9 月 7 日，最高人民法院发了一份文件，法发〔2026〕10 号，《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》，5 个部分 24 条。这是国家最高审判机关第一次专门就 AI 纠纷怎么判给出规则。我把 24 条全文读完了，挑出跟普通人关系最大的六条。有好消息，也有一条大家可能不爱听的。，不是刑事定罪。

有一点得跟你说实话：这个用法踩在微软服务条款的灰色地带，微软的意思是这服务只给 Edge 朗读用，社区那个开源库稳稳跑了三年没被封，但你要拿它做商用产品，这个风险自己掂量。国内几个免费大模型的网页版，豆包、Kimi、DeepSeek、智谱、通义，都免费、国内直连、不用梯子，日常写东西、问问题够用了。要批量、要接进程序，腾讯、有道这些有每月几百万字符的免费额度，我们自己项目的翻译就是白嫖腾讯的，一个

这俩其实是同一个人。但 GLM-4-Flash 答对之后，又没忍住，顺手编了个假细节，说「鲁迅这个笔名取自《左传》里的鲁隐公」，这是纯瞎编的。给白嫖免费大模型的人一句实在话：它给你的每一个具体的东西，人名、日期、数据、API、库、论文引用，都先当成「可能是编的」，动手用之前自己核一遍。横评讲了哪个免费大模型能用，薅羊毛讲了能薅多少，今天讲白嫖它们的人最后一个、也最要命的问题：这些免费的，到底能不能

要动脑子、要推理、要它给准信的活，别用那些又快又便宜的，GLM-4-Flash、Gemini Flash-Lite 这种轻量版最容易翻车；把这几篇的实测串起来，GLM-4-Flash 这个「薅羊毛之王」的完整画像就出来了：它最能薅（不限流、永久免费），但也最不能全信（爱瞎编、推理最弱）。薅之前总得知道该薅谁。无脑、高频的活，翻译个短句、改个格式、跑个批量，用 GLM-4-Flash 敞开薅，反正简

我自己的项目里一直挂着免费大模型 API 做兜底。前几天为了另一件事去调智谱的免费模型，随手多试了几个，结果发现好几处跟公开说法对不上——有的模型名字带 flash 但根本不免费，有的调通了却返回空，有的十次里有六次直接被限流。干脆花了一下午，把它家的免费模型挨个真调了一遍，把额度、限流、返回格式、报错全记下来。这篇是调用手册，不是评测。下面所有数字都是 2026 年 8 月 10 日实测出来的，

我服务器上挂着一份免费大模型清单，13 个入口，7 月 12 日逐个真调校准过——哪家什么额度、每分钟能发几次、慢到什么程度，全是当时一个个试出来的，不是抄的。昨天我把这份清单原样重跑了一遍。不到一个月。

前面依次排着火山、GitHub、Cerebras、ModelScope 这些更强的模型，只有它们全都失败了，才轮得到它。结果它干了一多半的活。这件事反过来说明前面那几环的失败率有多高。整体 44144 次调用里失败了 7415 次，成功率 83.2%，也就是。

让免费大模型写长一点的东西，你大概率遇到过两种情况：要么写着写着断在半句话上，要么它草草收尾，明明让它写六段，它写了三段就说「以上就是全部内容」。我一直以为这是max_tokens没给够。这次真测下来，发现不全是。测法很简单：同一道题，同样的参数，让八个免费模型各写一遍。题目是「写一篇挑选笔记本电脑的完整指南，分成 6 个部分，每部分至少 300 字，一次性写完不要省略」。按要求，合格答案至少 1

六天前我写过一篇，说 13 个免费大模型入口一个月挂了 4 个。这几天入口又加了几个，我把现在全部 21 个挨个调了一遍。但这次真正有用的不是这几个数字。是我在核对数据的时候发现，自己差点把一个活着的判成死的。

用免费大模型的人早晚会碰到同一个问题：我到底还能调多少次。不是「能不能调通」，那个我前几篇一直在测。是调通之后，白嫖的额度什么时候见底，一分钟能发几个请求，会不会跑着跑着突然被拦。今天我把这个问过了一遍，两种办法：先看各家在响应头里给不给额度信息，再连续快发 8 个请求，看谁先把我拦下来。