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之前参与了 @MSX_CN 关于 Anthropic 的pre-ipo 说点看完它招股书真实想法： 2 万亿美元估值，2025 年营收 45.9 亿刀（一年 12 倍），但运营亏损 80 亿+，未来一年承诺烧 5180 亿——是营收的 113 倍。 比较魔幻的是 261 页招股书，80 页在讲 AI 可能毁灭人类：模型会"抵抗关闭"、"操纵信息"、"类似敲诈勒索"。 一边警告 AI 失控，一边全速烧钱追赶。它不是怕 AI 杀死人类，是怕对手先杀死自己。 若上市成功，将打破 SpaceX 纪录成为史上最大 IPO。OpenAI 已推迟到 2027，它可能拖到 11 月中期选举后。 这个位置拿住pre-ipo是需要信仰加持的

Anthropic @AnthropicAI IPO真要来了。 数据显示其2025 年营收 $45.9亿，同比翻 12 倍，但账面净亏 $420亿； 不过约 $340亿 是可转换融资工具涨价带来的会计计提，没真花出去； 真正在烧的是经营亏损 $80.6亿，光算力就花了 $73.3亿，是全年收入的 1.6 倍。 更要命的是，最大两个客户亚马逊（Amazon）和谷歌（Google）各占 12% 营收，走一个就少一成多。 就这，估值还要冲 $2万亿，而且 IPO 大概率放到 11 月中期选举之后。 二级市场到时候接不接？ 空T*D？🧐

原来这就是赛博活佛的含金量！！免费用啊家人们，这得省多少token！！ DeepSeek-V4.1-Flash 最新模型，免费用两周，每天 200 次调用不限速！！ 我一开始还以为看错了，反复确认了三遍 作为一个每天都在跑 Agent 任务的人，我最头疼的事不是模型不够强，是管理成本太高 DeepSeek 一个账号、Kimi 一个账号、GLM 一个账号、Qwen 一个账号，API Key 管了五六把，每个月充值要开四五个后台，对完账才知道这个月到底在 AI 上烧了多少钱 更离谱的是，大部分平台充进去的额度根本用不完，但你不充又没法调用，等于在给每个平台交月租 后来发现了 HiLinkup @HiLinkup_AI ——一个 API Key，直接接 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Doubao、MiniMax，文本图像视频音频全覆盖 我试了一下，换个 base URL 就行，代码一行不用改，OpenAI SDK 直接兼容 响应速度很快，关键是价格——大概是官方的 1 折左右！！，没有 TPU 上限 说白了就是：以前我每个月在五六个平台上分别充钱，现在一个账户统一计费，按量走，用多少算多少 关键是它现在每天送 1500 万 token 免费额度，日常跑 Agent 任务完全够用 唯一的门槛就是首充 5 块钱激活一下，充完还送 5 块，而且充进去的钱不消耗，每天只走免费额度 对于我们这种每天都在用国产模型跑各种任务的人来说，这个事的意义不只是省钱——是终于不用当五个平台的出纳了 一个 Key 管所有模型，按任务选型，不被任何一家绑死 说实话这种聚合平台的窗口期不会太长，各家模型迟早会收紧 API 授权，能用的时候赶紧先用起来！！ 链接：

研究 UNI 之前，我以为它快追上 HYPE 了。 花了一周把它的销毁机制拆完，结论有点反过来：UNI 这波从 2 块多涨到 9 块多，涨的不是 Uniswap，是 Robinhood 链上的 meme。 它从底部起来快四倍了，我一点没买，涨进我视线的时候已经是这个价了。 几个我觉得得先搞清楚的事实。 它的基本面去年 12 月就变了。费用开关打开，协议抽的手续费全进一个罐子，谁想把罐子里的钱取走，得先烧掉一笔 UNI。这个信息公开快一年了，但知道这个信息的人，先要从公告的高点吃一个 77% 的回撤，才等到 6 月的底。公告当天冲进去的，到今天差不多刚回本。 我想说「知道基本面变了」和「能拿住」完全是两回事。 它的销毁比 HYPE 复杂得多。HYPE 简单，100 块手续费差不多 97 块拿去回购。UNI 得先看池子：0.01% 和 0.05% 的低费池抽 1/4，0.3%、1% 的高费池和 v2 抽 1/6。听起来低费池抽得更狠，但算到罐子里正好反过来，同样 100 万美元的交易量，稳定币池给罐子进 25 美元，1% 的 meme 池进 1667 美元，差 67 倍。 所以 UNI 涨，不是因为 Uniswap 总交易量涨了，是 Robinhood 上的 meme 全走 1% 的池子，量大费高，烧得多。看交易量是错的，要看进罐子的钱。现在 Robinhood 一条链占了 UNI 近四成的周收入，按 30 天算是六成。meme 熄火，销毁就下来，除非别的地方冒出更大的量接上。 这么细算下来，它和 HYPE 差得还很远。HYPE 一年回购几个亿美元，已经扛过一轮熊市；UNI 今年真实进罐子的钱是五千万美元这个量级。 那些乐观结算「年化两个多亿」其实是把最好的一周乘 365 投影出来的。 但有一件事确实不一样了。它从一个只能投票的治理币，变成了跟链上交易量绑定的周期资产。 周期资产我自己的建仓会倾向：数据在涨，但是价格不动 比如 UNI 进罐子的钱在涨、价格还没动的时候买。今年 6 月 2.4 块那会儿就是，销毁创纪录，价格趴着，我没看见。现在是反过来，价格涨完了，最近 7 天的收入已经比 30 天低了两成。 我还特意做了个监控，我做的面板给的结论是「不动」。 目前 meme 的热度明显下来了不少，就看之后的 meme 行情能不能起来了，这里交易量能否起来我觉得比价格重要。 最后，研究完的收获不是买不买，而是知道它大概什么时候算便宜。

谁能告诉我token值多少钱，这不中秋节后第一天上班，烧了了8亿token毛毛雨啥也没干成 最开始编译内核用的是DeepSeek一直没成功 后面是Kimi成功，但网络不行，修复不了 现在用GLM5.2，也不怎么行，智障离谱 大佬们到底啥AI好用，感觉这种大问题，不好试错，AI一直瞎搞把token浪费了 编译老内核支持新特性的，浪费太多时间，开机、刷入、又重启了

首先 3% cashback 应该不是普遍情况 如果有哪家团队是长期且不设上限的给 3% cashback，那包是亏钱运营，长期来讲烧不起，据我了解只有 @0xinfini 是不设上限的给 2% 的 cashback 其次是货币贬值的问题。哪怕拿着 USD 什么都不干，从去年最高点到现在美元兑人民币的汇率已经下跌了将近 8%，就不说从高点开始换吧，哪怕去年有点收入和交易盈利随时换，都能尽可能避免贬值的损失

为了不给 Adobe 付一个月 20 刀的订阅费… 国外有个老哥干了一件极其抽象的事： 他直接烧了 2000 美元的 AI Token，硬生生用 Vibe Coding 手搓了一个本地版 Photoshop 出来。 没错，花了能开 8 年 PS 会员的钱，就为了退订 Adobe 😅 但看完产品我跪了： 不仅 Win/Mac/Linux 全平台离线跑 图层、曲线、蒙版、液化全齐 甚至还把最恶心的「原生读写 .PSD」给啃下来了。 现在这玩意儿完全免费开源，直接冲上了 Reddit 几个技术大榜第一。 有人笑他算不清账：花 2000 刀省 20 刀？ 但我只看到了极其恐怖的一点： 以前需要几十人工程团队开发两三年的专业级桌面软件 现在一个人 + 2000 刀算力，就能直接把核心护城河给掀了。 传统 SaaS 靠堆砌基础功能收租的时代，真的要到头了。 如果是你，你愿意花 2000 刀买“代码自由”，还是老老实实给大厂交租？👇

刚看完中关村学院的何纪言老师带领 7 位博士生，用 3 个月时间从头训练出了 7B 模型，从预训练到中训练、后训练完全都是自己搞的，在 7B 尺寸模型中达到 SOTA 水平。 首先，虽然很多人在吹 RSI，但技术报告指出，现在模型的能力远未到全自主的程度，在模型架构设计、学习算法设计、数据清洗等方面仍然只能达到 L2 的辅助水平。我自己也有一样的感觉，不管 Astra 还是 Fable，都不能替代我的架构设计，我也得不断提醒自己不要外包思考。 其次，模型训练就是个会者不难、难者不会的问题，对会的人来说，用不了多少算力资源，但对不会的人来说，用再多的算力资源、堆再多的人，都是做不出来的。比如 MiMo V2.6 RL 只花了 300 多万美金，对基模公司来说很便宜了，整个 MiMo core team 只有几十位正式员工，更没有走蒸馏之类捷径。但烧了上亿美金、投入上千人的模型未必就能搞好。中关村学院一个老师加上 7 个学生只用 3 个月就完成造数据、预训练、中训练、后训练，是非常 impressive 的。 最后，数据是新的代码，数据质量就像代码质量一样非常重要。过去几年，我总是想用代码的方式实现 Agent 的自我进化，但很快就达到上限了。最近一年我才发现，这些我用代码方式做的东西更应该用训练数据的方式表达，训到模型里面。我们都知道脏代码的危害，脏数据其实也是一样的。中关村学院这个 7B 模型做了非常深入的数据工作，预训练数据清洗和课程学习，中训练按照上下文长度扩增，后训练利用开源和蒸馏来的 trace 建立指令遵循、长上下文等基础能力，进而构建长思维链推理、工具调用等高阶能力；在 RL 中不断移除已经高概率解决的问题，保持 GRPO学习效率。 技术报告：

遗憾的给出结论，现阶段使用纯 Agent 集群解决复杂的市场交易依旧不是很现实... 这几天连续做了不下10场实验了，累积烧了快1000美元的 Tokens API 调用，结果就是大部分实验的盈利能力远远赶不上固定算法策略，确实可以赚钱，但回撤与盈利基本持平... 由于我给 Agents 加了记忆与经验模块，有趋势行情的时候，他们的表现确实不错，但一旦遭遇某些重大回撤，这些 Agent 就会立刻变得十分胆小，大幅降低交易频率，不敢开仓... 最终导致凡是出现重大回撤后，整个 Agents 团队的性格就变了，随之整个系统的盈利恢复能力就会大幅下滑... 我最初的逻辑似乎被证伪了，给交易 Agent 增加经验与记忆并不是一个好的选择，放在人类交易员身上也是一样，总是惦记着已经发生过的交易，只会影响未来的决策... 接下来再做几轮实验，看看把记忆模块删掉是否会有改善？

爆肝50小时，烧了无数token！花费2个BNB 我为币安写了一首歌，拍了一个演唱会版MV 大概表达的意思是面对外界的质疑，竞争对手的中伤，面对恶意的诋毁。币安一路历经磨难，做到了如今资产上链，万物聚合的第一大所。最终想了想，歌名就叫《币安人生》吧！ 本次演唱来自@cz_binance 和@heyibinance 二胡：@felix_fan 古筝：@sisibinance 架子鼓：@nina_rong 全程手搓提示词，第一次做！有些细节肯定没做好，但个人很满意！