶第一 周条用量四点八二万亿 token， 而且它是开元的 mit 协议商用自由。说真的，全球前十开元模型里，中国占六席， 小米是第一个登顶开元榜首的手机厂商回到活动，这次 over 的 计划分两部分，一部分是面向开发者的百万亿 toc 创造者激励，另一部分是面向 ainc 框架团队的生态共建。我们聊的是前者，申请流程不复杂，去 mimo 填个表单，三个工作日出结果， 通过后邮件通知、登录开放平台等权益到账就行。但很多人卡在评估这步，拿到的是赠金，而不是 tiktok plan 或者档位很低。网上常见的建议是要写详细的项目描述，要有 github 链接，要做完整的项目， 有些教程甚至建议你前后端数据库齐活，搞得跟融资 b p 似的。我一开始也这么想，然后我发现了一个更聪明的路子，就是只做一个前端，一个用歪不扣定搞出来的非常非常厉害的前端不需要，后端不需要数据库，不需要部署上线， 就是一个纯前端页面，但视觉要炸，交互要丝滑，让人点开第一眼就觉得，卧槽，为什么这招管用？ 你想啊，评估的人一天看几百份申请，大多数是 github 仓库链接和 api 文档，他点开一个仓库可能还没看完 readyme 就 关了，但你给他一个牛逼的前端，点开就是成品，视觉冲击力直接拉满，谁都能一眼看出来这东西好不好。后端逻辑写得再复杂， 评估的人不懂你的业务逻辑啊。但一个漂亮的页面，不需要专业知识就能判断质量。我自己 pro 档就是这么拿到的项目就一个纯前端页面，没写一行后端代码。我朋友按照我的方法拿到了 max 档。 噗儿当倒是我实打实拿作品申请的，自己写的 app， 还有几个 skill， 两者加起来一共二十三亿 token。 再说一个很多人踩的坑，一定要先注册好小米账号，绑好邮箱和手机号，申请表里填的邮箱必须跟小米账号绑定的邮箱一致， 如果不一致，或者你用的是手机号注册的账号，没绑邮箱，通知邮件根本发不到你手上，全一批了你也拿不到。 我一开始就翻车，在这折腾了好久才搞明白。所以正确顺序是先去小米官网注册账号，绑好邮箱，然后再去申请。操作上也不复杂，用 cloud code、 科斯尔或者任何顺手的 ai 编程工具，让 ai 帮你 vibble 扣度一个炫酷的前端页面，重点放在视觉效果和交互上，动画动效，享意识布局，这些能让页面看起来很贵的东西。多搞深情表里，把截图放上去， 项目描述写清楚，用了什么工具，做了什么功能，解决什么问题，就这样。最后说说这个 tucker 值不值得薅。 mmo v 二点五 pro 的 编程能力，我自己用下来的感受是比我日常用的 g l m 五车报强不少，跟 g l m 五点一比也差不了太多。 a p r 能直接对接 cloud code 浏览器， oppo 跨这些主流工具。十六亿 tucker 免费活动五月二十八日截止，池子部等人免费的羊毛，而且是比较厚的那种，不薅确实亏了。

今天这期视频呢，来讲讲小米 mini v 二点五这个大模型的降价情况。现在呢，这个 mini v 二点五它跟 deepsea 已经是一个价格了。 mini v 二点五和 deepsea v 四 flash 是 一个价格，二点五 pro 跟 deepsea v 四 pro 价格一样， 之前我们都说 tbisc 的 价格很便宜，现在小米也便宜了，然后我测试了一下，随便跑了一下 agent， 然后它的缓冲泵动力呢，达到了百分之九十四，九十五，所以说就非常便宜。另外呢，小米有 tocom plan， tbisc 没有，所以说呢，小米现在呢，要比 tbisc 还要便宜一点点， 最低档呢，这个小米是三十九块钱，然后呢，你首次购买呢，有八八折，算下来就是三十四块多一点。然后呢，你可以用大概四十一块钱的 toc 的 量， 然后呢，你在晚上的零点到早上的八点，还有一个八折的额外的一个优惠，哎，所以说呢，你大概算下来就是你第一个月可以用三十四块三毛二买到大概五十一块钱的 talkin 的 这个一个量，所以说就是非常非常划算的。 那么它现在呢，对比来看，跟之前的 talkin plan 对 比来看，就是说呢，涨了大概五十到七十倍，可以说是非常非常良性了。 那今天的零点呢，他还把所有的额度给重置了，我今天上去一看，哎，我额度重置了。小米的大魔镜有两个隐形的好处，它的 v 二点五是多模态，但是这个 deepsea 呢，它就不是多模态。另外一个，它有一个语音的克隆的生成，它都是免费的，不需要花任何钱，所以说，比如说你的视频配音啊啊都不需要花钱的。 那假设呢？假设就是我们做到理论上的百分之九十五的缓存命中，大概这个三十四块钱的这个月卡可以买到 v 二点五五亿多的一个 top， 至少五亿的一个 top。 如果是 v 二点五 pro 呢，至少也能有一个一点九亿的 top， 可以 说是很实惠。 那就我个人来说，我现在主力呢还是 deepsea v 四 pro， 然后呢，我买了一个最便宜的一个小米的一个 mini 的 月卡，三十四块钱。然后呢为为的是什么呢？就是享受他的二点五的这个多模态啊。另外还有一个免费的语音克隆，那一个月三十四块钱还是非常便宜的。那这样呢，就可以覆盖我的绝大多数场景了。

先说结论，小米 miimo 确实降价了，而且降的不少，但降幅百分之九十九这个说法，咱们得打个问号，因为没人知道它原来到底卖多少钱。 credit 是 怎么回事？ 小米搞了个中间层，叫 credit， 你 先买套餐，比如三十九元，一个月给你六千万个 credit， 然后用的时候按 credit 扣。降价之前， pro 模型要扣两个 credit， 长文本甚至要扣四个。 降价之后，小米说取消了四倍 credit 的 计费方式，但具体 pro 模型现在是扣一个还是两个，官方没说清楚， 直接看价格更实在。小米公布了 token 价格，输入缓存命中零点零二五元每百万 token 输入缓存为命中三元每百万， token 输出六元每百万 token 输入只要两分五厘钱就能买一百万个 token。 和 deep seek 比怎么样？巧了， deep seek v 四 pro 的 价格完全一样。小米这是明摆着对标 deep seek， 价格完全对齐， 那到底降了多少？小米说最高降幅百分之九十九，如果这是真的，那原来 pro 模型的输出价格应该是六百元每百万 to 肯左右。 但问题是小米从来没公布过原来的官方价格表，所以百分之九十九降幅这个数字只能信一半。 普通人该怎么选？如果你追求简单透明，小米和 dipsic 价格一样，选哪个都行。如果你担心被套路，别买套餐，直接按量付费，这样就是明确的价格，没有 credit 换算的弯弯绕。 最终结论，小米 mimo 降价是真的，价格也确实便宜，但降幅百分之九十九的宣传，因为缺乏原价数据，没法完全验证，和 dipsic 比价格完全一样。 credit 机制有没有猫腻？官方没把降价后的换算比例说清楚，这是个隐患。

ai 短报小米 mini 二点五 pro 大 幅降价，以 deepseek v 四 pro 同价最高降幅达百分之九十九，现与 deepseek v 四 pro 同价 token 套餐同步升级，同等价格下可用 token 量增加五到八倍，计费规则更简单透明， 所有现有用户套餐额度将全额重置。此次降价源于 memo 全站推理优化与服务效率提升，后续将发布技术革克详述细节。 memo v 二点五 tts 限时免费新定价于五月二十六日生效。

啊？小米这么恐怖吗？这个 pro 套餐来了一个三百八十亿，然后这个最基础的莱特 来了一个四十一亿。我的妈呀，我上次申请那个计划通过了，然后给了我一个 pro 的， 我当时七个亿用完了现在。啊哈哈，这么恐怖啊，雷总牛逼啊，把价格打下来啊，牛逼牛逼牛逼。

你平时用的 ai 工具突然涨价了，三十六克，刚爆了，集体涨价，大模型开始找你要钱。但是另一边呢， deepic ipi 永久降价到原来的四分之一，也就百分之二十五，小米咪魔的 ipi 呢，直接降到百分之九十九，接近于白送。 嗯，有些人说啊，涨价就用不起 ai 了，你搞反了。涨价只会让 ai 不 管是国内还是国外，他的竞争越来越激烈，对我们用户是越来越有利的。 很多人也说便宜没好货，但是 deepsea 和 v 四 pro 的 编程能力现在排咱们全球前二。 嗯，也有人说啊，我只用一个工具就够了。但是你要知道，现在是 ai 整的时代， 是多工具结合的时代好吧。嗯， ai 的 价格战逻辑跟当年的云服务一样，巨头呢，烧钱抢用户，普通人呢就抄底。然后目前的事实就是 deepsea 微四 pro 写文案分析数据，小米 mini 的 中文场景优化 以及各开源的模型本地部署成本几乎为零，构成了一个前所未有的低成本 ai 工具矩阵。 嗯，想想当年打车大战，滴滴和快滴的烧钱时，打车几乎是不要钱，而且还会反米。今天的 ai 价格战，本质上呢，是一样的逻辑，大厂在慢慢的培养我们用户的习惯， 一边是大模型公司集体涨价要求，一边是 deepsea， 小 米主动降价，说明这个市场远还没有到收割阶段，竞争才是用户最大的利好。 对于我们做电商的十亿人来说，这一波价格战意味着我可以用几乎零成本的试错所有的 ai 工具，找到最适合自己的工作流，比方说 open globe 或者是 how much asian？ 嗯，如果说是你用完之后市场已经成熟了，但是你已经是老手了。所以说推荐兄弟们可以去注册一个 deepsea ipi 或者是小米的 ipi， 你 可以充个十块钱，够用你一个月啊。如果说你编程的话可能会多一点，但是的话， 呃，正常使用一个月足够了，对比着用找一下差异。好吧，这一期呢？呃，就讲这么多，再见兄弟们。

又免费送，不好意思，这次要收费了。小米 mini 大 模型推出磁源计划，简单来说就是开始收费了， 分为四个档次的包月套餐大模型也是好起来了，不知道友商的这个千古大模型还在不在？

最近 ai 圈的价格战真的是越打越热闹了，上个月啊， deepsea 宣布永久降价百分之七十五的时候，大家已经觉得很便宜了，结果呢，小米昨天直接跟进 mimo v 二点五系列 api 永久降价，最高降幅达到百分之九十九。 那今天我们不聊按量付费的 a p r 价格，咱们聊聊更实在的小米的 top 盘套餐。这次降价，小米把套餐的额度直接提升了五到八倍，什么意思呢？原来三十九块钱一个月的套餐，每月只有六千万的额度，现在呢，直接涨到了四十一亿。 原来九十九块钱的套餐，每个月呢是两亿的额度，现在呢，涨到了一百一十亿。注意啊，小米的额度是用信用点计算的，和 token 的 换算比例不太一样，但是关键是这个量对于我们普通人来说绝对够用了。 说到小米这家公司，我是真的佩服的，小米最擅长的事情就是把那些高高在上的高科技，一点一点的拉到老百姓触手可及的地方，把原本我们用不起用不上的东西，硬生生打到地板价， 从手机到家电，从手环到充电宝，凡是有小米进入的行业，老百姓就能够花更少的钱享受更好的产品。小米的性价比基因啊，已经刻在了他的骨子里。 这一次的 ai 大 模型领域，小米同样把这种风格带了过来。别人卖几十上百的一个月，小米呢，直接三十九块钱给你四十一亿的额度，九十九块钱给你一百一十亿。这不是简单的降价，这是要把 ai 的 门槛彻底砸碎。 所以问题来了，小米这一次跟进 deepsea 的 降价，其他的 ai 公司会跟吗？整个 ai 行业会不会因此陷入到更激烈的内卷竞争当中？咱们拭目以待。但是不管怎么样，厂商打的越凶，咱们消费者来讲就越受益。这场价格战呢？真正能够把 ai 从奢侈品打成日用品， 昨天我还建议大家不要搞本地部署大模型了。今天看了小米的这个价格，我更加坚定了这个观点，花三十九块钱，每个月四十一亿的额度，厂商帮你去做维护，帮你去做升级，帮你保障稳定，不香吗？干嘛非要自己折腾本地部署呢？未来 ai 肯定会越来越便宜，咱们安安心心的享受厂商给到的福利就够了。

说个轻松点的话题，豆包收费了，标准版六十八块一个月，加强版两百块，专业版五百块，最高年费五零八八。消息一出呢，热搜骂了整整三周啊，豆包笨，还收费啊，也跟着上了热搜，连人民日报都下场评论了。 但最魔幻的啊，不是豆包收钱了啊，同一周呢，这个 deepsea 呢，把这个旗舰模型价格砍了百分之七十五，小米更狠呐，这个字眼大，模型直接就打了个零点一折，降价百分之九十九。 同一天，这个麦塔呢，也出了付费订阅啊，七点九九美元一个月，那同一时期啊，有人涨价，有人打骨折啊，有人抄作业啊，这个到底是怎么回事呢？哎， 新闻看热闹，严哥看门道。今天就聊聊啊，这个国产 ai 的 免费午餐啊，为什么到头了，以后啊，咱们用 ai， 它到底要不要花钱啊，以及呢，这件事，它背后藏着一个大部分人没注意到的行业秘密。 先说这个豆包收了什么钱啊，就五月四号呢，这个豆包在苹果商店悄悄上线了这个付费声明，官方说呢，就基础功能啊，永久免费啊，像什么日常聊天呐，写文案呐，查资料啊，翻译啊，这些呢，一分钱不 收啊，但收钱的呢，只有像 ppt 生成啊，数据分析啊，影视制作啊，这这些吃算力的活，相当于啊，简装免费，精装加钱啊，这个逻辑没毛病啊，但问题来了，就为什么偏偏是现在呢啊， 因为啊，账算不平了，那个传统产品呢，它有个铁律，就是生产的越多啊，单个成本就越低。你像造这个一百万辆车，那每辆的成本，它肯定比造一万辆车要便宜， 但是 ai 不 这样，就你多用一次豆包，它的服务器呢，就会多转一圈啊， gpu 呢，就可能多烧一度电，这用户越多，总成本就越高，而不是越低。 这可能是整个 ai 行业最反直觉的一个事实啊，那豆包每天消耗一百二十万亿个头肯啊，什么概念呢？两年前啊，他刚上线的时候呢，就只有现在的千分之一， 但如果按行业公开的价格粗略的算的话，那光输入成本啊，就每天就要三到五个亿了。那自洁自己啊，有这个自研芯片和推理优化啊，那个实际呢，这个成本呢，肯定会低一些，但就算打个折啊，一年免费用户啊，也要烧掉几百个亿。 那自结呢，二零二五年 ai 算力呢？采购花了是九百亿，二零二六年呢，计划再砸八百五十亿来买芯片，这个总的 ai 预算呢，这直接就干到两千亿了，结果呢，你看净利润啊，是跌了超过百分之七十，这账啊，谁算谁头疼啊。 所以啊，这个豆包收费啊，与其说他是想赚钱啊，不如说呢，他是再不收钱就撑不住了更合适。但 有意思的是啊，这个豆包它宣布收费之后呢，这不到一个月啊，就另外两家就反向操作了。五月二十二号，在 deepsea 宣布旗舰模型 v 四 pro 啊，就永久降价百分之七十五，因为之前它是限时优惠的啊，发现反响太好了，这干脆就永久化了。 那五月二十七号呢，这个小米跟进啊，就自研大模型咪某 v 二点五啊，最高降价百分之九十九。那然后啊，同一天，这个麦塔呢，就推出了 ai 付费订阅，七点九九美元一个月，跟这个豆包是一模一样的路线啊，就是基础免费啊，高级收费。 这不是巧合，是整个 ai 行业走到了同一个分水岭。那这个价格到底是该涨还是该降呢？答案呢，可能会出乎你的意料，两边都对啊，因为啊，降的和涨的，它根本就不是同一个东西。 你要 type c 和小米啊，它降的是什么呀？是 api 调用价格啊，面向的是开发者和企业。那这些 b 端客户呢，要的是便宜好用的接口啊，你降的越狠，他们用的越多啊，这个用量上去了，生态就起来了。 那这跟亚马逊当年卖那个 kindle 啊是一个道理啊，就硬件几乎是不赚钱的，靠，就靠那个卖电子书啊赚钱。那豆包和这个麦塔呢，它涨的是什么呢？是 c 端增值服务， 面向呢，是用 ai 做 ppt， 写深度报告啊，做视频的专业用户。一次这个 ppt 生成呢，可能就顶这个几百次，甚至是上千次的普通聊天了。那这种重度场景吃蒜粒，那吃的是真吓人， 不收钱你根本就扛不住。所以啊，你会发现这个降价和涨价同时在发生，就一点也不矛盾。一个呢是拿降价抢这个企业客户建生态。一个呢是拿这个收费啊，养活自己，保服务，两条路殊途同归啊，都是为了让这个 ai 呢活下去，因为啊， ai 它不可能永远烧钱的。 你看这个 open ai， 年收入一百三十亿美元，这国内就更惨了，大部分这个 ai 公司啊，连收入可能都还没有， 企业得活下去啊，你要活下去，才能持续的迭代这个模型才能越来越好用，才会对所有人都有利啊。那对咱们这个普通用户有什么影响吗？哎，短期看呢，是基本没有豆包说了啊，这个基础功能永久免费啊，那至于这个永久它是多久，那就不知道了， 但有了付费用户分摊成本啊，是不是这个免费版哎，反而可能啊，能更持久一点呢，那中期来看呢，就可能会有变化，就如果这个更多的厂商跟进收费的话，那免费版的功能啊，可能会慢慢的收窄了， 也就是变少，就跟啊，这个视频网站一样，那免费能看，但有广告啊，这个高清要钱啊，独家要钱。当你有了 vip， 你 会发现还有 vvip， vvip 等着你呢， 那整不好 ai 呢，也大概率会走这条路啊。那其实呢，现在的情况啊，我认为是这国产 ai 它到底该不该收钱，收多少钱，连他们自己也没想清楚呢。 但有一点是确定的，就是以前靠免费抢用户这条路算是走到头了，那接下来怎么走啊？可能比这个技术本身更值得我们看了。那对于咱们来说呢，就是该薅的羊毛啊，还得继续薅啊，该花的钱呢，等真正需要的时候啊，再花也不迟。新闻看热闹，严哥看门道，关注看懂经济科技与国家发展。

欢迎来到 ai 日报，先来看看今天最重磅的新闻！一、小米 mimo v 二点五系列 api 价格永久下调，最高降幅达百分之九十九，现与 digic v 四 pro 同价 token 套餐同步升级，同等价格下可用 token 量增加五至八倍。计费规则更简单透明， 所有现有用户套餐额度将全额重置。此次降价源于 mimo 全站推理优化与服务效率提升，后续将发布技术薄册讲述细节。 mimo v 二点五 p t s 限时免费，新定价于五月二十六日生效。二、 color 平台限时半价使用 queen 三点七 max 模型，如果你是新用户，你每天还能获得一百次免费模型调用 自动应用无需领取、无需开关，桌面端 jack brains 插件 c l i cutter work 全部覆盖。三、 cloud code 发布 v 二点一点一五二版本更新 核心改进包括斜杠 code review fix， 现在会将审查建议直接应用于工作目录技能与斜杠命令，支持通过 front matter 的 disallow tools 移除模型工具。新增 relo skills 命令，可不重启绘画重新扫描技能目录 session start 钩子，现可返回 relo skills 初重新扫描技能，并可通过 hook specific output session title 设置绘画标题。新增 message display 钩子事件，以变换或隐藏助手消息。其他更新涉及插件市场管理、主模型不可用时自动切换至 four back model、 绘画用量统计优化等。 同时修复了终端样式退化、沙箱警告显示、思考摘药 m c p 服务器去重远程绘画连接及多种绘画卡顿问题。四、 ko 的 w cloud 伦敦活动上， andropica 宣布了 cloud manage agents 的 两项新能力，自托管沙箱和 m c p 隧道贝塔版本。 这两项功能使 ai 智能体的工具执行环境与企业私有网络内的 m c p 服务器连接，均可运行在客户自有基础设施或指定托管服务商处。 活动还介绍了如何通过 cloud code 优化思维预算以及模型努力级别来提升开发体验。目前包括 spotify、 a 四四和 lagola 在 内的客户已在使用这些新功能。五、 cloud code 推出安全漏洞识别插件，可在编辑代码时帮助识别和修复漏洞。 所有 cloud code 的 用户均可使用，可以从插件市场 plugins 安装。六、阿里云在阿里云在每一层的全站能力认可，其是首个将整个平台围绕智能体范式进行构建的云服务商。 七、我国将加快研究推进人工智能健康发展综合性立法、低空经济立法等。八、阿里云宣布以白金会员身份加入 pattorche 基金会，作为 ai 基础设施全球领导者。阿里云是开源模型家族矿的缔造方，以在多样化硬件上大规模运行 pattorche， 将为社区带来生产级工程经验。 九、消息称，沟通与字节跳动达成 a i a c 芯片合作，采购量在数百万颗级别。十、 andropic 宣布认命批央卓为韩国代表董事，已支持其即将在首尔开设的办公室。根据 andropic 的 经济指数，韩国是 cloud ai 全球最活跃的市场之一，其使用率超过人口规模预期的三点五倍，主要用于技术和创意领域。 pianchoi 此前曾担任 snowflake 韩国区总经理，在 google、 cloud、 adobe 等公司拥有超过三十年的科技行业领导经验。他将在韩国领导市场战略，支持本地企业和初创公司应用 cloud。 例如法律科技公司 lawrence company 及韩国电信巨头 s k telcom 均已在使用 cloud 构建产品。 十一、 entropic 工程师 shoto douglas 表示， cloud missiles 在 周末期间解决了 openai 提出的 irdos 单位距离猜想问题，并给出了一个巧妙简洁的证明。这一成果被描述为人工智能在数学发现领域存在严重超前迹象。 十二、 open ledger 宣布完成由 capitol gdc 领投的一点一三亿美元闭门融资。过去六个月，随着 ai 从实验快速转向生产， open ledger 的 周处理量从五万亿增长到二十五万亿 token， 我 们对未来充满期待。十三、微软亚洲研究院发起全球 ai 价值观挑战赛，承邀哲学、论理、法学和社会科学领域的研究人员共同探索。 十四、马一百零 at antini g i 团队推出 k pop， 用于稳定大规模梦模型的智能体强化学习训练。它用基于二元 k l 散度的自适应野马机制替代了此前 s pop 方法中的固定比例，野马能根据训练过程中的训练推理不匹配程度动态调整。 这一改进使得 r n 二点六 e t。 模型在无需修改基础设施或路由重放的情况下，仅通过纯 r l 训练，在 swbench verify 上取得了超过七十六分的成绩。 十五、规藏发布小红书图文排版 a s q。 集成地图与自动配图 design social cards q 是 一款针对小红书图文常见类别进行优化的 a s q， 其亮点在于为旅行博主集成了地图组建用户输入目的地和线路后， ai 能自动在底图上标记并嵌入图片。根据引用， ai q 完全基于 html 和实拍图片生成，内容不会被平台标注为 ai 生成，并会主动从高质量图片网站寻找对应主题图片以优化图文排版。 十六、 open ai 奥尔特曼称， ai 对 白领冲击不如预期般严重，我很高兴自己当时错了。十七、 google 发布了其多模态模型 gemini 的 视频生成功能使用指南， 该模型可通过 gemini 应用、 google flow 等平台体验。指南包含五项提示词技巧，利用模型已有的现实世界知识进行简洁描述，精确控制文本在视频中的渲染与排版。使用专业镜头指令，如推拉、遥移，像电影摄影师一样调度画面。通过迭代编辑、高效修改视频，以及在生成中直接调整角色的动作、节奏或情绪。 其核心在于通过精准的提示词引导模型生成复杂且可控的视频内容。十八、 eason molly 写了一篇新文章，探讨我们需要保留哪些人类特质，以及哪些可以交给 ai。 其中涉及教育咨询领域的实验，以及最近关于文学奖的争议。 他指出，社交媒体平台上的帖子内容正变得越来越相似，这种趋同现象可能意味着大量内容正在被 ai 生成或同质化处理，引发了人们对于内容原创性与人类独特视角的讨论。 十九、 entropic 通过三重机制控制 cloud 智能体的部署风险，包括用户误用模型、异常行为和外部攻击，其防护策略聚焦于三个层面，通过沙箱、虚拟机和网络出口控制限制智能体运行环境、利用系统提示词和模型训练引导其行为，以及对 m c p、 服务器、第三方插件等外部内容实施细力度全线管理。 文章以 cloud code、 cloud a r 和 cloud co work 为例，讲述了不同产品如何设计对应的隔离架构。二十、 open sans nova 开源了 sans nova u 一 的完整训练代码库，支持其八 b 密集模型与 a 三 b mode 架构。 该代码库使用一个统一的框架，可同时训练多种多模态任务，包括文本到图像生成、图像编辑、交错生成及文本与视觉理解 工程上为大规模训练设计，支持混合并行流势、可恢复数据管线、环境变量驱动配置，以及从一乘以八 g p u s 到多节点群的扩展能力。代码已在 github 开源，采用 apache 二点零协议。二十一、 runway 通过 project luxo 研究发现 ai 生成视频已跨越恐怖谷。 他们向创意生态从业者展示了 derog 等 ai 短片及广告样片，评估显示观众开始关注故事本身而非技术瑕疵。所有作品均由单人团队制作，耗时从三周到四小时不等。 one 位认为这标志着 ai 媒体成熟，当技术足够好以至于隐形观众沉浸于故事时，便实现了这一跨越。 二十二、 google 与 alphabet ceo sundry pry 在 google i o 后受访，回顾了公司为应对 chat gpt 而进行的战队重组与高管调整。 访谈聚焦于新的 gemini 模型及其在产品中的整合，包括全新的智能搜索框与 gemini spark 智能体平台只在让搜索从提供结果转向启动任务。 tiche 讨论了这些变化对开放网络的持续冲击，回应了主持人此前提出的 google zero 概念及来自 google 的 网站流量可能归零，并提及 google 正利用 youtube 视频训练模型以改变视频搜索与缩影方式。 最后，他对 google deepmind ceo dennis hussabeez 关于处于智能起点起步阶段的言论表示认同，并分享了对 a g i。 时间线的看法。今天的日报就到这里，每晚十一点准时更新，日报有用记得关注哦！你的鼓励真的很重要！

deepseek 宣布 api 永久降价啊，小米也跟了，哎，这不是象征性的降价，小米 miimo v 二点五系列最高降幅高达百分之九十九，不再区分上下文窗口。 miimo v 二点五 pro 的 价格几乎直接对标 deepseek v 四 pro。 这件事情表面看是国产大模型又在打价格战，我觉得更深层的是， ai 正在失去它的神秘感啊。过去两年，大模型被包装成一种神域，谁参数更大，谁榜单更高，谁发布会更玄学，谁就像站在了未来的门口。 但现在，你看大家开始比什么啊？不是诗和远方，是每百万掏坑多少钱，不是通用人工智能即将降临，而是缓存命中，能不能再便宜点。这很残酷，也很真实。 因为任何技术要真正的成熟，最后都会从奇迹变成基础设施。电影刚出现的时候也是模仿，后来变成了电费。互联网刚出现的时候也是革命，后来变成了流量包。 ai 也一样，当它足够强，足够多足够便宜，它就不再是神技，而是水电煤。 所以 deepsea 和小米的这轮降价，真正打掉的不是价格，打掉的是大模型公司的幻觉。以后模型本身越来越不值钱，值钱的是谁能把模型塞进工作流，塞进手机，塞进汽车，塞进工厂，塞进真实的商业场景。也就是说， ai 行业正在从谁会炼丹进入谁会用电的阶段。这对开发者是好事，因为以前 一次调用都要算账，现在很多应用可以真的跑起来。 ai 助手、代码 a 卷的自动客服、内容生产企业知识库，这些东西的成本门槛会被继续的打成，但对模型公司来说，这就不一定是好事，因为当价格被打到了地板上，问题就变成了，你到底靠什么赚钱？ 靠 api 调用吗？越来越难靠订阅吗？用户会越来越挑、靠生态吗？那就要有入口，靠硬件，那就要有设备，靠场景，那就要有真实的客户。所以，这也是小米为什么下场很值得看。 deepsea 模型公司，它降价是在重塑行业的价格毛。 小米不是纯模型公司，它有手机，有汽车，有 iot、 有 系统入口。小米降价，真正的算盘可能不是靠 talk 赚钱，而是让 ai 更便宜的进入它的生态。这就很哲学了，当智能变得越来越便宜，人类反而要重新思考贵的到底是什么？ 答案可能不是模型，不是 talk， 不是 参数。真正贵的是场景，是信任，是分发，是把一个聪明的工具变成真正的生产力能力。 ai 越便宜，平庸，越不值钱，因为以后每个人都能调用便宜的智能，它就不在你有没有 ai， 而在你能不能提出好问题，组织好流程，做出好的判断。 所以，这轮降价最大的信号是， ai 不 再是少数人的外挂，它正在变成所有人的底层操作系统。当智能开始按水电费计价，真正的竞争才刚刚开始。

这几天，中国 ai 市场发生了一件很有意思的事。表面上看是几家公司在降价，但如果只把它理解成又一轮 a p i 优惠，那就看钱了， 我更愿意把它看成一声号角。一开始是 deep seek， deep seek wave pro 最早给出的说法是限时二点五折。 按常规理解，这就是一次促销，限时优惠到期恢复原价，这是很正常的商业动作。 但后来 deepseek 宣布五月三十一日之后， vc pro 仍然长期维持原价的四分之一。这件事的性质立刻变了，临时优惠是拉新， 长期低价是定毛。他不再是在说我现在便宜一点，而是在告诉整个市场，强模型的价格可以被重新定义，这才是关键。 因为在此之前，很多人默认认为越强的模型就应该越贵。掌上下文、复杂推理、代码任务、智能体调用， 都应该对应更高的 token 成本。 deep seek 这一刀下去，问题变成了另一句，如果他能用这个价格提供足够强的能力，那你凭什么比他贵？这句话很危险，因为他不是问一家公司的定价，他是在改整个市场的比较尺度。 接着， qin 出现了 k o n。 三月七日， max 这波上来主打的也是智能体时代，强调编程、办公流程、长周期任务执行。它并不是在讲普通聊天， 而是在争夺更重的工作流场景。再看小米 miimo miimo v 二点五 pro 的 价格几乎就是贴着 deepsea 和新价格锚打缓存，命中输入零点零二五元 位，命中输入三元，输出六元。这个动作很清楚，小米不是旁观者，他是在明牌下场，所以这条线连起来，就不是单点降价，更像是 deep sick 先把价格毛打下来， 窥问提前占位智能体旗舰模型，明末用几乎贴身的价格告诉市场，这张牌桌，我也要做。 这场战成，真正争的不是一次问答，不是普通聊天，也不只是哪个模型更便宜，它真的是未来智能体工作流的默认入口。为什么？因为智能体任务和普通问答不一样， 普通问答是一问一答，成本可控。但智能体任务会反复调用工具，读文件、写代码、查资料、回滚、修正再执行，它会消耗大量上下文，也会消耗大量偷啃。如果价格不下来， 很多智能体工作流根本跑不起来。所以，低价不是简单让利，低价是在降低开发者试错成本，低价是在鼓励大家把复杂任务真的交给模型。跑低价是在抢开发者的默认调用习惯。 一旦某个开发者把项目上下文、工具、接口、缓存结构、代码流程都围绕某一家模型搭起来，后面再迁移就没那么容易了。所以这场价格战，表面打的是滔氓， 实际打的是入口。但问题还没完， deepsea、 quinn、 mimo 只是第一层价格毛，一旦被打下来，其他厂商也必须回答我，在这场战争里到底靠什么活？先看豆包。豆包的优势未必是单轮推理最强， 它真正值得关注的是产品入口、长期项目连续性、密室信息回看、场景整合能力。 如果把模型当成一次性问答工具，豆包未必最亮眼。但如果把 ai 当成长期工作伙伴，豆包的产品化能力就有价值。所以豆包不会被 deepseek 或 meow 直接打穿，但他会被迫重新解释自己的价格。 我跪出来的部分，到底是稳定性？是记忆？是场景？是企业服务还是产品入口？如果这个解释能站住，他就不必下场肉搏，如果站不住，他迟早也会被价格毛拖下去。再看质朴， 质朴的壁垒在政企本地部署、行业交付、国产化适配，这些不是普通 a p i 价格战能直接替代的东西。企业客户买的不是便宜偷啃，而是交付合规、部署服务和责任边界。 所以智普不会因为公开 a p i 降价就立刻失去根基。但它的开放， a p i 和代码类产品会受到直接挤压，因为在开发者市场，价格敏感度高得多，尤其是代码智能体长链路任务， 只要有足够便宜足够强的替代品，用户一定会拿来对比。这对智普来说会非常别扭。企业交付可以稳住，但开发者心智会被低价强模型不断侵蚀。 最后看 kimi， kimi 的 处境更特殊，他有常上下文心智，也有开源权重和外部工具链底座的价值。他不只是自己卖 ipi， 他 还可能成为别人智能体产品背后的模型骨架。 所以价格战对 kimi 不 完全是坏事。官方 a p i 会被压价，这是压力。但如果整个市场都开始进入低成本智能体时代， kimi 这种能嵌入外部工具链的模型 也可能获得更多位置，它真正要避免的是被夹在中间。价格不如 deepseek 和 mimo， 入口不如阿里和字节，企业交付不如质朴，如果现在这个位置就危险。所以这场战争不能只看谁降价最狠。 长期价格战力还有一个更硬的变量，资本厚度。阿里、字节、小米都不是单纯魔性公司， 它们有云、有终端、有产品入口、有企业客户、有生态回收路径。 api 本身可以不赚钱，只要它能带动云办公开发工具硬件、企业服务，甚至未来的智能终端入口，这笔账就可以从别的地方回收。 deepsea 则不同，它的优势不一定是资本最厚，而是技术效率、趋势最强，市场兴致最集中。 如果他的真实推力成本足够低，他不需要像大厂一样烧钱，也能把价格维持住。但如果这场低价高度依赖融资和补贴，那他就必须尽快把低价转化为开发者心智和生态锁定。所以，这场战争的胜负，不是简单看谁钱多， 更像是三个变量相乘，成本效率、资本厚度、生态回收能力。成本效率决定你能不能低价， 资本厚度决定你能不能长期低价。生态回收能力决定你低价之后能不能从别的地方赚回来。 这也是为什么我说 deepsea 这次不是简单打穿价格地板，它更像是吹响了第一声号角。这声号角之后，真正的变化，不是模型便宜了，而是所有玩家都必须重新回答一个问题， 当强模型变得足够便宜，自己的壁垒还剩什么？是技术效率？是云平台？是终端入口？是企业交付？是长期记忆？是工具链生态？还是只是过去那个？我也有一个大模型的故事， 如果只是最后一种，那就很危险了，因为接下来的市场不会再只奖励我也能做模型， 它会奖励那些能把低价能力变成真实工作流、真实场景、真实入口的人。所以，这场价格战，表面看是 deepseek q one mimo 的 正面冲突， 但更深一层，它是在重排中国 ai 厂商的生存位置。谁被拖进价格战，谁能逃出价格战？谁能把价格战变成入口战？答案还没出来，但号角已经响了，近于煊动翅膀，风已经到了牌桌上。

五月二十七日，小米密墨大模型宣布 v 二点五系列 api 永久降价，最高降幅达百分之九十九。调整后不再区分上下文窗口长度收费 token plan 计费体系也完成优化，在相同价格下，用户可获得原来五至八倍的使用量。

昨天密谋搞了个大动作，直接把我整不会了。之前我申请了密谋的体验计划 pro 档，一个月七亿 credits， 用着挺顺手的，但消耗太快了。后来日日新出了个免费计划，不限量用 五小时重置一千五百次，我就切过去了。结果五月二十七号，米以梦突然降价，体验计划直接升级到三百八十亿 credits， 但我的 plan 只剩下十天有效期。我一看，这不得赶紧用起来。于是我想干脆搞个自动化流水线、 ai 深图、 ai 配音、 ai 口部视频，一步到位，批量出短视频。结果呢，跑了六个小时，生成了一堆重复的废文件，最后发现一个完整视频都没有。 三百八十亿 credix 听着很多，但我浪费在反复生成同样的图片和音频上了。真正的问题不是 credix 不 够，是我把简单的事情搞复杂了。 有时候资源越多越焦虑，越想搞大动作，结果反而什么都做不出来。你要是也领了那三百八十亿，听我一句劝，先手动做一个试试，别嫌我。

小米 mini 大 模型又降价了，降价幅度非常大，大家去看一看这个到底性价比高不高？你们说小米没有技术，小米直接有个账号就叫小米技术，不了解的可以去关注去看看。

一觉醒来，小米又搞大动作了，他们家的 ai 模型咪某直接打骨折，降价百分之九十九，缓存输入一百万个 token 只要两分五厘钱，啥概念？就是你跟 ai 聊一整天，可能花不了一毛钱。 有人夸雷军是价格屠夫，把大模型拉下神坛。也有人说，这么便宜，该不会是个坑吧？ 还真有不少开发者吐槽，这模型表现太神经道，写代码贼快，但时不时给你编一个不存在的接口，改版改到崩溃，生成个网页，颜色搭配比村口二狗子还土。 难怪有人说两分钱买到的是熬夜加班套餐，但反过来想，这么低的价格，试错成本几乎为零。 咱小团队个人开发者，终于不用看着天价 api 账单流眼泪了，哪怕他偶尔犯浑，大不了多试几次，反正不心疼。 不过有一个隐藏的坑，很多人都没注意到。缓存命中的门道，你搞懂了吗？下期视频我跟你细说！怎么把这便宜占到极致，点赞关注，别走丢了！

兄弟们，国产大模型排位赛又变天了！小米全新旗舰 mini v 二点五 pro 刚刚上线，这排名，这性能，真的是奔着图榜去的！关键是价格，简直是性价比屠 夫，三十九块钱给你六千万 tiktok 非高峰期打八折，这羊毛不薅海蛎子都要干！绑这种好模型当然要接近开发工具，但现在很多 g u i 工具都搞默认绑定，想调自己的 api 特费劲。 我试了一圈，还是 qq 的 插件最香，简单方便不啰嗦，给大家整点好玩的。我用咪莫杠 v 二点五做了个摄像头手势识别的 demo， 瞧这响应速度和识别率，可玩性直接拉满， 能强还便宜。小米这次是真的懂开发者，趁着刚上线赶紧去尝试一下。想看这个手势识别原码的评论区见。