[推广] 火山方舟的 coding plan 上线新模型了,支持最新开源的 glm 5.1, kimi 2.6 和 minimax-m2.7
方舟 Coding Plan 支持 Doubao 、GLM 、DeepSeek 、Kimi 、MiniMax 等模型,工具不限,现在订阅 9 折,低至 36 元,订阅越多越划算!立即订阅: https://volcengine.com/L/D5ATMsA5zYg/ 邀请码:8BC
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最近骚操作: 下架lite 推出token plan minimax2.7开源很久了,官方还没有支持 百炼已经官方接入了5.1glm和kimi2.6,coding plan看起来没有支持的意思 上一代模型+qwen的垃圾模型,次数是挺多,但是没啥卵用 自家模型也只给了3.6plu
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总算是上新了,马上都要过期了结果告诉我上线新模型了,不过火山非豆包模型之前用经常限流卡顿,之前kimi2.5就一直卡,用都用不了,这次看看非官模型使用体验如何 12 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
如题,之前只有 glm 4.7,全是老模型,这波直接一个大更新。 拉完了直接变夯爆了,而且还不限购。 管他有没有隐藏倍率,就模型来讲所有国内 Coding Plan 第一了吧,先买个 lite 占坑。 9 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
自己买得 用下来觉得一般 比gml 5.1 差太多了给需要得佬友 大概还可以用15天把 最小得哪个套餐 sk-cp-FOg8sl77Prq0J8DagcWguIciIGG3XBlEMhVndoy5bhhI72t-wek9aaa3h5IRxUM7tjO239yU5ISZHPVFSw
最近开始研究 docker 部署个 harmesagent 玩玩,然后看到很多推荐 m2.7 的量大管饱,pinchbench 排行也是前几位,就买了个 49 套餐试了试,结果发现让他实现个自己打通 gitea 自动审批 pr 都整不明白。我就很好奇,把官方的文案味道了 gemi
因为GLM国内版抢不到,国际版最近涨价,就图便宜Minimax官网买了个最便宜的计划,拿来用claude Code。我也没有看到过什么恶评。但是自己用是真的难崩。 我主要用来生成数据清洗和分析的代码,所以code base其实都是很简单的,之前无论是用cluade Sonnet
最近在做一个类似 AI客服的项目,一直用的是 Minimax 官方套餐, 客户反馈每次生成回复的时间太慢了,上个月生成回复需要10~30s的样子,这个月极其不稳定升级了 highspeed套餐还是很慢,最少需要 30s; 本来打算用kimi,但是看了下kimi的套餐不让在编程工具
我让他分析日志,结果他问我是什么日志,就在根目录都不懂,而MiniMax 一下就分析出来了 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
在codex里作为gpt-5.4的备份的时候做事情一板一眼的,直接在opencode用连个json写都陷入死循环。不排除是装的skill的影响 9 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
打开 build.nvidia.com 使用邮箱注册账号(邮箱可以用谷歌邮箱直接登陆); 点顶上提示条验证手机号(国内手机号可以收到); 登录成功后点击网页右上角头像API Keys进入页面,点Generate API Key;(注意这个页面只会出现一次,要及时把key复制下来备
最近半个月一直在用某个佬的公益api, 用的opus 4.6. 今天一下子看到这个报错: 绷不住了啊, 难道我一直用的是披着opus 4.6的minimax 2.7? 我还觉得挺好用的. 因为是公益的, 我没有任意意见. 也不会纰漏是谁的公益站. 大家就当看个笑. 可能前面是真的
12.7.6 Monterty,除了升级外,还有啥办法么? 当前版本,其实OpenCode也没法用 14 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
写了个benchmark想看看实际的速率区别。 测试-1 (点击了解更多详细信息) bench代码 (点击了解更多详细信息) config.json (点击了解更多详细信息) 2.7-highspeed在代码生成类别速度比文字快一点,而且如果涉及到中文tps就会变低。在设定max
如题,有这几个模型大集群ep部署的模型,有什么好的玩法吗,目前在用herms agent, 还有什么值得部署和使用的场景吗?选中答案分享一个无限额的minimax 2.7的key,什么时候死随缘。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
今天,斯坦福 HAI 重磅发布「2026 年 AI 指数报告」!这份长达 423 页的年度报告,全面揭示了全球 AI 产业的最新权力版图。 它给出了一条核心结论:AI 的本事涨得飞快;但人类衡量和管好它的能力,却没怎么跟上步伐。 其中,最震撼的结论是 —— 中美 AI 模型性能差