对于需要更复杂功能的场景，可以使用config.ts编写自定义函数。这种方式可以完全访问ContinueSDK的功能。.push({description:"生成Git提交信息",${.push({name:"commit",description:"生成Git提交信息",run:asyncfunction*(sdk){

我预计2025年大模型的价格竞争会越来越激烈，可以说会卷到飞起，同时模型的性能也会越来越强，相信在通往AGI的路上，DeepSeek-AI 绝对是一个不可忽视的重要角色！这里我要特别赞一下DeepSeek V3的价格，真的是太良心了，根据我的使用体验，保守地说，相当于提供了接近GPT-4o的性能，但是输入价格只有GPT-4o的1/20，输出价格只有GPT-4o的1/30。这里给大家截图感受一下，D

到这里，我们已经可以使用 Python 和 LLM 来处理一些实际问题了。在本文中，我们学习了 Python 的基础知识，并通过一个简单的 AI 项目展示了如何使用 Python 和 OpenAI API 来进行文档摘要和关键词提取。虽然只是很短的时间，但是我相信大家已经对 Python和LLM有了一个初步的了解，也可以开始享受AI编程时代的乐趣了。接下来，大家可以进一步探索 Python 的强大

Google Cloud的报告显示，AI应用已经渗透到几乎所有主要行业，并且可以按功能划分为六种主要类型的智能体：客户智能体、员工智能体、创意智能体、代码智能体、数据智能体和安全智能体。对于客户服务代表，公司推出了新工具，可以总结与用户的沟通，甚至可以从之前的互动中获取上下文，使一线员工能够更有效地提供帮助。：使用Veo 2和Imagen 3作为创意伙伴，使团队能够在更短时间内生成多样化、电影级的

根据Google官方数据，Gemini 2.5 Flash在各项人工智能评测基准(Benchmark)中的表现都可以直接挑战目前主打性价比的大型语言模型，例如OpenAI的o4-mini，Anthropic的Sonnet 3.7，xAI的Grok 3和DeepSeek R1，所以这款模型的定位就是极致性价比，覆盖从最便宜的2.0 Flash到最高性能的2.5 Pro之间的中端需求市场，用户可以根据

Cherry Studio是一款功能强大的国产开源AI工具，支持本地部署、知识库管理、多模型聚合和联网搜索等特性。本文将详细介绍Cherry Studio的核心功能、1.0版本新特性及与ChatBox的对比分析，帮助用户选择最适合自己的AI助手工具。Cherry Studio凭借其全面的功能体系、高度的定制化能力和强大的扩展性，已经成为国产开源AI工具市场中的佼佼者。其1.0版本新增的联网搜索功能

我个人的体验是，如果你明确要访问什么网站，可以在对话中提示，AutoGLM沉思就会根据你的提示访问指定网站完成任务，相比只集成了搜索的其他智能体，AutoGLM沉思可以完成更复杂的网页交互，所以不会局限在搜索提取网页内容上，适用范围比AI搜索更广，大家也可以自己试试看。从擅长对话的大型语言模型，到擅长思考的推理模型，再到如今能够"边想边干"的智能体，AI技术正朝着AGI方向一路狂奔，而AutoGL

首次采用MoE架构，大幅提升计算效率原生多模态能力，实现文本与视觉的深度融合突破性的1000万token超长上下文支持创新的训练方法与优化技术然而，在实际社区评测中，特别是在编码能力和Agent能力方面，Llama 4系列的表现还有待提高。作为Meta新一代的开源模型，Llama 4理应在各方面取得更好的评测结果，但目前看来，距离预期还有一定差距。应用前景：作为问答模型，Llama 4表现尚可，但

Gemma 3是谷歌最新推出的开源模型系列，基于Gemini技术构建。多模态能力：能够处理文本和图像128K上下文窗口：支持长文本理解和生成多语言支持：支持超过140种语言多种参数规模：提供1B、4B、12B和27B四种参数规模的模型如下图所示，在性能方面，Gemma 3系列表现出色，在问答、摘要和推理等任务上能够与主流大模型，如o3-mini，DeepSeek R1/V3相媲美，同时其紧凑的设计

新基准测试的目标是通过更具挑战性的任务，区分当前最强的LLM，并为未来的模型发展提供足够的提升空间。例如，在旧的Python基准测试中，顶级模型的得分已经接近饱和，难以体现模型之间的细微差异。而新基准测试通过挑选Exercism平台上最困难的225道题目，使得当前顶级模型的得分分布在5%到50%的范围内，为未来的改进留出了充分的余地。通过更具挑战性的测试和详细的排行榜分析，Aider不仅展示了当前