<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet href="/rss.xsl" type="text/xsl"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI模型 | 万事屋工程部</title><description>感谢诸位相聚在此主页 https://wanshiwu.fyi</description><link>https://wanshiwu-telegram.pages.dev</link><item><title>老年人才用到豆包？白给的我就用最近（其实也有一段时间了）火山大会上发布了一个新的模型 seed-2.1-pro，然后查了下发现 arena.ai 上 web dev 排名还挺高，仅次于 A\ 家的几个模型和 GLM 5.2</title><link>https://wanshiwu-telegram.pages.dev/posts/182</link><guid isPermaLink="true">https://wanshiwu-telegram.pages.dev/posts/182</guid><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 15:11:02 GMT</pubDate><content:encoded>
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  &lt;div&gt;老年人才用到豆包？白给的我就用&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;最近（其实也有一段时间了）火山大会上发布了一个新的模型 seed-2.1-pro，然后查了下发现 &lt;a href=&quot;http://arena.ai/&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;arena.ai&lt;/a&gt; 上 web dev 排名还挺高，仅次于 A\ 家的几个模型和 GLM 5.2。&lt;br /&gt;火山方舟也第一时间接入了， 我花了大概 100 多块评测了一下，感觉整体智能还可以（我测试的方向主要是我在写的几个 web 项目），体感接近于 sonnet 4.6 或者稍微高一点点，但有没有 opus 4.6 高的话没有很确信。&lt;br /&gt;配合 superpowers 开发的情况下整体交付的正确率还是挺高的， 写前端页面也不容易出错，样式也不会歪，价格的话基本和 kimi k2.6 对齐（百万 token 输入 6 元 输出 30 元），但智能肯定是高于 kimi 的。&lt;br /&gt;不过有的花这个钱我觉得还不如稍微再加一点，直接用 GLM 5.2 好了，百万 token 输入 1.4 usd 输出 4.4 usd。GLM 5.2 还是毫无疑问地比 opus 4.6 智能高的，但就是 缓存命中率不是很高。&lt;br /&gt;但方舟有个好处是可以授权加入协作者计划，我没有仔细研究，我理解就是授权 prompt 和所有结果可以被拿来审查或者再训练吧。大部分情况下我的产品都是靠 LLLM 生成的，我觉得也只有中间过程比如怎么把程序调出来的， 更正了模型什么错误，怎么提升了模型的准确率这样的操作有点训练的价值，但大量样本之下对于我自己个人项目而言真无太多所谓，拿去就拿去吧。&lt;br /&gt;那么我们就可以在开通管理这边点去参与，授权 seed-2.1-pro、seed-2.1-turbo、seed-2.1-evolving、glm-5.2 即可（其他模型都比较差），个人认证下每日单模型赠送 200 万 token（但不同的模型不大一样，比如 evolving 有反馈系数，pro 没有），虽然拿来写项目肯定不够（这时候就开始花自己的钱了，虽然可以设置总 token 限制但非常麻烦，就被反薅了），但有比没有强，用到有用量不足的告警的时候果断切模型就行。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E8%B1%86%E5%8C%85&quot;&gt;#豆包&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E7%81%AB%E5%B1%B1%E5%A4%A7%E4%BC%9A&quot;&gt;#火山大会&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23AI%E6%A8%A1%E5%9E%8B&quot;&gt;#AI模型&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91&quot;&gt;#前端开发&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%85%8D%E8%B4%B9%E9%A2%9D%E5%BA%A6&quot;&gt;#免费额度&lt;/a&gt;&lt;/div&gt;</content:encoded></item><item><title>开始评测 Longcat 2.0昨天就看到 OpenRouter 上冒出来了一个 Owl Alpha 的模型，还在好奇是谁家的，今天就公布答案了， 说已经测试了两个月了，原来是美团的 Longcat 2.0 呀</title><link>https://wanshiwu-telegram.pages.dev/posts/166</link><guid isPermaLink="true">https://wanshiwu-telegram.pages.dev/posts/166</guid><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 15:40:00 GMT</pubDate><content:encoded>
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  &lt;div&gt;开始评测 Longcat 2.0&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;昨天就看到 OpenRouter 上冒出来了一个 Owl Alpha 的模型，还在好奇是谁家的，今天就公布答案了， 说已经测试了两个月了，原来是美团的 Longcat 2.0 呀。&lt;br /&gt;不过 Openrouter 上的排名也就只能看看，毕竟每家可以自己刷自己家的模型。&lt;br /&gt;看官方的软文是号称基于 DS 稀疏注意力模式，还是完全基于国产卡（5万张）训练出来的， 是骡子是马拉出来溜溜就知道了。&lt;br /&gt;实名认证送 10M token，居然还有首充 9.9 元 50M token。不说了，我先充为敬。&lt;br /&gt;不过……这怎么好像不太聪明的样子&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;a href=&quot;/search/result?q=%23Longcat&quot;&gt;#Longcat&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%84%E6%B5%8B&quot;&gt;#模型评测&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B&quot;&gt;#大模型&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E7%BE%8E%E5%9B%A2&quot;&gt;#美团&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23AI%E8%AE%AD%E7%BB%83&quot;&gt;#AI训练&lt;/a&gt;&lt;/div&gt;</content:encoded></item><item><title>评测完毕 Antigravity 可以卸载了TL;DR 出门左转 Codex 出门右转 Claude Code 何必吃这坨屎本来以为会是一次愉快的体验，没想到调教变成搏斗，简直糟糕透顶怪不得被 codex 负责人和很多社区的人喷 是真的拉爆了很多东西像是抄袭出来的，很多东西像是赶工出来的，就是个半成品就发出来了 我宣布谷歌可以倒闭了几个我自己用下来观察到的点1. Antigravity（后称 Ag）脑裂成了 Ag 2.0 + Ag IDE 而且！Ag 里面不能开 Terminal 我的妈 抄 Codex 能不能抄抄全 你让我怎么运行程序啊 然后我就又只能用回去 Ag IDE2. Ag 不选择发送使用信息给谷歌就不能使用（下一步是灰色的无法点击）？？？啥意思 拿对话训练还不够一定要采集哥们我的信息？但是很脑裂的是 Ag CLI 的这个选项是可以勾掉并下一步的3.  Ag 的 bin name 和 Ag CLI 的 bin name 一样 叫 agy 我就不说啥了，又难敲又不知道缩写了个啥安装 Ag 的时候选择了安装到 bin 到 SHELL ，然后 Agy 的二进制无法打开？？然后我开始安装 Ag CLI 的时候，提示我 agy 已经存在？？？我真黑人问号脸，使用 App 打开和使用 CLI 打开能是一样的语义吗？4. 居然还没有 Auto Pilot 模式</title><link>https://wanshiwu-telegram.pages.dev/posts/57</link><guid isPermaLink="true">https://wanshiwu-telegram.pages.dev/posts/57</guid><pubDate>Thu, 21 May 2026 15:51:48 GMT</pubDate><content:encoded>
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