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不吹不黑，TRAE也算是终于是找到自己的路了，当时出来的时候明摆着对标Cursor，第一月3刀，后面10刀 ，当时gary给我了一个Solo内测码，产品相当明艳。我记得后面几个版本还能直接链supabase，很可惜，后面阿迪王宣布禁止中国产品使用anthropic模型之后，确实受到了不小的打击。最后没能成为全球程序员手中炙手可热的AI IDE。谁知道，胡彦斌老师一个vibe 的app凭一己之力，隐约撬动了整个市场，现在潘老板这一刀下去，IDE的普及率可能会非常可怕。

马斯克的 Grok Build，说是给 SuperGrok 和 X Premium+ 用户开放，事实上 X Premium 也可以用，而且给的量还不少。 现在可以用 Cursor 的 Composer 2.5，速度非常快，感觉比 deepseek v4 pro 好，Grok Build 的 TUI 做得也挺好。 本质是 4 月 SpaceX 和 Cursor 签的那笔交易：SpaceX 给 Cursor 开超算训练模型 + 600 亿收购期权（不收购就付 100 亿合作费），换来 Composer 2.5 直接集成到 Grok Build 里用，补足 Grok 在编程领域的短板。

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。

Fable 5 taking the top 4 spots on Cursor Bench is actually insane. Max hits 72.9%, then Extra High 72.0%, High 70.6%, Medium 69.8% — while Opus 4.7 Max is 64.8% and GPT-5.5 Extra High is 64.3%. That’s not a bump. That’s a real leap.

Jensen Huang just told you you’re the slowest part of your own computer. And that he fixed it. For forty years, the entire architecture of personal computing depended on a single biological bottleneck. You had to click. You had to type. You had to translate every thought into the rigid language of the machine just to make it do anything. The computer was a passive terminal. It did nothing without explicit human permission. And buried inside that dependency was a word we never questioned. Personal. Your files. Your commands. Your keystrokes. That word meant total, uncontested human authority over a machine. Every interaction was permission-based. Every output was authored by you. That was the contract. Huang: “40 years later, Microsoft and NVIDIA are going to reinvent the PC. It took this long to completely reinvent how the PC is going to work.” He and Satya Nadella spent three years quietly dismantling that contract from the silicon up. No leaks. No breadcrumbs. Three years of silence before retiring the most important human-machine agreement in computing history. They didn’t build a faster processor. They assassinated the interface. The old PC was application-driven. You opened programs. Navigated file systems. Clicked through menus. We spent decades learning how to input. The machine finally learned how to listen. The new PC is agentic. It reasons. It anticipates. It generates. You don’t operate it. You deploy intent. And the moment that gap collapses, the biological intermediary isn’t the operator anymore. It’s the bottleneck. When a machine understands human context natively, the concept of a “user” ceases to exist. The PC was the last workspace where a human had complete control over a machine. No algorithm curating your attention. No feed ranking your reality. Just a blinking cursor and total authority. That space is being surrendered. Willingly. Enthusiastically. And marketed as progress. Because “personal” is about to mean its opposite. We spent forty years defining ourselves by how well we could operate the machine. Only to realize the machine was just waiting to operate itself.

一个找产品灵感的方法，很多人还不知道： 第一步：去 Flippa Flippa 是一个专门买卖网站和 SaaS 的平台 上面挂着大量正在盈利的项目，而且数据公开 第二步：筛选月收入 $10,000+ 的项目 不用买，只看数据 这些项目已经验证了市场需求 第三步：让 AI 帮你分析 把项目的功能、定价、用户评价丢给 Claude 或 GPT 让它拆解： 核心需求是什么 哪些功能是多余的 哪些痛点没被解决 第四步：用 AI 做一个更好的版本 现在用 Cursor / Claude Code 搭一个 MVP 以前需要一个团队干几个月的事 现在一个人几周就能跑出来 本质上是： 用别人已经验证的需求 + AI 的开发速度 跳过"猜方向"这一步 你有没有在 Flippa 上看到过让你心动的项目？

终于有一套 Skill 能让 AI 的前端审美有灵魂了！ 爆款开源项目 Taste-Skill （ GitHub 33.3k🌟），直接给 Cursor、Claude、Codex 等 AI 工具装上了【审美大脑】！ 下面视频我做了很多页面，这些极简、轻奢风的页面，全靠这套skill做的～质感拉满了 以前 AI 生成的页面总带着一股塑料感： 布局僵硬、字体廉价、留白像 PPT、颜色土到炸…… 现在，AI 终于能写出大厂高级感了： 审美基因注入：内置极简、高端轻奢、粗野主义、Minimalist 等多种高级调性，直接拉高 AI 的设计天花板 UI 视觉整容：自带审计+重构能力，老旧丑页面一键诊断升级 参数化控场：创意度、动效强度、信息密度随便调，再也不用死板一套模板 最佳搭配：先用 Taste-Skill 注入灵魂定调，再丢给 Claude/Cursor/codex 落地代码，质感直接起飞！ 感兴趣的朋友们，可以去看看哦～ 地址：

Cursor 还是有两下子的，危机感非常强，训 Composer 2.5 的做法： 1. 把全部权重押在一个任务上。不做通用编程，只做"Cursor 里的软件工程"。模型就像一块存储盘，容量有限，那就把所有权重都喂给这一个任务 —— Composer 比 Opus 便宜一个数量级 2. 基座用 Kimi（1T MoE，30B active），先做接近预训练规模的 mid-training 灌代码 token，把分布铺宽；再上大规模 RL 把分布削尖。mid-training 让它会写代码，RL 让它写"对"的代码 3. 让模型直接在自己的 harness 里 RL。工具怎么调、环境怎么导航，全部烤进权重，不靠 prompt 描述 —— "prompt engineering 有上限，想做好产品就得改模型本身"。连上下文压缩都塞进 RL loop（self-summarization）：200K 窗口的模型，实际能连续跑到百万 token 4. 不用第三方 RL 环境厂商，直接拿生产环境（隔离副本）训；再加 real-time RL —— 从用户 happy/sad 的信号里，每几小时更新一次模型 Cursor × Fireworks · Sequoia Podcast 2026.05

亲爱的用户： 收到 Fiat24 消息，自 2026 年 6 月 5 日 12:00 （UTC+8）起，Fiat24 将暂停中国大陆地区新用户开户服务。 受此影响，届时中国大陆地区新用户将暂时无法通过 Bitget Wallet 申请 Fiat24 卡。 已完成开卡的用户不受影响，可继续正常使用。 Fiat24 银行卡是很多用户打通真实支付场景的重要工具：可绑定微信、支付宝等日常支付渠道，也可用于订阅 Claude、ChatGPT、Cursor 等 AI 工具，覆盖生活消费、线上支付等多种场景。 如果你还没开卡，但一直想体验，建议尽快完成申请。 Bitget Wallet 将持续关注 Fiat24 后续政策变化，如有更新会第一时间同步给大家。 感谢大家的理解与支持。🩵

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