测完这三个 Case 加上兼容性验证，我对 MiniMax-M2.5 有了一个比较完整的判断。先说能力层面。编程和 Agent 能力确实达到了第一梯队——全栈 Web 开发、数学物理模拟、企业级系统搭建，三个场景都交出了有说服力的答卷。Vibe Coding 支持 PC/App/React Native 跨端开发，还能搞 Flutter，前后端全栈带数据库，这个能力覆盖面放在国产模型里是顶配了。再

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有时候，一个产品的爆火来得比想象中快的多。三天前，我被安利了一个宝藏 AI 产品并且玩疯了。今天刚要动笔给大家安利，就发现马斯克已经反手一个转发，给它送上了热搜了。这个产品叫第一次见到它，是朋友向我推荐的，她说必须去线下找我，非说必须让我亲自体验过才能理解。我还挺好奇的，什么产品值得这么郑重其事。结果一上手，我就明白了。这可能是我今年见过最不正经、也最有想象力的 AI 产品。难怪马斯克下场反手给了

无论是 Agentic search、超长上下文检索、跨学科极限推理，还是长程逻辑一致性，Opus 4.6 都是在把 Sonnet 这一代彻底甩在身后，同时在多个点位上正面压住 GPT-5.x（不包括最新的 GPT-5.3-Codex） 体系。从整体跑分来看，GPT-5.3-Codex 更新重点放在了「执行力」上，也就是，在「长期、可执行、需要反复试错的工程任务」这一类问题上，GPT-5.3-Co

在同样的 RTX 4090 上测试，9B 的 MiniCPM-o 4.5，INT4 量化后解码速度能到 200 tokens/s 以上，首响时间稳定在 0.6 秒左右，显存占用只有 11GB。它在说的时候，眼睛还在跟着你笔尖走，发现你画出了头，就开始推测是什么小动物。你不用反复发指令，它只是在你往前走的时候，持续看着前面的情况，有变化再提醒你一声。它放在一起对比的，不是小模型，都是 Qwen3-O

等等！马上要进入 2026 年了，你还在和大模型部署扯皮吗？尤其是个人开发者和小团队，只是想跑个模型，为什么要经历九九八十一难啊？！配环境翻车、显存溢出报错、依赖冲突爆炸、模型下载失败……这种痛感你我都懂。所以，当一台自称的小盒子端上来，宣称的时候，我第一反应是：想法很美好，但别吹太过了。但第二反应又是：如果它真的能做到，那真的喜上加喜。一个是 AI infra 圈里以「降低算力使用门槛」著称的公

这意味着所有支持 OpenAI API 的工具——Clawdbot、LangChain、LlamaIndex、各种 IDE 插件，改一行地址就能接入，不需要改代码逻辑，不需要换 SDK。华为昇腾全系列、摩尔线程、沐曦、昆仑芯，主流国产芯片全部原生适配，不是那种"理论支持、实际自己折腾"的适配，是真的插上卡就能认、拉下模型就能跑。如果你也踩过国产卡的坑，或者受够了昂贵的 API 账单，2 月 2 日

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Clawdbot 一夜爆火。昨天这个 Clawdbot 在多个平台上疯狂的刷屏，作为一个开源项目，一天内 GitHub 的 stars 就激增了 9000 多，一夜之间新增了 200 多个 PR，创始人自己都说这个项目炸了，都疯了。简单说，Clawdbot 是一个个人 AI 助手，完全本地化、7*24 小时不停歇干活的 Claude。为什么它就火了呢？不是因为 7*24 小时，不是因为它可以访问文