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目前的 AI 编程能力排行榜，中国的开源模型把 TOP5 的 4 名都给占了，上面这些模型基本上都用过，简单聊一下使用感受。 1、Anthropic 的 4.7 是两个月前发布的能力还是第一，更何况还有前端时间封禁的 Fable 刚刚解禁，领先国内半年左右，目前国内顶级模型相当于Opus 4.6(2月5日发布)，GLM-5.1是最争气的才 2 个月就追上了4.6大概能达到 90% 的能力，论编程能力还是国内第一。 2、最新的 GPT 5.5 在 codex 里使用能力是最强的，黑话还是很多，而且产品上比 Claude code 做的更好，更适合执行实际的工程任务，边界判断和测试更多。Google 的 Gemini 已经变成美国豆包了，主打性价比。meta 的模型没用过不知道实际能力如何。 3、Qwen 3.7 max(5 月 20 日) 目前综合能力第一，因为有多模态和多语言优势。有专门优化过智能体设计，放到 Claude code、openclaw、hermes 里面都可以很好的使用工具链。 4、GLM-5.1 (4 月 8 日)最早追平Opus 4.6的能力，主打长程任务，一直都被称为 Claude 平替花 20% 的钱达到 90% 的效果，从GLM-4.7发布半年多以来确立领先地位，多次提价依旧火爆，大概领先其他国内模型1个月左右时间。但比较可惜5.1 是一个纯文本模型，还不具备原生多模态能力，一般两个月时间迭代一次，估计下一代快来了。 5、Minimax m3(6 月 1 日) 占了晚发布的优势，也是第一次进入前五，把 minimax 多模态的能力合并进来了，模型参数量也翻倍，所以这次提价也算合理。但实际体验下来m3的规划能力相比来说稍差，同样一个任务需要更多的步骤。 6、Kimi-k2.6(4 月 20 日)Agent 集群协作，是国内里最早支持多模态的，前端审美能力在线，cursor 的编程模型基座就是基于k2.6 7、DeepSeek-V4-Pro(4月24日)和MiMo-V2.5-Pro(4月24日)两个能力接近，DeepSeek还是价格屠夫，API 定价永久 2.5 折，缓存命中率高，不搞 Token plan，因为每个人都是 Token plan。MiMo原来定价偏贵，降价以后两者差距其实不大了。两个模型在写作能力上表现不错，如果你是写文章可以用这两家 8、xAI 表现很拉，唯一强项在 X 的搜索能力，腾讯的hunyuan-hy3也比较一般，但在腾讯产品内有专门调优过，可以跟上其他模型的上一代标准，代码就别指望了。普通的简单任务因为腾讯有更好的数据源，实际表现也不会差太多。腾讯最强的点在于它独有的上下文优势。

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维基百科声称“天然疗法对勃起功能障碍（ED）无效”，这完全是制药巨头的利益谎言。大量人体临床研究证实，ED 根本不是面子问题，而是全身血管病变的最早信号。 人体内的血管拓宽神器——一氧化氮（NO），在40岁时会暴跌至70%，60岁时仅剩40%。伟哥不产生一氧化氮，只是饮鸩止渴且副作用极大。今天教你如何通过天然方式，把一氧化氮安全飙升回 100%！ 勃起纯粹由血管内皮功能和副交感神经（放松模式）主导。年轻时摄入过多的糖和精制碳水导致胰岛素抵抗与内皮消炎，是血管硬化的主因。想要逆转，请立刻执行以下方案： 1. 膳食流核心王牌 甜菜根（提取物/粉）与芝麻菜： 富含硝酸盐，食用后能让一氧化氮飙升 200%。 新鲜石榴汁： 临床证实可提升 30% 一氧化氮。 85% 黑巧克力： 其中的黄烷醇能让一氧化氮提升 25%。 2. 运动与硬核训练 HIIT（高强度间歇训练）与抗阻训练： 运动后一氧化氮直接暴涨 80%–100%，并能逆转胰岛素抵抗。 间歇性低氧训练： 运动时限制空气摄入，迫使私密部位微血管新生。 3. 临床证实的天然补剂 L-瓜氨酸（L-citrulline）： 转化效果远优于精氨酸，单次效果持续 3–5 小时，建议早晚各一次。 天然 PDE5 抑制剂（伟哥机制）： 淫羊藿是研究最深的天然平替，与健康脂肪同服吸收倍增。 草本适应原： 红参（温补循环）、藏红花（改善情绪）、南非醉茄（降低压力皮质醇）。 4. 彻底修复神经与血管环境 戒断种子油与高碳水： 坚决执行低碳生酮，补充富含 Omega-3 的高品质鳕鱼肝油，消除内皮炎症。 切换副交感神经： 压力会摧毁一氧化氮。学会使用鼻吸口呼的缓慢腹式呼吸，让身体快速一键放松。 两步走，开启血管自愈计划 第一步：检查“空腹胰岛素”如果数值高于 5–7，说明血管正在遭受大肆破坏，必须立刻戒断加工糖和精制淀粉。 第二步：优化睡眠与骨盆底训练确保每晚 7–8 小时高质量睡眠。同时，每天坚持做凯格尔运动——临床研究表明，单靠这项骨盆底肌训练，就有高达 40% 的患者完全恢复了正常功能！ 你平时有通过甜菜根或运动来改善循环的习惯吗？面对压力时是否感觉状态下滑？欢迎在评论区分享，让我们一起科学自愈！关注我，一起用营养提升生命质量！

終於可以告訴大家啦！ 我會參加《COSMOS 創作攝影展》，這次的專屬活動票券也已經開始販售了✨ 能和大家在台灣見面真的很開心，這次也準備了可以近距離互動的企劃，希望大家都能來找我玩！ 🎫 購票連結： 名額有限，記得早點預約喔～ 在會場見面吧！😆💚

做过视频的人都知道一个痛点：画面和声音永远对不齐 你用 AI 生成了画面，再用 AI 配了音，然后花几个小时手动调时间轴、对口型、卡节奏 稍微专业点的创作者，光音画同步这一步就能耗掉半天时间。更要命的是，调完还不一定自然 这个问题在 AI 视频生成领域一直没有解决方案，因为技术难度太高 ——要让声音和画面在生成的时候就天然对齐，而不是事后硬拼，这需要模型同时理解音频和视频的底层逻辑 直到百度文心团队放出了 NAVA-这是业界第一个仅有6.3B参数大小，但是能原生同步生成音视频的模型 其他能实现的模型哪个不是10B以上？ 作为一个跑过无数 AI 工具的产品经理，我看到这个模型的第一反应是：这才是真正的技术突破 它到底能干什么？ 你给 NAVA 输入一段文字描述，它直接输出720p 的视频+立体声音频，而且声画天然同步，不需要任何后期调整 这不是简单的文生视频+文生音频拼接，而是音视频在同一个生成过程中共同演化、原生对齐 音视频联合生成这个赛道，LTX、Ovi、MOVA 等模型都在做 但 NAVA 用了一个更聪明的架构：Align-then-Fuse，先让音视频在专门的对齐空间建立对应关系，再融合文本条件生成。 更炸裂的是参数量：6.3B 打败所有对手 NAVA 只有6.3B 参数，但在 Verse-Bench 基准测试上，音视频同步指标、视频质量、音频准确率全面超越： Ovi 1.1(10B 参数） MOVA(32B 参数） Davinci(15B) LTX 2.3(19B) 用三分之一甚至六分之一的参数量，拿下 SOTA。这意味着什么？意味着普通人真的用得起了 不需要4090显卡，不需要租昂贵的云算力，甚至12GB 显存的3060就有可能跑起来。而那些参数量动辄15B、19B 的模型，普通人根本碰不到，只能在云端按次付费 文心用6.3B 做到了别人19B 才能做到的效果，这不是简单的参数压缩，而是在模型架构和训练策略上下了真功夫 他们用了一个叫 Align-then-Fuse 的架构，先让音频和视频在专门的对齐空间里建立对应关系，再融合文本条件进行生成 这个技术路线的价值在于：小模型+高性能=普通人能用的 AI 工具 它解决了什么真实痛点？ 我观察到三个场景，NAVA 可能发挥非常大的作用： 1.短视频创作者的效率问题： 现在做抖音、视频号内容，很多人卡在配音和画面匹配上。用传统工具，要么花钱请配音，要么用 AI 配音但对不上口型。NAVA 直接生成同步内容，省掉了这个环节 2.教育和培训内容制作： 很多老师、培训机构想做视频课程，但制作成本太高 如果能用文字描述直接生成带讲解的演示片段，内容生产效率会提升几倍 3.小白的内容创业门槛 过去你想做视频内容，得学剪辑、学配音、学调色 现在你只需要会写文案，描述清楚你想要什么，工具帮你生成 这对于想入局但没技术背景的人来说，是真正的降维打击 文心在下一盘什么棋？ 有意思的是，NAVA 目前还只是研究阶段的开源项目，但它透露出的信号很明确： 文心在往音视频联合生成、甚至世界模型的方向布局 从产品思维来看，这个方向很聪明 视频生成是红海，音频生成也是红海，但音视频原生同步生成，还是蓝海 而且这个能力，恰好是搭建世界模型、实现真正多模态 AI 的关键拼图 更重要的是，他们选择了小模型路线 在大家都在卷参数量、卷算力的时候，文心用6.3B 做到了 SOTA 水平，这意味着他们在模型效率和工程优化上下了功夫 这对普通用户是好事，因为小模型意味着更低的使用成本、更快的推理速度、更容易的本地部署 NAVA 现在还在早期，但它代表的方向——让 AI 工具更轻、更快、更容易用，才是真正会改变普通人生活的技术路线 GitHub 项目地址： 论文地址： Hugging Face 模型页： #百度# #文心# #文心大模型# #NAVA# #大模型# #人工智能#

吴说获悉，稳定币支付基础设施平台 WasabiCard 宣布完成 Pre-A 轮融资，由 Vision Plus Capital 和 01VC 参投，累计融资金额近 1000 万美元。新资金将用于扩展全球支付基础设施、企业付款 / payout 能力、合规研发，并推进 AI Agent 支付与可编程全球支付工作流。