我的AI模型使用情况分享:从云厂商到编程Agent的实战体验

我的AI模型使用情况分享 首先,大多数国内云厂商和模型服务商的模型我都接入和使用过,以下是根据实际体验得出的算力服务上自测评价,排序靠前说明体验感和实际使用效果很好; 我的模型体感(云厂商和模型商) 主要以稳定性、模型质量、使用体验为主的主观描述,国外模型不在表单里,因为属于算力能力和模型能力双领先; 排名 平台 我的推荐理由 我的使用劣势感受 1 火山引擎 / 火山方舟 我会把它作为线上生产环境的首选,尤其适合需要低延迟、高稳定性和持续调用的业务。 我觉得它的优势主要集中在生产稳定性上,如果追求极限低价,可能不是最便宜的选择。 2 阿里云百炼 我会把它作为企业级 AI 应用和多模型生态的主力平台,尤其适合需要工具链、Batch、长上下文和模型管理的场景。 我觉得它的产品体系比较完整,但也相对复杂,上手和配置成本会比单一 API 平台高一些。 3 DeepSeek 官方 我会把它作为低成本、高性价比调用 DeepSeek 模型的首选,适合大批量、成本敏感的任务。 我在高峰期可能会担心它的稳定性和响应速度,所以不一定会把它单独作为核心生产依赖。 4 腾讯云 我会把它作为腾讯云生态内项目的补充选择,尤其适合已经在腾讯云上部署业务的场景。 我觉得它在价格和综合体验上不算最突出,如果没有腾讯云生态绑定,吸引力会弱一些。 5 硅基流动 我会把它作为模型试验和多模型切换的平台,适合快速测试不同开源模型和低成本方案。 我觉得它更适合测试和非实时任务,强实时生产场景下我会更谨慎。 6 MiniMax 官方 我会在长上下文、多模态、语音或特定 MiniMax 模型能力上优先考虑它。 我不会把它作为通用推理 API 的第一主力,因为平台综合稳定性和生态证据不如火山、阿里这类云厂商充分。 7 智谱 GLM 官方 我会在中文场景、长上下文、工具调用和国产模型适配上考虑 GLM。 我觉得它的模型能力有特色,但公开的第三方平台级压测资料相对不足,所以生产主力选择上我会保守一些。 8 天翼云息壤 我会在政企、国产化、合规、央国企或电信体系项目里优先考虑它。 我觉得它更偏政企交付和合规场景,作为个人开发者或互联网产品的主力 API,体验和灵活度可能不是最优,当前缺失缓存机制,成本很高且模型上下文窗口阉割和算力不足。 我的主力模型 gpt + glm5.1 企业使用: 火山放在线上实时调用、Agent 后端、需要稳定低延迟的任务;阿里放企业生态、Qwen、百炼工作流、Batch、长上下文和多模型兜底 个人使用: Claude/Codex 更像"会干活的工程师" 或智谱的coding plans 政企客户: 尤其是电信、政务、金融、央国企场景,息壤价值在合规、国产算力、专网和交付,但个人开发者不推荐 国内模型 模型自测排行 GLM5.1(推荐,中等难度编程 或 自主任务执行) DeepSeek v4(可以赶上GLM5.1) MiniMax 2.7(在复杂任务执行,效果欠佳,比如openclaw的agent自主任务) Seedance 2.0(推荐,视频质量还可以,够用) MiniMax 2.5 和 GLM5(仅适合简单任务) 豆包 = 千问 > 元宝(网页使用推荐前2个) 模型用量数据 我的智谱AI,开通的是季度lite套餐,月度使用量截止到现在是31亿tokens; ...

2026-05-11 · 1 min · 211 words · FunkyGod

限时编程订阅与云主机优惠合集

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2026-04-29 · 1 min · 61 words · FunkyGod

OpenClaw: 配置多agent全团队一起干活!

OpenClaw: 配置多agent全团队一起干活! 🦞单个 Agent 处理多类任务会带来非常严重的记忆负担,导致巨额token开销,单独agent应该处理特定类型工作而不是各种杂七杂八的工作全部都要干! 🐳系统复杂度提高:各自agent处理不同类型的任务,分工明确、职能分化。有独立的记忆、技能和工作空间 每个助手对应不同的agent,分工明确,干活不累 关键词:#openclaw #glm #minimax #龙虾 #多agent 参考文档: OpenClaw 多 Agent 架构配置指南 - 把这份文档发给你的 OpenClaw,它会引导你选择最适合的多 Agent 架构配置 OpenClaw 多 Bot 团队协作教程 - 开发调优 - LINUX DO 新增agent 命令说明 openclaw agents add --workspace 工作空间路径 新Agent的名称(ID) ℹ️ 说明:命令参数说明: • --workspace:指定独立的数据空间路径,建议格式为 /root/.openclaw/workspace-{} • 新Agent的名称(ID) • --model:如果需要使用自定义模型,可以添加此参数并填写模型 ID,否则将使用默认模型 演示如下: ~/.openclaw » openclaw agents add --workspace ~/.openclaw/workspace-coder coder ~/.openclaw » openclaw agents list gudaixin@Mac 🦞 OpenClaw 2026.3.8 (3caab92) — Somewhere between 'hello world' and 'oh god what have I built.' │ ◇ Doctor warnings ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ │ │ - channels.telegram.groupPolicy is "allowlist" but groupAllowFrom (and allowFrom) is │ │ empty — all group messages will be silently dropped. Add sender IDs to │ │ channels.telegram.groupAllowFrom or channels.telegram.allowFrom, or set groupPolicy to │ │ "open". │ │ │ ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ Agents: - main (default) Identity: 🦔 OpenClaw CEO (IDENTITY.md) Workspace: ~/.openclaw/workspace Agent dir: ~/.openclaw/agents/main/agent Model: minimax-portal/MiniMax-M2.5 Routing rules: 0 Routing: default (no explicit rules) - coder Workspace: ~/.openclaw/workspace-coder Agent dir: ~/.openclaw/agents/coder/agent Model: minimax-portal/MiniMax-M2.5 Routing rules: 0 配置telegram bot 对应不同agent,并安全检查 ...

2026-03-11 · 2 min · 274 words · FunkyGod

性价比高的国内编程模型推荐:GLM-4.6(截止2025年12月1日)

性价比高的国内编程模型推荐:GLM-4.6(截止2025年12月1日) 使用GLM4.6 朋友们,我先替大家试试GLM4.6,看看前后端开发使用GLM4.6能够高质量的完成AI编程工作,后续效果等我过一段时间给大家反馈。 目前是黑五优惠时间,我是39.8元的包季度套餐,大家可以付费之后设置提醒,用2周看是否要取消自动续期,避免不合理扣费。 在付费完整后,就可以直接在AI插件里使用GLM4.6进行编程开发啦! 按照以下流程配置即可: API Provider:选择 Z AI Z AI Entrypoint:选择 China Coding Plan (https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4) Z AI API Key:填入您的智谱 API Key Model:选择 glm-4.6 或者列表中您想使用的模型 更多AI插件使用GLM4.6的教程 Kilo Code - 智谱AI开放文档 GLM4.6关键改进 GLM-4.6。与GLM-4.5相比,这一代模型带来了几项关键改进: 更长的上下文窗口:上下文窗口已从128K tokens扩展至200K tokens,使模型能够处理更复杂的智能体任务。 卓越的编码性能:该模型在代码基准测试中获得了更高的分数,并在Claude Code、Cline、Roo Code和Kilo Code等应用中展现出更出色的实际性能。 高级推理:GLM-4.6在推理性能上有明显提升,并在推理过程中支持工具使用。 更强大的智能体:GLM-4.6在工具使用和基于搜索的智能体方面表现出更强的性能。 结果显示,与GLM-4.5相比,GLM-4.6有明显提升,同时也比DeepSeek-V3.2-Exp和Claude Sonnet 4等国内外领先模型具有竞争优势,但在编程能力上仍落后于Claude Sonnet 4.5。 评测GLM4.6和Cloud Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室 - 在 Claude Code 中使用 GLM 4.6 的体验 | Randy's Blog “若项目追求视觉惊艳、代码优雅的展示型效果,且预算充裕,Claude 仍是理想之选;而若任务涉及严谨逻辑、复杂交互与系统架构,需兼顾功能完整与高度可靠,GLM-4.6 则展现出更强的综合实力与交付保障。” ...

2025-12-01 · 1 min · 112 words · FunkyGod