与「KIMI」相关的搜索结果

聊最强模型这事本身就挺搞笑的。现在这赛道卷到什么程度？你今天排完名，明天就有人发新版本把你脸打肿。但不排吧，老有人问。 行，那就按2026年6月底的情况，综合Arena人类偏好、Intelligence Index、编码、Agent表现这些维度，聊聊我心目中的全球前十。 - （以下排名纯个人看法，别杠，杠就是你对。） 1：Claude Fable 5（Anthropic） Anthropic 6月9号放的Mythos级公开模型。目前Arena人类偏好榜稳坐第一，长时程Agent和复杂推理是真的猛。 你要搞那种专家级任务，几小时的深度研究、多步骤自主Agent，这台目前是最靠谱的选择。有一说一，贵是真贵。 - 2：Claude Opus 4.8（Anthropic） 觉得Fable 5太激进、不稳定？Opus 4.8就是那个"稳如老狗"的选项。 编码、长上下文、复杂Agent工作流，表现极其可靠。很多专业开发者现在的主力机就是这台。 怎么说呢，它可能不是每一项都拿第一，但综合可靠性和能力，依然是旗舰中的旗舰。 - 3：GPT-5.5（OpenAI） OpenAI目前最成熟的日常模型。通用能力均衡得一批，工具调用和生态就不用说了，ChatGPT那套东西太完整了。 多模态体验也优秀，适合不想折腾、拿来就用的多数人。呃，但实话实说，硬核推理上已经被Anthropic拉开了。 - 4：Gemini 3.1 Pro（Google） Google目前的最强前沿模型。数学推理和多模态（图像、视频）这块是真的硬，研究分析类工作用它很舒服。 但Agent能力嘛，还在追。适合需要高准确性的场景，不适合拿来搞花活。 - 5：Qwen3.7 Max（阿里） 这是目前中国模型里综合最强的，全球前五没毛病。能力均衡、什么都能干，编程、长任务、日常使用都表现不错。 最关键的是性价比杀疯了，价格只有前面那几个美系模型的几分之一。日常主力选它，钱包不疼。 - 6：Kimi K2.6（月之暗面） Moonshot的旗舰。超长上下文是它的杀手锏，多Agent协作也玩得转。 你如果经常搞长文档总结、深度研究、复杂工作流，这台绝对是利器。 短板？通用场景不如Qwen均衡。 - 7：GLM-5.2（智谱AI） 智谱最新一代，编码和Agentic任务是真的有点东西。 开源权重版本性能也强，适合自己折腾、做二次开发的玩家。 coding场景下甚至能跟Claude掰掰手腕，不开玩笑。 - 8：DeepSeek V4 Pro（深度求索） 极致性价比的代名词。推理和编码能力接近前沿水平，但价格低到离谱。 说白了就是"差不多够用，但便宜得要命"。社区里目前最受欢迎的高性能低成本选择，懂的都懂。 - 9：MiniMax M3（MiniMax） 效率取向的选手，特定场景下性价比优秀。适合对速度和成本极度敏感的生产环境。 不是最强，但该干的活都能干。 - 我的几点观察： 美系闭源还是霸着前四，Anthropic和OpenAI目前确实在领先位置。但注意，差距在缩小，不是错觉。 中国模型从第五名开始强势插入，Qwen3.7 Max是最均衡的代表。 而且在性价比维度上，中国模型（Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM）已经可以说是碾压了。 很多实际场景能跑到前沿模型80-95%的效果，成本只要几分之一甚至几十分之一。这不叫卷属于降维打击。 开源权重这块更不用说，中国模型目前明显领先。 - 如果你问我怎么选： 追求极致、预算无限的话：Claude Fable 5 或者 Opus 4.8 。 日常主力、讲究性价比：Qwen3.7 Max，闭眼入 。 重度编程/Agent开发：GLM-5.2 或 DeepSeek V4 Pro 。 长文档和分析研究：Kimi K2.6。 这个排行保质期时间很短。AI这行现在就是这个节奏，你今天看完明天可能就过时了。 实际用起来别死磕一个模型，根据不同任务组合使用才是正道。 你目前主力用的是哪个？评论区聊聊。

Goodbye Claude Code subscription fees. Someone just built a proxy that runs Claude Code completely free... and it's wild. You literally plug in a free NVIDIA API key and point Claude Code at localhost. That's it. It handles everything: - Converts Anthropic API calls to NVIDIA NIM format - Unlocks 40 requests/min for free - Supports Kimi K2, GLM 4.7, MiniMax M2, Devstral and more - Streams thinking tokens and tool calls live - Even includes a Telegram bot so you can run Claude Code from your phone No API bill. No rate limit panic. No vendor lock-in. Honestly, this goes beyond router tools like OpenRouter. It doesn't just swap the model... it turns Claude Code into a free agent you can control remotely. The project is open-source on GitHub. It's called free-claude-code.

AI设计工具变天了 Claude Design刚出来的时候很炸，一句话出设计稿，HTML、PPT、移动端原型全有。但封闭收费，只认自家模型 有人开源了同样的东西：Open Design，GitHub 7万1千+ stars 它干了一件事：把你电脑上已有的AI编程工具变成设计引擎 你装了Cursor？装了Claude Code？装了Codex？都能用。Gemini、Qwen、Kimi也行。一句话进去，成品出来 142套大厂设计规范内置——Linear、Stripe、Airbnb、Apple、Notion这些。本地运行不上传数据，导出HTML/PDF/PPTX/MP4 Claude Design是"用我的、在我的平台、按我的来"。Open Design是"你用什么都行，东西是你的" Figma统治设计十几年，但AI来了，一个人一句话出一整套稿子 开源链接：

@所有人 老卫的 AI 玩耍群日报 · 20260627 📌 今日要点内容如下： 1. OpenAI 发布 GPT-5.6 三层模型（Sol / Terra / Luna），应白宫要求，初期仅向约 20 家政府批准合作伙伴开放。 2. Magnificent Seven 等科技巨头本月合计蒸发约 2.7 万亿美元，市场开始集体质疑 AI 领域的资本开支何时能回本。 3.腾讯推出 Agent Mail，专为 Agent 打造的专属邮箱，目前已适配 Claude Code、豆包、Kimi、Cursor、Codex 等工具。 4. 老卫的 Vibe Coding 进展：已放弃在 Windows 上 Vibe Coding，将继续打磨周日直播的 PPT 和演示 Demo。 原文见评论👇 ---------------- 欢迎加入扫码老卫的 AI 玩耍群，国内最大的 AI 微信群！

How to keep AI spend flat while token usage grows exponentially: Not with friction and spend alerts. With better defaults, routing, and caching. Better Defaults (not Usage Caps) – Engineers can choose any model they want, but defaults matter. We’re experimenting with defaulting to open weight models like GLM 5.2 and Kimi 2.7 through our LLM gateway, while still encouraging engineers to choose the right model for the task. 91% of our employees were never hitting their usage caps, so instead of lowering caps and driving up alerts, we're moving to cheaper defaults. Note that code reviews use a diversity of models, so they can check each other's work. Better Routing – In our custom harnesses, we preprocess prompts and route to the best model for the job, considering cache hits and model pricing. For instance, you may want a frontier model for planning, but not for execution where they can be overkill. Ultimately, humans shouldn't be choosing models - AI can automate this task. Better Caching – Cache misses are the easiest way to drive your cost up. All of our requests are cache aware, so we’re reusing a warm cache wherever possible. For example, our cache hit rate went from 5% → 60% in LibreChat once properly implemented. Keep Context Lean – Start fresh sessions when switching tasks. Scope file context narrowly. Disconnect unused tools. Don't just compact. The goal isn't fewer tokens used, it's fewer tokens wasted. Better Visibility – Our engineers can use as many tokens as they want, from whatever model they want, but we’ve made usage visible – and the more you spend on AI, the more impact we expect. The goal isn't to suppress usage. It's to build the infrastructure that makes exponential growth sustainable. Putting this into practice has cut our AI spend nearly in half, while our token usage continues to grow.

Ai赛道的公司 现在大致分成两（三）类 一类是卖铲子和牛仔裤的 一类自己去挖金子的 卖铲子和牛仔裤的（不全只是我自己知道的听过的） 英伟达、超威、英特尔、华为、谷歌 、亚马逊 阿斯麦、三星电子、SK 海力士、美光科技 长鑫存储、南亚科技、华邦电子 铠侠、西部数据、希捷 沪电股份、深南电路、高伟电子、安费诺 是德科技、思博、英维克、佳力图 挖金子的（不全） 谷歌、微软、meta、亚马逊、苹果、特斯拉 百度、字节、阿里、腾讯、理想、小鹏、比亚迪 deepseek、质谱、minimax、kimi 卖铲子（核心工具硬件）： 给所有淘金者提供刚需生产工具 不管模型 / 应用能不能赚钱 只要有人做 AI 就必须采购 业绩确定性最强 卖牛仔裤（配套基建 / 耗材 / 配套服务）： 淘金必备消耗品、配套基础设施 云、存储、网络、检测设备 属于 AI 产业刚需配套 介于纯铲子和挖矿之间 持续复购 挖金子（淘金者）： 亲自下场做大模型、AI 应用、AI 终端 直接面向客户变现 竞争惨烈、成败不确定 大部分亏钱 少数跑出来赚大钱 现在涨的都是卖铲子和牛仔裤的 因为淘金者都还没赚到钱 但是淘金者又不敢退出 只能继续加码要不然之前投的就打水漂了 金子大概率也是有的 但是什么时候暂时还不知道 淘金者现在有些股价也表现不错 但是业绩压力非常大

一个中国女孩说 这是她成年以来最好的夏天 -考上了公务员 所有文字工作靠kimi deepseek这些AI，一分钟就做完了，剩下的时间都在摸鱼 - 把所有工资扔进国产大模型的股票智谱 今年涨了1770%，赚了五年的薪水，一切就如CCTV说那样国产大模型让我们的生活方方面面变得更好 - 到处打折 随便十公里外的一份美食别人给你跑腿送过来只需要她十分钟的薪水 前天在北京街头，因为labubu在世界杯出场得到了全世界观众山呼海啸的欢迎 所有人突然停下手头的事，拥抱在一起欢呼 她说很开心，有种人类黄金时代的错觉

真的，kimi每个月199 真的是我花过最划算的钱 就靠这个玩意，每天修电脑 给同事配环境，再把源码全丢NAS上 对方不会git clone 但是我直接修nas上的项目 完美