DeepSeek 开源 DeepInfer：一卡日入 900 美元
一张显卡，一个小时，DeepSeek 能挣 38 美元——折算下来一天 900 多美元。这个数字不是营销稿里的话，而是 DeepSeek 在 2026 年 10 月 20 日开源推理框架 DeepInfer 时，写进官方部署文档里的原话。 这件事真正值得拆的不是「900 美元」有多诱人，而是它背后那套以前从没人看过的中间层：模型训练完只是一堆权重文件，怎么把请求排队、凑批、分到几百张卡上算、再把结果送回去，同时把每个 token 的成本压到能赚钱。这一层现在连同配套的部署问答一起被完整交了出来。 一、38 美元是怎么算出来的官方部署 Q&A 里那段原文是这么写的： A single cluster currently serves 155 trillion tokens per day, with overall revenue of US$38 per GPU-hour (at valley pricing). 翻译过来：单个集群目前每天服务 155 万亿 token，整体收入折合每张 GPU 每小时 38 美元（按闲时价格计算）。 155 万亿是个什么概念？除以...
WorkBuddy 教程：8 大核心功能逻辑拆解，AI 办公到底怎么用
两年前我用 Codex 写代码，现在我把中文内容创作几乎全交给了 WorkBuddy——腾讯出的这个 AI Agent 办公工作台。不是谁更强的问题，而是当你的活儿是中文、是长文、是选题和资料整理时，能直接执行、够得着你的文件、中文又顺的 Agent，能省掉的沟通成本太多了。 这篇是把它从下载到用顺的完整拆解。核心结论先给出来：WorkBuddy 的功能看着多，其实只在干两件事——让 AI 够得着你的世界，以及让 AI 干得专业；剩下的工作空间、模型、助理、自动化，都是把这两件事串起来用的胶水。你把这套逻辑搞明白，才算真正会用这个工具，而不是在按钮里瞎点。 一、我为什么从 Codex 切了回来今年 3 月 WorkBuddy 个人版首发，我 6 月上手，用了一阵子就掉头去用 Codex 了。原因很直接：那会儿 WorkBuddy 的理解力和执行力比 Codex 差一截，Codex 像资深员工，它还像个实习生。 转折发生在 7 月中旬到 8 月。国产模型扎堆发布，Kimi K3 在 7 月 16 日上线，几天后 DeepSeek V4 正式版跟上，8 月中旬 GLM-5.3 也发...
Claude 订阅长期稳定使用指南:干净 IP、自建中转与养号节奏的完整工程方案
Claude 订阅能不能长期用下去,决定因素往往不在账号注册那一刻,而在你每天登录时呈现给风控系统的整套环境:出口 IP 是否独享、时区/DNS/浏览器语言是否自洽、Claude Code 是否和网页端共用一台机器、额度是否长期贴着上限跑。这篇把「干净 IP + 自建中转 + 环境对齐 + 养号节奏」拆成六个可执行步骤,并给出每一步的验收标准。 先说结论:共享机场的出口 IP 是最大的不确定性来源,自建一台按月付费的美国 VPS 做全局中转,再把浏览器指纹和时区补齐,最后用「先免费、再 Pro、后 Max」的节奏使用,是当前成本与稳定性比较平衡的一套组合。 一、先理解风控:封号很少是单点触发 Claude 的账号风控不是一个「开关」,更像一组加权信号:出口 IP 的声誉、IP 的共享人数、注册与登录地是否一致、浏览器时区与语言、付款渠道的地区、调用频率与额度曲线。任何一项异常都不一定立刻触发处理,但多项叠加时,账号就会进入高风险池。 其中影响最大的是 IP,而且存在**关联封禁(连坐)**机制:同一个出口 IP 上如果有其他账号被判定违规,同 IP 的其他账号...
AI Daily · 2026-10-21
今天 AI 圈的关键词依然是”对抗”和”渗透”——一边是平台、内容方、硬件厂商在被 AI 工具改变规则;一边是 Agent、模型、工具链在快速长出新的形态。十条热度最高的新闻里,产品发布和工程实践占了大半,观点类的反而成了少数派。 Steam 玩家呼吁”无 AI”过滤 Steam Users Beg for “No AI” Filter as Vibecoders Flood Next Fest · IGN · 2026-10-20 Steam Next Fest 上大量”Vibe coding”产出的 Demo 引爆了玩家端的反感,核心诉求是希望平台加上”无 AI”过滤器。本质上这是 AIGC 工具普及后的供给侧污染问题——当 Cursor、Bolt、Claude Code 这类工具让独立开发者几天内就能拼出一个可上架原型时,Next Fest 这种集中曝光场景就必然被 AI 量产内容淹没。 更深层的信号在于,Steam 还没有为生成内容建立可追溯标签,既无水印标准也无创作者披露规范,推荐系统也没有针对”AI 量产”做信号衰减。对开发者的实际影响是:内容审核、内容溯源、内容质...
AI Daily · 2026-10-20
今天 AI 圈的主旋律是”Agent 安全”——一边是 Nvidia 大举开源、押注端侧 Agent,另一边是 Hacker News 上多条 AI Agent 驱动的攻击事件密集刷屏,再到 Microsoft 把前沿模型比作”内部威胁”,开发者社区不得不正视自主 Agent 带来的双刃剑。与此同时,具身智能的真实数据采集、CAD 工具的 AI 化也在稳步推进。 Nvidia 加码开源,押注端侧 Agent Nvidia launches new open models to run agents in the enterprise and on PCs · TechCrunch · 2026-10-19 Nvidia 发布新一批开源模型,核心目标是让企业能在自有数据中心、PC 上跑 Agent。这次的发布重点是”端侧 + 私有化”两条腿走路,既覆盖数据中心场景,也瞄准本地推理的 AI PC。模型权重公开、可商用,直接拉低企业接入门槛。 从技术趋势看,端侧 Agent 的瓶颈始终是显存、功耗和响应延迟。Nvidia 通过模型小型化、KV cache 优化、INT4/F...
REA逆向一切MCP工具实测：一句话让AI复刻游戏和软件功能
一句话复刻游戏、一句话克隆 macOS 内置应用——GitHub 上爆火的 REA 把这件事从「幻想」拉到了「实测」。本文带你拆解它的工作原理，看清它在商业上的真实位置。 一、REA 是什么：让 Claude Code 自己拆软件REA（Reverse Engineer Anything）是一个面向 AI 编程智能体 的开源逆向工程工具集。它通过 MCP（Model Context Protocol） 接入 Claude Code、Codex、Cursor 等编程 Agent，把 Hopper、Ghidra 这类专业反编译工具封装成 Agent 可以调用的 MCP 工具，让 Agent 拿到一个二进制应用后，能像分析师一样自己去拆解其内部结构。 把它装到 Claude Code 后，你不需要再当”指令打字员”。这跟 AI 大模型底层逻辑拆解笔记 里讲到的「让模型真正理解世界而不是表面模式匹配」是同一思路——把高门槛能力封装成 Agent 可调用的工具，让模型自己推理什么时候该用。 你只要说一句： 12逆向工程「备忘录」应用，解释搜索功能的工作方式，说明你是如何得出结论的，然...
告别瞎蒙式下载本地大模型：一条命令告诉你的电脑最适合跑哪个
写在前面的吐槽: 以前挑本地大模型(LLM)的姿势,几乎都是同一个流程——上 Hugging Face 翻排行榜、看 Reddit 帖子、刷 B 站测评,再选一个看起来”24GB 内存应该能跑得动”的 30B 模型,挂代理用 100MB/s 的速度下载半小时,然后打开 Ollama,看着 GPU 100%、CPU 90%、风扇狂转,每秒钟提示词只蹦出 0.12 个 token,三句话吐了 41 分钟。最后你心里默念:这玩意儿我到底哪里用得上? 直到我用上 llmfit,整个挑模型的流程被压到了两秒钟。 这是一篇把 llmfit 这个工具讲透的实测笔记。它解决的问题很朴素:不要再瞎猜你的电脑能跑哪个大模型。 llmfit 是 GitHub 上 Star 数 3.8 万的项目,核心理念只有一句话: 不动手跑一下,就能在 2 秒钟内预测你的电脑能流畅运行哪些开源大模型,以及大概多快。 一、痛点:为什么会浪费那么多时间下载模型我们先讲清楚”为什么之前要在几十个模型里瞎试”。 现代开源大模型的仓库已经膨胀到令人绝望的程度——光是 Hugging Face 上 Qwen/Q...
AI Daily · 2026-10-19
今天 AI 圈的关键词是”边界”——网站与 Agent 之间的访问边界、企业对前沿模型安全阈值的定义、Agent 自主决策的能力边界都在被重新划定。同时开源生态在 Agent 通信协议(MCP、Botline)和硬件去 Nvidia 化(AMD GPU 训练)两条线上都有可观察的进展。 网站对 AI Agent 关门 Websites are closing their doors to AI agents · The Verge · 2026-10-19 The Verge 报道,越来越多网站开始主动屏蔽 AI Agent 的访问。背后是 User-Agent 字符串识别、行为指纹(请求间隔、并发模式、JS 执行能力)、更严格的 robots.txt 与付费墙策略的组合拳,部分站点会给可疑 Agent 流量返回降质内容或 CAPTCHA,而不是简单的 403。 这件事的背景是过去半年 Agent 数量爆发——从购物比价、研究综述到自动填表,Agent 流量已经占到不少站点总流量的可观比例,但这些 Agent 通常不渲染广告、不订阅服务、不带来品牌曝光,这是网站方真正在意的技术...
Fisher Pose 终极版:Qwen2.1 姿势与机位编辑器实测,8G 显存跑通
Qwen Image 2.1 是阿里通义实验室推出的开源图像生成模型,在 ComfyUI 里做角色一致性、分镜、漫剧的工作流已经相当成熟。但只要涉及到「多机位 / 姿态细节控制」,绝大多数工作流要么用 ControlNet+OpenPose 拼,要么靠 LoRA 模型控制——代价是节点乱、姿势可控性差、显存门槛高。Work-Fisher 上线的 Fisher Pose 终极版 给出了一条完全不同的路线:用 3D 真人人偶直接拖姿势,或者上传一张图一键提取 OpenPose,模型随即按骨架渲染。8G 显存可跑、单/双人都支持,是当下最值得用起来的姿势与机位编辑器之一。 下面把这套编辑器拆成 9 个章节,从架构到落地一起讲清楚。 一、Fisher Pose 是什么Fisher Pose(仓库名 ComfyUI-Fisher-Pose)是 Work-Fisher 维护的 ComfyUI 自定义节点,与 Qwen Image 2.1 深度绑定。它的定位不是「又一个姿势插件」,而是「Qwen Image 2.1 的姿势与机位编辑器」——涵盖三个核心动作: 摆姿势:用 ...
MiniMax H3 终极工作流:DMAD 加速 LoRA + 单节点二采,12 步跑通文戏武戏
最近一个月,MiniMax H3 社区的加速 LoRA 与二采节点同时迎来了一轮密集更新——很多之前测试过的工作流,现在都该重写一遍了。把这一轮最值得关注的改动整理到一起:字节团队新出的 DMAD 4 步加速 LoRA、Step600 与 DMAD 融合后的「混合加速 LoRA」、一份把二采封装进单个 ComfyUI 节点的新型实现,以及把速度滑块、武戏组合 LoRA 全部装进同一基础框架的全新工作流——跑通这套参数表之后,12G 显存也能直出 1080P、10 秒视频。 下面是从工程角度拆出来的实战经验,可以直接对到 ComfyUI 节点上落地。文戏与武戏的参数模板已实测多轮,直接抄即可。 一、为什么还要再写一次 H3 工作流MiniMax H3 是 MiniMaxAI(MiniMax)2026 年 7 月底开源的通用全模态视频生成模型,默认输出 768p,最高可生成 15 秒、2K、原生双声道音频。详见我们之前做过的工程拆解:《MiniMax H3 武打视频生成工作流:12G 显存跑开源视频模型的工程拆解》。 开源一个月以来,围绕 H3 的生态件大致分成三类: 加速 LoR...