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2026年5月27日小米MIMO大模型官宣永久降价最高降幅98%，并且重置了所有Token Plan用户的额度，不仅采用了新的计价模式，还增加了Token Plan的套餐用量，更具套餐档次不同提升了5-8倍。 MiMo系列模型的主要特点包括： 强大的推理能力：在数学、编程和逻辑推理任务中表现优异 开源开放：模型权重已在Hugging Face等平台开源，支持社区二次开发 多尺寸适配：提供Lite、Standard、Pro、Max等不同规格版本，满足从个人开发者到企业级的多样化需求 中文优化：针对中文语境进行了深度优化，理解与生成能力更加精准 最重磅的消息是百亿Token计划的用户反应续费当前套餐仅需0.01元，博主已经续费成功，还没到期的用户可以去试试。 这个界面直接跳转对应的支付平台即可无视价格，博主选的支付宝平台，跳转后只需支付0.01元即可续费，续费完如不想续订记得取消自动续费。 支付后回到小米MIMO控制台即可看到续费成功和额度 尚未到期的用户抓紧试试，官方并没有相关的宣传口径，不知道什么时候会失效，以官方的显示为准。

在搜索结果中显示 EU.org: free domain names since 1996 而不是你预期的网站名称，通常是因为 Google 的算法认为该域名的根域名标题比你设置的站点标题更具描述性，或者你的站点 Site Name（网站名称） 结构化数据未被正确识别。 你可以通过以下几个步骤进行优化和修改： 1. 检查并设置首页 Title 标签 Google 搜索结果最顶部的文字通常被称为 Site Name。确保你的 WordPress 首页 HTML 中包含正确的 <title> 标签。 推荐格式： 站点名称 - 描述 或 站点名称 | 官方网站。 如果你使用了 SEO 插件（如 Rank Math 或 Yoast SEO），请检查"标题和元数据"设置中的"首页标题"。 2. 添加 WebSite 结构化数据（最关键） 这是告诉 Google “我的网站叫什么"的最直接方式。你需要向首页添加一段 JSON-LD 代码。如果你使用 SEO 插件，通常在插件设置里填写 Site Name 即可自动生成；如果没有，可以手动在主题的 header.php 中添加： 1 2{ 3 "@context": "https://schema.org", 4 "@type": "WebSite", 5 "name": "定风波 | AI技术博客", 6 "url": "https://dingfengbo.eu.org/" 7} 3. 修改 WordPress 常规设置 确保 WordPress 后台的 设置 -> 常规 中： ...

在 2026 年的今天，AI 辅助开发已经从"网页对话框"全面进化到了"终端原生（Terminal Native）"。作为开发者，我们不再满足于简单的代码生成，而是需要一个能读懂整个工程目录、能自主运行测试、甚至能管理服务器的命令行 AI Agent。 目前市面上呼声最高的三大工具：Google 的 Gemini CLI、Anthropic 的 Claude Code，以及曾经的开创者 OpenAI Codex（现已深度集成入 GitHub Copilot CLI）。 面对这三大神器，开发者该如何取舍？本文将从核心架构、实战表现及成本三个维度为你拆解。 一、三大选手概览 Gemini CLI（Google）：上下文窗口 1M-2M Tokens，核心卖点是逻辑闭环、Plan Mode、超大上下文，原生 Google 搜索支持 Claude Code（Anthropic）：上下文窗口 200K Tokens，核心卖点是自主性、极高代码质量、多轮重构，需通过 MCP 扩展联网 GitHub Copilot CLI（Microsoft/OpenAI）：上下文窗口 128K+，核心卖点是生态集成、极致的 IDE 协同，主要是 GitHub 数据搜索 二、深度对比：谁才是真正的"终端霸主"？ 1. Gemini CLI：不仅仅是代码，更是"全局调度员" 得益于 Gemini 3 系列模型的超长上下文，Gemini CLI 是处理"巨型工程"的唯一选择。 优势：你可以直接把整个 WordPress 博客的所有源码和数月的运行日志一次性塞给它。它的 Plan Mode（方案模式）非常稳健，在执行高危 Shell 命令前，会先列出逻辑步骤，极大降低了误删生产环境文件的风险。 适合场景：全量代码审计、跨文件逻辑重构、时效性信息检索（内置 Google 搜索）。 2. Claude Code：纯粹的"代码艺术家" 在 2026 年的测评中，Claude 4.6 系列模型在编码逻辑的细腻程度上依然领先。 ...

GPT-image-2 深度评测：OpenAI 最强图像生成模型的实力与代价 2026 年 4 月 21 日，OpenAI 正式发布 GPT-image-2（模型快照：gpt-image-2-2026-04-21），取代了去年的 GPT-image-1.5 成为新的旗舰图像生成模型。这不是一个简单的迭代——它在生成质量、文字渲染、多轮编辑和 API 集成上都做了大幅升级，但价格也同样"旗舰"。 社区评测结果已经陆续出炉，今天就来拆解这个模型到底强在哪、贵在哪、值不值。 一、GPT-image-2 是什么 GPT-image-2 是 OpenAI 最新的原生多模态图像生成模型，可以通过 Chat Completions API、Responses API、Image API 等多种方式调用。 维度 GPT-image-2 GPT-image-1.5 DALL·E 3 发布日期 2026-04-21 2025 2023 支持输入 文本 + 图片 文本 + 图片 仅文本 支持输出 文本 + 图片 文本 + 图片 仅图片 图片编辑 ✅ 多轮 ✅ 单轮 ❌ 流式输出 ✅ 支持 ❌ ❌ 透明背景 ✅ ❌ ❌ 最大分辨率 2048×2048 1024×1024 1024×1024 最关键的变化：GPT-image-2 现在是一个多模态模型，可以同时理解文本和图像，也能同时输出文本和图像。它不再像 DALL·E 系列那样是个"专用的图片生成器"，而是一个具备图像生成能力的通用模型。 ...

小米 MiMo-V2.5：309B 参数的"性价比之王"，以及 Token Plan 的野心 如果说 2025 年底小米开源 MiMo-V2-Flash 是"试试水"，那 2026 年的 MiMo-V2.5 就是正式亮剑了——309B 总参数、15B 激活、1M 上下文窗口、MIT 开源协议，而且 API 价格低到令人怀疑标错了小数点。 今天就来拆解这个"手机厂做的最强开源大模型"，以及小米背后的 Token Plan 到底在下一盘什么棋。 一、MiMo-V2.5 是什么 MiMO-V2.5 是小米自研的大语言模型 MiMo 系列的最新版本，基于 MoE（混合专家）架构。 维度 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5-Pro 总参数 309B 309B 激活参数 15B 15B 上下文窗口 1M tokens 1M tokens 架构 MoE + 混合注意力 MoE + 混合注意力 开源协议 MIT MIT API 价格（输入） $0.4/M tokens $1/M tokens API 价格（输出） $2/M tokens $3/M tokens 1M 上下文窗口是目前开源模型中最长的之一，比 DeepSeek V3.2 和 Kimi K2 的 256K 长了 4 倍。这意味着你可以把整本小说、整个代码库一次性丢进去。 ...

Kimi K2.6 vs GLM-5.1：国产万亿参数 MoE 双雄对决 2026 年的中国 AI 圈，两位"万亿级"选手几乎同时亮剑——月之暗面的 Kimi K2.6 和智谱的 GLM-5.1。两者都是 MoE 架构、都是万亿参数、都主打 Agent 能力，但路线和气质截然不同。今天就来拆解这两个模型，看看各自强在哪、弱在哪、适合什么场景。 一、基本参数对比 维度 Kimi K2.6 GLM-5.1 开发方 月之暗面（Moonshot AI） 智谱 AI（Z.ai） 架构 MoE（混合专家） MoE（混合专家） 总参数 1T 744B 激活参数 32B 40B 专家数 384（选 8） — 上下文长度 256K 128K（DSA 稀疏注意力） 多模态 原生多模态（MoonViT 视觉编码器） 文本为主，GLM-V 系列独立 开源协议 自定义（见 HuggingFace） Apache 2.0 发布时间 2026 年 4 月 2026 年 3 月 关键差异：K2.6 参数更多（1T vs 744B），但激活参数更少（32B vs 40B），意味着推理成本更低；GLM-5.1 虽然总参数少，但激活量大，单步计算更重。K2.6 天然带视觉能力，GLM-5.1 的多模态需要走独立模型（GLM-V 系列）。 ...

什么是 Agent Skill？ 在 AI 助手领域，Agent Skill（代理技能）是一种模块化、自包含的能力扩展包，类似于编程中的插件或库。它为通用的 AI 模型提供特定领域的知识、工作流程和工具集成，使其能够胜任专业任务。 打个比方：如果说 AI 模型像是一个聪明但缺乏专业经验的大学毕业生，那么 Agent Skill 就是针对特定岗位的岗前培训手册和工具箱。 为什么需要 Agent Skill？ 通用大模型（如 GPT、Claude、Qwen）虽然知识面广，但在以下方面存在局限： 领域知识不足：不了解公司内部系统、业务逻辑、专业术语 流程不明确：不知道特定任务的标准化操作步骤 工具集成缺失：无法直接调用专业软件或 API 上下文理解有限：难以理解复杂的领域特定格式或约定 Agent Skill 通过模块化封装解决这些问题，让 AI 助手可以即插即用地获得专业能力。 Agent Skill 的核心组成 一个标准的 Agent Skill 包含以下部分： 1. SKILL.md（必需） 这是技能的核心文件，包含： YAML 元数据：技能名称、描述、触发条件 Markdown 指南：使用说明、工作流程、最佳实践 示例结构： 1skill-name/ 2├── SKILL.md # 核心描述文件 3├── scripts/ # 可执行脚本 4├── references/ # 参考文档 5└── assets/ # 输出资源文件 2. 脚本目录（scripts/） 存放可执行代码（Python、Bash 等），用于需要确定性可靠性的任务。 使用场景： 重复执行的自动化任务 需要精确控制的操作（如文件处理） 与外部系统集成的接口 3. 参考文档目录（references/） 存放按需加载的文档，避免占用过多上下文。 ...

前言 2026年4月，阿里通义千问团队发布 Qwen3.6-35B-A3B，这是 Qwen3.6 系列的首个开源权重变体。作为一款 MoE（Mixture-of-Experts）架构模型，它在保持 35B 总参数的同时，每次推理仅激活 3B 参数，实现了性能与效率的完美平衡。 核心亮点 1. 高效 MoE 架构 Qwen3.6-35B-A3B 采用混合专家架构： 总参数：35B 激活参数：仅 3B（每次推理） 专家数量：256 个专家，每次激活 8 个路由专家 + 1 个共享专家 上下文长度：原生支持 262K tokens，可扩展至 100 万 tokens 这种设计使得模型在保持强大能力的同时，推理成本大幅降低，非常适合生产环境部署。 2. 强化的 Agentic Coding 能力 Qwen3.6 在代码生成方面有显著提升： SWE-bench Verified：73.4 分（领先同类模型） Terminal-Bench 2.0：51.5 分 SkillsBench Avg5：28.7 分 特别值得一提的是，模型支持Thinking Preservation（思考保留），可以保留历史消息的推理上下文，非常适合迭代开发和复杂任务。 3. 多模态能力 Qwen3.6-35B-A3B 不仅擅长文本处理，还具备强大的视觉理解能力： MMMU-Pro：75.3 分 Mathvista：86.4 分 RealWorldQA：85.3 分 在文档理解、图表分析、视频理解等任务上表现出色，适合构建多模态应用。 技术架构 Qwen3.6-35B-A3B 的架构设计颇具特色： 隐藏层维度：2048 层数：40 层 隐藏层布局：10 × (3 × (Gated DeltaNet → MoE) → 1 × (Gated Attention → MoE)) Gated DeltaNet：32 个 V 注意力头，16 个 QK 注意力头 Gated Attention：16 个 Q 注意力头，2 个 KV 注意力头 这种创新的架构设计，结合了 DeltaNet 线性注意力和传统注意力机制的优势。 ...

前言 2026年4月，Anthropic 正式发布 Claude Opus 4.7，这是其最新一代旗舰大模型。作为 AI 领域的重磅更新，Claude Opus 4.7 在推理能力、多模态理解和安全性方面都有显著提升。 核心升级亮点 1. 推理能力大幅提升 Opus 4.7 在复杂推理任务上表现出色，特别是在数学、编程和逻辑分析方面。相比上一代，推理准确率提升约 15-20%。 2. 多模态理解更深入 新版本增强了对图像、图表和文档的理解能力，能够更准确地分析复杂视觉内容，支持更长的上下文窗口。 3. 安全性与可控性 Anthropic 延续其对 AI 安全的重视，Opus 4.7 在减少幻觉、拒绝有害请求方面表现更稳健，同时提供了更细粒度的可控性。 技术细节 参数规模：未公开，预计在 100B+ 级别 上下文窗口：支持 256K token 多模态：文本、图像、文档理解 推理速度：相比 Opus 4 提升约 30% 行业影响 Claude Opus 4.7 的发布，进一步加剧了大模型领域的竞争。与 GPT-5、Gemini 等模型相比，Claude 在安全性和可控性上的差异化定位更加清晰。 对于开发者和企业用户来说，Opus 4.7 提供了更多选择，特别是在需要高安全性和复杂推理的场景中。 如何体验 目前 Claude Opus 4.7 已在 Claude.ai 上线，用户可以直接体验。企业用户可通过 API 接入。 总结 Claude Opus 4.7 是 Anthropic 在 2026 年的重要里程碑，展示了其在 AI 安全与能力平衡上的持续探索。对于关注 AI 发展的人来说，这无疑是一个值得关注的更新。 ...

一款主打"智能效率"的 100B 参数文本模型，完全免费，支持 256K 上下文和 32K 输出 模型概述 OpenRouter 最近上架了一款名为 Elephant Alpha 的新模型。这是一款 100B（千亿）参数的纯文本模型，主打"智能效率"（intelligence efficiency）——即在保持强劲性能的同时，尽量减少不必要的 token 消耗。 最吸引人的是：完全免费。 核心参数一览 参数 数值 模型 ID openrouter/elephant-alpha 参数量 100B 上下文长度 256K tokens 最大输出 32K tokens 输入模态 纯文本 输出模态 纯文本 定价 免费 支持的 API 参数 Elephant Alpha 支持以下 OpenRouter 标准参数： temperature - 控制输出随机性 top_p - 核采样参数 max_tokens - 最大输出 token 数 response_format - 响应格式控制 structured_outputs - 结构化输出（JSON 模式） tools / tool_choice - 函数调用支持 快速上手 通过 OpenRouter API 调用 1curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \\ 2 -H "Content-Type: application/json" \\ 3 -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \\ 4 -d '{ 5 "model": "openrouter/elephant-alpha", 6 "messages": [ 7 {"role": "user", "content": "解释一下什么是智能效率，为什么重要？"} 8 ] 9 }' Python 调用示例 1import openai 2 3client = openai.OpenAI( 4 base_url="https://openrouter.ai/api/v1", 5 api_key="YOUR_OPENROUTER_API_KEY" 6) 7 8response = client.chat.completions.create( 9 model="openrouter/elephant-alpha", 10 messages=[ 11 {"role": "user", "content": "用简洁的语言总结量子计算的核心原理"} 12 ], 13 max_tokens=2000 14) 15 16print(response.choices[0].message.content) 结构化输出示例（JSON 模式） 1response = client.chat.completions.create( 2 model="openrouter/elephant-alpha", 3 messages=[ 4 {"role": "user", "content": "列出 5 种常见的设计模式，返回 JSON 格式"} 5 ], 6 response_format={"type": "json_object"} 7) 适用场景分析 ✅ 推荐使用场景 长文本处理 256K 的上下文长度，适合处理长文档、书籍、代码库分析 最大 32K 输出，足以生成完整的文章或报告 成本敏感项目 完全免费，适合个人开发者、学生、初创团队 可作为主力模型的免费替代方案 结构化数据提取 支持 JSON 结构化输出，适合信息抽取、数据清洗任务 函数调用能力可用于构建工具链 文本生成与改写 纯文本模型，专注度更高 写作辅助、翻译、摘要生成等 ⚠️ 注意事项 仅支持文本：无法处理图像、音频等多模态输入 预览模型：作为新上架的预览版本，稳定性需要观察 未知训练截止日期：知识库截止时间未公开 与其他免费模型对比 模型 参数量 上下文 输出上限 特点 Elephant Alpha 100B 256K 32K 纯文本，专注效率 Gemma 4 31B (free) 31B 256K 32K 多模态，支持图像/视频 Gemma 4 26B A4B (free) 26B (3.8B激活) 256K 32K MoE 架构，多模态 Nemotron 3 Super (free) 120B (12B激活) 256K 262K MoE，推理能力强 Elephant Alpha 的优势在于 100B 纯文本参数，对于纯文本任务可能有更好的语言理解和生成质量。 ...