实测翻车!千问3.5写个小游戏烧了我1000万Token! #大模型实测 #千问35 #避坑指南 #AI写代码 #Token刺客 一、实测背景:用千问3.5开发3D小游戏 1. 测试目的:通过TRAE平台,使用千问3.5生成一个3D滑雪小游戏,测试其代码生成能力和实际效果。 2. 生成结果:经过多次对话优化,最终生成了一个滑雪场小游戏,支持方向转动,但存在bug(如滑出屏幕外)。 二、严重问题:Token消耗惊人 1. Token消耗:整个开发过程调用138次,消耗超1000万Token。 2. 换算理解:100万Token约等于一本书,1000万Token相当于10本书的量。 3. 成本计算:按千问3.5定价0.8元/百万Token,消耗约8-10元。虽然单价低,但消耗量巨大,若换成高价模型则成本爆炸。 三、对比测试:谷歌Gemini 3表现 1. 同样提示词:使用谷歌平台生成同款滑雪小游戏。 2. 对比结果: - 运动逻辑:谷歌Gemini 3更还原滑雪场景,运动逻辑更真实。 - 画面表现:两者差距不大,但谷歌画面稍好。 - 成本优势:谷歌平台免费生成在线APP,无Token消耗压力。 四、模型排名:千问3.5实际表现 1. 查询平台:主流大模型竞技场排名(人工反馈评估)。 2. 排名数据: - 千问3.5(3397B):排名第20,超越GPT-4.5,但与头部差距明显。 - 亮点模型:豆包Seed模型排名第4,GLM-5排名第12。 - 榜首:Claude Opus 4.6。 结论:千问3.5声势虽大,但实测效果和排名均未达顶尖,与闭源模型仍有差距。
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今天我们来聊一个非常有意思的现象。最近OpenRouter公布了最新一周的模型调用量排行榜,这个榜单可以说是全球AI应用真实需求的晴雨表。你们猜怎么着?排名前五的模型里,中国团队开发的占了四席。MiniMax的M2.5以1790亿token的调用量高居榜首,Kimi K2.5以1400亿紧随其后,DeepSeek V3.2和GLM-5也稳稳占据第四和第五的位置。夹在中间第三名的,是谷歌的Gemini 3 Flash Preview。 这个画面挺震撼的。要知道,OpenRouter是全球最大的大模型路由平台之一,连接着世界各地的开发者。这些数字背后,是全球开发者用真金白银投票的结果。为什么中国的开源模型和高性价比模型能在全球范围内形成这样的统治力?这背后其实藏着一个更深层的经济逻辑,我把它叫做"token出口"——这可能是中国外贸的一种全新形态。 我们先看看这些模型为什么能赢。MiniMax M2.5是2月12号刚发布的,这是一个专门为编程和智能体场景设计的模型。在编程能力测试SWE-Bench上,跟Anthropic最贵的Claude Opus 4.6几乎持平,但价格只有对方的二十分之一。DeepSeek V3.2的定价更激进,输入一百万token只要0.26美元,输出0.38美元。Kimi K2.5虽然价格稍高,但它提供了256K的超长上下文窗口,在多模态和复杂任务处理上有独特优势。这些模型的共同特点是什么?极致的性价比。它们不是简单的"便宜货",而是在核心能力上追平甚至超越国际顶尖水平的同时,把价格打到了地板价。 这就引出了那个核心问题:为什么是中国团队能做到这一点?答案藏在我们的产业链里。 你们想想,大模型推理需要什么?需要算力,需要芯片,需要电力。中国有什么?我们有全球最具成本优势的数据中心基础设施,有相对低廉但高质量的电力供应,有从芯片设计到模型优化的全栈工程能力。过去我们出口衣服、出口家电、出口电子产品,那是实物商品的出口。现在,我们把廉价的电力和算力,通过大模型这个"加工机器",转化成高附加值的智能服务,也就是token,然后出口给全世界的开发者。 这完全是一种新型的服务贸易。传统出口是物理产品的流动,token出口是智能服务的流动。 #token调用量 #token #AI出海 #智谱 #minimax
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