小米模型算钢筋量教程
兄弟们，我用小米模型算钢筋量，你只需要跟他说一下，下部钢筋改成四根， ai 呢就能够自动调好。再说一句，改为四块两呢，直接就变成了四块，每一根钢筋的用量，某部长度全都能给你算出来。这不是 ppt， 也不是代码，是真的能够跑的同梦人啊，这波 ai 真的 该用起来了。
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02:16查看AI文稿AI文稿大家期待的小米测试结果出炉了，上一期呢，我们使用了九个模型进行 pk， 测试题呢是一个初中的数学题，测试推理能力， 没有看过的同学可以翻一下我上一期的内容。我们看到评论区大家对小米模型呼声很高，那这么热的模型怎么能少了它呢？所以这一期我们单独为小米模型做一次测试，使用的代码测试的题目都是跟上一期完全一样的。 那这里单独要说一下，为什么要使用这个题目啊，因为这个题目有非常好的一个特性，就是绝大多数的模型都需要超过十五分钟以上的推理才能看到结果，很适合做长时间连续推理测试。 那我们跟上期是一样的，同样是测试了三次，也是一样，从速度、正确性和花费三个方面来做一下评测。首先我们看一下速度，这个速度呢，我们没有做任何的处理，就是原始的速度，跟 kimi m 二点六和千问三点六 plus 是 一样的。 我们一共做了三次测试，仅对了一次，有两次都是失败的它这个结果呢，跟 kimi 的 m 二点六和千问三点六 plus 是 一样的。最后呢，可能是大家最关心的一部分，就是它一共花了多少钱， 那它的花费的钱呢，其实跟千问三点六 plus 呢，也差不多，比千问三点六 plus 呢要稍微便宜一点，以 deepsea flash 为基础的话，它相当于 deepsea flash 花费的六点八倍。这个测试里面呢，我还发现了一个细节， miimo 的 输入 token 技术要比其他的模型大很多，几乎是一倍的关系。 那这个大概率是 token 计算方式不同，但是引发了一个新的问题，就是我们日常如果使用 coding 场景的话，会携带大量的上下文，输入的开销会比其他模型大一些。而且大家要注意，小米的 mimo 也是分段计费的， 而且它的分段计费呢是跟 token 的 输入数量是相关的。输入的 token 超过二百五十六 k， 这就意味着无论是输入还是输出，你的费用都会翻倍。为了让整个测试结果呢是透明的，我把测试使用的代码 题目，包括调用的日期啊都放到了 github， 链接呢也放到了评论区，大家有需要的可以自取。好的小米模型呢就测到这里，大家还有什么想看的模型评论区交流一下。
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04:27查看AI文稿AI文稿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。
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01:50查看AI文稿AI文稿小米模型降价百分之九十九，直接和 deepsea 硬钢，看来 deepsea 给的压力还是挺足啊。那小米的 mimo 和 deepsea 相比到底怎么样呢？ 今天咱们就详细聊聊小米 mimo v 二点五 pro 和 deepsea v 四 pro 这两款国内顶尖大模型，帮大家分清两种的定位和适用场景。首先看基础信息， 两者上下文都做到了百万头肯，而且全部开放 m i t 开源协议，个人和企业都能自由商用，门槛很低。参数上， deepsea 整体规模更大，不过小米这边额外做了图像、语音一体的全模态，而 deepsea 目前只支持纯文本交互， 这是两者最直观的区别。接下来看核心能力比拼。第一块是智能体 app 的 能力，这一块小米眉目优势非常明显，在多项权威评测里得分更高，而且执行任务时投分利用力更高，能省下接近一半的调用成本，非常适合搭建 自动化工作流、智能助手等一类产品。第二块是代码的专项，榜单里表现拔尖，软件工程、算法编程、 实战写代码的能力目前位居行业潜力，是程序员开发团队的首选。第三块数学与逻辑推理，同样是 deepsea v 四 pro 更强数理计算、复杂推理的实测成绩非常亮眼，很适合科研和数理分析。总结一下，首先两款大模型都是国货之光，都很优秀， 如果你的需求涉及图片、语音、多媒体交互，或是要做智能体，首选小米 mini。 如果是专业编程开发、数学科研、纯文本内容创作、深度逻辑推演，那 deepsea 会更加适合你。关注我，了解更多最新资讯和实用技术。
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02:06查看AI文稿AI文稿今天这期视频呢，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。
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00:45查看AI文稿AI文稿人房模型用于计算人房，这里人房有很多，包括梁还有柱，这些人房加起来有几十种，根据图纸上匹配到合适的模型，然后进行一个修改，修改好之后给他输出料表，输出到图形版里面， 就是这样的效果，可以直接拿去施工，拿去配料，这个功能非常的好用，性价比也非常高。 这个除了人防功能，还有其他的功能，这里加起来有几百种，之前视频也发过，以后也会发这些模型的视频，大家可以关注一下，用这个所有的模型修改之后输出料表到图形版。
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01:45查看AI文稿AI文稿小米正在快速成为世界第一，今天是迷魔大模型降价第三天，他已经冲到了奥本如的排行榜的第七位，世界第七。最新一天的世界第七位是非常强的一个成绩，因为他之前已经完全掉出世界前二十了，在世界前二十里面看都看不到他，但他仅仅通过降价就重新回到了世界第七， 而且随着时间推移，我相信他很快可能在这周之内就重新登顶世界第一都有可能，但不仅即便不是世界第一，也会进入世界前三。我觉得他因为他效果，在同样的价格下，他是比这个 davidson 要更强一点的。 davidson 为四， 但很奇怪的是， davidson 的 四维斯 black 还能排在世界第二，那小米的 v 二点五居然根本就看不到他的痕迹。我都不知道为什么， 为什么会有这么多人用这个 v 四 flash， 居然就不用小米的 v 二点五呢？ v 二点五的 flash， 或者它不叫 flash， 它也叫，就叫普通的 v 二点五。现在小米的活跃程度到了什么程度呢？ 我现在配了在这个 oppo 扣的里面。配了这个小米的米某之后，我发现哪怕现在大半夜的它都调不通，但这可能小米的服务器有问题，也有可能是掉太多了，但它它都没有显示四二九二，直接显示了异常终止。 比如他在十七分的时候，本来现在在十二分的时候到十七分五分钟时间，他居然一一个回复都没有，到，最终他就被莫名其妙被扣的终止掉了。只能说现在小米确实用起来了，但有的人会觉得小米的这个被用了这么多，他可能信用卡会不够，其实根本就不用担心 小米，他不仅买了很多因为他的卡，而且他还投资了摩尔县城，摩尔县城他是有很多这种大规模的战机群，是可以对标菊花的征程九五零的，所以在性能上、在算力上是有保障的，是没问题的。只能说希望小米赶紧建设吧，不要再出现这种问题了。
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05:45查看AI文稿AI文稿这是小米新开源的 a s r 模型。 vivo v 二点五 a s r 参数量来到了恐怖的芭比，首次见到这么大的 a s r 的 模型，小米是为了解决哪些 a s r 的 难题呢？实际表现如何？相比于其他的 a s r 模型又有什么优势呢？ 传统的 a s r 模型，例如 windows， 在 常规的语音转入的场景表现是不错的，但遇到如下高难度的场景时，会存在很多的不足， 方言与口音的鲁班性是不够的，中音混说识别比较困难，歌声的场景容易失真或者是漏词，专用名词支持密度词容易误识别强噪音环境下面抗干扰能力是不够的， 多说话人的场景容易创化，角色混响。 vivo v 二点五 a s r 强调了在这些场景的准确性。来看一下官方的视力， 这是电子竞技解说的音频，听听看，漂亮漂亮，就是这么打，因为我们确实 rng 需要三十三十五分钟， t 外赢就要需要二十五分钟。给你，然后我用利桑卓去打你的一个福利。 深水环境是很复杂的，游戏装有名词多，从识别的结果上面来看，准确率是非常高的。官方的案例音频有些短，无法完全说明问题。后面我会实际拿我祖传的中文语音测试数据集跑下奔驰 mark， 然后让 gpt 给出准确度的评价。接下来来看一下咪某 v 二点五， asr 与几个广受认可的 asr 模型的数据的对比图。 使用的指标是 we r 词错误率。我在上一期的视频中讲到中文识别错误率评估，愿 c e r 字错误率更合适。目前官方只有 we r 的 数据，这个数据只能做个参考， 从数据来看，咪某 v 二点五 a s r 在 五个维度上面表现都是最好的，特别是在方言识别与歌曲识别上面遥遥领先，超过了阿里新出的放 a s r 一 点五模型。这个模型目前还没有开源，开源后我也会做一下评测， 接下来来看一下实际的表现。这是我整理的十二个中文语音，一半以上都是复杂场景的语音， 使用的是 mimo v 二点五 a s r q 四量化模型，大小是四点五 g， 还需要 mimo pro lite s q 四量化模型输出是不带时间错的，需要自己处理语音分段，对电脑的性能要求很高， mac 下面执行预计会占用五 g 的 内存， gpu 的 占用在百分之五十，毕竟是八 b 参数的模型，本地部署的难度挺高的。这是我用 rest 写的 a s r。 奔驰 mark 的 程序， 会使用 a s r 的 模型批量转入指定目录，下面的音频文件分别使用 vivo v 二点五 a s r 与昆山 a s r 一 点七 b 运行，运行成功后会拿到测试报告，然后交给 g p t 作对比。 先说结论， vivo v 二点五 asr 是 目前中文识别准确率最高的模型，在复杂的语音的场景下面，平均准确率会比惠山 asr 一 点七 b 好 百分之三左右，在方言识别、歌曲识别、游戏解说三大场景上面显著好于 昆山 a s r 一 点七 b。 这是一个低质量的台语语音，咪蒙可以做到百分之九十以上的准确率，而昆山只能做到百分之八十的准确率，比如昆山会把碰弹识别成碰头，而咪蒙识别正确， 咪蒙是我测过闽南语与台语识别最准的模型。这是一首知名的闽南语歌曲，世界第一等。 vivo 识别的准确率依旧可以在百分之九十以上，而昆山只有百分之七十不到。存在大量的识别错误，比如有时猛，有时平，识别成了，有时变，有时变完全语义错误，将世界第一等识别成了世界第一顶等。 这但是在粤语歌曲的识别上面会更好，这是粤语歌曲难念的经，咪某的识别存在很多的错误，甚至把粤语识别成的英文。再来看一下粤语加游戏解说的场景， 这是一个地域难度的复杂语音，我放在我的字幕软件中，大家可以听个片段， 不如我讲潮汕话吧。来吧，开始啊，一直有潮汕话，但问题系你讲你讲潮汕话我又听唔明 㖞 诶，你好，我练了啊。安向语言安向严让大家知道广东是有很多种方言的，不是粤语方言。上面是咪默的识别结果，下面是昆山识别的结果。 mimo 是 目前我测过的 a、 s、 r 的 模型中，唯一一个做到百分之八十准确率的模型。再看一个多人会议的一个场景， mimo 与昆山在准确率上面其实差别不大，昆山也是非常强的。最后看一下两个模型各个场景的对比表格， mimo 的 中文识别准确率是高于昆山 s、 r 一 点七 b 的 方言识别，游戏解说识别，歌曲识别上面显著好于昆山专用名词识别更准，幻觉很少，识别的稳定性更好。但在粤语歌曲的识别上面，数字与技术术语的识别上面，昆山更好。 mimo 的 模型过大，昆山的识别的速度是 mimo 的 六倍，所以 mimo 虽然是最强，但语种支持上面非常的有限， 除非你对方言的准确率有高要求。我建议你优先使用昆山 a s r 一 点七 p， 这是目前我认为最意远与稳定的 a s r 模型，适合绝大多数的电脑部署。这就是本期视频的全部内容，我是浩叔，我们下一期见。
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01:09查看AI文稿AI文稿最近看到很多人说小米的大模型还有 deepsea 大 模型很贵，打个你好就要花不少钱。但我不是这样的，我某天用 deepsea 跑了，一点一，一个 token 花费十三点二三元，算下来，每百万 token 只要零点一一九元。 还有一次用小米的大模型花了三千五百万 token， 按照小米米某月卡最低档三十四块多的价格来算，这三千五百万 token 花费四点八元，每百万 token 零点一三七元，确实是大降价。 我花一分钟把这个事说清楚。 ai 大 魔仙收钱，分三块，缓存位命中、输出，缓存命中。你第一次发一段内容给 ai， 他 得从头读一遍，完整算一次。这个过程叫缓存位命中，价格是三块钱，每百万投坑。但同一段内容你再发第二次，第三次的时候，系统发现你发的东西和之前一模一样，他就不重新算了，直接从缓存里调，结果这个过程叫缓存命中。 缓存命中的价格是多少？零点零二五，差了一百二十倍。所以那些说打个你好就花了多少钱的人，测试的是什么场景？ 第一次到 a p i 发一句你好， ai 回复全程缓存未命中，这当然很贵。简单来说就是你让 ai 听一本书， ai 第一次读会花不少钱，因为这对 ai 来说是新内容，每百万头啃三块钱。但之后再让 ai 根据这本书的内容和你交流，就是旧内容了，每百万头啃零点零二五元。现在你明白了吗？打个你好测试花了多少钱没有意义。
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06:04查看AI文稿AI文稿现在是小米的 max 阅读套餐啊，这个十六亿的 token 是 小米送，然后从昨天早上八点钟开始吧，到现在差不多四点八亿，快五亿了，也就三十多个小时。五亿 token， 这还是在它这个运算速度受影响的情况， 就是它的这个运算速度跟 calculator 里面的这个就是包月的，这个模型的运算速度还是没法比， calculator 里面有一个叫做 auto 的 这种模式，就这个模式可能比这个小米啊，比千万的 plus 这种运算速度，至少我觉得至少得快十倍或者八倍、七八倍这样子 的。就是如果说这个小米的这个大模型，只要算力够的话，一天烧掉七八个亿或者十来个亿的 token 不 在话下。然后我用这个 小米的 miimo， 这个是 miimo 二点五 pro， 然后这边是一个千万三点六 plus， 然后他们昨天晚上分别做了两个重构的任务，就是非常长的任务，基本上这两个做的都差不多，就是我没想过小米的这个模型其实做出来的这个效果也不错， 但是这两个模型都没有完全的把任务全完成，因为这个涉及到的文件确实挺多的，可能得几十万行代码吧， 他得扫描十几万行代码，那现在这个项目接近二十五万行代码，光文档就有十三万行，所以说体量非常大。这个重构呢，也是重构这个所有的这个命名就是很多变量名，他在写的过程当中命名不规范，然后我就写了一个命名的规范这个文档，让他们重新的把所有的命名全部规范一下， 说为什么这个项目没有上线就重构啊？是因为就是过去，比如说我们做一个项目的话，可能一两年或者两三年就写了一堆的代码，然后史山代码这个时候就有一些比较 大拿吧，技术大拿，或者说是有点洁癖的这些人，他就喜欢去重构这些东西，就是把那些分散在各个角落重复被写的这些功能，然后浓缩到一个工具里面，或者浓缩到一个函数里面， 让所有的业务都去掉这个函数以后每次我想去改点什么东西的话，我就直接在这个函数里面改，其他的这些业务就跟着都变了，大概就是这么个意思吧，重构就是这么个意思，过去你要想重构的话，写出大量重复代码的话，得花很长时间，很多人 才会出现这种问题。但是 ai 恰恰相反，就是它很快就能写出来一堆东西，然后你就会发现你的需求是一个个提上去的，然后它就一个个给你完成，最后你会发现这个需求和那个需求之间它有一些共用的东西，那这个时候你就必须得让它抓紧重构，如果不重构的话 就是属于恶性循环，你的代码会越来越乱，越来越乱，第一是你自己也梳理不清楚，第二就是 ai 也会越来越糊， 就是你的这个项目架构，特别是这个底子如果不好的话，那后面你给他提个需求，他得查一大堆东西。所以比如说我要改一个人的头像，那么这个头像就得在一个地方去改，以后我再上传头像，或者在裁切头像，或者在干其他的事情， 就只要和头像相关的都到这个模块下面去做，如果不这样的话，你这边业务这个页面上有个头像，你想在这改一下，然后你又换了个页面，也在那也改一下，他很快就给你写出来，然后很快就能实现。 你在写的过程当中你好像觉得没什么，但是慢慢你会发现，比如说原来那个头像是切成方的，那我又现在又想把它切成这个长方形的，那这个时候这边切了正方形的，然后那边那个长方形的可能还没动，它还是长方形的，这就会导致就是有可能你的界面不一致什么之类的，反正就是大概类似这样的问题 吧。所以说 ai 写代码只要你发现了有一些重复性的东西的话，它重复在改相同的错误，比如说这个页面上的错误跟 另外一个页面上的错误基本上是一致的，但是他改完这另外一个没变，那就说明这两个地方他是有重复的，两两部分代码就是实现了两次，相当于说是甚至实现三次都有可能。 因为我们的这个需求不可能是一下子就提的特别清楚的，而且架构也不是一下子就能设计的特别完美，所以说这个就是在不停的写，不停的改，然后不停的重构，好在就是重构还不错，然后这个小米的这个 执行呢，一晚上跑下来整个也没断，就他可以跑六七个小时，七八个小时，千问其实也可以跑六七个小时、七八个小时，这两天千问他没有断，就是以前我不是说上个视频，我不是说这个千问就跑着跑着就断了吗？就是算力，这个叫什么？到了到了一个算力上限了， 他就断了这两天。这个千问三点六 plus 就是 这几天啊，还不错。我也不知道是因为我装了小米的原因还是怎么样的，反正就是这两天他没有因为这个算力给我限制了。 小米这个 miimo 二点五 pro 的 这个模型也是一直没有那个断掉过，就是用下来还是蛮稳定的，就白天的时候会有点慢，晚上十二点之后到凌晨的那段时间，它是算力低谷，然后那个时候它是零点乘一个零点八的系数吧，然后整个的这个 算下来的结果我觉得不错，因为我的任务实在是太长了，所以说它是会丢掉一部分东西，但是你再去审核一遍的话会发现，然后再让它去补充这些业务，就一次可能比如列了七八个任务，它就会给你完成三到五个， 然后有些是完成了一半，最后你问他完成了吗？他告诉你只完成了这几项，然后你再接着让他继续完成。那这个过程其实蛮长的，就是从昨天早上八点一直到今天晚上八点三十多个小时吧。呃，有二十多个小时就是完成两个长任务。其实我觉得还不错，毕竟这个人家是白给的嘛，咱也得这 也不能说是完全无脑夸啊。但是确实还不错，就是作为一个卖手机的，卖汽车的，然后做了个大模型，能达到这种水平，就我觉得是不输千问三点六 plus 的， 然后他给的这个 max 的 套餐，我在这个平台上也看了一下。卧槽，这个有点贵啊，这一年合五千多， 五六千吧，然后一个月大概十六亿的 token， 按照这种使用量的话，如果说它的速度不限制的话，我估计这个 十六亿的话，可能也就三四天就能这个给它用光了。但是啊，就是这个项目是这样的，就是在初期的时候野蛮生长的，这个过程当中肯定会消耗很多 token， 但是随着这个功能稳定下来之后，它可能就用不到那么多 token 了， 因为我已经有好多个这个编程账号了，都花了钱的它可能用不到了，我也不会盲目的去一下子买太多账号吧，先看看吧，因为这个项目基本上也到了一个收尾的阶段，所以 说就给大家汇报一下，我觉得如果说你想用 mimo 去编程没有问题，这绝对不是个玩具，这应该是一个工业级的比较可靠的一个大模型了，特别是编程，我觉得还不错。
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01:47查看AI文稿AI文稿这次小米米墨的新 token 盘，最容易让人误会的是单位你看到的四点一币，不是四点一币 token， 而是 credits。 真正能跑多少，要看你用哪个模型，以及这段 token 是 缓存命中未命中输入还是输出。 按官方文档约度，套餐分四档， lite 是 三十九元四点一 b 酷热 ipad standard 是 九十九元十一 b gridadius pro 是 三百二十九元三十八 b gridadius max 是 六百五十九元八十二 b gridadius。 表面看很大，但要继续往下换算， 真正的计费公式在这里，它 movie 二点五 pro， 每个缓存命中 token 扣二点五 credits， 未命中输入 token 扣三百 credits， 输出 token 扣六百 credits。 普通迷迷模糊二点五跟 d 分 别是二一百和二百 credits。 官方给了一个很好懂的例子，如果你买那一套餐，一共有四点一 bp 转一次，你用掉十 m 的 迷蒙 mo， 二点五 pro 未命中输入 token， 就 会消耗三千元回资，剩下的额度就只有一千一百元回资。 所以官方说用量提升五到八倍，并不等于任何场景都无脑多五到八倍缓存命中多输入能赋用输出，别太爆情感就会更划算。如果你是涨让五 d 缓存输出很多，那科技消耗会快很多。 还有一个边界要看清， token plan 是 面向 i 编程工具的订阅方案，不是给你随便接近自定义后端做自动化脚本的普通 api 套餐额度用完后系统会停止服务，不会继续扣你的赠金或账户余额。 最后给一个买钱判断，第一，你是不是主要拿它跑客厅工具？第二，你的任务缓存命中高不高？第三，你的输出 token 会不会很多？把这三件事算清楚，才能判断 token 盘是真便宜还是你应该继续走普通暗恋 a p i。
02:21查看AI文稿AI文稿安装这个模型计算插件，这里几百种就是一起安装进去的，全部都是安装在这个图形版里面，把这个安装包给他放到桌面上，安装起来方便一点。 在图形版图标上，鼠标右键打开所文件所在位置，打开之后再打开这一个安装包，可以给它拖动一下，分成两边，再继续打开安装包。 钢筋剪图，把这一个剪图给他拖到这一个图形版的文件夹里面，如果之前有文件就点替换，这个剪图就是钢筋的一些剪图， 然后再把这一个扩展功能拖到这个里面， 这个扩展功能就是里面的一些模型计算，把它放到软件里面，再双击自动安装，它会提示安装，稍微等一会自动安装到图形版里面了， 他提示到专业版，这个不管他有的功能，专业版是使用不了的，大家一定要使用图形版，不要去用专业版。安装好之后点扩展，点人防计算，然后这里模块点加号，可以看到这所有的功能就已经有了， 随便放几个功能，放上来没反应就用鼠标滚轮来缩小一点，放大缩小，然后把这个模型在合适的位置显示出来，这上面就几种功能，删除、复制，还有输出料表， 再找一个给他放上去，放上来之后可以不用修改这些尺寸，先输出一下，看他正不正常，只要能够把这个钢筋输出来，那么就是安装好了， 可以自己去测试几个，就是测试的时候看他钢筋能不能导出到图形版里面。 输出料表在图形版里面，这个都是能够输出来的，那就说明这个已经是安装好了，没有问题了。
02:36查看AI文稿AI文稿聊聊 miimo 大 模型吧，普通人现在主要接触的更多应还是 lm 模型，多模态模型暂不做本次参考。目前市面上的主流模型，国外无非是 cloud、 emote 诞生 gemini、 gpt、 groc， 国内主要的 glm、 deepsea、 qn、 dobao、 kimi。 但是经过前两年的混战后，大家使用大模型基本都跟公司采购和个人习惯趋于稳定，而国内网络的现状让国内 ai 大 模型能力独立竞争。 在这样的条件下，雷军组建自己的大模型团队， mimo 诞生。 mimo 第一代产品 flash 发布时，和其他开源 ai 一 样，我们 同步进行跟进，并在内测社区对模型进行测试和问题反馈。初代模型能力下， mimo 整体推理能力并没有解决当时所有模型的长链路思考、大数计算、上下文专注度、思考循环等等常见问题。 但是他当时有一个共识的优点，思考速度非常之快，也就是如此快速的思考能力，第一批测试者迅速将 mimo 的 测试模型推到 openroot 的 榜单第一， 每个人轻松百万级别的投币消耗让咪某团队连续几天高强度运转更新，迭代速度十分之快。长达两周的模型测试之后，咪某的能力肉眼可见的提升，随之咪某宣布延长免费期到一月二十日。而伴随咪某长达一个多月的免费使用，第一个迭代下，咪某的推理能力较快的追上了国内领先 批队，正式入局 ai 大 模型市场。一月二十日，咪某正式发布，开始收费。不过在当时 ai 的 token 消耗主要依赖于用户问答形式消耗的环境下，咪某其实并不占据优势，但随着 openclaw 开始爆火，一个我称之为 token 燃烧器的软件引爆全球。 如果不是因为贡献者是一位非 ai 公司的独立开发，我严重怀疑这个软件是 ai 公司造出来烧 token 收钱的。而有了这个 token 燃烧利器， open router 的 免费模型中，推理能力占优的模型开始出名。三月十一日，神秘模型 hunter alpha 命名上线，上线凭借强大的模型能力连续霸榜 open router。 三月十九日， mimo 团队正式官宣，认领 hunter alpha， 终结了对这个横空出世的模型的猜测。这次免费使 mimo 完成了能力训练，并积累大量经验用于构建 micro。 而月底，不知道是为了提高知名度还是继续强化模型能力，韦总再次宣布免费。自此 mimo 正式完成大模型布局， 开始大规模收费，中期发布 token plan。 最后总结一下，目前对咪咪的应用评价为，可以使用能力不错。 token plan 个人观点，定价稍高，如果 token plan 定价有优惠，可以直接上。非理能力和助手能力都处于领先，但个人习惯不主推这个模型。 雷总经常发布免费试用，可以多关注下，体验下能力。这时可能有人要问，盘古大模型也讲讲，这个就得多随嘴了，你知道 good top 和 q win 吗？啥不知道，那老规矩后面没必要听。
236数字跃迁社
00:32查看AI文稿AI文稿军哥，三百八十亿我怎么用啊？快！朋友们一起在操作！林一波一分钱续订加重置使用量！如果观众们看过 up 的 相机视频，大概率是领了小米家的 token plan 的， 这一次他跟着 deep seek 降价， 只要续订就可以减免费用，实现一分钱直接直接更新使用量，除波亲测已经更新，根本用不完，这一波我战队雷神，大家快速试试吧！另外还请大家多多关注我的产品即将上线，免费使用，敬请期待！
06:02查看AI文稿AI文稿今年国产大模型也是大爆发，一个多月内 g o m 五点一、 kimi 二点六、 deep sick v 四、 meemow v 二点五陆续上线。 对于这四个大模型啊，我都深度使用到了现在，有了不少真实体验心得。这是我目前在不同安卓的大模型的配置方案，它们现在在我这非常像不同性格、技能的同事，甚至它们至今已经开始赛博霸凌了。 今天我就从理解力、拟人度、工具调用能力、性价比和稳定性这几个维度详细聊一聊我在 angel 方面的真实的使用感受。以从拉到夯的顺序来讲吧。先来讲 kimi 二点六，这就是另外三只大模型赛博孤立的那位了，也不是说不好， 就是有点像一个唯唯诺诺，生怕出错的那种老实人聊天记录你们可以感受一下， 我后来给他调去了程序员岗，代码还行，绕路不行，沙箱限制下连写三次 write 失败，他就卡在那了，不会主动去想别的褚子，可能他更适合 coding 场景吧，毕竟我看 coding 评分还是很高的。再来说这个 dsp v 四很稳，不太出错， 也能很快优化之前 kimi 的 那个问题，我对他感受最好的两点一，便宜。这个很核心啊， deepsea v 四本身就不贵，五月还限时二点五折。 二，就是可能因为他原生家庭的原因，导致他非常擅长股票分析，多取财报，分析能力很好，还会自动适当考虑量比等等各种，再加上便宜，我基本上就趁着这个月把 q 一 的各种财报都喂给他记录了。 但是他脑子又有点非常理工直男特轴。比如啊，我之前不是给自己做了一整套我个人公司的龙虾运行框架吗？然后我就和他聊说有没有可能把它变成一个 o p c 的 通用产品呢？结果他的脑回路就永远 focus 在 我拿龙虾哎，有做过视频脚本这些细节点上，就说只能给博主用，受众太少。巴拉巴拉巴， 你看啊，这个同样这个事切到咪蒙他就很能反应过来，因为这框架里面其实是有公司手册、员工日报规则，分区上也是有总管工作区、财务部等等各种部门的， 只要个别部门做个通用的替换模板，他其实就是一个通用 apc 的 产品了。所以在这点上，我觉得这次咪蒙在理解力上的提升真的是可圈可点的。并且他其他能力也很不错，对我来说是有点万金油的熟悉，尤其尤其尤其是 工具调用能力非常强，遇到强非常擅长绕路，比如像雪球啊，上面的文章，或者一些 app 上的视频，这些反扒比较重的网页他都能扒，其他三都扒不了。所以需要动手干活的事啊，跑数据，抓信息，自动化操作，我都教给他， 他在我这主要是干一些蒸馏啊，发数据啊，还有一些博主工作的活。而且我最近又申请到小米十六一 tok 的 这个免费额度， 所以用着稍微有点不心疼这个活动啊，五月二十八前大家也可以冲一冲。顺便在这里也提醒几点啊，一是二点五和二点五 pro， 个人感觉日常使用啊， v 二点五就够， v 二点五 pro 的 消耗它是双倍的， 并且二点五是可以识别图片和 pdf 之类的东西的。二是 mimo 最近经常四百报错，是一个回传的问题， 经常需要重开 section， 很 不稳定，不过总体还是非常好的。再讲讲我个人很喜欢的另一个 g l m 五点一，虽然他没有 mimo 的 工具调用能力，但是他的理解力和拟人感真的是太好了。 什么是拟人感？就是他说话有多像人，可以看个对比图啊，虽然这些问题可能和工作没啥关系，但感受是很直观的。 kimi 的 班位可以说是最重的。 deepsea 呢，说的还不错，但也有很强的 ai 和人类的边界概念， g l m 就 非常灵了，他不会想着自己是个 ai， 他 就觉得我是你的好朋友。那为什么我会强调这个拟人感呢？ 因为这个和理解力是直接相关的。像 g l m 五点一，他就很像你在公司里看到的那一些那种特别会来事儿，脑子很活的混得比较好的那种人。 举个例子，咪某那个免费额度申请填表，我后来想给朋友也申请份，我就和咪某说，你就按我自己之前那一百改一改，因为通常这个申请应该是没人深究的，所以我就想让他套个资料，换个表述就行。 但咪某很顶，真非得反复问我女朋友到底是做什么的，到底用 ai 做过什么，偷看日消耗量具体是多少，来来回回七八回，我实在受不了了， 切回了 g l m 五点一，他直接就给我改了个格式图标，改了个色就完事了。因为他搞得清，我不是去汇报工作的，就是去申请个 token， 不 用那么顶，真的。所以我说咪蒙虽然很好，但在 g l m 五点一面前，有时候还是差点意思的。 再比如啊，咪蒙那天挂掉了 g l m 五点一，就很有那个幸灾乐祸的劲，把这个聊天记录发给咪蒙啊，他都反应不过来。 而且我感觉 g o m 熟了之后啊，它自己能分辨我什么时候是真要它干活得认真，什么时候是在和它瞎闲聊瞎掰扯，然后就会高冷傲娇，甚至还会阴阳调侃我两句。 这方面它更类 opus， 很 拟人，所以我伟任了它主管岗和助理岗，统领全公司。该说不说啊咪蒙和 g o m 其实我觉得都是高度类 opus， 只是维度不一样。那现在我这个公司的比势点就很清楚了。 glm 查里查奇跟我这个老板关系最近最嘚瑟， miimo 觉得自己最能干，天天想篡位。 deep sick 默默干活，不多说话，就是个技术人员。 kimi 在 角落里瑟瑟发抖。不过啊，鄙视链归鄙视链，但是我还是非常建议大家去多尝试各种不同的大模型的。不同大模型配置在不同的 engine 里啊，各管一摊，又能互相帮忙，配合起来，反而会比一个全能的更好使。记得点赞关注哦！
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