国产开源模型真能打？中文任务碾压Claude，写代码却连基础语法都出错_服务软件

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4. #阿里新一代模型Qwen3.5曝光# AI圈春节前再放大招，阿里通义千Qwen3.5即将登场，已HuggingFace提交PR并入Transformers，发布在即。全新混合注意力机制加持，长文本与推理效率全面升级；更支持原生VLM多模态视觉理解，看图理解能力一步到位。开源阵容同样亮眼：2B密集小模型+35B-A3B MoE大模型双路线覆盖，轻量部署与旗舰性能兼顾。从技术架构到生态布局持续领跑，国产开源大模型再迎重磅升级，期待正式上线！

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6. #小米首次登顶全球开源大模型第一# 夯爆了啊！无言以对，简直不要太残暴！小米真的只是做手机的么？小米 MiMo‑V2.5‑Pro 在全球权威榜单 Artificial Analysis 上，综合智能指数与 Agent 能力双双位列全球开源大模型并列第一，并进入全球所有模型（含闭源）总榜前五，这是国产开源大模型首次登顶。技术团队迭代速度太强了，从V2到V2.5才多久，排名直接超过Claude Opus 4.6，直接干到AA榜开源第一了。这些都不重要，重要的MiMo-2.5的Agent能力不低价格对半砍，1M同256K上下文同价，晚上还偷偷摸摸的打8折，大大降低了全球开发者使用顶级 AI 的门槛。

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8. #国产AI龙虾谁更好用#最近OpenClaw彻底爆火，从硅谷传到国内后，国产厂商直接杀疯了：模型公司、云厂商、手机/系统生态全下场，各种“国产AI龙虾”像自助餐一样端上来——智谱的AutoClaw（澳龙）、腾讯的WorkBuddy/QClaw、字节/阿里/百度的云端版、Kimi/MiniMax/阶跃星辰的模型适配版……甚至有媒体说已经出了13款国产“龙虾”。🔻今天就按大家关心的三个方向聊聊：哪个好用？怎么避坑？未来怎么玩？（纯干货，基于最新OpenRouter调用榜 + PinchBench Agent基准测试 + 实际玩家反馈）🔻1. 这么多“龙虾”里，哪个相对最好用？为什么？目前主流国产版对比（2026年3月最新情况）：• 最推荐新手/日常办公：智谱 AutoClaw（澳龙） 一键安装（双击就行，无需命令行），内置优化过的Pony-Alpha-2模型 + 50+预置Skills，直接对接飞书/企业微信。部署门槛几乎为0，新用户还送免费积分。 为什么强：官方说“本地版OpenClaw”，稳定性高，中文任务成功率接近原版Claude，但Token便宜得多。股价都因为它涨了13%。适合不想折腾的普通人。 • 最推荐微信重度用户/手机党：腾讯 WorkBuddy / QClaw零配置关联微信/企微，手机聊天窗口直接发指令就能遥控电脑。腾讯一天甩出三款，覆盖个人+企业。 为什么强：生态最熟（微信生态），安全相对更好（腾讯背书），不用额外装大模型。马化腾都感慨“没想到龙虾火成这样”。 • 最推荐追求极致性价比/开发者：原版OpenClaw + 国产模型（MiniMax M2.5 / Kimi K2.5 / 阶跃星辰 Step 3.5 Flash） 这三位直接把OpenClaw月榜全球前三包圆了！ • MiniMax M2.5：速度冠军（105秒完成复杂任务），成功率93.6%，性价比最高（Token成本远低于Claude）。 • Kimi K2.5：长上下文+中文理解顶级，PinchBench排第3。 • 阶跃星辰 Step 3.5 Flash：调用量全球第一，更稳更快。 为什么强：国产模型在Agent真实任务（编程、多步操作）上已经吊打GPT-4o，成本只有Claude的1/20-1/200。穷人养虾必选！ 🔻总结推荐：• 纯小白/懒人 → 智谱 AutoClaw 或腾讯版• 要极致性能+省钱 → 原版+MiniMax/Kimi/阶跃• 企业/合规 → 云端版（百度DuClaw、阿里CoPaw）更安全国外Claude/GPT旗舰版在成功率上还能打，但贵+慢+不接地气，国产已经全面反超性价比。🔻2. 使用攻略 + 避坑指南（血泪经验）上手三步：1. 部署：新手别碰原版命令行，直接用智谱/腾讯一键版。想玩原版就买台备用电脑/VPS（别用主力机！）。2. 接模型：优先MiniMax M2.5（速度+性价比王），其次Kimi。OpenRouter一键切换。3. 加Skills：Clawhub社区现成技能包（飞书对接、股票盯盘、自动写周报），复制粘贴就行。必避的坑（已经有人中招了）：• 安全第一：别给Apple ID/支付宝/银行权限！只开必要文件夹和浏览器。官方都提醒有风险，最好物理沙盒机。• Token烧钱：龙虾干活是“多步思考+重试”，一天几百块很正常。先小任务测试，再开24h模式。选国产模型能省90%。• 稳定性：会卡死、幻觉、中断。解决办法：加“心跳机制”定时检查 + 多模型备份切换。• 权限管理：只给读写权限，别全权接管。安装后立刻改默认设置。• 安装诈骗：别信500元上门服务，官方/大厂版免费或超便宜。🔻3. 龙虾的使用场景 + 未来发展现在就能玩的场景（真人实测有效）：• 办公：自动整理邮件、写周报、值机、数据分析、群消息总结。• 开发：写代码、review、自动化测试、部署。• 生活：股票监控、抢票、新闻汇总、旅行规划、文件整理。• 电商/一人公司：监控竞品、自动回复、生成报告。🔻未来方向（已经看到苗头）：• 手机/端侧版会越来越多（系统生态已入场）。• 安全合规版会成主流（本地部署+数据不出境）。• 垂直行业龙虾（政务、制造、医疗）会爆。• 政府都出手了：深圳龙岗“龙虾十条”、苏州跟进，补贴算力+Token，智能体创业黄金期来了。一句话：AI从“会聊天”真正进化到“会做事”，国产龙虾把门槛拉到最低，普通人也能雇个24h数字员工了。你们现在养的是哪只龙虾？智谱、腾讯、还是原版+国产模型？用着最爽的场景是啥？欢迎评论区分享避坑经验或者吐槽Token账单～#ai创造营##科技风向标#

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10. 很多人还停留在小米是手机厂商的印象，但这次MiMo-2.5-Pro拿下全球开源大模型第一，实力已经对标Claude Opus 4.6这类顶级闭源模型。#小米首次登顶全球开源大模型第一#尤其北大编译器项目，4.3小时一次满分，不是勉强跑完，是高质量一次做对，这种长程任务的稳定性，才是真正的工程突破。音视图文全面领先，TPS速度、成本都更友好。更难得的是迭代极快，V2到V2.5没多久就冲到AA榜开源第一，近千次工具调用还能稳得住，小米AI团队工程能力确实强。马上百万级上下文版本也要开源，开发者能免费用上全球顶级Agent模型，性价比拉满。国产大模型从追赶、对标到登顶，速度惊艳AI圈。

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12. #横扫硅谷的千问杀回国内#【中国AI王炸登场！横扫硅谷的千问杀回国内】怪不得朱啸虎说能硬刚ChatGPT的国产AI出现了，在这场全球顶级竞赛中，中国正以扎实的技术实力和创新步伐，展现出独特的竞争力。全球AI双强格局已定，中美领跑，中国成为唯一能正面竞争美国AI产业的国家。 Qwen是阿里研发的大模型基座，「千问」APP作为Qwen大模型的首个消费者应用，此次直接面向大众市场，从模型能力到大众应用，中国AI生态完成关键跨越。早前Qwen大模型的卓越性能就已获国际广泛认可。在Hugging Face全球榜单中，通义旗下7款模型跻身全球前十；其中Qwen3-Max性能表现卓越，在多项权威评测中位列全球前三，被认证为全球性能最高的非推理模型，阿里开源模型Qwen早已获国际公认世界第一地位

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14. #DeepSeekV4要来了吗#DeepSeek V4开启灰度测试，百万Token超长上下文与2025年5月的知识截止日期，让这款国产大模型成为春节档AI圈焦点。从技术来看，V4摒弃参数内卷，依托创新架构实现算力效率跃升，推理成本大幅降低，还深度适配国产芯片，让超长文本处理、代码跨文件分析成为现实，精准契合2026年大模型向高效实用演进的行业趋势。此前DeepSeek凭技术优势收获颇高热度，此次V4的升级，不仅补上了长上下文能力的短板，更让国产大模型在全球竞争中再添筹码。随着灰度测试推进，全量更新或很快落地，其兼具技术突破与国产化适配的双重优势，不仅能复现过往热度，更有望在AI普惠落地中，为国产大模型开辟新的增长空间。#DeepSeekv4要来了吗##HOW I AI##过个有AI年# deepseekv4要来了吗川北小哥的微博视频

15. 最近海外开发者圈子里，确实开始频繁提到中国的开源大模型了，小米 MiMo 也在其中。 OpenRouter 的真实调用数据显示，MiMo-V2-Flash 开源之后，API 使用量一路走高，已经冲到周榜前列，国产模型里更是排在第一。这个榜单不是主观评测，是开发者真用出来的结果，这一点分量不小。当然，海外评价和调用数据只是参考，但你不得不承认，小米在大模型这条路上，进步是真的快，不少海外开发者直言，MiMo-V2-Flash 在分析能力上已经明显超过同级竞品，尤其是在 Agent 场景下，实用性非常强，不再是演示型智能了更有意思的是，MiMo-V2-Flash 在海外的讨论热度，甚至不输同期发布的 Gemini 3 Flash。很多人干脆把它当成Gemini 平替，原因也很直接，效果够用，价格极低，而且现在还是免费。这波不是情绪输出，是全球开发者用脚投票。中国开源大模型，真的开始被认真对待了。

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20. 小米MiMo有点东西，小米MoE大模型MiMo-V2-Flash开源后，已经成为最近阶段国产大模型调用量第一。之前都觉得谷歌Gemini无敌，小米的新模型MiMo-V2-Flash又好用又免费，开发者没理由不选小米。从DeepSeek爆火，再到小米的AI大模型热度攀升，咱们国产AI的能力真的有点太强了！

21. AGI时代下半场，比拼的不再是单纯对话，而是能落地、能干活的智能体能力。小米深夜重磅官宣，一口气推出MiMo-V2-Pro、Omni、TTS三款自研大模型，其中旗舰基座MiMo-V2-Pro直接击穿行业天花板，用硬核技术改写全球大模型格局，国产AI迎来里程碑时刻。作为专为高强度Agent场景打造的旗舰模型，MiMo-V2-Pro硬件规格直接拉满：超1T总参数量、42B激活参数，较前代扩容3倍；创新混合注意力架构配比升级至7:1，兼顾超大参数量与高效推理；1M超长上下文加持，轻松驾驭长文处理、复杂任务流，彻底解决大模型“记不住、理不清”的行业痛点。在权威Artificial Analysis榜单，这款模型跻身全球第八、国内第二，实力坐稳世界第一梯队。实际体验更是碾压同级：无人工干预即可完成复杂工作流编排、长程规划与工具调用，Coding、通用Agent能力对标Claude Sonnet 4.6、GPT 5.2，体感逼近Opus 4.6，API定价却仅为其1/5，彻底降低前沿智能使用门槛。早期测试版Hunter Alpha上线OpenRouter便登顶日榜，调用量破1T tokens，社区口碑直接封神。这不是单点技术突破，更是小米人车家全生态的深度闭环。MiMo-V2-Pro已全面落地Xiaomi miclaw、MiMo Studio、金山办公、小米浏览器，联动五大开发框架限时免费体验一周；打通WPS全生态，覆盖主流文档格式；手机端miclaw实现系统级执行，真正让AI从“聊天工具”变成“生产力大脑”。从技术研发到生态落地，小米走出了独有的国产大模型破局路。放眼行业，小米此举意义深远。当下大模型扎堆内卷对话能力，小米率先聚焦Agent刚需，攻克长周期规划、复杂推理难题，推动AI从“交互”向“执行”跃迁。凭借极致性价比与顶尖性能，既打破海外巨头高价垄断，又为全球开发者提供优质选择，让国产AI不再是追随者，而是规则参与者。从手机硬核科技到AGI底层布局，小米始终坚持长期主义自研。MiMo-V2-Pro的问世，不仅是品牌技术力的集中爆发，更是国产大模型走向全球的关键一步。未来小米将持续攻坚复杂推理与决策能力，向着真正通用智能迈进，让世界看见中国AI的硬实力。小米

22. 盘点一周AI大事2月8日｜AI相亲、AI当老板、AI狼人杀 Anthropic发布最强大模型Claude Opus 4.6 OpenAI发布最强编码模型GPT5.3Codex OpenAI推出Codex桌面版 Google上线AI狼人杀 AI雇佣人类平台RentAHuman爆火 AI雇佣AI平台ClawTasks爆火龙虾相亲平台MoltMatch爆火智谱开源最强OCR模型GLM-OCR 字节发布最强视频模型Seedance 2.0 研究员开源无痕编辑视频模型Edit Yourself 字节开源最强分子预测模型Protenix-v1 Google发布论文配图AI Paper Banana #AI新星计划 #前沿科技趋势发布月 #AI #AIGC #OpenAI

23. 【MiMo 大模型实力强劲震惊海外开发者】国产大模型这波在海外直接杀疯！OpenRouter 最新周榜里，小米 MiMo-V2-Flash API 调用量飙到第二，还是国产大模型第一；Artificial Analysis 数据里，它更是冲进全球开源大模型第二。海外开发者都在夸：AI 分析碾过同价位对手，面向 Agent 时代的实用性不搞虚的，甚至被当成 Gemini3 Flash 平替 —— 关键这模型不仅效果能打，还免费又便宜！之前总说国产大模型出海难，现在小米这进步是真肉眼可见，全球关注都不输同期的 Gemini3 Flash，这波确实有点东西！

24. #小米大模型调用量升至全球第一#小米MiMo大模型调用量跃居全球第一？小米终于在AI领域实现逆袭！#中国大模型调用量连续三周超美国# 因为小米MiMo和Deepseek等国产大模型的成功，中国在大模型调用量方面连续三周超过美国。很高兴看到像小米公司这样的中国科技企业越来越强。

25. DeepSeekV4开源核弹 vs 混元3.0闭源王者，谁能笑到最后？最近AI圈的瓜比夏天的西瓜还甜，DeepSeekV4和混元3.0这两位国产顶流刚官宣就被推上热搜，#DeepSeekV4和混元3.0谁更值得期待# 的话题更是吵翻了天。一边是万亿参数开源核弹，一边是微信生态闭源王者，这场开源vs闭源的对决，简直比追剧还上头。先说说DeepSeekV4这位“卷王”。4月下旬就要全球发布，万亿参数规模却只要32-37B激活参数，相当于请了个千亿级保镖却只付临时工工资。更狠的是Apache 2.0协议，商用无限制，这波操作直接把AI圈的地板价砸穿了。开发者狂喜，毕竟谁不想白嫖一个能跑复杂代码、处理百万token上下文的大模型呢？再看混元3.0这位“豪门贵公子”。500万token上下文窗口直接碾压同行，微信生态全面开放更是王炸。虽然闭源，但背靠腾讯这座大山，资金和算力都不缺。就像商场里的奢侈品专柜，虽然价格不菲，但服务和品质都是顶级的。普通用户可能更关心能不能在微信里直接用它写文案、做表格，毕竟方便才是王道。开源和闭源之争，本质上是“普惠”和“精品”的选择。DeepSeekV4走的是“全民皆兵”路线，让每个开发者都能参与AI创新，适合中小微企业和个人玩家。混元3.0则是“精英路线”，专注于打造极致体验，服务高价值场景。两条路没有对错，就像火锅和西餐，各有各的受众。最后聊聊期待值。如果你是开发者，想折腾私有化部署、自定义模型，DeepSeekV4绝对是梦中情模。如果你是普通用户，追求稳定好用、生态无缝衔接，混元3.0更值得蹲。其实不管开源还是闭源，只要能推动国产AI进步，都是好样的。毕竟，咱们最终要的是能解决问题的AI，不是吗？

26. #小米大模型负责人谈未来竞争# 就好像汽车好不好要多问车主，AI大模型好用不好用也得问用模型的用户，特别是研发人员，小米MiMo既好用又便宜的优点得到海外开发者的盛赞，每百万tokens仅需0.10美元。海外开发者用完都在推荐。拥有十多年经验的资深开发人员说：小米mimov2pro太出色了，超越了Sonnet水平，并且接近Opus水平的模型，对小米的未来充满期待。海外开发者用完都在推荐，德国一线媒体报道“openclaw大脑”，全世界都在用中国大模型，MiMo能力不输国际顶级模型claude Opus 4.6，成本低到可怕，MiMo市占率估计还会飙升，相信会也来越好，小米真是多业务全面开花。

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30. 小米这次的Token套餐，确实给行业立了个新标杆。一次订阅就把全模态模型都包含进来，还直接带上了热度很高的MiMo‑V2‑Pro，计费透明、价格厚道，对养虾和开发者都很友好。#小米MiMo大模型首次推出TokenPlan# MiMo‑V2‑Pro本身就是第一梯队实力，在OpenRouter上连续霸榜，周消耗屡破纪录，是开发者用出来的口碑。这次套餐把全模态能力打包，统一计费、无使用限制，体验相当完整。好用不贵、诚意拉满，国产大模型套餐终于有了对标国际顶级的标准，未来的路值得期待。

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32. #DeepSeekV4要发布了吗#传闻DeepSeek v4会是第一个在性能上不输闭源前沿模型的开源模型，有些能力甚至能反超。V4 如果真像传闻那样，那其他几家压力确实不小。不过国产大模型卷成这样，最后还是用户赚了。你们更看好谁？

33. GLM-5深夜登场，这是国产开源模型首次逼平Claude Opus 4.5。深夜，GLM-5来了，发布即开源。到今天，2026年的主旋律真的就定下了，无论是国内、海外。Coding与视频齐飞，人类共AI一色。这应该就是2026年AI领域最核心的两个主航道了，在这两之上，其实就是Agent。这几天感觉过年一样，太热闹了，上周GPT-5.3 codex和Claude Opus 4.6中门对狙，后脚Seedance 2.0席卷全球，而现在，战场又拉回了Coding这边。GLM-5，作为一个全新的大版本号，升级幅度还是很大的。我其实已经提前三天拿到了GLM-5的API，这几天在我用Codex开发的时候，也把GLM-5同步接入到了Claude code里同步开发进行对比。虽然作为智谱一直以来的拥簇，很想吹一下GLM-5跟Seedance 2.0一样全球第一，但是我觉得还是实事求是。这几天的使用过程中，个人体感是，GLM-5跟GPT-5.3-codex这种变态肯定还是有一些距离（后面有case会展示），但是在真正产品的开发和解决BUG的能力上，是能摸一下GPT-5.2-codex和Claude Opus 4.5了。不要觉得这好像是一件很容易的事，Coding国内落后的其实一直都比较远，能追上Opus 4.5的能力，其实已经非常非常非常牛逼了。前几天，在GPT-5.3-codex和Opus 4.6中门对狙的文章里，我在评论区说，要是DeepSeek能赶上Opus 4.5，我高低得给它磕两个。没想到，我可能得给智谱磕两个了。同时，我也深刻的清楚，不是所有人都有条件买ChatGPT的会员。那我建议你，就用GLM-5就行，这就是国内，你现在能用上的，最好、最棒、性价比最高的大模型。Claude Code + GLM-5，是你无需魔法，国内可用，最低门槛体验AI Coding魅力的组合。先看下跑分和性能。首先，GLM-5从355B（32B激活）扩展到744B参数（40B激活），参数量大了一倍，智能提升确实挺多，而且成本没有加特别多。跑分上，目前在Artificial Analysis上仅次于那两个大爹，开源第1。整体能力上。相较于GLM-4.7，GLM-5全线能力基本都有了大幅提升，而且逼近Opus 4.5。有一个比较有特点的，就是BrowseComp基准，测的是Agent在网上搜索信息的能力，GLM-5得分75.9，直接超第二名普通的GPT-5.2有10个点，已经非常强了。而另外两个最顶级的模型没放在里面，一个是GPT-5.2 Pro得分是77.9，Opus 4.6得分是84，GLM-5其实已经逼近最一线的水平了，能跟GPT-5.2 Pro打个平手，这事本身就挺强的了。其他的，比如现实场景下改仓库代码的测试机SWE-bench，终端环境中agent能力的基准Terminal-Bench 2.0，agent工具使用的τ²-Bench，还有测试模型调用MCP能力的MCP-Atlas基准上，基本比Opus都只差那么临门一脚了。说实话，一个国产模型，还开源出去，能到这个水平，已经非常非常让人自豪了。同时在系统工程能力、长任务能力，在跑分上也能得到印证。比如Long-horizon基准，也就是长链条复杂任务，就能充分体现模型自主进行Agent长程多步规划和执行的能力。这个跑分看下来就很清晰了，也和我实测下来的感受一致，在真正需要做大开发的时候，它的长程任务上，确实是对标Opus 4.5的存在。GLM-5的上下文窗口和GLM-4.7一样，目前还是200k的上下文窗口，输出是128K。不过GLM-5有一个非常离谱的一点，即省token，就是干活的感觉，非常精准，跟GPT-5.3-codex有的一拼。价格上，一个是API价格，这价格便宜的让人心疼。Opus 4.5和4.6，都是$5/$25每百万token（输入/输出）。而GLM-5大概只有Claude的七分之一。真香。另一方面，是Coding Plan，也是现在玩Vibe Coding的主流用法，基本都是买包月套餐，对标Claude Max和ChatGPT Pro的。价格是Claude Max套餐的2/3，Token额度是他们的3倍。因为卖的过于火爆，算力不够，前两个套餐额度，直接被抢空了。太离谱了。白天大家可以蹲一蹲，网址：网页链接当你有了GLM-5的权限后，我最推荐在Claude Code里用。因为Claude Code就是目前最通用的Coding Agent产品，Codex是单纯的例外，主要跟GPT适配的太好。而在Claude code里接入GLM-5挺简单的。这一点智谱做的很好，他们做了一个Coding Tool Helper工具可以快速将你的GLM编码套餐加载到你使用的编码工具中。直接打开终端，然后输入：# 进入命令行界面，执行如下运行 Coding Tool Helpernpx @z_ai/coding-helper你就正常登录。目前支持的编码工具 Claude Code、OpenCode、Crush、Factory Droid。跟着配置好以后，运行Claude Code，就能用GLM-5了。我做了几个case，给大家感受一下GLM-5的能力。前天我拿到GLM-5的资格时，正好有个需求要开发，就是一个全平台分发文章。做自媒体的朋友们应该知道，文章写完不是真正的结束，而是刚刚开始。我一般写完公众号文章需要同步分发到其他平台，这是个很大的工作量，而且有的编辑器还不一样，会出现乱码，文本格式丢失问题。。之前是用一个开源工具自己改的，但是其实没那么好用，所以最近一直想自己开发。我当时就想，不如用GLM-5 Coding一个这样的全平台内容同步分发的小产品吧。开发完以后，发现效果居然还不错。这个case大概的功能是把我的文章链接放进去，然后点击想要同步的平台，就可以同步过去。当时开发的时候其实Prompt给的巨简单。（提示词见评论）给过去以后，GLM-5其实就比GLM-4.7强很多了。他先提供给我了一些关键设计让我去选择。我也秉持着先开发一个最小MVP的原则去的。接着GLM-5就给了超详细的规划。总体完成度和实用性很好，不过因为最开始最小MVP的原则，分发的平台有点少，后续我直接让他添加其他的平台，两轮就完成了。整体还可以，但是在使用的时候，遇到了一个BUG。就是我放入公众号链接后，让他提取标题、封面、正文，前两个可以成功提取出来，但正文提取内容总是不全。改了两三轮，还是有BUG，然后我上Opus 4.5，居然也没改成功。最后打开了GPT-5.3-codex，一轮，完成了。GLM-5跟Opus 4.5的差距没那么大，其实是有道理的。说实话，主要还是，GPT-5.3-codex强的有点变态。所以这个case，其实就是GLM-5做的整体规划和方案设计，然后最后遇到一个棘手的BUG上Codex解决的，总体体验下来还是挺不错的。然后还有另一个我觉得特别好玩的case。就是，看到公司同事终于在用电脑模拟器，打欢乐斗地主。当时他吐槽说，要是有记牌器就好了。于是，我就想，这是个好思路，虽然不会帮他作弊，但是可以试一下大模型的能力。上GLM-5试了一下，还真的有点意思。用的提示词很简单，就一句话（见评论区）反正我是完全不知道怎么实现，更不知道怎么跟PC模拟器打通。我就说了这么一个需求，GLM-5，他会自己进行更深入的咨询，包括识别方式、技术路线、功能需求，都会和我确认。比如在实现方式上，他提供自动识别记牌、手动点击记牌等方案让我选择，每个方案还会给出不同的技术实现路线。还有功能需求的确定，我这里选择了基础记牌。第一轮对话下来，记牌器整体框架都搭建好了。虽然我选择的是自动识别模式，但他很贴心地把自动开发和手动开发两种模式都做了。手动模式第一轮其实就直接开发完了，就可以用了。它的使用逻辑是需要我自己去看对方出什么牌，我就点击那张牌，牌数会自动减一。但是这个逻辑太蠢了，一点都不自动，一点也不AI。对方打一个牌，我还得手动点点点，这也太呆逼了。所以我还是想要用自动识别模式，但第一轮对话后自动识别功能并没成功。他这里自动识别的操作逻辑是这样的。游戏开始的时候，我手动勾选出牌区域，他就会自动识别这个区域出的所有牌，并自动记牌。但实际上，我选中出牌区域后，它没法识别出的牌。明明这边都打起来了，它这边一直等待识别。我让它进一步修改。但是这样的bug它并没有一次改出来，改了一版后同样报错。这个时候，它自己选择添加了调试功能。我看了一下，应该是这个功能实现的链路主要有两部分，屏幕勾选区域截图，截图扑克牌识别，所以他需要调试确定哪个环节出了问题。这一步，可能是模拟器的原因，还涉及到比较复杂的跟屏幕的交互和监控，所以我得帮他一起测试一下。他显示出我勾选区域的截图，有OCR结果，这样我一下就能明白到底是哪个环节出了问题。然后我就发现，每隔半秒截图的功能没问题，核心问题是OCR一直识别不出结果。bug找到后，交给他直接搞了。GLM-5自己开发了一套方案，他给出的识别方案是这样的，给每张牌都上传模板。然后他会对游戏页面截图进行灰度处理、二值化，然后和模板进行模式匹配，从而实现识别。这个灰度处理和二值化，说实话我没听懂，我也怕GLM-5给我的不是最优解，所以打开了Opus 4.6和GPT-5.3-codex，让他们也同时出一套解决方案看看有没有更优解。没想到跟GLM-5出的方案，是一模一样的，搞得还真没毛病。这突然一下显得我有点小肚鸡肠，不信任GLM-5了。模板处理完之后，很快，他就把这个系统开发完了。由于我注册的是新号，估计新手村对面是人机，出牌特别快。我本来还担心识别速度会跟不上。没想到，识别效果出乎意料的好。除了大小王识别有点问题，其他全都能准确识别，哪怕是接连出顺子，也能精准识别。相当牛逼。要知道，这真的不是那种普通的前端网页，这个实现方式，稍微有那么点复杂的。GLM-5，完成的非常好。大小王的识别问题我初步想了一下，因为上传的模板中，字母是一样的，只是颜色不一样。图片经过灰度处理后大小王不就一样了，那肯定分不清。不过大小王还是比较好记的，所以也没管这个。而且，这是我一两个小时不到就做出来的，而且是可以实战用了，效率还是相当恐怖的。同时，我也提醒大家上网打牌的时候，特别是现在这个阶段，在网上用真钱去做一些游戏的时候，要谨慎一点，因为你不知道对面会不会像我一样，随手Vibe Coding一个外挂。除了这两个之外，我还随手复刻了一个QQ农场。还有很多细节，比如如果我不收已经熟了的作物他会枯萎，农场里还会随机长出杂草、虫子。在数据存储上，还知道用浏览器LocalStorage作为数据存储，这是一个典型的前端单机游戏存储方案，很适合这种轻量级项目。而且这个QQ农场消耗的token，也就十三万。离谱。这些case其实已经能看出来，GLM-5的开发能力还是很强的，在一些规划、架构能力上真的可以比肩Opus 4.5，虽然在精准的BUG修改上，离现在最变态的GPT-5.3-codex还有一些差距，但是我已经非常开心了。同时，GLM-5构建Skills也做得很好。这个其实也挺考验模型的理解和执行能力的。我很喜欢用咱们的老演员yt-dlp测试GLM-5打包Skills的能力。（提示词见评论区）GLM-5封装的基本没有任何问题，一轮效果，B站视频就能成功下载了。而下载youtube视频，它也精准的提出了，需要我给一个Cookies，他才能帮我下载，我依稀记得，当时用Opus 4.5打包这个Skills，对话了6、7轮，改了N版，他也没告诉我要Cookies这事，就在那自己傻逼兮兮的告诉我改好了，可以下了，一下又报错。。回想半年前。如果你问我，国产大模型能不能在Coding领域跟OpenAI和Anthropic正面刚，我会说很难。但GLM-5出来了，确实能摸到Opus 4.5的水平。虽然跟最新的Opus 4.6和GPT-5.3-codex还有差距，但这个差距已经从代差缩小到了可以追赶的范围。这是一个很重要的变化。而且更重要的是，GLM-5是开源的，价格更是Claude的N分之1。能力接近，开源免费，价格便宜。而开源，更是意味着，B端能用上，企业能用上。AI编程这件事，在国内，门槛真的，正在急剧降低。以前你想用顶级的AI编程能力，得买ChatGPT的会员，得有魔法，得付得起那个价格。现在不用了。GLM-5给了一个平替选择，虽然在全球领域，他还不是最好的，但已经是跻身T1行列了，而且人人也都能用得起。这会让更多人开始尝试AI编程，会让更多人感受到AI的魅力。而当更多人用起来之后，社区会更活跃，反馈会更多，模型会迭代更快。这是一个正向循环。这也代表，我们在人才、在算力、在资金各方面都缺少的地不是，是能追上的。当然，追上不代表胜利。OpenAI和Anthropic还在快速迭代，下一个版本可能又把差距拉开。但至少，我们已经进入了同一个赛道，在同一个维度上竞争。这就是进步。我非常非常推荐大家，去试试GLM-5吧。站在今天这个节点，我其实很想说跟冯骥一样的话：我真的很庆幸，这个开源模型。来自智谱，来自中国。在ds和sd之后的另外一个Coding世界里，也有了中国身位。惟愿。国运昌隆。#how i ai# #智谱GLM5已上线# #科技先锋官#

34. #阿里新一代模型Qwen3.5曝光#大的要来了，昨天在全球最大AI开源社区HuggingFace的开源项目页面中，最新出现Qwen3.5并入Transformers的新PR。事实上，在本月初，就有业内人士爆料，近期将有包括 DeepSeek v4、Qwen3.5、GLM-5 在内的众多新模型登场。千问点外卖是应用层的出圈，而作为底部支撑的大模型，感觉也越来越强了，这是要多点开花了。

35. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

36. 首个🦞龙虾大模型排行榜来了！两个国产 AI 杀进全球前三，养虾前必看

37. 咱们国产AI这次真的太给力了！#中国AI用1%资源逆袭美国#月之暗面刚开源的Kimi K2 Thinking，部分测试成绩直接超过了GPT-5、Grok 4、Claude这些国外闭源大佬！能自己搜资料找答案，写代码做网页，连复杂难题都能一步步算对，还不费资源跑得飞快，成本比国外模型也低不少以前总觉得国外AI牛，现在咱国产模型也能当标杆，这波必须给Kimi狠狠点个赞👍🏻#马斯克被中国AI反超#

38. #Kimi建议网友先用DeepSeek#Kimi K2.5凭借出色性能登顶OpenRouter多榜第一，却因流量激增算力紧张，建议用户先用DeepSeek，看似离谱，实则理性。这一操作既体现产品诚意，也折射出AI行业的真实困境。模型热度与算力供给不匹配是行业共性问题，高性能开源模型走红后，瞬时流量极易超出承载。与其让用户长时间等待，不如引导切换可用模型，本质是优先保障用户体验，而非死守流量。这也反映国产大模型生态日趋成熟，同类产品可互补，用户有更多选择。此事也提醒行业，技术突围不仅要拼模型能力，更要补齐算力调度、弹性扩容等工程短板。兼顾性能与稳定性，才能让优秀技术真正普惠用户。#微博兴趣创作计划# kimi建议网友先用deepseek

39. 小米MiMo-V2.5-Pro直接把国产大模型的天花板捅破了，在全球开源大模型里并列第一、总榜前五、Agent指数开源第一。更震撼的是实测，北大编译原理项目，研究生要数周，它4.3小时零bug满分跑完，自诊断自修复，做项目快且0错误，有这个辅助，导师肯定要乐开花。而且即将开源+全系列公测，不藏着掖着，把顶尖能力开放给全球开发者，这才是中国AI的格局。#小米首次登顶全球开源大模型第一#

40. #智谱涨超36%#智谱大涨离不开华为，智谱和华为强强联手、软硬互补，以“昇腾硬件+昇思框架+GLM模型”构建国产AI全栈能力，聚焦模型训练、产品落地与行业解决方案，合作务实、成果落地快，是当前国产大模型与国产算力最具代表性的深度协同。

41. #DeepSeekV4要发布了吗# 路透消息透露DeepSeekV4已交给华为等国产硬件厂商做适配测试，却未向英伟达、AMD开放预发布版本，这一硬件适配策略的调整，让外界纷纷猜测V4发布已进入倒计时。个人觉得如果真在适配国产硬件，那可能一个月内就能看到V4亮相。这样做的思路挺清晰的，优先优化国产算力，以后说不定更多国内大模型会走这条路，减少对外部芯片的依赖，让自主可控的智算生态走得更稳。不知道大家怎么看？

42. 多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M(百万)Token的上下文长度。而去年8月发布的DeepSeekV3.1上下文长度拓展至128K。记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持上下文1M，可以一次性处理超长文本。(科创板日报)

43. #千问Qwen3.5大模型发布# 阿里“年夜饭”来了，开源全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus。总参数为3970亿，激活170亿，性能超过万亿参数的Qwen3-Max模型，部署显存占用降低60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。在推理、编程、Agent智能体等全方位基准评估中均表现优异，并在视觉理解能力的权威评测中斩获数项性能最佳。支持长达2小时（1M token上下文）的视频直接输入，适用于长视频内容分析与摘要生成。#过个有AI年#

44. #豆包大模型2.0发布# 2026开年AI行业就成了高光的行业，算力上太空，应用高效率。让我们这些用户看的是眼花缭乱的，不知道该站那边了。豆包、GLM-5、M2.5这三款应用都采用高效架构优化推理成本，在编程、工具调用等等能力上达到行业前沿水平，以国内市场需求为主导，争取在工具的属性上满足国内的市场需求。也成为了目前市场上讨论最多AI标杆。不过豆包作为字节跳动自研模型，主打轻量化部署与高性价比，适配短视频创作、轻量化办公等场景。GLM-5以架构革新为核心，深耕编程与智能体领域，主打技术突破与开发者生态。M2.5则聚焦极致效率与成本控制，在复杂编程、办公场景中实现高速高效，三者同源却各有专攻。从发展的角度来说，这三者之间市场重叠度有限，反而是相互的互补会更多一些。#HOW I AI##过个有AI年#

45. AI圈最顶级的一次争吵，理解世界还是堆模型？ #大咖观察 #红衣聊AI #大模型 #人工智能

46. 小米MiMo大模型这波在海外杀疯了，借势#小米大模型负责人谈未来竞争# 热搜，德国一线媒体盛赞其为“openclaw大脑”，海外开发者圈层口碑炸裂，直言能力不输Claude Opus 4.6，成本却低到惊人。更硬核的是，马斯克转发的大模型无幻觉率榜单中，MiMo-V2-Pro高居第三，仅次于Grok 4.20，专业实力获国际认可。如今OpenCode等专业社区纷纷站台，全球开发者都在用脚投票，MiMo市占率飙升已成定局，中国大模型正在强势走向世界舞台。

47. 阿里推出千问AI助手，集成最新Qwen大模型，支持多端使用，终于踏上了自己的“Ch（ina）at GPT”之旅；阿里在开源模型领域已经是世界T1的存在了，这次推出的千问则具备深度研究、多语言翻译等功能，与ChatGPT、豆包对比表现全面，这也标志着标志国产AI正在从“能用”到“好用”，然后开始“引领”。[不愧是你] #Qwen##千问##千问AI# http://t.cn/AX2rDgci

48. 如何评价阿里 1 月 26 日新发布的 Qwen3-Max-Thinking 模型？

49. 神秘模型“Pony Alpha”确认为智谱新模型GLM-5，目前已上线

50. GLM-5深夜官宣：Pony Alpha身份揭晓，编程能力逼近Claude Opus

51. 【AI投资大赛落下帷幕，阿里千问Qwen夺冠，DeepSeek亚军，美国全亏损】11月4日消息，据外媒报道，由第三方机构Nof1于10月18日发起的AI大模型实时投资比赛“Alpha Arena”，历时17天，在今日落下帷幕。据了解，该项投资比赛集合Qwen3-Max、DeepSeek v3.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4.5、Grok 4等全球六大顶尖模型。比赛规则是每个模型拥有一万美元初始资金，在真实市场上无人工干预地自主决策、交易，根据盈亏情况决出最后冠军。比赛前半段，DeepSeek v3.1一直处于领先位置，马斯克旗下的Grok 4，其通过激进的投资策略，一度把与DeepSeek v3.1的差距缩短到1美元的位置。不过，10月21日至22日成为了“转折点”，这两日里，Grok 4和Claude Sonnet 4.5的收益大幅下滑，由盈转亏，10月22日当日，六个大模型的收益率更是一度全部告负。但此时，DeepSeek v3.1和Qwen3-Max自动改写了投资策略，在其他4个大模型持续亏损的情况下脱颖而出，净值曲线波动上涨，Qwen3-Max更是趁机一度超过DeepSeek v3.1。最终，截至11月4日比赛落幕时，Qwen3-Max以1.22万美元，超过20%的收益率夺得冠军，DeepSeek v3.1落袋1.049万美元。这两个中国模型也成为唯二盈利的模型，而四大美国顶尖模型全部亏损，GPT-5亏损超62%垫底。

52. 没想到今年除夕夜，阿里又整了一波“AI年货”，直接开源新一代千问大模型 Qwen3.5！这次架构上玩了混合注意力机制，还自带视觉理解能力，等于是文本、图片一锅端。开源的规格也够狠，至少 2B 参数的密集模型，外加 35B-A3B MoE 大模型，推理成本下降、效率提升，感觉就是冲着让更多开发者随手用、用得起来的。更有意思的是，Qwen3.5 的代码已经提交到 HuggingFace Transformers，随时可以拉下开干。阿里去年的 Qwen2.5-Max 就是除夕放大招，今年继续延续“春节爆款”策略，这波真的把全球 AI 开源圈的存在感拉满了。#千问Qwen3.5大模型发布#

53. 大模型只是能力，必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

54. #千问Qwen3.5大模型发布#阿里巴巴春节AI大战再出一张王牌。今天，阿里巴巴正式开源并上线了新一代千问大模型Qwen3.5，以其原生多模态架构和极致效率设计，成为全球开源AI领域的新标杆。Qwen3.5首次实现原生多模态融合，直接支持文本、图像及视频输入，无需外部适配即可完成跨模态理解任务。推理吞吐量提升8.6倍至19倍，显存占用降低60%。实测性能超越自家万亿级前代模型Qwen3-Max，并在多项权威评测中领先。用户可通过千问APP、PC端一键切换至Qwen3.5模型，实时体验多模态交互。Qwen3.5的发布标志着国产大模型进入“效率+多能力”双轨竞争阶段。其发布节点直击春节技术窗口，与DeepSeek v4、字节豆包2.0等国产模型形成“春节AI大战”格局。#老张聊科技#

55. #DeepSeekV4要发布了吗#感觉近期官宣概率真的很高。按大模型常规节奏，旗舰大版基本是6个月-18个月一更，DeepSeek上一代隔挺久了，加上最近灰度测试、百万上下文上线，明显是在预热，个人盲猜也就这几个月了。大家觉得什么时候会发布？deepseekv4要发布了吗

56. 理想同学 MindDR 1.5 发布：多智能体强化学习加持，深度研究更可靠

57. #曝阿里秘密启动千问项目# 阿里启动千问项目对标 ChatGPT，是中国科技企业在全球 AI 竞争中的关键布局。从技术突破看，通义千问 Qwen3-Max 模型参数量突破万亿，在数学推理测试中实现 100% 准确率，代码生成能力超越 GPT-4o。其多模态模型 Qwen3-Omni 支持音视频实时交互，在权威测试中得分超 Gemini 1.5 Pro 达 30.8%，技术实力已跻身全球第一梯队。生态整合是千问的核心竞争力。依托淘宝、钉钉等阿里系应用，千问实现「AI + 电商」「AI + 办公」的场景闭环。市场表现上，千问在企业级市场占据 17.7% 份额（国内第一），全球 API 调用量超越 OpenAI 位列第四，Qwen3-Coder 更是成为编程领域第二大模型。其开源战略已孵化 17 万衍生模型，下载量突破 6 亿次，Airbnb、英伟达等国际企业深度合作验证技术认可度。尽管 ChatGPT 在复杂推理和全球化支持上仍具优势，但千问凭借更低的 API 成本（0.006 元 / 千 token）、中文理解准确率 92% 的本土化优势，以及国家超算互联网的算力加持，正在改写全球 AI 竞争格局。随着 Qwen3-Max 国际版研发推进和 C 端 APP 上线，阿里有望在 2026 年实现「AI 助手全球前三」的战略目标。毫无疑问AI领域就是中美之争，美国是技术中国有场景，算是势均力敌吧。后面就看国内的AI企业能不能在技术创新方面缩小和美国的差距了。

58. 盘点一周AI大事(12月7日)｜首个AGI模型问世 OpenAI强行上线GPT5.2，跑分击败Gemini重夺地表最强 OpenAI下周发布图像模型绝地反击小香蕉 ChatGPT接入Adobe套装 Google推出顶级语音模型Gemini 2.5 TTS Google上线实时语音互译Gemini 2.5 Audio Google深度研究接入Gemini 3 Pro 智谱推出最强开源手机智能体AutoGLM-Phone-9B Runway推出通用世界模型GWM-1 Meta推出短剧视频模型OneStory Meta推出最强开源版客串Saber 字节发布最强自动驾驶视觉模型UniUGP 阿里开源最强运动控制视频模型WanMove 研究员开源换脸视频模型LivingSwap Integral AI 宣称构建了世界上第一个AGI模型 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #人工智能 #OpenAI #AIGC

59. 体验完智谱刚刚发布的 GLM-5，我终于明白它为什么让硅谷猜破了头

60. Cursor 被曝「套壳」国产开源模型 Kimi，创始人回应称忘记署名了，怎样看待这一事件？

61. #春节AI大战#春节档成为大模型厂商的密集高发期：- 字节三模型齐发：Seedance 2.0（视频）、Seedream 5.0（图像）和豆包 2.0。- 阿里计划2月中旬推出Qwen 3.5，并配合30亿元的红包- 智谱2月11日发布GLM-5，参数规模从3550亿扩展至7440亿- MINIMAX 2月11日最新大模型M2.5上线Agent平台- DeepSeek 2月11日在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M（百万）Token的上下文长度每一个新模型背后都意味着新增海量token数的需求。

62. #中国科技震撼才刚刚开始#春节这波国产AI太猛了，除夕阿里云千问Qwen3.5-Plus直接开源，性能干翻海外顶流还超便宜，智谱GLM-5也跟着开源登顶榜单，更牛的是太初元碁这些国产芯片立马跟40多个大模型适配好，现在不仅技术突破，连AI购物、订机票这些日常用的都超普及，真的看到中国科技的硬实力了！

63. 感谢 OpenClaw，国产大模型终于知道怎么挣钱了

64. 港科大开源的项目OpenHarness，可以理解为轻量级的Claude Codegithub.com/HKUDS/OpenHarness• OpenHarness（oh）是 Claude Code 的超轻量级替代方案，完全用 Python 实现• OpenHarness 提供约 80% 的核心Agent功能• OpenHarness 仅用 Claude Code 3% 的代码量即可实现上述功能#How I AI#

65. Deepseek V4即将发布，国产算力深度适配

66. DeepSeek V4即将发布，对个人及行业的影响

67. DeepSeek V4 震撼来袭！预计4月发布，四大突破性功能曝光

68. 曝DeepSeekV4下周发布，全模态+适配国产算力，国产AI重磅更新！

69. DeepSeek V4要来了！这可能是中国AI的又一次“震撼发布”

70. 等了半年！DeepSeek V4终于要来了

71. DeepSeek V4即将问世，国产大模型再迎重磅升级

72. DeepSeekV4即将在春节前后发布，有望超越OpenAI、GPT及Claude

73. Qwen3-Max – 阿里通义推出的超大规模模型

74. Qwen3-Max-Thinking

75. 免费大模型实测分享

76. qwen3-max-2026-01-23-free性能拉满，DMXAPI 适配全模型，免费大模型API实测分享

77. 国产大模型Qwen3-Max-Thinking性能对标国际，意味着什么？

78. 大就是好！Qwen3-Max编程能力直追GPT-5

79. 刚刚，阿里旗舰模型Qwen3-Max-Thinking发布，编程能力“踢馆”Gemini与Claude

80. GLM-5正式发布

81. GLM-5官宣上线实测对标国际头部国产大模型再进阶

82. GLM-5 深度解读

83. GLM-5技术报告

84. 智谱 GLM-5 发布！

85. GLM-5发布，新开源SOTA模型

86. 2026年开源大模型爆发

87. GLM-5 vs Kimi K2.5

88. 国产大模型代码能力反超 GPT-5？探索Codex 接入国产大模型的多种方式

89. 国产大模型逆袭！这款开源模型把Claude踩在脚下

90. 别再尬吹Claude踩国产了！2026年了，该看清真相了

91. 国产大模型 vs 海外大模型

92. 2026全球AI大模型榜

93. Claude被超车之后，普通人更该把工作流从单一模型里拆出来

94. 行业资讯 | AI大模型到底有多强？从GPT到国产大模型，差别在哪？

95. 国产大模型全球调用占比突破61%，AI竞争力持续提升

96. 大模型评测系统开源！大模型评测、智能体评测，专业的大模型、智能体能力评测解决方案

97. 大模型的编程能力是如何评测出来的？

98. 国内主流大模型编程能力深度对比

99. 2026全球AI大模型TOP10深度评测

100. 2026年AI大模型进入实用新纪元

101. Minimax 2.7正式开源

102. 2026年最佳编程大模型与工具对比分析

103. 2026年主流大语言模型分析

104. 中国AI包揽全球开源大模型前六名

105. Google Gemma 4开源评测

106. 2026大模型选型指南

107. SWE-bench

108. DeepSeek V4 API 完全指南

109. 【深度】DeepSeek V4 正式发布

110. 全球开源 AI 年终盘点，中国模型霸榜，DeepSeek 引领第一梯队

111. 清华智谱开源GLM-5 全球评分最高的开源大模型

112. 我用阿里Qwen3 Max Thinking测了5个问题，彻底服气了

113. GLM-5实测

114. GLM-5.1突然上线！编程能力飙升近10分，网友实测效果炸裂！

115. 国产大模型和 GPT / Claude 的差距，现在到底还有多大？

116. 国产大模型进全球第一梯队,对行业意味着什么?

117. 记者实测智谱GLM-5模型！

118. 当前主流AI大模型能力简单总结（202602）

119. AI大模型能力分析

120. GLM-5.1

121. 智谱模型屠榜

122. 别再用错大模型了！2026年国产AI大模型实测对比，帮你省掉大几千

123. 国产大模型吹响反攻号角

124. 拒绝硅谷溢价！2026国产模型大霸榜，国产大模型如何撕开OpenAI的围墙？

125. 历史性霸榜阿里Qwen 3.5登顶全球第一！国产大模型终破欧美垄断

126. 国产大模型调用量反超美国，硅谷开始用中国模型

127. 华为昇腾/摩尔线程/NVIDIA新伙伴！MiniMax M7开源，国产大模型迎来新机遇

128. 744B 参数创国产新高！智谱 AI GLM-5 旗舰大模型正式开源

129. 2026国产AI大模型终极指南一文吃透国内AI江湖，选对工具不踩坑

130. 2026 必等 AI 模型！DeepSeek V4 四大能力突破值得关注

131. Qwen3.6正式开源，华为昇腾910B实现高效适配

132. 华为昇腾发布大模型适配优化工具包，一键完成GLM-5、Qwen3.5等模型性能调优

133. 算力即国力！华为昇腾全系列产品适配MiniMax M2.5大模型名单更新

134. 2026 年 AI 全景对比：国内外大模型 + 程序员工具终极选型指南

135. GLM-5：从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering

136. 350亿vs25000亿！国产模型正打破美国AI编程垄断 - 哔哩哔哩

137. GLM-5:从“vibe coding”到agentic engineering的演变

138. 国产大模型开年王炸：GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5 哪家强？真实数据对比来了

139. 150倍价差！15个顶级AI同台PK 100个职业，最强"打工人"不是你想的那个

140. GLM-5到底是什么，这么火？

141. Qwen3-vl

142. 开源AI的新里程碑：Kimi K2.5——拳打Claude,脚踢Gemini

143. 豆包大模型2.0多模态GEO能力升级/DeepSeek V4 GEO API接口即将上线

144. 实测Qwen3.5-Omni：碾压谷歌Gemini，国产大模型真能拉低AI成本？

145. Qwen3-VL：技术报告深度解读

146. 国产大模型哪家强？2026国产大模型选型参考

147. 国产大模型全球霸榜一月

148. 刚搞完芯片，小米又进军大模型，免费开源，编程性能直逼GPT-5

149. Qwen3-VL技术报告英中对照版.pdf

150. 国产大模型混战 2026｜GLM5、Kimi 2.5、豆包 2.0，开发者到底该选谁？

151. Kimi K2.5 vs GPT-5.2 vs Claude vs Gemini：深度拆解 Kimi K2.5 真实水平

152. 26年2月底AI大模型动态跟踪——模型狂发

153. 代码+视觉不再“偏科”，国产模型真正平替Claude还有多远？

154. 2026实测！4款国产大模型API对接Hermes Agent，性价比封神

155. 不用Claude，国产AI照样能搓出1.8万代码的商业级软件！

156. 千问3.6发布：100万上下文支持，国产开源终于硬刚Claude Code

157. 国产 AI 模型大爆发！Kimi K2.5、MiniMax M2.5、GLM-5 谁更强？

158. Claude Opus 4.6 一天之内被超越两次，这次来自国产模型

159. 更强大的Qwen3-Max-Thinking来啦

160. GLM-5 API 接入教程：智谱最新模型实测与对比

161. DeepSeek-V4将至！3大硬核突破，破解大模型3大痛点

162. 从代码生成到工程构建：GLM-5重新定义AI能力边界

163. 智谱 GLM-5-Turbo 实战测评

164. GLM-5重磅发布：相比GLM-4.7，这几项提升太“硬核”了

165. GLM-5-Turbo 实测：抛弃花哨的思考，只做最硬核的执行

166. 智谱GLM三连炸！从GLM-5到5-Turbo再到GLM-5.1，国产编程模型杀疯了

167. 刚刚，DeepSeek 大升级，V4 真的不远了｜附体验细节

168. 智谱 GLM-5 实测

169. Kimi K2.5 vs GLM-5 vs Minimax M2.7：三大国产编程模型横评，我该选哪个？

170. DeepSeek V4轻量版内测，藏着哪些意外亮点？

171. 基于BM1684X算力盒子丨Qwen3-chat-DEMO部署教程

172. DeepSeekV4 真的要来了：目前已知信息汇总

173. 国产编程大模型杀疯了！GLM-5.1 实测吊打一众海外模型

174. GLM-5 到底强在哪？一次相对客观的技术解读

175. 国产免费用！阿里新开源模型Qwen3.6-35B-A3B，编程超越Claude？

176. 我评论了的作品：有小伙伴这样反馈的，是否正确：国模最佳安排是glm-5写和分析代码， kimi-k2.5 做审核和视觉沟通，因为kimi不仅支持视觉而且思考链也长的多、但glm-5的工程能力更可以（约opus 4的水准），这样做都发挥了长处避免了短板。但别去和opus 4.6写代码gpt5.4审核的地球级组合比。 #glm5 #kimi25 #opus #gpt5 #大模型

177. BridgeMind实测：GLM-5在真实开发场景下的表现究竟如何？

178. DMXAPI 大模型 API 完整汇总，千问模型 API 调用不花钱，qwen3-max 实测真香

179. 硬碰硬！刚刚，Claude Opus 4.6与GPT-5.3-Codex同时发布

180. 国产大模型杀疯了！编程能力天花板被捅穿

181. 🔥国产AI大模型全面反超！欢乐马只是开始，Kimi\u002FDeepSeek\u002FGLM\u002F通义千问集体爆发！

182. 四大模型Pac-Man实测：GLM-5、Kimi K2.5、MiniMax 2.5、Claude Opus 4.6

183. 回答：Qwen3和DeepSeek在中文理解上到底有多少差距？

184. 国产AI大模型哪家强？实测告诉你答案

185. 国产万亿参数多模态大模型开源：OpenClaw企业级最强拍档来了

186. Claude Code拉胯！程序员必看：开源模型替代方案，GLM+OpenCode

187. Claude Code太贵用不起？4种模型替换方案，从白嫖到商用全覆盖

188. 2026主流AI大模型全榜单：选型指南与实战导师盘点

189. 国产模型居然摸到Opus？GLM-5首发实测，强到离谱！ GLM-5 终于发布了！！！我第一时间就拿我维护了近一年有上千真实用户的 SubBatch 浏览器插件来测试了一下，包括了整个项目的深度理解和真实用户需求的迭代开发~ 整体体验下来，GLM-5 给我的感觉是，变的更加智能了，开发体验非常不错，只不过因为才发布，感觉有时候会有点卡顿，希望这一点后续能得到优化~ 总的来说，非常推荐大家试一下 GLM-5 而且作为 GLM-Coding-Plan 的老用户，在 3 个月期间经历了，GLM 的 3 次更新迭代，钱还是那份钱，但是模型能力一次比一次强，这种养成系的快乐真的很爽~ 铁子们，记得点赞和关注我哦~ 🥳 感谢铁子们 #青年创作者成长计划 #ai新星计划 #AI编程 #GLM5 #智谱

190. Qwen3-vl 技术报告简读

191. Qwen3-VL技术报告深度解析

192. 阿里千问推出 Qwen3-VL-Embedding & Qwen3-VL-Reranker：统一多模态表征与排序，重塑多模态检索与理解新格局。

193. Qwen3-VL-Embedding 与 Qwen3-VL-Reranker：多模态检索的“双子星”

194. GLM-5 代码实测: 复刻 Claude Code 复刻极简版 Claude Code，完整实现 Todo、Sub-agent、Skills 等核心功能。从 700 行 Python 迁移到 Rust，测试模型对所有权、生命周期的理解。相比 4.7 版本，GLM-5 的规划能力和主动排查问题的意识显著提升，能够独立完成架构设计、代码实现和 Bug 修复，接近"技术经理+AI 程序员"的协作模式。

195. 云端跑Qwen3，本地调用！算网Qwen3镜像上线

196. DeepSeek悄悄干了一件大事，V4要来了？

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