PPIO Sandbox TURN，打通 Agent Sandbox实时通信通路。进入 Agent 时代，云沙箱（Sandbox）已成为智能体执行代码、调用工具、操作浏览器的基础设施。不是带宽不够，而是专为实时类 Agent 应用优化，一举将端到端延迟从 300-500ms 暴降至 50-100ms。

近期，PPIO 受邀参加 2026 华为云 INSPIRE 创想者大会。PPIO MaaS 平台产品专家谢晋发表主题演讲《PPIO MaaS平台如何加速中国 AI 走向全球》，从全球视角系统阐述了中国 AI+Token 出海的两大核心维度、热门出海场景以及 PPIO 的 Agentic Cloud 基础设施战略布局。

4月19日，TiDB 联合亚马逊云科技、PPIO 等伙伴，在北京举办 AI Founders Meetup。PPIO 联合创始人兼 CTO 王闻宇受邀出席，并依托对 Agent Infra 趋势判断，现场分享《为什么云端Agent需要专属沙箱？》主题。PPIO 沙箱是专为 Agent 场景设计的新一代运行时基础设施，提供了一个安全隔离的云端沙箱环境来执行 AI 生成的代码，是国内首款兼容 E2B

作为一款兼具“轻量化”与“高精度”的专业级 OCR 模型，GLM-OCR 以 0.9B 的参数规模，在 OmniDocBench V1.5 基准测试中取得了 94.6 分的 SOTA 表现，并在公式识别、复杂表格解析及信息抽取等高难度场景中展现出显著优势。目前，PPIO算力市场已上线几十个私有化部署模板，除了 GLM-OCR，你也可以将DeepSeek-OCR-2、 AutoGLM-Phone-9

PPIO首发上线Qwen3-Coder-Next模型。这是一款专为编程智能体与本地开发设计的开源权重语言模型,在面向低成本代码智能体部署方面具有较为明显的优势。

GLM-5 展现出了类似资深架构师的统筹能力，它能够自主将一个庞大模糊的目标，拆解为清晰、可执行的具体步骤。更重要的是，在长达数小时甚至更久的自动化任务执行过程中，该模型能够始终保持上下文的连贯性，确保每一个步骤都与最终目标保持一致，有效解决了传统模型在长任务中容易“遗忘”或“偏航”的痛点。当面对编译失败或运行时报错等棘手问题时，GLM-5 并非简单地抛出建议，而是能够像经验丰富的工程师一样，自主

Qwen3.5 系列模型堪称 “性能与效率的完美平衡体”，总参数3970 亿，激活 170 亿参数即可运转，实现了 “以小胜大” 的技术突破 —— 性能全面超越万亿参数的 Qwen3-Max 模型，同时部署显存占用直降 60%，最大推理吞吐量提升至 19 倍。AI 技术的落地，贵在 “快人一步”。PPIO 模型服务平台在第一时间完成 Qwen3.5-Plus 与 Qwen3.5-397B-A17B

该模型能够更准确地处理模糊问题，并在更长的运行时间内保持高效，能够分解复杂问题，运行实验，解读结果，并精准地识别障碍。GLM-5.1 在 SWE-Bench Pro 测试中取得了最先进的性能，并在 NL2Repo（代码库生成）和 Terminal-Bench 2.0（真实终端任务）测试中大幅领先于 GLM-5。如果你是 PPIO 老用户，可参与 PPIO 的邀请返利活动。邀请朋友注册 PPIO ，

Kimi K2.7 Code 是一个以编码为中心的智能体模型，在长上下文中更可靠地遵循指令，能以更高的成功率完成编程任务，同时支持文本、图片与视频输入，思考模式，对话与 Agent 任务。相比K2.6 ，Kimi K2.7 Code 大幅改善了在长程任务中的过度思考倾向，：Kimi K2.7 Code 作为国内领先的 Coding 模型，在长程代码任务中的表现取得了突破，面对不同编程语言（如 Ru

截至 2026 年 4 月，PPIO 日均 Token 调用量达 10280 亿，较 2025 年同比增长超 7 倍 ，业务场景的单请求 Token 量增长 30 倍，为用户持续提供可靠、可扩展、高性价比的模型服务。✅Coding 能力开源 SOTA：GLM-5.2 发布即获 LMArena 代码榜开源模型第一、全球模型二，整体表现仅次于 Claude Fable 5；现在，GLM-5.2 已上线