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最近 Personal Agent 很火
对比了一下主流的 Personal Agent 的虚拟机配置，这么看老马是真下本啊。
Grokbot 从 CPU、内存、硬盘都给得很够，Dot 的配置也很高。
不过 Dot 好像不是独享虚拟机的，可能存在共用情况
最近 Personal Agent 很火
对比了一下主流的 Personal Agent 的虚拟机配置，这么看老马是真下本啊。
Grokbot 从 CPU、内存、硬盘都给得很够，Dot 的配置也很高。
不过 Dot 好像不是独享虚拟机的，可能存在共用情况
对比了一下主流的 Personal Agent 的虚拟机配置，这么看老马是真下本啊。
Grokbot 从 CPU、内存、硬盘都给得很够，Dot 的配置也很高。
不过 Dot 好像不是独享虚拟机的，可能存在共用情况
222
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Muse 用法+1，每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Muesli 聊天发给我
Muse 用法+1，每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Muesli 聊天发给我
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Muesli 聊天发给我
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Muse 用法+1，每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Mues 聊天界面发给我
Muse 用法+1，每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Mues 聊天界面发给我
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Mues 聊天界面发给我
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Sonnet 5.5 发布了，这个模型很神奇：它在 Agentic coding 测试上的得分比 Opus 5.5 还要高 4 分。
定价上也非常便宜，每百万 token 输入输出的价格分别是 $2 和 $10，与 GPT-6 Sol 一样。而且它的运行速度相对于 Sonnet 5 快了 30%，Claude 官方表示成本也降低了 30%。
至于为什么它在 Agentic coding 上的表现跟 Opus 5.5 差不多甚至更高，可以看一下价格测试。
Sonnet 5.5 在 max 努力程度下，同样任务的花费金额比 Opus 5.5 还要高得多，快要持平甚至反超了，这可能就是它得分高的原因。
所以大家在用 Opus 5.5 或者 Sonnet 5.5 的时候千万别开 max：在一些复杂任务上，它有可能跑出非常贵的价格，几乎赶上 Claude Fable 5.1 了
Sonnet 5.5 发布了，这个模型很神奇：它在 Agentic coding 测试上的得分比 Opus 5.5 还要高 4 分。
定价上也非常便宜，每百万 token 输入输出的价格分别是 $2 和 $10，与 GPT-6 Sol 一样。而且它的运行速度相对于 Sonnet 5 快了 30%，Claude 官方表示成本也降低了 30%。
至于为什么它在 Agentic coding 上的表现跟 Opus 5.5 差不多甚至更高，可以看一下价格测试。
Sonnet 5.5 在 max 努力程度下，同样任务的花费金额比 Opus 5.5 还要高得多，快要持平甚至反超了，这可能就是它得分高的原因。
所以大家在用 Opus 5.5 或者 Sonnet 5.5 的时候千万别开 max：在一些复杂任务上，它有可能跑出非常贵的价格，几乎赶上 Claude Fable 5.1 了
定价上也非常便宜，每百万 token 输入输出的价格分别是 $2 和 $10，与 GPT-6 Sol 一样。而且它的运行速度相对于 Sonnet 5 快了 30%，Claude 官方表示成本也降低了 30%。
至于为什么它在 Agentic coding 上的表现跟 Opus 5.5 差不多甚至更高，可以看一下价格测试。
Sonnet 5.5 在 max 努力程度下，同样任务的花费金额比 Opus 5.5 还要高得多，快要持平甚至反超了，这可能就是它得分高的原因。
所以大家在用 Opus 5.5 或者 Sonnet 5.5 的时候千万别开 max：在一些复杂任务上，它有可能跑出非常贵的价格，几乎赶上 Claude Fable 5.1 了
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Muse 这种带虚拟机的 Agent ，玩法超级多
朋友们说 DeepSeek Harness 在搜索国内内容的时候相当完整和准确。
刚好最近我也在用 Muse，就让它把 DeepSeek Harness 装到 Muse 云端的虚拟机里去。
只要涉及到国内的信息检索，就直接调用虚拟机上的 DeepSeek Harness 去查。
Muse 这种带虚拟机的 Agent ，玩法超级多
朋友们说 DeepSeek Harness 在搜索国内内容的时候相当完整和准确。
刚好最近我也在用 Muse，就让它把 DeepSeek Harness 装到 Muse 云端的虚拟机里去。
只要涉及到国内的信息检索，就直接调用虚拟机上的 DeepSeek Harness 去查。
朋友们说 DeepSeek Harness 在搜索国内内容的时候相当完整和准确。
刚好最近我也在用 Muse，就让它把 DeepSeek Harness 装到 Muse 云端的虚拟机里去。
只要涉及到国内的信息检索，就直接调用虚拟机上的 DeepSeek Harness 去查。
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Codex 更新了，界面导航大改。左边新加了一个导航栏，把插件、定时任务、站点、项目、地图，还有 PR 都放到左侧导航上了。
新增了资源库和图像两个页面。
资源库里包含你所有的图像、图片、文件夹和收藏，你创作的所有文档以及 AI 创作的图像文档也都保存在这里。
图片那边的话，就是 ChatGPT 原来的图片页面里，有一些用 GPT-Image 模型的一些模板和提示词
其实这样改更好了。
不然之前全放在顶部，随着项目和聊天越来越多，每次找顶部那几个入口都得往回滚，挺烦的。
而且这次藏师傅的 CodePilot 领先 Codex 一个版本，几个月前就添加了资源库，把你所有由 AI 生成的内容结果汇总到一个页面，比如图像、视频、网页、音频这些素材。
你还可以从资源库的结果直接跳回聊天里看具体是怎么做的，非常方便管理，也方便让其他模型调用、复用这些素材。
不过也有很多人觉得不方便，说看着不习惯，这种大改肯定会有这种情况
Codex 更新了，界面导航大改。左边新加了一个导航栏，把插件、定时任务、站点、项目、地图，还有 PR 都放到左侧导航上了。
新增了资源库和图像两个页面。
资源库里包含你所有的图像、图片、文件夹和收藏，你创作的所有文档以及 AI 创作的图像文档也都保存在这里。
图片那边的话，就是 ChatGPT 原来的图片页面里，有一些用 GPT-Image 模型的一些模板和提示词
其实这样改更好了。
不然之前全放在顶部，随着项目和聊天越来越多，每次找顶部那几个入口都得往回滚，挺烦的。
而且这次藏师傅的 CodePilot 领先 Codex 一个版本，几个月前就添加了资源库，把你所有由 AI 生成的内容结果汇总到一个页面，比如图像、视频、网页、音频这些素材。
你还可以从资源库的结果直接跳回聊天里看具体是怎么做的，非常方便管理，也方便让其他模型调用、复用这些素材。
不过也有很多人觉得不方便，说看着不习惯，这种大改肯定会有这种情况
新增了资源库和图像两个页面。
资源库里包含你所有的图像、图片、文件夹和收藏，你创作的所有文档以及 AI 创作的图像文档也都保存在这里。
图片那边的话，就是 ChatGPT 原来的图片页面里，有一些用 GPT-Image 模型的一些模板和提示词
其实这样改更好了。
不然之前全放在顶部，随着项目和聊天越来越多，每次找顶部那几个入口都得往回滚，挺烦的。
而且这次藏师傅的 CodePilot 领先 Codex 一个版本，几个月前就添加了资源库，把你所有由 AI 生成的内容结果汇总到一个页面，比如图像、视频、网页、音频这些素材。
你还可以从资源库的结果直接跳回聊天里看具体是怎么做的，非常方便管理，也方便让其他模型调用、复用这些素材。
不过也有很多人觉得不方便，说看着不习惯，这种大改肯定会有这种情况
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用 Opus 5.5 做游戏结算动画，也很不错!
原来它生成的是 2D 的 SVG 图标，后来让它改成了这种 3D 的效果，更丰富了，还优化了一下光效之类的表现
这是第一个宝箱版本，后面还有个徽章版本
用 Opus 5.5 做游戏结算动画，也很不错!
原来它生成的是 2D 的 SVG 图标，后来让它改成了这种 3D 的效果，更丰富了，还优化了一下光效之类的表现
这是第一个宝箱版本，后面还有个徽章版本
原来它生成的是 2D 的 SVG 图标，后来让它改成了这种 3D 的效果，更丰富了，还优化了一下光效之类的表现
这是第一个宝箱版本，后面还有个徽章版本
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Opus 5.5 做动态太牛逼了！
尝试跟它做一个中秋节的艺术表达的视频，祝大家中秋快乐！
音乐是他用《月亮代表我的心》的曲谱做的电子乐变奏。
他不只能原创，也能去混音、去改，然后还卡上了点，太厉害了！
Opus 5.5 做动态太牛逼了！
尝试跟它做一个中秋节的艺术表达的视频，祝大家中秋快乐！
音乐是他用《月亮代表我的心》的曲谱做的电子乐变奏。
他不只能原创，也能去混音、去改，然后还卡上了点，太厉害了！
尝试跟它做一个中秋节的艺术表达的视频，祝大家中秋快乐！
音乐是他用《月亮代表我的心》的曲谱做的电子乐变奏。
他不只能原创，也能去混音、去改，然后还卡上了点，太厉害了！
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Deepseek Harness 居然发布了官方打包的客户端版本
不需要每次运行或者安装都用命令了，Windows 和 Mac 都有
Deepseek Harness 居然发布了官方打包的客户端版本
不需要每次运行或者安装都用命令了，Windows 和 Mac 都有
不需要每次运行或者安装都用命令了，Windows 和 Mac 都有
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Muse 是真的火，直接登顶美区 App Store 榜首。官宣接入那天，Shopify 直接涨了 13%。
刚好我朋友做的 Today AI 今天也在国区上线了。
Muse 直接把 Personal Agent 这个概念带火了，其实之前 Grok bot 就有迹象。
可惜 Muse 我们用起来很麻烦、很费劲（毕竟 Meta 几十年的风控积累，比 Anthropic 还严格）。
Today AI 应该也是国内能用的第一个做得这么完整的 Personal AI。
我觉得这种 Agent 终于摸索出了一个完全不需要门槛的 AI 应用雏形。这是我第一次意识到，C 端用户其实不太 care 你的 Agent 底层用的是什么模型，哪怕不能切换模型，大家也是愿意用的。
其实 Personal AI 最核心的需求我觉得有三个：
它能不能理解你
它能不能主动找你
找你的时候，能不能基于上下文，给出真正有用的建议。
以 Today AI 为例，它主要由三个部分组成：
云电脑：以前的虚拟机有个问题是会关机，而我觉得云电脑不关机是 Personal AI 非常重要的一环。你的东西一直在这台电脑上，它是真正的云电脑。Today 思路跟 Muse 一致：潜移默化，用户完全不需要感知到云电脑的存在。
连接器：能不能非常快速、一键拿到你在其他渠道的上下文。上下文最难的是拿到，海外是 Google 这些大公司直接给 MCP，国内可能就困难点。
然后就是上下文，以及基于上下文，能不能产生很多主动的行动和合适的建议，这个也挺重要的。
其实对大多数人来说，重度的生产力场景反而是少数，很多时候只需要 AI 帮忙记一下信息、做个安排。
生活里反而有许多非常需要 AI 的场景：他们能连上 Apple 健康，每天根据你当天的身体状态给建议。有了这些上下文，给出的健康建议就会非常精准和完整。
学习、财务状况、孩子和家庭琐事：这些需要长期跟踪的事项也很需要。
当然说句实话：这类产品，上下文连接器配置够了才会越用越准，所以如果刚开始觉得它不是很懂你的话，也可以养几天，多交流一下试试。
同时，这也说明了怎么样让用户无感地接入，也是一个非常重要的课题。
我觉得这就是 Personal Agent 很重要的两个特质：
第一，你不用关心 AI 底层的这些技术细节，直接用就行；
第二，你可以很快地把自己的信息同步上去。很多时候信息积累足够后，往往你还没开口，它就已经知道你要做什么、并且已经帮你做好了。
Muse 是真的火，直接登顶美区 App Store 榜首。官宣接入那天，Shopify 直接涨了 13%。
刚好我朋友做的 Today AI 今天也在国区上线了。
Muse 直接把 Personal Agent 这个概念带火了，其实之前 Grok bot 就有迹象。
可惜 Muse 我们用起来很麻烦、很费劲（毕竟 Meta 几十年的风控积累，比 Anthropic 还严格）。
Today AI 应该也是国内能用的第一个做得这么完整的 Personal AI。
我觉得这种 Agent 终于摸索出了一个完全不需要门槛的 AI 应用雏形。这是我第一次意识到，C 端用户其实不太 care 你的 Agent 底层用的是什么模型，哪怕不能切换模型，大家也是愿意用的。
其实 Personal AI 最核心的需求我觉得有三个：
它能不能理解你
它能不能主动找你
找你的时候，能不能基于上下文，给出真正有用的建议。
以 Today AI 为例，它主要由三个部分组成：
云电脑：以前的虚拟机有个问题是会关机，而我觉得云电脑不关机是 Personal AI 非常重要的一环。你的东西一直在这台电脑上，它是真正的云电脑。Today 思路跟 Muse 一致：潜移默化，用户完全不需要感知到云电脑的存在。
连接器：能不能非常快速、一键拿到你在其他渠道的上下文。上下文最难的是拿到，海外是 Google 这些大公司直接给 MCP，国内可能就困难点。
然后就是上下文，以及基于上下文，能不能产生很多主动的行动和合适的建议，这个也挺重要的。
其实对大多数人来说，重度的生产力场景反而是少数，很多时候只需要 AI 帮忙记一下信息、做个安排。
生活里反而有许多非常需要 AI 的场景：他们能连上 Apple 健康，每天根据你当天的身体状态给建议。有了这些上下文，给出的健康建议就会非常精准和完整。
学习、财务状况、孩子和家庭琐事：这些需要长期跟踪的事项也很需要。
当然说句实话：这类产品，上下文连接器配置够了才会越用越准，所以如果刚开始觉得它不是很懂你的话，也可以养几天，多交流一下试试。
同时，这也说明了怎么样让用户无感地接入，也是一个非常重要的课题。
我觉得这就是 Personal Agent 很重要的两个特质：
第一，你不用关心 AI 底层的这些技术细节，直接用就行；
第二，你可以很快地把自己的信息同步上去。很多时候信息积累足够后，往往你还没开口，它就已经知道你要做什么、并且已经帮你做好了。
刚好我朋友做的 Today AI 今天也在国区上线了。
Muse 直接把 Personal Agent 这个概念带火了，其实之前 Grok bot 就有迹象。
可惜 Muse 我们用起来很麻烦、很费劲（毕竟 Meta 几十年的风控积累，比 Anthropic 还严格）。
Today AI 应该也是国内能用的第一个做得这么完整的 Personal AI。
我觉得这种 Agent 终于摸索出了一个完全不需要门槛的 AI 应用雏形。这是我第一次意识到，C 端用户其实不太 care 你的 Agent 底层用的是什么模型，哪怕不能切换模型，大家也是愿意用的。
其实 Personal AI 最核心的需求我觉得有三个：
它能不能理解你
它能不能主动找你
找你的时候，能不能基于上下文，给出真正有用的建议。
以 Today AI 为例，它主要由三个部分组成：
云电脑：以前的虚拟机有个问题是会关机，而我觉得云电脑不关机是 Personal AI 非常重要的一环。你的东西一直在这台电脑上，它是真正的云电脑。Today 思路跟 Muse 一致：潜移默化，用户完全不需要感知到云电脑的存在。
连接器：能不能非常快速、一键拿到你在其他渠道的上下文。上下文最难的是拿到，海外是 Google 这些大公司直接给 MCP，国内可能就困难点。
然后就是上下文，以及基于上下文，能不能产生很多主动的行动和合适的建议，这个也挺重要的。
其实对大多数人来说，重度的生产力场景反而是少数，很多时候只需要 AI 帮忙记一下信息、做个安排。
生活里反而有许多非常需要 AI 的场景：他们能连上 Apple 健康，每天根据你当天的身体状态给建议。有了这些上下文，给出的健康建议就会非常精准和完整。
学习、财务状况、孩子和家庭琐事：这些需要长期跟踪的事项也很需要。
当然说句实话：这类产品，上下文连接器配置够了才会越用越准，所以如果刚开始觉得它不是很懂你的话，也可以养几天，多交流一下试试。
同时，这也说明了怎么样让用户无感地接入，也是一个非常重要的课题。
我觉得这就是 Personal Agent 很重要的两个特质：
第一，你不用关心 AI 底层的这些技术细节，直接用就行；
第二，你可以很快地把自己的信息同步上去。很多时候信息积累足够后，往往你还没开口，它就已经知道你要做什么、并且已经帮你做好了。
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Codex 这个 computer use 真的是牛逼！
还可以让它通过 Mac 的 iPhone 镜像功能去操作你的手机，而且操作得非常快。
这样手机上的一些设置信息都可以通过这种方式读取，而且非常安全。
甚至读取微信，微信也肯定不会检测到。
Codex 这个 computer use 真的是牛逼！
还可以让它通过 Mac 的 iPhone 镜像功能去操作你的手机，而且操作得非常快。
这样手机上的一些设置信息都可以通过这种方式读取，而且非常安全。
甚至读取微信，微信也肯定不会检测到。
还可以让它通过 Mac 的 iPhone 镜像功能去操作你的手机，而且操作得非常快。
这样手机上的一些设置信息都可以通过这种方式读取，而且非常安全。
甚至读取微信，微信也肯定不会检测到。
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Cortex 这个 computer use 真的是牛逼！
还可以让它通过 Mac 的 iPhone 镜像功能去操作你的手机，而且操作得非常快。
这样手机上的一些设置信息都可以通过这种方式读取，而且非常安全。
甚至读取微信，微信都不知道它是通过这种方式读取的
Cortex 这个 computer use 真的是牛逼！
还可以让它通过 Mac 的 iPhone 镜像功能去操作你的手机，而且操作得非常快。
这样手机上的一些设置信息都可以通过这种方式读取，而且非常安全。
甚至读取微信，微信都不知道它是通过这种方式读取的
还可以让它通过 Mac 的 iPhone 镜像功能去操作你的手机，而且操作得非常快。
这样手机上的一些设置信息都可以通过这种方式读取，而且非常安全。
甚至读取微信，微信都不知道它是通过这种方式读取的
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终于用上最近很火的 Muse 了！
Anthropic 的风控在 Meta 面前就是弟弟。小扎的产品说不让你用，你根本用不上，连账号都注册不了。
根本不给你被封号的机会。
终于用上最近很火的 Muse 了！
Anthropic 的风控在 Meta 面前就是弟弟。小扎的产品说不让你用，你根本用不上，连账号都注册不了。
根本不给你被封号的机会。
Anthropic 的风控在 Meta 面前就是弟弟。小扎的产品说不让你用，你根本用不上，连账号都注册不了。
根本不给你被封号的机会。
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藏师傅 1 万多 star 的去 AI 味 Skill Humanizer-zh 迎来了一大波更新！
这次更新增加了很多上游的迭代，同时也吸收了很多 issue 里大家提的意见。
大家可以试试。如果有问题，可以在 issue 里反馈
藏师傅 1 万多 star 的去 AI 味 Skill Humanizer-zh 迎来了一大波更新！
这次更新增加了很多上游的迭代，同时也吸收了很多 issue 里大家提的意见。
大家可以试试。如果有问题，可以在 issue 里反馈
这次更新增加了很多上游的迭代，同时也吸收了很多 issue 里大家提的意见。
大家可以试试。如果有问题，可以在 issue 里反馈
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感觉现在发模型只能走两个极端：
要么在最便宜的模型里做到最厉害，要么就直接做最前沿的模型，否则就完全没有讨论度和使用度。
昨晚的两个发布：Grok 4.7 和 Mimo V2.6。两者的能力在各种第三方测评上都差不多，但在价格上差别太大了。
Mimo V2.6 Pro 在缓存命中时，输入价格是 ¥0.025，输出是 ¥6。而 Grok 4.7 从美元换算过来的话，输入已经到了 ¥3.35，输出更是高达 ¥40。
看了一些早上 Twitter 上大家对 Grok4.7 的反馈和测评，主要是一个吐槽贵，另一个是觉得它效果可能没那么好，又慢又不好。
Mimo 这个价格比当前 DeepSeek V4（不管是 Flash 还是 Pro）的波谷价格都要便宜一倍以上。
比如 Mimo V2.6 Flash 输出价格是 ¥2，而 DeepSeek V4.1 Flash 输出价格是 ¥4。
另外，Mimo V2.6 目前在 OpenCode 好像下周开始限免。
Mimo也推出了自己的桌面端，似乎是单独的订阅价格，可以去试试；桌面端里面带了图像生成模型，可以配合着画一些界面之类的。
估计两家都是觉得 OpenAI 可能今天下午就会发新模型（可能是 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，好像非常便宜），想赶在 OpenAI 之前发出来，结果凑到一块儿了。
感觉现在发模型只能走两个极端：
要么在最便宜的模型里做到最厉害，要么就直接做最前沿的模型，否则就完全没有讨论度和使用度。
昨晚的两个发布：Grok 4.7 和 Mimo V2.6。两者的能力在各种第三方测评上都差不多，但在价格上差别太大了。
Mimo V2.6 Pro 在缓存命中时，输入价格是 ¥0.025，输出是 ¥6。而 Grok 4.7 从美元换算过来的话，输入已经到了 ¥3.35，输出更是高达 ¥40。
看了一些早上 Twitter 上大家对 Grok4.7 的反馈和测评，主要是一个吐槽贵，另一个是觉得它效果可能没那么好，又慢又不好。
Mimo 这个价格比当前 DeepSeek V4（不管是 Flash 还是 Pro）的波谷价格都要便宜一倍以上。
比如 Mimo V2.6 Flash 输出价格是 ¥2，而 DeepSeek V4.1 Flash 输出价格是 ¥4。
另外，Mimo V2.6 目前在 OpenCode 好像下周开始限免。
Mimo也推出了自己的桌面端，似乎是单独的订阅价格，可以去试试；桌面端里面带了图像生成模型，可以配合着画一些界面之类的。
估计两家都是觉得 OpenAI 可能今天下午就会发新模型（可能是 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，好像非常便宜），想赶在 OpenAI 之前发出来，结果凑到一块儿了。
要么在最便宜的模型里做到最厉害，要么就直接做最前沿的模型，否则就完全没有讨论度和使用度。
昨晚的两个发布：Grok 4.7 和 Mimo V2.6。两者的能力在各种第三方测评上都差不多，但在价格上差别太大了。
Mimo V2.6 Pro 在缓存命中时，输入价格是 ¥0.025，输出是 ¥6。而 Grok 4.7 从美元换算过来的话，输入已经到了 ¥3.35，输出更是高达 ¥40。
看了一些早上 Twitter 上大家对 Grok4.7 的反馈和测评，主要是一个吐槽贵，另一个是觉得它效果可能没那么好，又慢又不好。
Mimo 这个价格比当前 DeepSeek V4（不管是 Flash 还是 Pro）的波谷价格都要便宜一倍以上。
比如 Mimo V2.6 Flash 输出价格是 ¥2，而 DeepSeek V4.1 Flash 输出价格是 ¥4。
另外，Mimo V2.6 目前在 OpenCode 好像下周开始限免。
Mimo也推出了自己的桌面端，似乎是单独的订阅价格，可以去试试；桌面端里面带了图像生成模型，可以配合着画一些界面之类的。
估计两家都是觉得 OpenAI 可能今天下午就会发新模型（可能是 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，好像非常便宜），想赶在 OpenAI 之前发出来，结果凑到一块儿了。
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估计 AI 圈大家都没有预料到，在有 GPT-Astra 和 Fable 发布以后，还能有这么热的新类型模型火起来。
JEV 能这么火，一方面是确实解决了某些问题；另一个核心原因在于它的速度优势非常易于传播。
速度和数量它都占了。你会发现那些网页里演示 JEV 的案例，都会展示它的速度以及处理的数量，这最能给人原始刺激，也说明大家确实对这两点非常重视，所以各种 Demo 和案例就疯狂传播。
当然这个模型也不是万能的。如果硬要让它脱离大语言模型只靠自己工作，应用场景其实比较有限；但如果加上大模型辅助或其他工具，效果会非常好。
同时它现在还缺一个多模态，如果有了多模态，尤其在素材整理分类或长内容生产上，体验会非常爽。
刚好昨天他们宣布向所有人开放，不再需要 waitlist 了，每个用户有 5 美元的免费额度。
这个模型非常省钱，输入只要 0.042 美元，输出免费，所以 5 美元能用非常非常久。
刚好我们上周的 Next Token 也更新了，主要讨论了：
JEV 模型及衍生问题：比如大家一天就能训出类似模型，像 GPT-6、Fable 这种在模型训练上已经非常专业，这里有很大的小模型训练套利空间。
小模型与大模型的协作问题。
交互界面的演变：现在聊天、浏览器、任务列表都在同一个软件里。包括 Codex 最近更新了浏览器插件，本身也支持多账号（比如 Notion 的 MCP 可以登录多个账号并拉取信息），很多时候它已经在替代我们的系统界面了。这种新的交互可能在潜移默化中就完成了对用户的教育。
昨天我也用 JEV 做了一个实时 3D 场景生成的案例，喜欢的人还挺多。节目里把这些和其他一些新闻基本都讨论到了，也聊了聊我、乔木、杨攀和橘子几个人的看法，欢迎大家去听听
估计 AI 圈大家都没有预料到，在有 GPT-Astra 和 Fable 发布以后，还能有这么热的新类型模型火起来。
JEV 能这么火，一方面是确实解决了某些问题；另一个核心原因在于它的速度优势非常易于传播。
速度和数量它都占了。你会发现那些网页里演示 JEV 的案例，都会展示它的速度以及处理的数量，这最能给人原始刺激，也说明大家确实对这两点非常重视，所以各种 Demo 和案例就疯狂传播。
当然这个模型也不是万能的。如果硬要让它脱离大语言模型只靠自己工作，应用场景其实比较有限；但如果加上大模型辅助或其他工具，效果会非常好。
同时它现在还缺一个多模态，如果有了多模态，尤其在素材整理分类或长内容生产上，体验会非常爽。
刚好昨天他们宣布向所有人开放，不再需要 waitlist 了，每个用户有 5 美元的免费额度。
这个模型非常省钱，输入只要 0.042 美元，输出免费，所以 5 美元能用非常非常久。
刚好我们上周的 Next Token 也更新了，主要讨论了：
JEV 模型及衍生问题：比如大家一天就能训出类似模型，像 GPT-6、Fable 这种在模型训练上已经非常专业，这里有很大的小模型训练套利空间。
小模型与大模型的协作问题。
交互界面的演变：现在聊天、浏览器、任务列表都在同一个软件里。包括 Codex 最近更新了浏览器插件，本身也支持多账号（比如 Notion 的 MCP 可以登录多个账号并拉取信息），很多时候它已经在替代我们的系统界面了。这种新的交互可能在潜移默化中就完成了对用户的教育。
昨天我也用 JEV 做了一个实时 3D 场景生成的案例，喜欢的人还挺多。节目里把这些和其他一些新闻基本都讨论到了，也聊了聊我、乔木、杨攀和橘子几个人的看法，欢迎大家去听听
JEV 能这么火，一方面是确实解决了某些问题；另一个核心原因在于它的速度优势非常易于传播。
速度和数量它都占了。你会发现那些网页里演示 JEV 的案例，都会展示它的速度以及处理的数量，这最能给人原始刺激，也说明大家确实对这两点非常重视，所以各种 Demo 和案例就疯狂传播。
当然这个模型也不是万能的。如果硬要让它脱离大语言模型只靠自己工作，应用场景其实比较有限；但如果加上大模型辅助或其他工具，效果会非常好。
同时它现在还缺一个多模态，如果有了多模态，尤其在素材整理分类或长内容生产上，体验会非常爽。
刚好昨天他们宣布向所有人开放，不再需要 waitlist 了，每个用户有 5 美元的免费额度。
这个模型非常省钱，输入只要 0.042 美元，输出免费，所以 5 美元能用非常非常久。
刚好我们上周的 Next Token 也更新了，主要讨论了：
JEV 模型及衍生问题：比如大家一天就能训出类似模型，像 GPT-6、Fable 这种在模型训练上已经非常专业，这里有很大的小模型训练套利空间。
小模型与大模型的协作问题。
交互界面的演变：现在聊天、浏览器、任务列表都在同一个软件里。包括 Codex 最近更新了浏览器插件，本身也支持多账号（比如 Notion 的 MCP 可以登录多个账号并拉取信息），很多时候它已经在替代我们的系统界面了。这种新的交互可能在潜移默化中就完成了对用户的教育。
昨天我也用 JEV 做了一个实时 3D 场景生成的案例，喜欢的人还挺多。节目里把这些和其他一些新闻基本都讨论到了，也聊了聊我、乔木、杨攀和橘子几个人的看法，欢迎大家去听听
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我用 @typesafeai JEV 模型做了一个实时 3D 场景生成器。
这个速度实在太夸张了！
从预制的几十上百种 3D 模型里，根据输入的文案，进行并发几百次的判断。
同时对这些素材的着色、光照、位置以及状态进行处理，一秒完成符合要求的室内场景搭建。
我用 @typesafeai JEV 模型做了一个实时 3D 场景生成器。
这个速度实在太夸张了！
从预制的几十上百种 3D 模型里，根据输入的文案，进行并发几百次的判断。
同时对这些素材的着色、光照、位置以及状态进行处理，一秒完成符合要求的室内场景搭建。
这个速度实在太夸张了！
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我用 JEV 模型做了一个实时 3D 场景生成器。
这个速度实在太夸张了！
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GPT-6 Astra 做软件宣传视频实在是太强了！
这个视频从配乐到音效到组件，全部都是 GPT-6 Astra 自己处理的。
没有用任何生成模型，纯代码，而且它是基于我的 Codepilot 组件和设计语言做的。
跟软件本身的风格和效果都非常搭配。
如果有人需要的话，我看要不要打包个 skill 给大家用。
GPT-6 Astra 做软件宣传视频实在是太强了！
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如果有人需要的话，我看要不要打包个 skill 给大家用。
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没有用任何生成模型，纯代码，而且它是基于我的 Codepilot 组件和设计语言做的。
跟软件本身的风格和效果都非常搭配。
如果有人需要的话，我看要不要打包个 skill 给大家用。
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给我的安卓折叠屏整一个 iPhone Duo 同款应用玩玩
用了原生的 Material Design 风格
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用了原生的 Material Design 风格
用了原生的 Material Design 风格
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KoreaProposesTokenizingStocksAndBonds
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#koreaproposestokenizingstocksandbonds 🇰🇷 South Korea Proposes Roadmap to Tokenize Stocks and Bonds by 2027
Traditional finance is meeting blockchain at a national level. South Korea has unveiled a comprehensive regulatory framework to bring traditional securities on-chain.
📌 Core News:
• The FSC announced a 3-phase plan to expand tokenized securities to include stocks, bonds, and investment funds.
• The legal framework is officially set to take effect on February 4, 2027.
• Phase 1 focuses on private funds, corporate bonds, and unlisted equities before expanding to public markets.
• For investor protection, retail participants face an annual net purchase limit of 100 million KRW (~$74K) per OTC platform.
📊 Market Impact:
• RWA Validation: This provides regulatory clarity for the Real-World Asset (RWA) narrative, proving institutional appetite for efficient on-chain settlement.
• Infrastructure Growth: Expect accelerated development in compliant blockchain infrastructure, digital custody, and identity verification solutions.
• Stablecoin Utility: Phase 3 explicitly mentions integrating on-chain payment systems, which could significantly boost the real-world utility of regulated stablecoins.
💬 Join the Discussion:
Do you think tokenized traditional securities will be the main catalyst for the next wave of institutional crypto adoption? Let’s discuss below! 👇
#RWA #Tokenization #SouthKorea #CryptoRegulation #Blockchain This is for educational purposes only. Not Financial Advice (NFA). Always Do Your Own Research (DYOR).
$NOM $MOVR $NIGHT
珍妮丝 kgf
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MetaMaskExitsLidoValidatorsAfterSecurityIncident
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MicronBeatsEarningsLiftsGuidance
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