Claude 4.8 Opus办公实测：中文场景准确率暴跌，国产模型已全面反超_办公软件

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8. 盘点一周AI大事(5月3日)｜Google上线AI口语陪练 Google IO即将发布Gemini 4和Veo 4 Gemini上线原生文件生成 Google推出AI衣柜 Google翻译上线AI口语陪练 Claude 接入50多款创作软件，能直接操作Photoshop修图、做海报，接管Blender建模，用Ableton创作音乐英伟达开源全模态模型Nemotron 3 Nano Omni 研究员训练出复古大模型talkie KAIKAKU发布食品大模型Epicure 研究员开源突破性智能体协作框架Recursive MAS Moonlake上线Blender智能体Moonlake 3D Agent #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

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14. 盘点一周AI大事(4月19日)｜Claude终结设计 Anthropic上线Claude Design，接管整个设计流程 Anthropic上线最强编码模型Claude Opus 4.7 OpenAI内测下一代图像模型GPT-Image-2 OpenAI升级Codex，全面对标Claude Code Heygen开源视频制作技能包HyperFrames Quiver上线最强矢量图模型Arrow 1.1 Adobe发布重新打光图像模型TokenLight 字节开源数字人模型OmniShow 阿里开源开放世界模型Happy Oyster 研究员开源最强3D动画模型AniGen Gemini上线最强语音合成模型Gemini 3.1 Flash TTS Meta研发出神经计算机Neural Computers #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

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25. 【中国信通院正式启动DeepSeek V4国产化适配测试工作】中国信通院今天宣布，正式启动DeepSeek V4国产化适配测试，推动模型与国产软硬件深度协同、加速产业落地。本次测试依托工信部重点实验室与AISHPerf基准体系开展，覆盖芯片、服务器、一体机、集群、开发工具链、智算平台等全栈AI软硬件产品，聚焦DeepSeek V4全系列模型的推理、微调流程。评测从适配易用性、功能完备性、优化效果、性能、成本五大维度评估，并新增长序列处理、代码能力、智能体调用成功率、任务拆解等专项指标，形成立体化评测体系。DeepSeek V4发布当日已实现多家国产硬件Day-0适配，标志国产AI软硬件进入同频迭代阶段。本次测试将客观验证适配水平，强化国产算力支撑，加快构建自主可控AI生态。DeepSeek V4包含V4-Pro（旗舰版）与V4-Flash（轻量版）双版本，两大版本均原生支持100万Token超长上下文（约75万字），采用自研DSA稀疏注意力机制，百万上下文推理成本降低70%，显存占用减少40%。V4-Pro：总参数达1.6万亿，激活参数49B，主打顶级性能上限，对标GPT-5、Claude Opus等全球顶尖闭源模型，适配复杂推理、代码生成、科研计算等高难度任务。V4-Flash：总参数284B，激活参数13B，主打高效低成本，推理能力接近Pro版，速度更快、价格更低，适合日常交互、内容创作、企业轻量化部署等场景。

26. 2026 年了，国产大模型和 GPT/Claude的差距还有多大？

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32. #为什么AI大厂开始卖Token#？按Token计费绝对会成为AI时代的主流模式，甚至已经开始主导了。理由很简单：AI正从“聊天陪聊”转向“真正干活”的Agent时代，像最近爆火的“龙虾”（OpenClaw）就把调用量直接拉到指数级增长。固定订阅或按次收费根本扛不住这种消耗，只有按实际算力（Token）付费才公平、透明、可扩展。大厂们也乐见其成——这才是真正的“卖铲子”生意。1. Token是什么？为什么流行用Token计费？它和算力到底啥关系？“龙虾”为什么这么费Token？Token（词元）就是大语言模型处理信息的最小“原子”。 人类看一句话、一个文件，AI只能看数字。它先把文本（甚至图像、代码）拆成标准片段：英文一个词≈1 Token，中文一个字≈1-2 Token。模型的上下文窗口、输入输出、全程推理，都用Token计数。🔻为什么大家突然都爱用Token计费？ 因为推理成本几乎完全正比于处理的Token数量。简单问一句几百Token，复杂任务可能几万甚至百万。按查询收费会亏死（重度用户白嫖），按月订阅又不公平（轻度用户吃亏）。Token计费最精准：你用多少算力，我就收多少，大厂回收成本，用户也知道自己在花什么钱。这已经是OpenAI、Anthropic、Google、xAI等所有主流API的标配，现在连国内大厂云服务也全面跟进。🔻Token和算力的关系超级直接： GPU跑一次推理的FLOPs（浮点运算）≈ Token数 × 模型参数量。Token越多，显卡烧得越狠，电费越高。所以Token其实就是“AI世界的电费计量表”。🔻龙虾为什么这么费Token？ 因为OpenClaw（那只红色小龙虾图标的开源Agent）本身不是模型，它是个“数字员工”框架！ 你给它一条指令（比如“帮我记账”），它会自己拆成几十上百步：联网搜索、读写文件、打开软件、循环验证、生成报告……每一步都要调用底层大模型（GPT、Kimi、DeepSeek等）的API。 普通聊天机器人一次几百Token； 龙虾干同一件事可能几万到百万Token。 🔻实测数据： • 发6次记账指令 → 96万Token • 简单问候+数据查询一夜 → 100万Token（≈3元） • 复杂任务一天 → 上亿Token，账单上万。 甚至后台“心跳”机制闲置也在偷偷扣费。 这就是为什么“养龙虾”一夜欠费的梗满天飞——它把AI从“陪聊”变成了“真干活”，Token消耗直接百倍暴增。2. 为什么大厂突然开始卖Token？价格为什么差别那么大？🔻原因就一个词：Agent时代来了。 以前大模型卷的是“谁参数多、谁会聊天”。现在卷的是“谁能真正落地执行任务”。OpenClaw一火，字节、阿里、腾讯、华为云全部上线“云端养虾”服务，本质就是给你提供底层模型API，让你跑龙虾。 结果？Token消耗从“百万级/天”变成“亿级/天”，人均使用量翻百倍。大厂不卖模型了，直接卖Token——这才是真正的现金流。国内厂商还借机“Token出海”，中国模型在OpenRouter上的调用量已经超过美国，因为便宜+快。🔻价格差别为什么这么大？ 核心是成本+优化： • 顶级闭源（如GPT-4o、Claude 3.5）：参数多、能力强、推理贵，Token价格高（每百万Token几块到几十块美元）。 • 国产开源/半开源（如DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax）：用MoE（专家混合）稀疏激活技术，每次只激活模型一小部分，算力省30-50%；国内电价低、基础设施稳，整体成本只有西方的1/3。 • 响应速度也更快，所以性价比直接碾压。 这就导致同一个任务，在不同模型上Token价格能差10倍以上。未来竞争只会更卷：谁把每Token成本压得更低，谁就吃到Agent红利最大一块。3. 未来Token会成为AI时代的“货币”吗？会，而且已经在路上。 Token已经是AI最标准的“通用货币”： • 衡量使用量 • 衡量成本 • 衡量效率 • 衡量商业价值🔻以后你开“一人公司”靠AI干活，账单就是“今天烧了多少亿Token”。开发者会像现在囤服务器一样囤Token额度，大厂会推出Token预付费、跨平台通用Token、甚至二级市场交易。 它会像互联网时代的“流量”或云计算的“CPU小时”一样，成为基础资源。 更进一步：算力基础设施（GPU、电力）、算法优化（MoE、低功耗芯片）、Agent平台，都会围绕“每Token成本”展开军备竞赛。谁能把Token价格打下来，谁就掌握AI时代的“印钞机”。✅按Token计费不仅会成为主流，还会是AI商业化的终极形态。 因为它完美匹配了从“生成内容”到“执行任务”的跃迁。龙虾只是个开始，后面还会有更强的Agent、更多样的工具调用，Token消耗只会越来越夸张。 对用户来说：习惯用Token思维，花钱更理性； 对大厂来说：收入更稳定、可预测； 对整个行业来说：竞争更健康（拼性价比而非拼参数）。图：🍠Panews

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36. 过去的教育以传递确定性知识、训练标准化技能为核心，帮助学生去应对可预测的问题；未来的教育聚焦拥抱不确定性，培养学生在模糊、复杂、无标准答案的场景中判断、决策、创造的能力。//@黄建同学:AI时代，品味很重要。品味的价值：它的本质是处理“定义模糊的工作（Poorly Defined Work）”的能力。

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38. #为什么AI大厂开始卖token#这样子类似于手机流量费。 Token可以理解为AI世界的流量收费对象变了，手机流量费是向人收的，用于上网浏览、看视频。而Token费是向开发者或企业收的，用于让AI处理、生成信息。 Token是什么，可以理解为AI认识的字词碎片。大模型不认识文字，只认识Token。比如“你好”可能被拆成1个Token，而一篇万字小说可能包含上万个Token。怎么计费的，这就更接近“流量费”的逻辑了。每调用一次AI，费用 = （输入Token数 + 输出Token数）× 单价。就像发短信按字数计费，你问的问题越长、AI写的回答越长，花的Token就越多。大厂为什么都开始卖Token，而不是直接卖软件？按需付费门槛低，如果AI模型是辆超跑，卖软件就像卖车（一次付几十万）。卖Token则像做出租车（按里程付费）。对用户来说，起步价很低，用多少付多少；对大厂来说，则能把生意做成源源不断的“订阅服务”。成本决定的，大厂运行这些超大型AI，每次推理（也就是你提问它回答）都要消耗巨大的算力（GPU电力）。按Token收费，能直接把算力成本转嫁出去，用户问得越多，收费就越高。用计费规范用法。有些场景需要AI读几十页合同（输入贵），有些需要AI写长篇报告（输出贵）。按Token计费，能精确地区分不同任务的成本。 Token就是AI世界的数据流量包，手机流量让你获取信息，而Token则让你获取AI的思考和创作能力。

39. #国家队领投DeepSeek首轮融资#国产 AI 大模型也迎来了国家队这两年 AI 大模型也是打得火热我基本上哪个模型都下载了日常也都有在用那么根据你的使用体验，从回答速度、回答质量、回答准确性多个方面来看大家觉得国产 AI 大模型哪个更聪明？网页链接

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42. 现在国内很多互联网大厂和科技公司给研发人员的Claude Code额度有的甚至能到2000美元，2000美元也就相当于一名应届生的成本，但是产出却能高十倍，因此很多公司在裁员，招的应届生也少了。而Anthropic是明确禁止中国使用的，也就是说，这些公司的生产活动已经高度依赖一家随时可能无法使用的供应商，而且这些生产活动的数据也会用于Anthropic新模型的训练，当然你可以说除了Opus也有国产模型，但问题在于如果因为Anthropic的全面封禁导致大家都换到国产模型，首先算力设施不够，其次完全由Opus写的项目很难再让代码能力弱一些的国产模型去维护。芯片和显卡被断供了还有存货可以使用，但模型断供就是一瞬间的事，因此我认为国内的互联网大厂和科技公司应该要求最低的国产模型供应商使用比例，并且这个比例跟随裁员比例上升。

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48. 各大AI软件火了之后，大部分的收费标准都很模糊。而小米这次确实良心，小米MiMo大模型出token套餐了。一次订阅，全模态模型全包，还包含最近大火的MiMo-V2-Pro在内。价格厚道，计费透明，养龙虾再也不用担心token莫名其妙用得快了。之前，MiMo-V2-Pro连续霸榜OpenRouter，这些都是专业开发者用脚投票出来的顶级实力。跟着大哥们选模型准没错，包月套餐一出，踏实了。之前国产模型套餐大家吃得有点差。小米这次做到跟Anthropic一个标准，一次付费享受全模态全家桶。之前我一直用其他大模型的，这次的小米MiMo套餐出来真可以试试，从搭配到能力，都不落下风。#小米MiMo大模型首次推出TokenPlan#

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58. 按Token计费大概率会成为AI时代中短期的主流计费模式。Token是AI处理语言的最小计算单元，其消耗与算力、计算时长直接挂钩，按Token计费能让使用量和成本精准匹配，适配当下AI从单次对话转向持续调用的使用场景，尤其是OpenClaw这类智能体走红后，复杂任务的多步交互更需要这种“用多少付多少”的灵活模式。大厂扎堆卖Token，是AI行业商业化的必然选择，既让开发者和企业客户成本可控，也能让大厂收益与算力消耗直接挂钩，同时不同模型的Token定价差异，也能精准匹配不同客户的需求。当然这种模式也有成本预判难的短板，长期来看会逐步向按结果付费过渡，但在AI能力尚未实现结果量化的阶段，Token作为算力的标准化度量，仍是当下最适配的计价方式。#为什么AI大厂开始卖Token#

59. Harness Engineering: 让 Coding Agent 可靠完成长程任务网页链接"Coding Agent 处理目标明确、规模可控的任务很成熟，但面对上千文件的批量迁移任务，会遇到上下文耗尽、中断无法恢复、规模放大后行为不可控等问题。本文从实际落地经验出发，提出任务拆解、并行执行、File As Progress 状态持久化、多层重试等核心设计，并结合真实场景展示完整方案。最终将这套编排经验沉淀为 meta-skill，让 Agent 自己生产长程任务的执行框架。"Harness 中的每一个环节，都隐含了一个"当前模型做不到"的假设。随着模型能力提升，这些假设会逐渐过期。做Harness Engineering 是在模型能力和工程可靠性之间找到合适的边界。模型每一次进化，这个边界都会移动：曾经需要脚本控制的环节，可能下一代模型就能自主处理了。但"确定哪些环节该交给模型、哪些该留在框架里"这个判断本身，不会因为模型变强而消失。每当新模型出现，重新审视这个边界，去掉一个环节，观察对结果的影响。Harness Engineering 是团队基础设施建设的一部分，解决 Agent 完成大规模任务时的不确定性，并提供可量化的结果评估能力。

60. 【国产大模型今年首次大幅提价 GLM-5海外涨幅更高】《科创板日报》2月12日讯（记者李明明）2月12日凌晨及当日，智谱连发两项重磅动作：新一代旗舰大模型GLM-5率先登陆海外市场，同时正式发布GLM Coding Plan价格调整函，对相关套餐价格实施结构性上调。此举为国产大模型2026年以来首次大幅提价。本次调价对套餐价格作出三项调整：取消首购优惠，保留按季、按年订阅优惠；套餐价格整体涨幅自30%起；已订阅用户价格保持不变。调整自2月12日即时生效。《科创板日报》记者独家获悉，海外版GLM-5定价涨幅高于国内：Coding plan订阅价格提高30%-60%，API调用价格提升67%-100%。截至发稿，智谱尚未披露调价后的具体套餐定价明细，已订阅用户可继续享受原有价格权益，新用户将按调整后价格执行。国产大模型今年首次大幅提价 GLM-5海外涨幅更高

61. 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

62. #AI大模型上市第一股#2026年1月8日，智谱AI登陆港交所（股票代码2513），成为全球首家以AGI大模型为核心的上市公司，发行市值超511亿港元，摘得“AI大模型第一股”。公司源自清华KEG实验室，GLM架构适配国产芯片，模型GLM-4.7评测居全球开源前列。2024年收入3.1亿元，服务超1.2万企业客户，但尚未盈利。上市被视为中国AI从技术研发迈向资本验证的关键转折。

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104. 刚刚，杨植麟亲自开源Kimi K2.5！国产大模型打架的一天 Kimi 发布并开源 K2.5 模型，带来全新视觉理解、代码和 Agent 集群能力，迄今最智能的模型，在 Agent、代码、图像、视频及一系列通用智能任务上取得开源 state-of-the-art 表现。Kimi K2.5 让人人精通 Office。K2.5 模型将 Kimi Agent 能力扩展到日常办公领域，开始掌握 Word、Excel、PPT、PDF 等常用软件的中高阶技能，助用户直接交付准专业水平的办公文档。K2.5 首次引入了「Agent 集群」能力，让 K2.5 学会自主创建自己的「分身」，按需组成不同角色的团队，并行工作，团队作战，获得 10 倍、100 倍的效率提升！ #AI#大模型#agent #kimi#抖音科技

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140. Claude Code 推出“快速模式”预览版，大幅提升Opus 4.6响应速度

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142. 用AI生成周报，我获得了“最佳效率员工奖”。

143. 使用Opencode+智谱GLM-4.7 搭建专属于自己的代码开发环境

144. 怒封2.4万账号！Anthropic点名“蒸馏” 一条公告把AI圈点炸了：Anthropic 说发现 2.4 万“欺诈账户”对 Claude 发起“工业化蒸馏”，累计 1600 万次交互，还点名 DeepSeek、Kimi（Moonshot）、MiniMax。问题来了： “蒸馏”到底是正常训练方法，还是违规提取能力？为什么大厂真正怕的，可能不是“抄答案”，而是把它当“奖励模型/评分老师”批量产出训练数据？当技术扩散后，门槛迁移到哪里：数据、工程化、入口闭环，哪个更关键？看完你会更清楚：这不是八卦，这是未来AI竞争“规则变了”的信号。 #Anthropic #Claude #蒸馏 #DeepSeek #Kimi #MiniMax #大模型 #AI商业 #科技热点 #灵姐说AI

145. AI帮我写周报被领导夸了，直到他问我数据哪来的

146. 国产大模型“集体”更新后能力有多强？记者实测

147. 大模型技术门槛已死！Anthropic 怒封 24000 个账户！中国大模型“工业级偷师”被抓包？点名“蒸馏”Claude的真相令人深思

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