对于DeepSeek V4，大家的期待值非常高，做到开源第一已经不算惊喜了，网友希望看到的是DeepSeek V4能跟御三家最强的AI掰手腕，尤其是在AI编程、智能体等目前最火的领域。

DeepSeek官方也在发布说明中提到了V4的性能，相比前代模型DeepSeek-V4-Pro的 Agent能力显著增强。

在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro已达到当前开源模型最佳水平，并在其他Agent相关评测中同样表现优异。

目前 DeepSeek-V4已成为公司内部员工使用的Agentic Coding模型，据评测反馈使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式，但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

除了官方评测，现在网上已经有很多网友自己的实测及AI排行榜的评测结果出来了，这里做个汇总，大家可以对比来看V4的性能。

首先是arena.ai上的榜单，主要看text文本和code编程能力吧，图像、视觉之类的因为V4不支持多模态也没得比。

文本能力上位列20名，开了thinking之后反而更低一些。

Code编程能力位列14，这方面国产最强的是GLM-5.1，位列第5名。

在vals.ai的榜单中，V4是开源第一，全球第九的水平，不过从分数上来看跟前三差距还有点大。

还有很多榜单还没收录V4的成绩，Linux.do社区上有大佬自己的评测中，V4 Pro的表现甚至要比GLM-5.1还要差一些，跟TOP3依然差距较大。

从这些结果来看，DeepSeek-V4确实如官方所说，编程能力比前代大幅提升了，表现优于Sonnet 4.5，接近Opus 4.6，但距离后者的推理模式下还有差距。

整体对比下来，DeepSeek-V4在AI编程上有提升但谈不上惊喜，距离御三家的TOP模型还有不少差距要追赶，而且Pro目前的价格虽然比御三家便宜，但总体不算便宜了（主要是Pro），Flash倒是保持了性价比优势。

在过去的15个月中，DeepSeek面临的压力显然是超过外界想象的，一方面有美国不断的制裁封锁，算力资源上跟御三家肯定是差距极大的，而且DeepSeek现在肩负起了适配国产AI算力的重任，这显然也会影响他们的开发进度。

DeepSeek-V4现在总算发布了，而且性能不俗，只不过在过去的15个月中，不论是美国的AI巨头还是国内的Kimi、GLM、MiniMax，都在飞速进步，产品迭代了好几轮了，而且这些公司要么本身就很有资源，要么就是上市之后有融资的支持，这方面DeepSeek也会吃亏的。

现在只能期待DeepSeek后续解决V4的算力及成本问题，并且不断优化，在4.1或者4.2版本迭代之后展现更惊人的能力。

同时希望下一代的DeepSeek-V5不要在等15个月了，争取今年底之前问世吧。

DeepSeek V4最让人期待的还是它这次会用什么新技术让国产AI大模型站上世界之巅，就算不是最强的，至少也要能达到跟闭源顶级AI掰手腕的水平。

普林斯顿大学的博士生Yifan Zhang今天在X上公开了DeepSeek V4的完整技术规格，V4这次有两个版本大家都知道了，一个完整版，参数量高达1.6万亿，还有个V4 Lite，参数量2850亿，这些都很符合之前的传闻。

注意力机制上，DeepSeek V4采用了DSA2，融合了之前的DeepSeek V3/R1中的DSA机制，以及今年初DeepSeek论文中提出的NSA两种稀疏注意力机制。

MoE混合专家技术采用了融合方案，Mega内核，每层384个专家，每次激活6个专家。

残差连接则是之前论文中提出的Hyper-Connections，前不见的DeepGemm更新中也有提到。

后端训练及优化也涉及了非常多的新技术，优化器是Muon，RL强化学习使用的是GRPO及KL散度修正，最终将预训练的32K上下文扩展到了1M上下文。

此外，DeepSeek之前的更新中暗示会支持视觉，意味着是多模态的，但这里称它依然是纯文本大模型，有点意外。

总的来说，他这份爆料内容不少，但是真实性不好说，因为他也不是DeepSeek公司的研发人员，介绍的这些技术看起来也像是网上的资料综合起来的，很多细节在网上已经有过爆料或者官方资料露出了蛛丝马迹，就是不能完全确认而已。

DeepSeek R1发布至今已经过去15个月了，距离DeepSeek V3.2最终版也过去5个月了，这段时间各家大模型公司至少更新了一代大版本+两三个小版本迭代升级，DeepSeek V4面临的压力可不小，越是发布晚就越面临这个问题。

现在只能希望下周真的可以看到DeepSeek V4完整版及Lite版上线。

腾讯的混元3.0英文缩写为Hy3，目前以Hy3 preview的名义免费使用，也是MoE混合专家类型，有三个推理级别，上下文长度262K，速度23Token/s，不过其他信息不多。

腾讯之前的混合2.0大模型是多模态的，但是这次的混元3.0上线的是文本型，具体的性能也没公布数据，但有网友提供了SWE-Bench编程能力的对比，如下所示：

可以看出，Hy2在这个测试中只有53.0%的分数，Hy3 preview提升到了74.4%，编程能力猛增了40%以上，水平接近GLM-4.7了，不过距离GLM-5还有一点点距离，距离当前的标杆水准Opus 4.6还有较大距离。

但是考虑到此前的表现，这次混元3.0的性能在姚顺雨加入之后显然得到了明显提升，至少进入了国内顶级行列，与此前传闻他的加入有望给腾讯带来OpenAI级别的研发能力和认知，推动腾讯的大模型开发的说法相符。

混元3.0之前也在腾讯的AI软件元宝中出现，不出意外是本周发布，搞不好要跟DeepSeek V4撞车了，正好可以碰一碰。

快科技4月22日消息，国内外AI大模型企业普遍是在烧钱投入，能够盈利的几乎没有，不过今年随着OpenClaw小龙虾的爆火，Token词元费用也随之上升，AI赚钱这事也不再是遥不可及。

大摩日前发布了一份报告，分析了近期很火的MiniMax的赚钱能力，开发这个大模型的稀宇科技今年上市之后股价连涨五六倍，今天收盘928港元，市值超过2800多亿，最高时接近4000亿港元。

根据他们的报告，MiniMax主要是依靠与云服务商的合作获得算力供应，单位经济效益是优于行业水平的。

在单台8x H800推理服务器上，MiniMax每分钟可以实现1美元的收入，而成本低于0.3美元，比行业平均0.5美元的成本要好不少。

此外，MiniMax的价格还在上涨中，虽然输入输出价格还没变，但缓存读取价格从之前M2.5的0.21翻倍到了M2.7大模型的0.42元，今年中还会发布新一代M3大模型，预计公司还会进一步提升价格。

MiniMax预计今年底实现ARR年化营收达到10亿美元，此前他们发布的2025年度财报中，总收入为7903.8万美元，同比增长158.9%，其中AI原生产品收入由2024年的2180.5万美元增加143.4%至2025年的5307.5万美元。

不过2025年，MiniMax录得年内亏损18.72亿美元，较2024年的4.65亿美元同比增加302.3%。毛利由2024年的373.8万美元增至2025年的2007.9万美元，同比增长437.2%，毛利率从2024年的12.2%增加至25.4%。

从2月8日宣布上线了一个测试版之后，DeepSeek V4实际上一直都在低调变化，只是每次官方都没有详细介绍升级内容罢了。

前不久DeepSeek V4页面升级，有了快速、专家及视觉等三个模式可选，不过之前的升级主要是网页版，现在被发现API端的模型也在切换了。

只不过不确定这个模型具体的名字，分析下来是小参数量的那个DeepSeek V4 Lite可能性最大。

当然，惊喜还是有的，Linux.do社区有大佬提到了内测的信息，指出DeepSeek会有2个模型，可以调节思考挡位，支持FP8，指令遵循较强。

更重要的是，这里提到其表现接近Opus 4.5，只不过复杂任务比不上GPT。

虽然Anthrpoic已经发了Opus 4.6及4.7，但这两个大模型近期争议不断，降智、用量大增等问题直接引发了社区反弹，如果DeepSeek V4中较大的模型能达到Opus 4.5的水平，也绝对是开源大模型中的翘楚了，这个能力已经足够绝大多数开发者使用了，更何况还是国产开源的，限制比A家会少很多很多。

但是大家也要有个准备，DeepSeek V4的性能上来了，成本也不可能跟之前那样了，参数量大的那个模型价格也不会便宜。

虽然这里没说具体价格，但是比DeepSeek V3.X的肯定涨不少，但应该也不会达到Opus的水平，整体的性价比还是会有的。

静默安装功能允许用户创建无人值守的Windows 11安装介质，制作完成后，启动盘会自动检测第一块磁盘并完成系统安装，全程无需任何人工操作或确认，适合需要批量部署或追求极致效率的用户。

预装应用方面，Rufus 4.14 Beta新增了在创建启动盘时直接禁用Teams、Outlook、Copilot等预装组件的选项。

结合此前已有的移除硬件要求检查、关闭BitLocker、创建本地账户等功能，用户现在可以通过Rufus获得一个高度精简的Windows 11。

其他改进包括：

新增复制SkuSiPolicy.p7b到ESP分区的选项

为所有对话框选项添加工具提示

改进Windows To Go创建流程中因新版bcdboot导致的错误

修复本地账户名首尾含空格时的错误

改进对Bazzite及其他不遵循EFI规范的Fedora衍生版的支持

改进对新版Bitdefender隐藏VHD的检测与排除等。

Rufus 4.14 Beta目前已在其GitHub官方仓库开放下载。

在实际使用中，用户输入需求后，千问可在1至3分钟内输出可直接下载使用的标准PPT文件。输入侧支持批量上传最多10个文件（涵盖文档、PDF、代码等格式），由AI自动提炼核心信息并整合为演示文稿。

输出侧则支持自由编辑，包括文字、图片位置、图表数据等维度的调整。多语言及中英混排能力，被英语老师等人群视为刚需。

更值得关注的是官方发布的“高分提示词公式”。该公式引导教师群体根据教学定位、内容设计、视觉呈现、互动设计、输出规范五个维度来完善提示词，实质上是将“模糊需求”转化为“结构化指令”的模板，不仅降低了教师群体的使用门槛，也在一定程度上提升了输出质量的稳定性。

据悉，该功能正在逐步全量免费开放中，用户可在PC端及网页版（qianwen.com）体验。

根据微软给出的最新结论，只要系统保持正常更新、启用默认安全设置，并遵循常规的使用习惯，大多数用户依靠系统内置的Windows Defender即可获得足够的防护，完全无需再另行安装一套杀毒软件。

在最新的支持文档中，微软强调在典型的家庭或个人使用场景下，用户只需按时安装每月的安全情报更新和补丁更新。同时配合开启SmartScreen智能筛选，并尽量从可信来源下载软件，内置防护就能提供坚实保障。

内置的防护程序会在后台持续运行，实时扫描文件、应用和进程。微软认为对于基础安全保障而言，这种原生方案已经足够高效。不过，官方也指出，原生防护并非在所有极端情况下都能完全取代第三方方案。

对于第三方杀毒软件，微软并没有全盘否定其价值。在大型企业环境中，组织往往需要集中化的管理、进阶的威胁监控以及复杂的合规策略，这些依然是部分第三方企业级安全套件的强项。

在家庭场景中，部分用户可能更看重集成式的增值功能。比如更丰富的家长控制、身份保护服务或者内置的加速工具等。这类用户往往倾向于选择一套打包式的安全套装，而不仅仅是基础的杀毒引擎。

与此同时，微软也客观指出了安装第三方杀毒软件可能带来的现实代价。这类软件通常会引入额外的后台服务，不可避免地会占用更多的内存和CPU资源。在某些情况下，它们甚至可能与系统内置防护产生冲突。

尤其是当多个实时监控程序并存时，容易导致系统行为异常或性能波动。因此行业普遍建议，电脑中只保留一个第一线的实时防护引擎。对于绝大部分Windows 11用户而言，这个角色默认已由系统自带工具承担。

尽管微软的立场已经非常明确，但现实中很多PC厂商仍然会与安全厂商合作。用户新买的电脑中经常会发现预装的试用版安全套件。这种现象更多是为了补贴硬件成本，而在不少技术爱好者眼中，这些预装软件更像是影响速度的臃肿插件。

对此，“龙虾之父”、OpenClaw创始人Peter Steinberger表示，“感谢腾讯团队和我们一起合作，并提供了评测数据来改进OpenClaw的harness性能！我们也在和他们一起，把这些修复和改进回馈到开源仓库。对于不太习惯用命令行的朋友来说，QClaw是一个很棒的选择。”

腾讯透露，该海外版99%的代码由QClaw自行生成，仅用时5天完成开发，效率颇为惊人。

目前，QClaw海外版已在美国、加拿大、新加坡、韩国等国家和地区上线，支持中、英、法、西、韩等多语言，更多地区正在陆续开放。

海外版内测期间每天赠送4000万 token（最高价值700美元），首批Founding Claw名额限量20000个。

据了解，QClaw基于OpenClaw极简封装，是一款人人都能轻松使用的AI Agent。

不用配环境、不用写命令、也不用调模型，下载、安装、开工，三步就能在微信里远程操作，让电脑帮你干活。

作为腾讯布局AI智能体的核心产品，QClaw依托微信生态与本地计算优势，推动AI智能体从极客工具走向大众普及，也为PC端智能化、跨设备协同提供新路径。

其内置的TRIXX.sys驱动程序可在无需管理员权限的情况下，直接读写计算机物理内存，攻击者可借此获取系统最高访问权限。

漏洞的核心在于TRIXX.sys驱动程序中的控制码IOCTL 0x800060C4，该控制码原本用于读取显卡硬件信息，但权限门槛极低，系统中任何普通程序均可向该驱动发送指令。

通过调用系统内核函数HalSetBusDataByOffset，攻击者可以重新定义PCI BAR（基址寄存器），从软件权限层级（Ring 3）直接跨越防御，读取或修改物理内存中的数据，包括密码、加密密钥以及操作系统核心保护机制。

更棘手的是，该驱动程序持有合法的EV（Extended Validation）数码签名，有效期至2028年，Windows系统会将其视为完全可信的文件。

这意味着黑客无需直接攻击已安装GPU-Z的用户，而是可以将这个有漏洞但合法签名的旧版驱动带入目标电脑，实施BYOVD攻击，绕过Windows的安全封锁。

GPU-Z作者Wizzard承认部分技术细节具有参考价值，但反驳称在Windows环境下普通用户程序无法直接与驱动通信，必须具备管理员权限才能触发。

目前Wizzard正在修补漏洞，在新版本推出前请谨慎使用，由于此漏洞需要本地执行，用户只要不执行可疑文件，黑客就无法利用电脑内的GPU-Z。

光鸭云盘支持磁力链、ed2k、迅雷链及http/https链接批量云添加，对于100MB以下文件，用户无需登录即可通过链接直接下载。

在基础权益方面，普通用户可享2GB/天高速流量、每日3次云添加、最高720P视频播放（限免）、30天回收站以及100GB大文件上传等功能。

开通VIP后，体验进一步升级：云盘空间扩展至最高500TB，同时支持上传下载不限速、视频画质无限制，并提供直链下载、云解压、音效特权、第三方应用支持等功能，每月还包含20GB直链/分享流量包，回收站有效期延长至100天，单文件上传上限提升至1TB等。

官方表示，会员用户下载和上传速度最快超过100MB/s，采用智能多线程技术，实现超快传输速度，大幅缩短等待时间。

光鸭云盘会员价格如下：

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12个月：原价480元，新用户限时优惠价108元

然而他们显然也预料到了外界的反应，更新之后还额外添加了一个说明，强调这次更新只与DeepGEMM开发相关，跟内部模型发布无关，就是说大家不要多想，这不代表着V4要发了。

不过越是这样声明，越让大家对DeepSeek V4感兴趣了，因为DeepGEMM这波更新的亮点挺多，不可能跟V4大模型没关系。

这次的更新除了支持了FP8_FP4混合算子及优化了对NVIDIA Blackwell的支持之外，架构上升级主要是Mega MoE及HyperConnection，其中Mega MoE有可能会带来MoE架构的一次重磅升级。

Mega MoE的好处很多，网上有不少解释了，Gemini的解析暗示V4的激活专家数量会比V3的256个大幅提升，可能是数千个，如此一来显然会极大地提升V4的性能，同时又维持灵活性，不会对算力和显存有夸张的需求。

更重要的一点，DeepGEMM这次的更新还暗示了V4大模型的参数量，网友表示单层MoE大约是25.37B，如果还是60层，那V4大概率是1.6T的大模型，再不济也是48层1.25T的大模型。

对比之前V4是个1T万亿参数的传闻，1.6T参数量意味着比之前的预期还要高60%，那性能表现就非常值得期待了。

万一1.6T没实现，1.25T参数量也会比当前V3的6700亿参数量翻倍，依然可以期待下表现，毕竟Mega MoE技术再做到数千个激活专家，那绝对是一次蜕变，改变MoE架构大模型发展的里程碑事件。

根据官方的说法，Claude Opus 4.7在编程能力上继续大幅提升，尤其是长任务上进步明显，视觉能力也大幅提升3倍，审美品味提升，指令遵循也更严格，记忆能力增强，输出之前还会自我验证。

官方公布的跑分数据也是如此，SWE-Bench的几个测试得分相比4.6版是大幅提升的。

然而发布之后，用户对Opus 4.7的评价可没有官方宣传的那么好，甚至大部分评价还是负面的，认为编程能力是倒退的，还不如Opus 4.6，尤其是考虑到近期Opus 4.6严重降智，很多人都怀疑现在的Opus 4.7实际上就是之前的Opus 4.6改出来的。

体验之后认为Opus 4.7能力下降的也不止是国内用户，X上也一堆人在喷，认为提升不明显，甚至还倒退了。

对比官方列举的提升，Opus 4.7在一些长任务上应该还是有明显提升的，但这种任务不一定是很多人日常在用的，因此这些地方可能导致了大家的体感不同。

结合近期Opus 4.6的降智争议，可以看出即便是强如Anthropic这样的AI巨头，现在也面临着算力资源、AI性能的瓶颈，算是跌落了神坛，而不是像之前那样每次升级都获得大家的一致叫好。

据了解，OfficeClaw主打开箱即用的本地化部署体验，支持Windows本地部署，PC端一键安装，无需复杂环境配置，同时具备企业级安全能力。

在功能层面，OfficeClaw覆盖多种智能办公场景：

其支持一键生成专业级PPT，自动完成排版与美化，减少人工整理成本；同时可实现每日定时新闻推送，帮助用户高效获取信息。

在内容生产上，OfficeClaw支持一键生成深度研究报告，通过多智能体协同思辨与分工执行，多智能体协同思辨、分工执行、深度调研，高效产出深度研究报告。

远程办公方面，OfficeClaw已接入飞书、微信、钉钉及小艺等平台，支持多端协同与高效沟通，并支持微信扫码一键直连，提升远程协作效率。

此外，该产品预置PPT、Word、Excel等多场景技能（Skill），并内置技能广场，支持一键安装。

同时还能自动识别本地文件，实现智能分类、归档、标注与索引，让电脑资料更加有序。

安全方面，OfficeClaw内置工具调用安全护栏，借助PC操作系统原生安全机制，对全链路日志中的用户敏感数据进行自动化脱敏加密。

重点解决企业级智能体在提示词注入、权限失控及数据隐私等方面的风险问题。

DeepSeek的研究人员在官方仓库DeepGEMM更新了110个文件，里面的信息含量十足。

首先是大量FP8、FP4精度支持，其中FP8支持是之前就确认过的，但FP4放在2026年也算是比较新且激进的支持，它的性能更强，对显存的要求理论上比FP8还要再低一倍，这也意味着V4大模型的规模会很大。

其次就是对NVIDIA的SM100/Blackwell GPU进行了优化，此前传闻DeepSeek V4会首发国产AI平台，尤其是华为昇腾，但这不意味着DeepSeek V4只支持国产平台，现阶段NVIDIA的AI平台依然是少不了的。

FP4及Blackwell架构优化是相辅相成的，毕竟NVIDIA对FP4算法的支持也是目前最稳的之一。

这次仓库更新还显示DeepSeek V4会使用新的架构——Mega MoE及HyperConnection，这两个都是适合超大规模参数量的，暗示着V4的规模同样不会小，之前猜测是万亿参数量，但是这两个架构优化好了，再加上对最新AI硬件及算法的支持，或许可以期待下更高的表现。

目前已知的大模型参数量最高能到10万，不过要么在训练中，要么就是Mythos这种还不能确定的，再往下的规模是5万亿参数量的，Claude Opus 4.6及传闻但还没发布的GPT-6被认为是这一级别的。

国产目前最大有过2.4万亿参数量的，但表现平平，没啥存在感，其他稍微高点的就是万亿级别的，Kimi K 2.5就是万亿规模，DeepSeek V3.X系列的是6700亿级别的，GLM-5.X则是7400多亿参数量的。

因此综合判断一下，DeepSeek V4在众多新技术的加持下，做到万亿参数是基本盘，如果能突破到2万亿参数，那性能应该有很惊艳的地方。

如果一次突破到5万亿级别，那说不定DeepSeek V4就会像去年的DeepSeek R1那样成为全球顶级SOTA大模型，只不过这个可能性不大，而且这样做意味着成本也会很高，不太符合DeepSeek的风格，要期待也是明年的DeepSeek V5了。

Hermes Agent是硅谷知名AI实验室Nous Research的明星项目，最近热度暴涨，Github星数也大有赶超小龙虾的趋势，但是现在他们被一家名为EvoMap的中国团队锤爆了，因为他们抄袭了后者开源的AI引擎Evolver。

这次也不是那种很隐蔽的抄袭，EvoMap在官网公布了实锤证据，Hermes Agent的自我进化功能直接抄袭了他们36天前开源的Evolver，10步主循环是一样的，换了术语但架构也没变。

详细证据和时间线都被公布在了EvoMap的官网上了，他们显然是做了准备而来的。

EvoMap创始人也在网上发了详细的对比：

2月1日：我们开源了Evolver（一个自进化代理引擎）和核心GEP协

议，获得了1800多个星标。

3月9日：HermesAgent匆忙创建了他们的仓库并上线了。

我们原以为伟大的头脑想法都一样——直到我们拆解了他们的代码库，才发现惊人的“结构克隆”程度：

X任务循环和资产提取范式的1:1复制

X我们的三层存储系统（事实存储+过程存储+搜索存储）的1:1副本

X1:1副本《周期性反思与动态技能负荷》

他们不仅窃取了我们的开源逻辑，还把我们最引以为豪的概念——“自我进化”—重新包装成他们自己的核心卖点。

然而面对EvoMap的实锤，Hermes Agent官方的态度才是让人惊讶，不仅没有正面回应，反而无耻要求对方Delete your account，意思是删号，还辩解说项目从2025年7月份就有了，后面更是删帖拉黑，沉默了。

不过他们的狡辩并没有获得认可，因为25年7月建立的项目在今年2月25日之前都是私有的，内容根本没法验证，Hermes Agent赖以成名的自我进化功能是3月9日才发布的，时间落在了EvoMap之后，对后面的各种代码、术语等实锤证据更是拿不出可信的说明。

在AI领域，中国公司是主要的开源力量，本来其他国家的开发者使用开源也没什么问题，但是这种直接抄袭代码改改就说自己的原创成果，还借此获得了巨大的声明，未来保不准还会用这个融资创业，这就是不对了。

EvoMap创始人的推特，头像一看就是大佬

Google app for desktop之前主要面向美国用户开放，现在是全球用户都开放了，它也不需要浏览器就可以搜索信息，内置了Gemini AI，随便问就可以获得网页版的AI回答。

只要按下Alt+Space两个按键就能呼出搜索界面，搜索的内容也不止是网页资料，还包括本地文件、已安装应用和Google Drive文件，因此还可以当作一个本地搜索应用。

除了搜索功能，Google app for desktop还集成了几个很方便的小功能，比如Google Lens 和屏幕共享，前者可选取屏幕上任意内容进行搜索，如翻译图片文字或解题。

屏幕共享允许用户选择特定窗口或全屏后直接提问，无需切换应用，有些像Mac OS上的Spotlight的AI增强版。

Google app for desktop支持Win10及以上系统，不过目前只有英文版。

谷歌还在测试Mac OS版的Gemini独立应用，主要对标OpenAI的ChatGPT及Anthropic的Cluade桌面版等AI应用。

该功能是谷歌将Gemini AI深度整合进Chrome生态的重要升级。用户可直接从Gemini聊天记录中将常用提示词保存为专属技能，保存后的技能支持实时编辑。

调用方式十分简便，用户在Chrome的Gemini交互界面中输入斜杠或点击加号按钮，即可快速唤起已保存技能，可在当前网页及用户选定的其他标签页中运行。

为降低用户使用门槛，谷歌同步上线Skills library技能库。里面内置生产力、购物、健康、预算、食谱等多领域预设提示词模板，用户可直接添加使用，也可自行修改提示词内容打造专属技能。

早期测试数据显示，用户主要将该功能用于健康饮食营养计算、商品价格对比、长文档内容摘要等高频场景。

安全与隐私层面，AI Skills延续Chrome现有保护机制，涉及发送邮件、添加日历事件等敏感操作时，系统会主动向用户发起确认请求，杜绝未经授权的自动化操作。

目前AI Skills功能已面向登录谷歌账号的Chrome桌面版用户逐步推送，初期仅支持浏览器语言为美式英语的环境，后续将扩大语言覆盖范围并持续优化使用体验。

快科技4月14日消息，还在用Office 2021办公软件的玩家注意了，微软现在就发布了通知，提醒大家今年10月份就会停止支持。

Office 2021看名字就知道才发布5年而已，功能并不落后，跟Win10那种还不一样，但Office办公软件的支持周期可没有10年之久，就只有5年，今年10月份正好到期了。

值得注意的是，不仅是常规版Office 2021到期，LTSC版Office 2021同样难逃一劫，因为现在的长期支持版也就是5年的支持周期，不是以往那种10年都可以升级维护的LTSC了。

10月份停止支持之后，Office 2021也不是说不能用了，但没有了官方的补丁更新，安全性或者兼容性可能会出问题，个人用户可以无视这个问题，企业级用户要评估下是否接受这个风险。

停了Office 2021，用户升级也就2个选择，还想用买断制的就只有选Office 2024了，不过到2029年也会停止支持，也没几年时间了。

微软这几年的重心转向了Office 365订阅制，推荐升级的当然是这种订阅版Office了，好处是随时更新，功能跟进的快，还有多种云端服务，缺点就是要持续付费。

不过个人玩家要是选特惠或者多人拼车的话，算下来价格也不错，想要随时体验云端办公的可以考虑。

官网上表示已经上线，不过体验这个大模型需要Kimi的会员计划，起步39元每月，可以在Kimi Code中使用。

不过K2.6-code-preview大模型比较低调，之前的内测就没怎么宣传过，这两天要发布了才看到有人提，Kimi官方也没大张旗鼓宣传，甚至目前官网上还没看到这个大模型具体升级了什么。

从网络上有人参与的内测反馈及介绍来看，K2.6-code-preview是在K 2.5这个万亿参数大模型基础上改进的，主要优化依然是AI编程，K 2.5的SWE-Bench Verified榜单评分是76.8%，LiveCodeBench则是85%。

K2.6-code-preview的提升方向主要是推理深度、代理规划质量以及多步工具调用中的可靠性，有内测人员表示思维链有Opus的风格（这话太有深意了）。

至于具体的水平，有大佬Versun搞过自己的编程能力评测，K2.6-code-preview的评分是89份，比K 2.5的83分提升6分，不过跟前面几位的顶级选手还有些差距。

相比其他厂商在自己的宣传稿中动不动就表示追赶或者超越Opus 4.6，目前K2.6-code-preview有网友评价是Sonnet 4.6水平，这也是很强的了。

已经用上的网友给出的评价还是不错的，指令遵循能力还行，能力也不错，现在配合Kimi的Coding Plan套餐，至少给AI编程提供了一个强大而且很有性价比的选择。

最近国产AI大模型的能力快速提升，尤其是AI编程方面已经很能打了，比如智谱的GLM-5.1，不仅榜单上接近甚至追上Cluade Opus，实际体验也确实很强，再加上Claude Opus 4.6最近降智严重，差距就更小了。

智谱的Coding Plan套餐最近各种限购，现在不仅是国内用户在抢，海外用户也在抢购他们的套餐，不过国内外的价格是不一样的。

有一位国外网友直接吐槽起这种国内外不同的定价，表示同样的Max套餐，中国用户的费用是469元每月，也就是68美元每月，而海外用户则要160美元每月，贵了一倍还多。

他把这个形容为westerner tax西方税，表示如果是用微信或者支付宝支付，价格确实就是国内的套餐水平。

对于这样的收费表态，这个老外显得怒不可遏，还说这样的行为称为邪恶都是轻描淡写。

不过对国人来说，这个老外的吐槽只会让人觉得时代变了，因为中国地区的消费者过去几十年遭遇的问题可比这严重多了，有多少西方公司在国内的定价是比他们当地价格贵太多的？这样的事数不胜数。

正常来说，全球公司在各个国家的定价应该是标准价+各个国家的税收水平调整后的价格，贯彻的是公平非歧视政策，苹果的iPhone手机在这方面算是典型的例子。

但是有大量欧美公司在国内的价格实行的就不是这个标准，而是看人下菜，很多在欧美主打平价的东西在国内摇身一变也成为高端奢华品牌，定价明显比欧美贵一大截，即便是汇率换算之后也是如此，收割国人好不手软。

如今在AI领域，中国公司的竞争力上来了，针对不同色地区的情况做针对性定价，有些老外就无法接受了，只能说这才哪到哪。

快科技4月13日消息，前几天Anthropic发布了Claude Mythos Preview大模型，它被称为最强的AI大模型，因为太过强大，A社表示不会开放给大家使用。

他们认为这个模型对全球是一次冲击，因此推出了Project Glasswing计划，联合亚马逊AWS、苹果、博通、思科、CrowdStrike、谷歌、摩根大通、Linux基金会、微软、NVIDIA和Palo Alto等公司及机构展开小范围使用，保护关键的软件安全。

这个大模型的影响有多大呢，发布之后美联储、英国央行等全球金融机构都分别召集专家研究Mythos可能产生的影响，毕竟AI太强的话，金融安全要是顶不住就麻烦大了。

Anthropic目前目前公布的Mythos能力主要是寻找安全漏洞，他们还举了几个例子，比如OpenBSD这种以安全著称的系统被Mythos发现了一个长达27都没被人类发现的安全漏洞。

那问题来了，Mythos真的有宣传的这么强吗？Tomshardware网站日前还真研究了一番，但结果跟Anthropic宣传的不太一样，所谓的发现几千个安全漏洞不过是夸张宣传罢了。

根据他们的内容，Anthropic报告的所谓数千个漏洞数字，实际基于仅198份人工审计报告约90%准确率的外推，其余数千份报告未经人工验证。

在针对超过7000个开源软件堆栈的测试中，Mythos发现约600个可致崩溃的漏洞，其中经验证归类为严重的仅约10个。

就算是他们发现了这么多漏洞，实际上很多被标记的许多漏洞存在于老旧、遗留软件中，或在现有纵深防御机制下无法实际利用。

此外，Red Hat的独立分析指出，被标记的大量问题属于功能缺陷而非安全漏洞，安全从业者面临的核心挑战是从海量结果中筛出真正危险的项目。

总的来说，Anthropic宣传的Mythos能发现数千个漏洞这事从数字上看是真的，但这些漏洞的价值远没有他们宣传的那么大，而且很多漏洞都是当前环境下没啥威胁的，真正称得上严重程度的就没多少。

另外还要说明的一点，Mythos被宣传的太强从而暂时不开放给公众的说法也是言过其实，微软和亚马逊的云平台都已经开放了使用，只是价格超级贵罢了，Anthropic不开放使用估计还是跟成本有关。

最最后，尽管Anthropic目前有开发者公认最强的编程大模型，但是最近也降智严重，口碑也在下滑，而且这家公司经常会以AI太强会超过或者影响人类的营销噱头来宣传。

他们这几年来几乎每年都要传播几次AI有了自己的意识之类的说法，跟OpenAI的CEO奥特曼整天把已经实现了AGI的营销挂在嘴头上是半斤八俩，时不时用这些东西来刺激下大家，刷刷存在感。

快科技4月13日消息，继GLM-5.1开源之后，国产另一个大模型MiniMax 2.7也在昨天正式开源，然而没等AI社区庆祝多了一个比肩Opus编程大模型的新产品，结果就引发了极大争议。

这是因为MiniMax 2.7这次的开源改变了许可证，明确规定了严禁商业用途，除非获得了MiniMax开发公司的书面许可。

这就意味着其他企业如果想用MiniMax 2.7大模型部署之后对外提供服务，就需要获得授权才行，OpenRouter这种商业聚合API网站现在就不能随便部署MiniMax 2.7了，类似的国内各大云服务器供应商也不能在没授权的情况下自己部署MiniMax 2.7并对外收费。

这次的决定在社区引发极大争议，因为按照这种许可证的开源几乎没什么意义了，不受限制的情况只有开发者自己部署MiniMax 2.7，但考虑到这个模型的算力要求，个人部署几乎没有可行性。

至于MiniMax 2.7为何改变商业性质的许可要求，很可能跟之前国外AI编程工具Cursor使用了Kimi 2.5这样的开源大模型开发了自己的大模型并收费有关，后来双方澄清了是个误会，Cursor是有授权的，只不过不是直接找的Kimi开发商。

MiniMax开发商稀宇科技此番改变了许可证，意味着其他企业要想用MiniMax 2.7为基础搞自己的模型并商业化，需要得到他们的授权，估计会谈一笔授权费。

Minimax 2.7的性能还是很吸引人的，根据Minimax的数据，Minimax 2.7在基准测试 SWE-Pro 中，M2.7 得分56.22%，几乎接近Opus最好的水平，因此开源之后肯定有很多商业平台会部署之后对外收费。

在开源领域，有个人或者公司开源了自己的代码或者技术，但总会有一些人或者公司会利用免费的开源技术去搞创收，而开发技术的反而没有收益，这个问题是没法解决的。

要想解决就是MiniMax 2.7现在的做法，禁止商业用途，但这样做肯定又会引发开源社区的反弹，这又失去了开源的最大意义。

这款他亲手打造的系统工具最初体积仅有80KB，而如今的版本已膨胀至约4MB。

Plummer表示，在90年代开发任务管理器时面临的核心目标是：这台工具必须在系统其他一切都已卡死的情况下，依然保持流畅响应。

为此他采取了一系列极致的优化手段，在启动检测方面，任务管理器并非简单地检查是否已有实例在运行，而是向已有实例发送一条私有消息并等待回复。

如果收到回应，说明现有实例正常运行，直接激活即可；如果没有任何回应，则判定现有实例也已卡死，随即启动新实例来救场。

在资源管理方面，Plummer将常用字符串一次性加载到全局变量中，避免重复获取；对于低频功能，则采用按需加载策略。

进程树的构建方式也经过精心设计，采用的是直接向内核请求完整的进程表，而非逐个查询每个程序，大幅减少了API调用次数，如果缓冲区不足，则自动扩容后重试。

Plummer还对现代软件开发的膨胀趋势直言不讳，他将框架依赖比作“吃你食物却从不付房租的室友”，并指出现代工具往往"从框架起步，加九层舒适配置、六层面向未来设计，然后惊讶于它吃掉了800MB内存，还需要一场励志演讲才能显示几个数字"。

他坦言不希望回到90年代的硬件限制，但认为开发者应当保留当年的"品味"：批量处理工作、缓存正确的东西、跳过不可见的计算、在重绘前做差异比对、一次向内核请求而非一百次。

开发者Jack.W忽发奇想，如果把它们全部下载并安装究竟会发生什么事，结果只是打开浏览器就需要40分钟，并且慢得几乎无法使用。

Jack.W在个人博客中分享，他利用Firefox扩展商店的公开API（无速率限制、无认证），将全部官方扩展一次性下载，并尝试全部安装到Firefox浏览器中。

测试分两个平台进行，在Windows上，安装1000个插件时Firefox仍能正常运行，3000个后开始出现卡顿和插件冲突，6000个时只能勉强打开扩展管理页面，到6万个时直接卡死。

转战macOS后情况稍好，他最终成功安装了84194个扩展，占用磁盘空间超过400GB，花了40分钟才打开浏览器，开启about：addons扩展页面需要6小时，几乎完全无法使用。

Jack.W在下载过程中发现了多款伪装成加密货币钱包的钓鱼扩展，通过弹出窗口诱导用户，并将数据发送至黑客服务器。

此外还有扩展会自动操控账户，批量刷1星或5星虚假评论，他已向Mozilla举报，这些恶意扩展在第二天即被全部下架。

Jack.W最终给出的结论十分直白：Firefox理论上可以运行8.4万个扩展，但会直接变成一坨屎，该研究在Hacker News论坛获得了"Middle Finger Emoji Sticker"奖项。

据介绍，本次公测为不删档测试，用户数据将永久保留，注册可获得2TB免费存储空间，VIP会员则可享高达500TB容量。

从官网信息来看，该产品号称不限速，分享100MB以内的小文件无需登录即可一键下载，并支持直链分享，用户只需在浏览器输入链接即可完成下载，使用门槛较低。

功能方面，光鸭云盘支持磁力链、ed2k、迅雷链、HTTP、HTTPS等多种资源协议批量云添加，并提供第三方应用授权、直连云盘文件等能力。

同时还支持海报信息刮削，方便用户搭建个人影视资源库。

在播放体验上，产品支持高清视频原画无损播放，客户端可实现极速起播，并提供最高5倍速播放、内嵌/外挂字幕以及多语言切换等功能，满足影音娱乐场景需求。

这次入侵发生在2026年4月9日到10日之间，整个过程只持续了大约6个小时。

这两款工具都出自法国CPUID公司。这家公司专做系统工具，旗下的CPU-Z能精准读取处理器、主板、内存的全项参数，HWMonitor能实时监控硬件温度、电压、功耗，是全球PC玩家公认的刚需工具。

CPUID开发者SamuelDemeulemeester对外说明，问题出在网站的一个外部API被黑客攻破。黑客篡改了官网的下载链接，把HWMonitor1.63版本、CPU-Z2.19版本的官方下载地址，换成了非官方的CloudflareR2云存储路径。用户点击下载，拿到的就是被黑客“加料”的恶意安装包。目前官方已经完成网站修复，也向所有用户公开致歉。

后续调查确认，被篡改的安装包里，捆绑了恶意的CRYPTBASE.dll文件。这个文件原本是Windows系统自带的合法库文件，被黑客直接替换成了木马载体。

用户只要运行了这个被篡改的.exe安装程序，恶意DLL就会自动下载完整的木马程序，注入用户的电脑系统。木马激活后，会直接窃取用户浏览器里保存的浏览记录、账号密码、Cookie等敏感信息，极易造成用户账号被盗、财产损失。

虽然整个劫持过程只有6个小时，官方也已完成修复，安全机构还是给出了明确提醒。如果用户在4月9日到10日的涉事时段里，下载过上述两个版本的软件，一定要立刻用杀毒软件对相关文件做全盘扫描。同时建议用户尽快修改浏览器里保存的各类平台账号密码，把安全风险降到最低。

前几天Minimax 2.7也回应过这个问题，表示低估了准备工作，但计划会在本周开源，今天他们也兑现承诺开源了Minimax 2.7大模型。

这是GLM-5.1开源之后，又一个价格比Claude Opus、GPT-5.4 Pro便宜但性能很接近的国产开源大模型，还在养小龙虾或者新上了Hermess Agent的网友以后有成本更低的选择了。

根据Minimax的数据，Minimax 2.7在基准测试 SWE-Pro 中，M2.7 得分56.22%，几乎接近Opus最好的水平。

在OpenClaw的使用中，M2.7相比于M2.5也有了显著的提升，在MMClaw的评测中接近最新的Sonnet 4.6。

目前国产大模型占据了全球开源AI大模型的主要份额，头部的主要是阿里Qwen、智谱的GLM、稀宇的Minimax，以及最受关注的DeepSeek。

目前GLM-5.1及Minimax 2.7都已经开源，但Qwen 3.6 Plus很可能随着阿里战略的调整，未来不一定会开源运营了，剩下值得等待的就是DeepSeek V4了。

DeepSeek V4最近传闻很多，还有报道称梁文锋亲自表态会在4月下旬发布，距离DeepSeek R1发布已经过去15个月了。

DeepSeek V4可以确定的是会全面支持国产的AI硬件系统，这不仅有助于降低未来的部署成本，同样也确保了安全可控，意义重大。

对用户来说，DeepSeek V4的性能表现才是更重要的，原生支持多模态应该没问题了，最近的灰度测试已经确认了有三个模式——快速、专家及视觉。

还有就是AI编程方面的提升，这方面只能说期待DeepSeek V4给个惊喜，但不要指望它能超过OpenAI及Anthropic的顶级收费模型，毕竟双方投入的算力资源都不是一个级别的。

然而近期Claude的降智问题已经引发了大批高价付费的开发者不满，之前连AMD的AI部门高管都出来表示降智问题已经影响了开发，而且影响范围挺大。

在国内的Linux.do社区中，也有多位网友谈到了Opus 4.6降智的问题，还用两个很出名的AI大模型测试问题做了验证。

这两个题一个是50米距离去洗车到底是要开车还是走路过去，一个是父亲因女儿红绿色盲而崩溃的，本质上都是逻辑陷阱，但很能考验AI的能力。

之前大把国内外AI在洗车问题上翻车，Claude的大模型是少有的能回答对的大模型之一，智商优势明显。

然而现在的实测下来，哪怕是最强大的Opus 4.6大模型，在这两个问题上也开始回答不对了，没有了之前的高智商能力。

也有网友贴图自己的测试，表示能答对，因此这个问题也不是完全一边倒的。

结合之前AMD的吐槽来看，近期Cluade的降智显然是存在的，只是降智的原因不好说，Anthropic公司的高管之前是不承认存在问题的。

比较合理的猜测还是跟算力有关，前几天马斯克的问题中无意中泄露了Claude的Sonnet 4.6是1万亿参数量的大模型，Opus 4.6则是5万亿参数量的，而且还不是MoE类型的，稠密模型对算力的要求很高，成本高昂，所以收费价格也是最贵的。

现在的AI公司卖订阅还是亏钱的，这也能部分解释Anthropic为何要封杀小龙虾这种超高Token消耗的应用的动机。

对国内开发者来说，还有一种降智的原因，那就是Anthropic会根据IP来定向降智，本质上也是分配算力的问题，但是以搞针对性IP/国家的方式，这种事也不止他们一家这么做，OpenAI等其他美国公司也被发现过用这种手段限制国内的开发者和用户。

这个评测是OpenAI主导设立的，里面有75个来自Kaggle的真实工程难题，专门考验AI在数据准备、模型训练、实验运行等全流程的实战能力。

最新结果显示，在统一标准下，伐谋Agent 2.0在高难度任务上表现突出，综合得分超过了搭载Claude-Opus-4.6等主流大模型的同类智能体。

它用了更强的演化策略，可以多条路径同时探索，不对就及时调整。新增的长程记忆机制，能让AI在复杂长流程任务里保持逻辑清晰，不跑偏。

同时依托百度智能云的全栈AI基础设施，算法迭代速度更快，普通人用自然语言就能操作，不用懂复杂技术也能拿到企业级解决方案。

目前伐谋已经落地到多个行业。

在汽车制造领域，阿尔特汽车的风阻验证从小时级缩短到分钟级。

在金融风控方面，中信百信银行的模型风险区分度提升2.41%。

在交通优化上，鄂尔多斯伊金霍洛旗高峰通行时间减少一半以上。

这款智能体上线后，已经有数千家企业使用，覆盖零售、金融、制造、能源、交通等多个关键领域。

官方消息显示，5月13日到14日，在北京举办的Create2026百度AI开发者大会上，伐谋Agent 2.0会正式发布。

前两天GLM-5.1大模型也正式开源，也深受开发者喜爱，现在最新的排名也来了——全球权威AI评测平台LMArena（百万用户参与盲测）更新Code Arena专项榜单，GLM-5.1登顶全球开源模型第一，位列全球模型第三。

除了榜单表现优秀，根据智谱的说法，GLM-5.1不仅继承了上一代模型的开源SOTA编码能力，还在长程任务（Long-Horizon Task）上取得突破，实现了：

·8小时从零构建Linux桌面

·655次迭代打破向量数据库优化瓶颈

·1000轮工具调用优化真实机器学习模型负载

值得一提的是，在METR榜单的同等评估标准下，GLM-5.1是唯一达到8小时级持续工作的开源模型，也是全球范围内除Claude Opus 4.6外少数具备这一能力的模型。

此前智谱提到，GLM-5.1大大提高了代码能力，在完成长程任务方面提升尤为显著。

在最接近真实软件开发的SWE-bench Pro基准测试中，GLM-5.1刷新全球最佳成绩，超过GPT-5.4、Claude Opus 4.6。SWE-Bench Pro要求模型在真实GitHub仓库中定位并修复高难度工程Bug，是衡量模型能否胜任专业软件开发的最硬指标。

在面向Windows预览体验成员的最新记事本版本（11.2512.28.0）中，Copilot图标已被替换为标注“写作工具”的笔形图标，相关设置项也被移至高级功能分类下。

不过底层的AI写作功能并未移除，撰写、改写和摘要功能仍然可用，只是Copilot的名称不再出现在应用界面的显眼位置。

截图工具也进行了类似调整，据Windows Latest报道，当前版本中截图完成后的Copilot按钮已消失，AI关联功能被移除，但微软尚未针对这一具体更新发布单独的官方说明。

微软此前曾表示将减少截图工具、照片、小组件和记事本等应用中不必要的Copilot入口，此次调整意味着这一承诺正在落地，但本质上是品牌呈现方式的变更，而非AI功能的实质性缩减。

此次改版的核心变化是将现有的应用内设置面板替换为独立的设置窗口，为用户提供更清晰的选项视图，减少在不同设置类别之间切换时的混乱感。

启动、交互、个性化、兼容性等分类同样经过重新梳理，使其功能定位更加直观。

在交互细节上，现有的开关按钮将被复选框取代，以更符合现代UI设计规范，自动保存将成为默认，不过微软也计划为偏好手动控制的用户添加保存指示器或撤销选项。

此外，每个设置项下方的说明文字将予以保留，这对新用户尤为友好。

其他改进还包括将“新标签菜单”更名为“下拉菜单”以消除歧义，将预览区域移至界面右侧，以及优化配置文件页面的导航结构，使默认设置、配色方案和单个配置文件的切换更加清晰。

快捷键绑定页面也在重新设计中，目标是同时展示多个快捷键而不造成界面拥挤，目前这些改动仍处于设计阶段，具体上线时间尚未公布。

OpenAI之前的套餐主要分为三档，除了免费的之外，收费的主要是Plus套餐20美元/月，Pro套餐200美元/月，这个高端套餐的门槛实在有点高，以前竞争不激烈的时候还行，现在Anthropic的套餐吸引力越来越强，OpenAI难免有压力。

OpenAI今天推出了全新的100美元/月的Pro套餐计划，价格直接降低了50%，但模型能力跟200美元档的套餐是一样的，都可以使用GPT-5.4 Pro专业模型。

同时编程工具Codex的额度是Plus套餐的5倍，即日起到5月31日期间还会免费加倍，额度是Plus的10倍之多。

这次的100美元套餐不仅填补了自家的收费空挡，显得更合理，同时还跟A家的Max套餐中的100美元对标，明显是要吸引开发者，毕竟CodeX用量比Plus提升很多。

目前CodeX在AI编程上的能力被认为略低于A家的旗舰Opus大模型，但差距并不多，甚至有人认为Codex更好，最近一段时间每周的活跃用户也从200万提升到了300万级别，显然这次的降价能吸引更多开发者。

毕竟Codex对开发者不只是用量多少的问题，封号远没有A家那么疯狂。

C1支持文生、图生、参考生成、首尾帧控制多种方式，不用复杂操作，按提示词就能自动完成分镜和剪辑，把创意一步变成成片。

多宫格分镜图可以直接转成连贯视频，自带专业镜头感，省去大量后期时间。

它还解决了AI视频常见的连贯性问题，跨镜头角色不变形、色调统一，复杂场景里多角色动作也能精准控制。打斗、特效这块提升很明显，动作有力度，光影粒子、法术特效都更接近真实影视效果。

和普通AI视频模型不同，C1是专门为影视流程训练的，从镜头调度到画面质感，都更贴近专业制作需求，相当于把导演、剪辑、特效的工作简化，大幅降低创作门槛。

目前PixVerse C1已经在网页端和API平台上线，不管是个人创作者、短剧团队还是影视工作室，都能用来快速产出高质量视频，AI视频创作正式进入更专业、更实用的阶段。

马斯克在X上确认SpaceXAI的超级计算集群 Colossus 2 目前正同时训练 7 个模型，具体如下:

1. Imagine V2，图像与视频生成模型的下一代版本

2. 1万亿参数模型2个变体

3. 1.5万亿参数模型2个变体

4. 6万亿参数模型

5. 10万亿参数模型

这7个大模型具体会成为那些产品还不确定，在当前的AI领域，万亿参数已经没多少吸引力了，最让人感兴趣的当属后面2个超大参数量的大模型。

其中6万亿参数的应该是Grok 5，当前的是Grok 4.2版，每次发布时也是刷榜的存在，但实际使用下来，马斯克要想赶超御三家的AI能力还是需要加把劲的。

至于10万亿参数量的AI更不好确定是哪个，可能是再下一代的Grok 6，也可能是全新的产品。

目前10万亿参数量的AI全球也没几个，Anthrpoic刚刚发布的Mythos据说是10万亿参数量，但官方并没有确认具体的技术规格，只能说从Mythos的性能表现来看，10万亿参数量的AI强大太多了。

马斯克能有底气同时搞7个大模型，说到底还是有强大的算力支撑——Colossus 2是今年1月17日才部署的算力集群，号称全球首个GW级AI集群，配备了20万块高性能GPU，按照NVIDIA黄仁勋的说法，1GW的算力差不多要500亿美元的投资，可以说非常奢侈了。

Colossus 2本月底还会进行升级，算力会提升到1.5GW，训练10万亿参数量的AI这下更方便了。

QBotClaw完全免费，首期上线Mac版本，Windows版本将于近期上线。

腾讯表示，从今天开始，只要会用浏览器，就能即刻拥有一只随时待命的专属“小龙虾”，只需讲句话，让QQ浏览器自己干活。

在典型的购物比价场景中，过去用户需要反复切换多个标签页，在电商平台之间手动对比价格。

现在，只需在侧边栏向QBotClaw发出一句指令，例如“帮我对比这几款手机价格”，它便可自动跨页面抓取数据，并输出清晰的比价结果及购买建议。

不仅如此，QBotClaw还能帮用户发帖，只需一句指令：把当前文档的内容配上图，发一条微博，它就会自动帮你点开网页、填入内容、点击发布。

据介绍，QBotClaw内置自研QQ浏览器Skill，能精准看懂动态网页上的各种元素，不瞎点、不报错，操作成功率极高。

基于整个QQ浏览器运行，具备深度记忆能力，不用反复交代背景，直接顺着用户的思路把任务执行到底。

同时，通过微信Clawbot扫码即可连接，用户即便不在电脑前，也可以通过手机下达指令，让办公室电脑自动完成网页操作、数据抓取或文件处理等任务。

在安全方面，QBotClaw设置安全沙箱隔离、指令Markdown约束，还有SkillHub认证机制，严格执行黑名单，避免触碰用户隐私与资产。

快科技4月8日消息，Anthrpoic旗下的Claude系列大模型这两年成为公认最强的AI编程大模型，然而打破这个记录的还得是他们自己，今天又发布了Claude Mythos Preview大模型。

这个Mythos就是之前泄露的代号卡皮巴拉的新一代大模型，性能比此前的旗舰Oups 4.6还要强大，然而这次发布搞得非常神秘——因为太强大，Anthropic表示暂时不会开放给公众使用，而是先给12家机构组成的合作体系使用，用于网络安全研究。

这个计划叫做Project Glasswing，除了Anthrpoic之外，还有亚马逊AWS、苹果、博通、思科、CrowdStrike、谷歌、摩根大通、Linux基金会、微软、NVIDIA和Palo Alto组成，旨在保护关键的软件安全。

Anthropic CEO Dario Amanei表示，Mythos并不是专门用于网络安全的，他们开发的还是写代码的大模型，但它在网络安全方面也非常强，以致于过去几周发现的安全漏洞比他这辈子发现的都多。

具体有多强，Anthrpopic举了几个例子，其中OpenBSD在业界有着最安全的系统之一的美名，结果Mythos找到了一个27年间都没发现的漏洞，远程攻击者通过这个漏洞就能让系统崩溃。

还在FFmpeg、Linux内核中也找到了几年或者十几年都没发现的漏洞，而且都是Mythos自主发现，没有依靠人类。

Anthropic表示他们发现的漏洞中99%都没有被修复，出于负责任的态度，他们不会公布漏洞细节。

总之，在寻找安全漏洞方面，按Mythos的表现来看，人类这次是一败涂地了，没可能跟它相提并论，强大到了Anthropic公司都不敢开放给大家使用，要先联合厂商修复了大部分漏洞再说公开。

该公司也没有公布Mythos大模型的具体细节，之所以这么强，很大可能是之前传闻它有高达10万亿参数量，远大于当前的大模型，但强大的同时也注定了这种模型的成本极高，不开放给公众也会有这方面的考虑。

这款模型最厉害的地方是能真正看懂图像的三维空间结构，彻底解决了传统AI修图空间逻辑混乱的问题，空间理解与编辑能力还达到了世界一流水平。

之前我们用AI修图、做图总踩坑，移动物体容易变形，换视角透视出错，调整物体前后关系还会遮挡混乱，核心就是传统AI只在平面上P图，不懂三维空间。

而JoyAI-Image-Edit把空间智能融入底层，贴合真实世界的空间规律，能精准理解图像背后的空间结构，移动物体、换视角都能保持场景几何规律，遮挡、光影也自然，主体和场景结构都不会乱。

这款模型还有三大核心空间编辑能力，能实现视角变换、空间漫游和物体空间关系操控，比如用自然语言指定相机角度就能生成新视角图像，还能连续移动视角生成连贯的多视角画面。

同时它还兼容15类通用编辑能力，不管是替换删除物体、风格迁移，还是长文本渲染，都能高效完成。

它的应用场景也特别广，电商内容生产、创意设计、3D模型重建、具身智能视觉感知等领域都能用，尤其是在具身智能领域，能为机器人理解世界提供关键底层能力。

近期京东在AI领域动作不断，不仅开源了基础大模型，相关AI产品调用量也大幅增长，还将打造全球最大具身数据采集中心，持续推动AI和产业的深度融合。

微博上的程序员大佬@蚁工厂刚刚展示了DeepSeek的一个新界面，目前大部分人还没灰度测试到，这个界面有三个选项——快速、专家及视觉。

核对了一下，目前DeepSeek官网及APP上的界面如下，只有深度思考和智能搜索两个选择。

这么对比的话，DeepSeek未来的新模型可能会有三款，分别是快速版、深度版及多模态版，视觉功能的加入意味着此前传闻的DeepSeek支持多模态已经是板上钉钉了，补上了关键一环。

至于具体的名字，或许就是DeepSeek V4 Lite、DeepSeek V4及DeepSeek V4 Vision版，此前的报道中也提到DeepSeek正在开发的大模型不止是V4一款，至少还有2款大模型，也是用了国产AI芯片。

从2月份发布新模型的测试以来，DeepSeek虽然每次都没有提及具体的升级，但DeepSeek V4应该是箭在弦上，发布时间应该不远了。

当然，一切还要等DeepSeek官方最终发布，如果说期待值的话，除了上面的三款大模型，还希望DeepSeek能出一个面向AI编程的特别版DeepSeek V4，好好杀一下Anthropic的锐气，去年的DeepSeek R1让NVIDIA市值一度暴跌，现在该轮到Anthropic或者OpenAI市值暴跌了。

该功能预计将能够选择一款游戏和自己的PC硬件配置，查看基于其他Steam用户数据得出的预估帧率。

这一功能与Valve近期在Steam客户端中引入的匿名游戏帧率数据收集机制相呼应，Valve此前增加了一项可选设置，允许用户上传游戏帧率数据，这些数据不与Steam账户关联，而是按硬件类型进行标识。

从泄露的截图来看，Steam将保存用户的硬件配置档案，分别记录CPU、GPU和系统内存信息，并包含游戏与硬件的匹配条目。

Valve尚未公布该帧率预估工具的发布时间，也未确认其在Steam客户端中的具体展示位置，目前可能仍处于Beta测试准备阶段，短期内不会出现在正式客户端中。

快科技4月7日消息，作为公认的最强AI编程工具，Anthropic公司靠着Claude系列做到了年化300亿美元的收入，已经超越OpenAI，很多开发者写代码都离不开Claude了。

然而最近的一系列风波之后，Claude的风评也在变差，主要原因倒不是最近的源码泄露，而是Claude大模型升级之后变笨了，俗称降智。

不仅大量开发者在Github上吐槽，AMD的AI业务主管Stella Laurenzo也同样在抱怨，指出2月份升级之后，Claude Code写代码就一直敷衍了事，无法被信任搞定复杂的工程代码了。

Stella Laurenzo表示这不是她一个人遇到的问题，整个工作组的人员都经历了类似的情况，她还给出了具体的统计结果，分析了她和团队发起的6852次Claude代码对话，其中包括234760次工具调用和17871个思维链，表征懒惰情况的思维过早中断、寻求许可等类似违规数量都在大幅增长，3月8日之前是0，现在是每天平均10次。

Claude Code在修改代码之前的阅读次数也大幅下降，从之前的6.6次读取减少到了2次，还会开始重写整个文件，编辑代码的频率也大幅提升。

Github上网友的反馈也是差不多，Claude Code的思维链较浅时，大模型就会默认采取最低成本的操作，不读代码就编辑，不完成就停止了，逃避失败责任，采用最简单的修复而非正确方案。

Laurenzo表态希望Anthropic能公开说明他们是减少还是限制了思维链的Token，导致了Claude Code开始产生垃圾，还要求该公司增加一个最高层级的思维链，以供复杂的工程使用。

在问题没解决之前，Laurenzo表示AMD已经更换了订阅商，质量更高，但她没有说明具体是哪家的——如果说质量，目前能跟Claude一较高下的也就是OpenAI的Codex，但Codex能不能比Claude大模型质量还高，这个还真不好说。

MiniMax 2.7大模型发布有段时间了，但是一直没有开源的消息，现在官方在Huggingface社区终于透露了具体的计划，对OOS开发者表示歉意，称他们低估了开源所需的工作量，目前还在执行一些基础设施的适配工作，预计本周末发布MiniMax 2.7开源。

MiniMax 2.7的开源不仅对开发者有重要意义，普通网友也能从中受益，开源之后其他平台也能部署MiniMax 2.7，有助于提高该模型的可用程度，同时也能降低价格，玩转小龙虾有更便宜的Token费用了。

此前在Anthropic宣布封杀OpenClaw之类的第三方接入之后，MiniMax方面就有表态过，表示不赞同这种做法，认为会扼杀一些想法，强调MiniMax的Token计划一开始就是设计成了可以跨第三方平台使用。

MiniMax 2.7大模型在3月18日发布，距离春节前夕发布MiniMax 2.5只过了一个月多点时间，迭代速度非常快，号称是稀宇科技第一个模型深度参与迭代自己的模型。

其提升主要集中在三个方面，官方介绍如下：

1. M2.7 在真实的软件工程中有优异的表现，包括端到端的完整项目交付，分析日志排查 Bug、代码安全，机器学习等。在基准测试 SWE-Pro 中，M2.7 得分56.22%，几乎接近Opus最好的水平。

这一能力同样延伸到了端到端的完整项目交付场景（VIBE-Pro 55.6%）以及对复杂工程系统的深层理解Terminal Bench 2（57.0%）。

2. 在专业办公领域，我们提升了模型在各领域的专业知识和任务交付能力，在 GDPval-AA 的ELO得分是1495，为开源最高。M2.7 对 Office 三件套 Excel/PPT/Word 的复杂编辑能力显著提升，能更好地完成多轮修改和高保真的编辑。

M2.7具备与复杂环境交互的能力，M2.7 在 40 个复杂 skills (> 2000 Token) 的 case 上，仍能保持 97% 的 skills 遵循率。

在OpenClaw的使用中，M2.7相比于M2.5也有了显著的提升，在MMClaw的评测中接近最新的Sonnet 4.6。

3. M2.7具备优秀的身份保持能力和情商，除了生产力使用外，给互动娱乐场景的创新也准备了空间。

快科技4月5日消息，虽然微软此前表态要减少无意义的AI入口，但在Win11系统上增加AI功能是不可逆的方向，日前又推送了新版Copilot应用，功能多了，但内存占用10倍提升。

据Windodwslaste报道，新版Copilot应用彻底弃用基于WinUI的原生框架，转而采用内置完整Edge浏览器内核的混合网页架构。

坏消息是内存占用大增，实测显示新版Copilot在后台运行时的内存占用最高可达500 MB，交互使用时则会飙升至1GB，而此前的原生版本资源消耗通常不足100 MB。

此外，该应用安装包大小约为850MB，安装也不再由微软商店直接处理，它内置完整的Chromium引擎及Edge浏览器子系统。

总的来说，自带浏览器的设计提升了网页组件的运行流畅度，但也导致Copilot变得异常臃肿，占用内存也是个问题。

感兴趣的可以先去微软商店搜索Microsoft Copilot手动安装，不急的就等等看，看微软是否会在大家的不满中优化一下内存占用。

快科技4月5日消息，在大家焦急等待DeepSeek V4的同时，美国的AI发展也没有停歇，OpenAI去年底启动红色警报，专注打造一个超级强大的AI，有可能就是下一代的GPT-6，最新消息称会在4月14日发布。

网友iruletheworldmo爆料称，来自OpenAI团队的信息显示4月14日GPT-6就要发了，预训练已经在3月17日完成，后训练也已经完成，东西已经准备好，就等发布了。

GPT-6也会重点提升编码、推理及智能体任务能力，比GPT-5.4提升40%以上。

原生多模态也是必须的，文本、音频、图像、视频一架构。

此前OpenAI终止了SORA视频大模型的业务，跟迪士尼10亿美元的合作也告吹，为的就是全面投入GPT-6，甚至产品组织都改成了AGI Deployment，全面迎接AGI时代。

OpenAI的高管Brockman表示AGI已经实现了70-80%，内部认为GPT-6将会弥补剩余的大部分，言外之意就是GPT-6实现AGI了。

GPT-6的上下文是2M大小，两倍于GPT-5.4，价格是2.5/12美元，也就是百万输入、输出的价格，比GPT-5.4略贵，但还能负担得起。

此外，随着GPT-6的推出，OpenAI之前强调的超级应用也会落地，会把ChatGPT、Codex编程及Atlas浏览器合而为一，成为一个功能强大又全面的超级智能体。

总之，这个爆料虽然是网友口中说的，但是对AGI的吹嘘倒是很符合OpenAI一贯的风格，只是这篇爆料的真实性被其他网友狂喷一顿，先凑合看吧。

至于GPT下一个产品，此前的爆料说是GPT-5.5，可信度比这个高一些，提升肯定是有的，但距离AGI恐怕还有很长距离，现在AGI这个目标已经被很多AI公司吹嘘的泛滥了。

倒是OpenAI推出超级应用的说法比较靠谱，之前传闻也是如此，单纯聊天对话的ChatGPT已经意义不大了，OpenAI需要打造一个更有使用黏性的APP。

Anthropic旗下的Claude大模型因为能力极强，很多人哪怕不惜高价订阅也要给小龙虾使用Cluade套餐，但Anthropic跟OpenClaw关系一向糟糕，多次出手限制，现在更是直接封杀了第三方使用。

这件事现在引起了AI社区的热议，很多人并不赞成Anthropic的做法，但Anthropic态度坚决，目前来看不太可能收回决定了。

那就让国产的AI大模型给他们来点压力，最近风头正劲的MiniMax今晚也在X上回应了这件事，他们说得倒是挺委婉，表示“将人工智能订阅用户限制在第一方产品中，扼杀了这些想法，使它们还没来得及诞生就夭折了。”

当然MiniMax的主要表态还是趁着Claude订阅不能用于小龙虾的时候抢市场，强调自己的Token计划一开始就设计成可以跨第三方平台使用。

实际上在OpenClaw风靡全球的同时，几家国产AI大模型的使用量也在突飞猛进，最近2个多月长期霸榜OpenRouter的用量榜，MiniMax 2,5/2.7一度还是榜首，截至发稿时依然维持在调用量的TOP5。

联盟在声明中指出，微软通过将Edge开机自启设为默认行为、要求用户手动退出的方式，在用户切换浏览器时制造了"不必要的摩擦"，实质上是在强迫用户使用Edge。

声明呼吁微软尊重Windows 11用户的浏览器偏好，停止持续引导用户转向Edge的行为。

Browser Choice Alliance成员包括 Chrome、Midori、Opera、Vivaldi、BrowserWorks和Wavebox。

该联盟此前已多次抨击微软，指责其通过“贿赂”用户使用Edge、强制PC厂商在Windows硬件中捆绑Edge等手段干预市场竞争。

不过，联盟此前的抗议是否产生过实质性效果尚不明确，作为份额遥遥领先的浏览器，Chrome就很少单独就微软的浏览器行为发表意见。

目前，Edge开机自启功能仅在Edge Beta版中测试，尚未面向公众推送，随着舆论的发酵，微软最终撤回这一功能并非没有可能。

在最新Edge Beta版（147.0.3912.37）中，浏览器顶部会显示提示横幅：Edge现在会在你登录Windows时启动，随时准备浏览，可随时在设置中更改。

需要指出的是，Windows 11本身已经默认预加载Edge进程，但此次变更更进一步，Edge将在每次开机时完整启动，除非用户主动点击横幅上的“不用了，谢谢”来退出。

也就是说，这一功能默认开启，需要用户手动选择退出，而非由微软询问用户是否需要。

目前该功能似乎采用分阶段推送，并非所有用户都能看到这一提示，Windows Central率先发现了这一变化，Neowin在测试中暂未触发该提示。

微软推动Edge成为默认浏览器的努力由来已久，自2021年Windows 11发布以来，微软曾公开称Chrome是“停留在2008年的浏览器”，并多次通过系统级设置引导用户使用Edge，甚至一度封堵通过注册表修改默认应用的绕过方式。

此次开机自启策略，本质上是通过将Edge悄悄嵌入用户的日常开机流程，让用户顺手就用，从而逐步培养使用习惯，至于这一策略能否奏效，还是再次引发用户反感，仍有待观察。

该功能由独立开发者Helmut Januschka向Chromium项目提交提案，预计将在Chrome 148版本中面向稳定版用户正式启用。

延迟加载并非新概念，Chrome此前已原生支持图片和iframe的延迟加载，但视频和音频一直未被覆盖。

当前大多数网站通过JavaScript的Intersection Observer API手动实现视频延迟加载，主要检测媒体元素是否进入视口后再动态设置资源地址。

这种方式虽然可用，但实现复杂且容易出错，无法与浏览器的原生预加载扫描器和内置加载启发式算法协同工作，可能成为性能瓶颈。

原生延迟加载将彻底解决这一问题，开发者只需在HTML标签中添加`loading="lazy"`属性，浏览器即可自动处理视频和音频的延迟加载。

只有当用户滚动到媒体嵌入区域时才触发资源下载，若用户未滚动至该位置，媒体资源将永远不会被加载。

Januschka在提案中指出，原生延迟加载允许浏览器使用网络感知阈值优化资源加载，正确处理与autoplay和preload属性的交互，并避免离屏媒体阻塞window.onload事件，从而显著提升页面加载性能并减少数据流量消耗。

该功能借助先进AI技术，将用户从繁琐的手动筛选中解放出来，实现从“能聊会说”到“能办会做”的跨越。

传统机酒预订中，旅客需反复比对航班时间、价格、起降机场，以及酒店位置、房型等条件，流程繁琐耗时。

航旅纵横AI预订功能彻底改变这一局面：用户打开APP，通过首页AI悬浮球或机票、酒店页面的专用入口进入对话界面，通过语音或文字说出自然语言需求。

例如“下周一从北京飞广州，中午12点前到达，按价格排序”或“预订下周一广州白云机场附近500元左右的大床房”，AI助手即可理解语义，自动完成信息搜索、筛选与匹配，精准推荐最优方案。

该功能核心源于航旅纵横自研的“千穰”大模型，具备深度语义理解与场景化执行能力。它不仅能处理明确指令，还能应对“临时出差赶时间”“想趁着周末逛吃一下”等模糊或场景化表达，例如用户说“周末去天津，订一个五大道附近的大床房，预算500，能免费停车”，AI同样能准确执行。

此外，AI能够模拟人类操作，自动识别并避开干扰项，主动代办筛选步骤，宛如专业“出行助手”。预订服务全程直连民航官方直销平台，确保行程透明、安全有保障。

千问3.6整体性能较3.5进步显著，具备极强的智能体编程能力，在系列编程能力权威评测中，千问3.6成为当下编程能力最强的国产模型，接近全球最强编程模型Claude系列。

在前端网页开发、仓库级复杂任务等实测场景中，千问3.6可自主拆解任务、规划路径、测试修改直至任务完成。

Qwen3.6-Plus展现出卓越的工程落地能力，不仅能实现高质量代码修复，而且擅长复杂的终端操作与自动化任务执行，取得了多个高难度的长程规划任务中的最优成绩。

基于原生多模态数据训练，千问3.6发展出更敏锐的理解感知能力和更强大的多模态推理能力。

同时，Qwen3.6-Plus面向真实任务持续迭代优化，具备更强的指令遵循、文本和物体识别能力，在实际场景中表现更稳健。

Qwen3.6-Plus的原生多模态能力，打开了视觉智能体编程新的想象空间：模型可基于界面截图、设计稿或自然图文描述，完成前端页面生成、代码补全、交互修改等任务，逐步打通从“看懂界面”到“生成代码”再到“调用工具完成修改”的完整链路。

千问3.6支持一百万词元的上下文窗口，并集中对OpenClaw、Qwen Code、Claude Code、Kilo Code、Cline、OpenCode等系列Agent框架进行了优化支持，更好挖掘模型在开放环境中完成复杂任务的新潜力。

Qwen3.6-Plus不但能自主完成复杂代码治理、跨域长程规划等真实世界的专业编程任务，而且大大降低了普通人的编程门槛，让一句话驱动AI写代码的“氛围编程”（Vibe Coding）真正可用。

目前，Qwen3.6-Plus已登陆悟空、千问App等阿里AI应用和平台。

快科技4月2日消息，公认全球最强的AI编程工具Claude Code前两天曝出了源码泄露的社死事故，引发全球开发者狂欢，当时泄露的是2.1.88版，之后Anthropic很快也推出2.1.89版，今天又更新了2.1.90版。

这两次的更新主要是善后，修复之前曝光的一些bug，其中有2项bug值得关注，一个是Auto模式的信任边界问题，之前的版本即使用户明确要求不要推送代码，Auto模式仍有可能判定这属于已授权范围，从而无视用户的禁令而自主执行。

这种不听话的bug显然不是小问题，不修复是不行的。

如果说Claude Code不听命行事的bug让人头疼，那第二个bug真的就是肉疼了——前两天的源码泄露中大家才发现Claude Code的缓存命中有问题，从v2.1.69版本起使用--resume恢复会话时，首次请求就导致完整的缓存命中。

说得简单一点，Claude Code的缓存命中与否对收费影响极大，未命中缓存的话就是全价收费，大家都知道Claude Code是当前最贵的AI编程大模型，Sonnet 4.6普通输入是3美元/M，缓存读取就只要0.3美元，差距10倍。

这个bug就会导致开发者在短时间内耗光额度，哪怕是200美元的Max订阅也撑不住，之前有开发者表示一个对话就耗费了当天13%的额度。

这次的2.1.90版就是修复了这个超级加倍收费的bug，开发者的使用状况后面应该恢复正常了。

但是这个事到底是无心的bug还是别有深意呢？bug出现到现在有20多个版本了，开发者对此肯定肉疼，但对Anthropic来说这样的bug可能是增加了收入，也不太可能现在才发现吧，如果不是这次的源码泄露，开发者们也是没法通过逆向分析实锤的，Anthropic恐怕也不会拿出这么积极的态度来修复。

Gemma 4要发布的消息传了有段时间了，现在谷歌Deepmind创始人、CEO Demis Hassabis也发推暗示——他的内容是4颗钻石，而Gemma大模型的名称就是来自拉丁语宝石Gemma，因此这一暗示是非常明确了。

当前的Gemma 3大模型是去年3月份发布的，基于谷歌的Gemini 2.0，正好一年了，也是时候发布了，Gemini 3.0发布半年多了，甚至Gemini 3.1都已经发布了，这个时间差也不会影响谷歌的闭源大模型收费赚钱。

最让人关心的还是Gemma 4大模型的能力，当前的Gemma 3算是轻量级的，最大参数量也就27B，可以用单卡GPU运行，也支持多模态能力，能力当然没法跟谷歌主力大模型相比，但在开源社区口碑还是不错的。

Gemma 4此前传闻除了之前的小参数量模型之外，还会增加一个120B参数的新模型，是上代的4倍规模，但会采用MoE架构，激活参数15B，可以降低要求，依然能本地离线运行。

让谷歌自己的Gemini分析了下Gemma 4的能力预测，它给的答案很好很强大，甚至连深度思考能力也给了，上下文能力翻1-2倍，具备执行复杂逻辑能力。

不过也别期待太高，谷歌、Meta等美国科技公司做开源大模型并不会有多高优先级，也不会让开源模型能力影响到自己赚钱，Gemma 4能在本地离线运行的话，能力上限就不会太高，同参数量下也很难说能比得过国产开源的大模型。

至此，微软电脑管家已可统一管理8款主流龙虾工具，生态进一步完善。

其中，QClaw和WorkBuddy来自腾讯，支持一键扫码接入微信和企业微信，方便用户快速完成账号绑定与使用。

据介绍，Clawboard可帮助用户轻松管理电脑中的各类龙虾，支持一键卸载、一键停止等操作，大幅简化管理流程，提升使用效率。

一键卸载功能完整覆盖了进程清退、安装清理、本地数据清除等多个环节。

点击卸载后，系统会自动停止本地龙虾相关进程，调用龙虾平台自身的标准卸载流程，并自动清理安装包、安装目录及本地数据文件，覆盖配置、插件、日志等本地残留，减少遗漏风险。

如果不想彻底卸载，只是想让龙虾暂时停下来，微软电脑管家的一键停止功能，可自动识别并停止本地龙虾相关进程与服务，同时确认相关端口已释放，不再对外暴露。

停止过程中，所有配置与数据均会保留，随时可以一键恢复，适合暂停使用、排查问题或临时关停等场景。

该模型从预训练阶段深度融合视觉与文本能力，打破了纯文本输入的编程局限，能看懂设计稿、截图、网页界面并生成可运行代码，真正实现了看得懂画面、写得出代码。

GLM-5V-Turbo拥有三大核心特性：

其一为原生多模态Coding基座，可原生理解图片、视频、设计稿等多模态输入，支持画框、截图等多模态工具调用，上下文窗口拓展至200k，让Agent的感知-行动链路延伸至视觉交互；

其二是兼顾视觉与编程能力，在多模态Coding、GUI Agent等核心基准上表现领先，且通过多任务协同RL技术，保证纯文本场景下的编程、推理能力不退化；

其三是深度适配Claude Code与龙虾场景，可实现“看懂环境→规划动作→执行任务”的完整闭环，还配备全套官方Skills，开箱即可使用。

实测数据显示，GLM-5V-Turbo在设计稿还原、视觉代码生成等基准上均取得领先，在AndroidWorld、WebVoyager等GUI环境操控测试中表现突出，纯文本Coding能力也保持稳定。

在龙虾Agent相关测试中，模型接入后让龙虾拥有真正的视觉能力，在PinchBench等评测中斩获优异成绩，复杂任务执行能力得到验证。

目前GLM-5V-Turbo已落地图像即代码、龙虾视觉赋能等典型场景，能实现前端复刻、GUI自主探索复刻，还能让龙虾完成K线图解读、图文报告生成等任务。

用户可通过AutoClaw、Z.ai等产品体验，也能通过官方API接入，多款官方Skills也已上线ClawHub。

此刻最担心的可能是那些负责打包NPM文件的员工了，惹出这样的麻烦在大公司中恐怕要被严肃处理了，不过Claude之父Boris Cherny几个小时前在网上的回应则是非常有格局，没有把责任甩锅给员工。

他表示这次的事故是个无心的错误，这种事在所难免，重要的是认识到这绝不是个人的错误，问题在于流程、（公司）文化或者基础设施。

他还解释了事故发生的具体细节，这次的案例中有一个过程是手动部署的，本来应该自动化，他们的团队已经为下次自动化做了一些改动，未来还会有更多改进。

从他的回应来看，出错的员工算是保住工作了（至少在Boris Cherny这个层面上如此），也没有把责任甩给员工个人，Boris Cherny反思的是流程问题，并提到了改进方案，未来显然会让精心设计的AI来处理这个发布流程，避免人为的错误。

不过这也不代表Anthrpoic公司对这次的源码泄露事件就一笑了之了，实际上这一天中他们已经迅速行动起来，向Github发送了大量DMCA版权保护要求，至少8000多个基于源码泄露的项目被删除、清空了，虽然肯定还有很多开发者在不断的提交新的内容。

至于这次泄露源码的影响，首先肯定是没法动摇Claude在AI编程中的地位，又不是大模型泄露了，其次这次泄露的源码也不见得就能提升其他竞争对手的能力，这方面的东西该研究的早就研究了，轮不到这次泄露才被友商盯上。

帮助最大的可能还是一些个人开发者，可以学习下Cluade的思路，搞一些更好用的第三号工具，这反而可能会强化大家对Claude编程的依赖，毕竟他们的大模型和数据绕不过去。

提到Anthropic很多人都是又爱又恨，尤其是国内的开发者，想办法花钱购买他们的AI，但Anthropic偏偏严格限制国内使用，甚至到了疯狂的地步，一不注意就是封号，Anthropic也因此在部分网友口中得了A÷（除号，畜的谐音）的称号。

这次泄露的源码中，大家也发现了Anthropic很多技术之外的限制，一方面是反蒸馏相关的，一方面是遥测相关的，Anthropic竟然有640多种遥测手段检查用户的使用情况，还有40多种身份指纹异常检测手段，用户的设备ID、邮箱、操作系统及各种配置信息会以5秒一次的速度上报。

一旦检测到他们认为的异常信息，Anthropic封号不手软，宁可错杀也不会放过，这就是Anthropic封号速度又快又狠的关键。

现在源码泄露了，有矛就会有更坚固的盾了，有开发者推出了Claude反封号工具CC-Gateway，它作用于Claude Code与Anthropic API之间，将设备身份、环境指纹和进程指标归一为单一规范配置文件，出网之前全部重写一遍，这样Anthropic就不容易侦测到那么多遥测数据了，进而减少被封号的可能性。

不过Anthropic在这次泄露之后，应该也会进一步升级遥测系统的能力，CC-Gateway也不可能保证一直有效，更不能保证无法封禁账号，只能说提升一下他们检测的难度，减少几率而已。

对国内的开发者来说，肯定还是希望有国产大模型快速强大起来，从技术上追赶甚至超越Claude才是最根本的解决办法。

这次的泄露并不是Anthpropic最核心的大模型源码被公开，而是Claude编程工具的源码泄露，准确一点来说是CLI工具被官方打包NPM发布的过程中其源码被还原了，简单一点理解就是AI行业的学霸不小心把自己课堂学习的笔记给公开了。

这里面可是学霸的思维及心得总结，其他人不能马上获得学霸的能力，但可以通过这些源码来分析Anthpropic做了什么，准备做什么，以及怎么做的，因此源码泄露之后全球的程序员可以说沸腾了，马上就有大量研究结果出来。

最早发现源码泄露的是一个韩国开发者instructkr，他把源码文件公开之后，很快又担心这样做有版权风险，随后他马上重写，先是用Pathyon重写，之后是Rust重写，性能更强。

现在这个项目claw-code已经成为Github上火得最快的项目之一，几个小时内就有3万星，现在距离泄露还没满24小时，发稿时已经7万星了，估计很快会突破10万星。

除了这个项目之外，还有大量反向研究成果在爆发，相信还会有更猛的项目出现，估计很多AI公司也在加班加点研究Claude的源码，并据此改进各家公司自己的编程工具。

事实上这也不是Anthpropic公司第一次因为NPM打包操作泄露了，去年上半年就有过一次，但那时候Claude远没有现在这么强大，功能也没这么完善，因此这次的泄露影响要严重得多。

不过也有猜测认为是Anthpropic故意的，这波泄露之后对他们的核心能力不会影响，但全球开发者及同行们会在研究他们的源码之后，更进一步绑定在Claude的生态上。

是真是假，走着看吧。

可能诱发的风险如下：

1、“技术信息泄露”风险：OpenClaw等智能体存在权限过高、安全漏洞、插件投毒等隐患，使用其撰写申请文件，易造成技术交底书等核心信息外泄。

一旦泄露，专利申请技术方案可能因丧失新颖性无法授权，甚至被他人抢先申请专利，给申请人带来重大损失，代理机构还需承担违约赔偿责任。

2、“实质缺陷”风险：在利用该类智能体撰写申请文件时可能出现“AI幻觉”，导致申请文件存在内容逻辑矛盾、技术特征表述不清等问题，从而无法获得保护。

3、“不诚信申请”风险：通过智能体凭空生成、随机编造、内容拼凑等形成专利申请，属于违反诚实信用原则的不诚信申请专利行为。

达到一定数量，申请人将面临警告、罚款等行政处罚；代理机构及代理师将面临吊销执业许可证、注销代理资格证等行政处罚，情节严重的将被列入严重违法失信名单。

为防范风险，维护好各方合法权益，国家知识产权局提示：

申请人需提高风险防范意识，审慎选择合规专利代理服务，主动了解并确认代理机构是否使用智能体撰写申请文件。

如发现代理机构擅自使用相关工具造成信息泄露或构成不诚信申请行为，可依法投诉举报并要求代理机构赔偿损失。

专利代理机构及代理师务必高度警惕智能体使用风险，杜绝使用智能体开展不诚信专利申请行为，切实保障委托人合法权益。

该应用上架后迅速走红，三天内收入超过5000美元（约34534元人民币）。

Slap Mac的原理是读取MacBook内部的加速度传感器数据，当检测到瞬间冲击时触发音效，就是声音有点不正经。

目前应用内置8种情绪类别、超过130种声音可供选择，包括呻吟声、拳击音效、放屁声等无厘头风格，此外还支持模拟屏幕碎裂特效，进一步增强恶搞效果。

Catapano在分享开发过程时表示，从零开始编写Swift代码、搭建落地页、搞定授权流程，全部工作仅用48小时就完成了。

应用最初定价5美元，随后上调至7美元，销量持续上涨，三天内超过700人次购买，收入突破5000美元。

随着用户反响热烈，Catapano也不断为Slap Mac加入新功能，最新上线的"USB呻吟模式"让MacBook在检测到USB设备插入时自动发出声音，此外还加入了休息计时器、灵敏度自定义调节以及拍打次数统计功能。

根据路线图，v1.2版本将开放自定义音效包，用户可录制宠物或老板的声音作为专属反馈；v1.3版本预计导入MCP服务器整合，使Slap Mac进化为系统级事件通知器，例如Slack收到新消息或代码编译失败时发出对应提醒。

Catapano表示这款应用纯属无心插柳，原本只是看到有人放出检测MacBook加速计的开源项目，于是随手做出来试试，没想到大受欢迎。

他鼓励其他开发者：任何想法都去尝试，不要想太多。

目前，笔记本、台式机、DIY硬件全行业普遍涨价，联想、华硕、戴尔等主流品牌整机与组装配件进货价上调，终端售价同步上涨。

线上渠道涨幅更明显，戴尔全系笔记本平均涨幅超800元，线下渠道涨幅相对温和，部分机型涨幅约100元。

游戏主机同样涨价，PS5 Slim光驱版从约3500元涨至4099元，套装价格更高，暂无降价趋势。

业内表示，此前内存、主板等组件成本上涨已推高整机成本，叠加大模型带动显卡等配件价格飙升，抵消了内存降价的影响。

产业链库存整体偏松，但高端显卡、特定芯片存在结构性短缺，支撑终端价格走高。

专家指出，供应链调整周期较长，此轮涨价趋势或持续6至12个月，短期难有回调，不排除继续上涨的可能。

微软近日再次强调Windows App作为远程桌面的现代替代方案，并详细列出了过去一年中该应用在可靠性、跨平台一致性和安全性方面的多项改进。

可靠性方面，通过传输层优化和RDP多路径技术，Windows App能够更好地应对网络波动，各平台的连接流程也更加稳健。

生产力方面，Windows App在Windows端支持开始菜单入口和分屏布局，macOS端支持Spotlight搜索和更流畅的远程应用切换，Web端增强了文件传输功能，iOS端新增了外接显示器和Surface鼠标支持。

用户还可通过URI链接恢复会话，Windows端提供自动注销功能。

微软还表示，该应用在所有支持平台上的核心功能保持一致，Android版已于2025年4月正式上线，Windows端的远程PC连接目前处于预览阶段，Teams VDI 1.0在iOS和Android上已正式可用，macOS端的Teams VDI 2.0正在预览中。

安全层面，Windows App通过Microsoft Intune移动应用管理（MAM）集成，支持在Android和iOS端对Windows资源应用数据防泄漏策略，同时提供键盘输入保护，防范基于按键记录的攻击面。

微软计划在今年淘汰Windows版Remote Desktop客户端和Web版客户端，此前官方公告显示支持终止日期为5月27日，不过微软最新博文误写为3月27日。

Azure Government和Azure 21Vianet云环境的Windows客户端支持则将于2026年9月28日结束。

官方表示，无论是Windows党还是Mac党，都能一键直达农场，找回那个定闹钟偷菜的青春年代。

《QQ经典农场》PC端完美还原收菜、偷菜等玩法，PC端大屏操作更便捷，一键打理农场，无强制任务。

据了解，PC端提供微信电脑端/QQ电脑端两种入口：

微信电脑端

1、打开微信游戏端的页面，找到“小程序面板”；

2、之前玩过《QQ经典农场》的玩家，可以在最近使用的小程序中找到；

3、如果没玩过，可以搜索《QQ经典农场》，点开小程序即可游玩。

QQ电脑端

PC端QQ升级到最新的版本，可以在QQ侧边栏里的更多功能里找到农场的入口。

值得一提的是，《QQ经典农场》官方还公布了游戏快捷键，一键返回、关闭页面、快速切屏、创建新桌面，帮助玩家安心偷菜。

Windows系统摸鱼快捷键

WIN+D：一键返回桌面,再按一次恢复原窗口；

WIN+↓：快速关闭当前页面；

ALT+TAB：快速切换最近两个窗口；

WIN+TAB:创建新桌面，并用WIN+CTRL+←/→ 来进行分屏切换

Mac系统摸鱼快捷键

Command+F3：一键返回桌面,再按一次恢复原窗口;

Command+Tab：快速切换最近两个应用；

Command+ `（波浪键）：快速切换最近两个窗口；

Control+↑:打开调度中心，轻松切换桌面

据悉，《QQ经典农场》于今年2月率先上线移动端，主打“轻休闲+强社交”的游戏模式，依托于小游戏形式，零门槛随时可玩。

《QQ经典农场》保留当年《QQ农场》最精髓的互动玩法，包括：

摘菜互动：依然可以潜入好友农场“摘菜”。

搞怪互动：往好友地里“扔虫子、放杂草”等怀旧操作悉数回归。

经营养成：在保留传统作物的版本上，增加了变异玩法，总作物数量达到100种。

该项目支持Claude Code、Codex、Work Buddy、QClaw等主流AI Agent，向AI开放消息、日程、文档、会议等7大核心能力。

据“微信公开课”公众号介绍，此次开源优先面向10人及以下规模的企业，覆盖日常办公中最核心的协同场景：

消息与通讯录：支持获取单聊/群聊消息、发送消息，以及读取成员信息。

文档与智能表格：支持新建、读取及写入文档与智能表格。

日程与会议：支持创建、查询、更新日程，查看闲忙状态，以及预定、取消会议。

待办任务：支持创建待办、更新状态及添加参与人。

这意味着开发者可以快速构建AI应用，实现一句话创建会议、自动汇总消息等复杂任务。

想体验或开发的用户，3步即可接入体验：

配置：在企业微信后台创建机器人，获取 Bot ID 和 Secret 进行配置。

安装：安装CLI（npm install -g @wecom/cli），安装CLI SKILL（npx skills add wecom/cli -y -g）

调用：利用项目提供的 skills（技能），快速调用消息、文档等能力。

这一操作勾起了众多网友的青春回忆，也让这款诞生于1999年的经典即时通讯软件再次走进大众视野。

博主透露，此次复活QQ第一版的研究从去年就已启动，期间收集了眼睛版、瘦企鹅版、寻呼机版等多款QQ早期版本，经过反复的安装测试、安装包解包以及代码对比，最终确定眼睛版本在版本号、功能设置、编译时间戳等方面，均符合QQ第一版的最初期特征。

这款版本在网络上极为罕见，此前也鲜有博主能实现成功登录，此次操作也成为全网首次成功尝试。

视频中，博主展示了复活与登录的全流程，通过技术手段适配初代QQ的运行环境，解决了因系统迭代、服务器接口变更带来的各类兼容问题，最终让这款尘封多年的经典软件成功启动并完成登录。

登录后的初代QQ界面简洁，保留了最原始的核心功能，与如今功能丰富的QQ形成鲜明对比，尽显早期互联网产品的简约风格。

QQ第一版于1999年2月10日正式发布，彼时还以OICQ命名，核心功能以在线显示、寻呼、基础聊天为主，是初代网民的重要社交工具。

此次博主成功复活并登录，不仅是一次技术上的尝试，更像是一场互联网怀旧之旅，让网友得以窥见中国即时通讯行业发展的最初模样。

GLM-5.1的官方介绍并不多，提升也主要是AI编程能力上的，GLM-5.1从GLM-5.0的35.4分提升到了45.3分，距离最强的Opus 4.6也只有2.6分差距。

但是官方公布的测试往往被人质疑，有刷榜的嫌疑，最终表现还是要看用户的实际使用，好消息这方面也确实真的强，而且远超之前的国模。

知乎上的程序员大佬Toyama nao​搞了个LLM Benchmark Dashboard榜单，算是民间个人版的AI编程测试，涉及桌面端、移动端及前端等多个项目的开发，具体如下：

C工程：以swift语言编写面向macOS的OpenGL渲染器，考察小众语言，图形领域知识，重交互。

D工程：基于Flutter开发一款全功能的聊天软件，同时以golang开发对应服务端。考察移动端开发，数据库，多种网络通信处理。

E工程：自选技术栈，开发纯网页端视频剪辑应用。考察前端技术栈，音视频处理，复杂状态管理等。

每个项目要跑10-12轮prompt提示词，每一轮prompt包含完整的要求和考察点，平均每个工程的prompt字数在1500到2000字左右。

测试的结果如上所示，根据他的说法，GLM-5.1 成为第一个通过他全部测试工程的国产模型，其次恭喜GLM-5.1 是第一个正式超越Sonnet 4.5 Thinking的国产模型。

也就是说，GLM-5.1目前超越Opus 4.6及Sonnet 4.6是不现实的，这两个是Claude系列的旗舰大模型，但国模超越Sonnet 4.5 Thinking的含金量在开发者眼里也是实打实的。

Toyama nao表示 GLM-5.1的大幅扩展了编程的适应范围，不再是前端only战神，也不只是oneshot 样子货，是可以在复杂工况下充当编程主力。

当然，GLM-5.1也不是没有问题，他提到的是超长上下文时容易幻觉爆炸，如果遇到2轮改不好一个问题，不要抱有侥幸，直接重开。

再补充一个实际的例子，前几天刚发布的时候也有Linux.do社区的大佬Mozi做了测试，做的是魔方模拟器，之前国内的大模型都不行（当然大部分国外模型也不行，只有个别顶流模型可以），现在GLM-5.1也做对了。

总的来看，GLM-5.1这次的发布很迅速但内容简短，但实测下来编程能力的提升确实明显，整体水平超越了Sonnet 4.5 Thinking的水平，距离顶流模型还差一点距离。

AI编程是当前AI商业化上最成熟的一条路，国产模型需要在这方面发力，GLM的提升也是肉眼可见，不过还是那句话，成绩可惜，但决定这条路走得多远还有很多模型能力之外的问题。

由于需求太大，智谱的Coding Plan最近争议不断，涨价还是小问题，毕竟涨了之后还是比Claude系列便宜太多，但算力不够导致用户体验下降，这些都是需要极大投入才能缓解，智谱显然会重视，只是这个过程对用户来说有点磨人。

GLM-5.1依然是强化AI代码能力，根据官方发布的对比数据，此前的GLM-5.0在他们公布的评测中得分是35.4分，而GLM-5.1直接提升到了45.3分，差不多是30%以上的增强。

对比当前全球公认最强的编码大模型Opus 4.6的话，分数只比后者少了2.6分，不到3分的差距意味着两者的能力非常接近。

但是国产大模型的价格是远低于Opus 4.6的，后者是最强但也差不多是当前最贵的大模型，很多程序员都说用不起，GLM的大模型费用要低好几倍。

不过GLM-5.1的编程能力具体如何也不能只看跑分，还要看广大程序员的实际使用情况，这方面国产大模型还有进步的空间，毕竟Claude系列的大模型在这方面积累的数据太多，而且算力规模远强于国产大模型。

据介绍，QoderWork是国内首个桌面端Agent应用，集成了自研Agent框架，能够自主理解复杂任务意图，自动拆解执行步骤，并实时向用户反馈任务进展。

与云端Agent不同，QoderWork将任务执行环境部署在用户本地，可直接操作本地文件、调用本地应用，无需反复上传下载，在大幅提升效率的同时也保障了数据的隐私与安全。

用户只需打开频道功能并简单配置，即可连接钉钉、微信、飞书三大IM消息通道，支持发送文字、图片、文件、语音及图文组合等信息，QoderWork在桌面端执行任务后返回处理结果。

此外，用户在手机端还可使用桌面端的所有扩展能力，如在IM消息应用里触发已安装的Skill或调用已配置的MCP工具。

例如，当用户外出遇到紧急工作时，可通过钉钉向QoderWork发送消息，QoderWork便能在电脑本地按需求完成数据分析、信息搜索、文档整理等一系列复杂任务，并将结果通过钉钉发送给用户。

目前，QoderWork已全面支持Mac和Windows双平台，所有用户均可下载，拥有能办事的专属AI助理。据悉，阿里内部已全员推广使用QoderWork等AI工具。

据介绍，用户可在电脑端免费一键创建“龙虾”，或将已有“龙虾”接入派中，与派友和Bot一起聊天、协作、完成任务。

本次电脑版集中上新一批办公配套的实用功能，在手机与电脑之间切换时，聊天记录与任务进度会自动同步，不需要反复确认上下文。

同时，元宝派电脑版支持视频连麦，画面更大、视野更广，支持共享屏幕，开会演示、游戏开黑都能用，还支持同步电脑声音、自定义画质，进一步提升使用体验。

在文件处理方面，用户可直接拖拽文件完成上传或转发，也可随手截图，将资料在对话中快速处理，减少应用切换带来的干扰。

此外，在工作讨论过程中，如遇不确定问题，无需离开当前界面，侧边栏即可直接私聊元宝，实现边聊边查，效率更高。

据了解，3月中旬，元宝派宣布支持接入OpenClaw，提供运行命令接入、通道配置接入和扫码关联三种方式，进一步拓展生态能力。

根据官方声明，Sora的消费者端应用、开发者接口及ChatGPT相关功能将全线关闭。团队在社交平台发布告别信，承诺将公布用户内容保存方案及具体停运时间表，感谢用户创作支持的同时，也承认停运决定“令人失望”，但未说明具体原因。

业内分析指出，Sora停运背后存在多重因素。一方面，OpenAI正面临来自Google Gemini-3和Anthropic等竞争对手的激烈挑战，已启动“Code Red”紧急状态，集中资源提升ChatGPT核心能力。

在内部重组中，产品部门更名为“AGI部署”，并暂停非核心项目以聚焦下一代模型GPT-5.2的开发。

另一方面，Sora自身表现不佳，用户30天留存率仅1%，生成视频实际可用率仅5%至10%，算力消耗与推荐算法问题进一步削弱了其可持续性。尽管上线初期曾登顶App Store下载榜，但在IP限制收紧后用户活跃度骤降。

据悉，OpenAI计划将视频生成能力整合至桌面端“超级应用”，合并ChatGPT、Codex等功能，而非维持独立产品线。这一战略调整或将重塑AI视频生成领域的竞争格局。

分屏视图是Firefox 149最重要新功能，用户可以通过右键点击标签页并选择添加到分屏视图，在同一窗口中并排浏览两个网页。

这一功能在Chrome、Edge等主流浏览器中早已普及，Firefox终于补上了这块短板。

新版本还新增了标签页笔记功能，允许用户为标签页添加备注信息，方便管理大量打开的网页。

此外，Firefox 149还包含以下改进：

PDF文件加载速度显著提升，得益于硬件加速支持

自动屏蔽被SafeBrowsing标记为恶意网站的推送通知，防止广告、垃圾信息和钓鱼攻击

工具栏新增分享按钮，可调用Windows或macOS系统级分享功能

地址自动填充功能扩展至澳大利亚、印度、意大利、波兰和奥地利用户

错误页面视觉重新设计，与Firefox整体风格保持一致

内置翻译新增波斯尼亚语、挪威语、塞尔维亚语和泰语支持，克罗地亚语翻译准确度同步提升

这款曾被视作AI Agent时代标志的开源框架，因token消耗失控、安全隐患突出、上手门槛极高的痛点，让普通用户望而却步，也让整个行业开始反思：从“能对话”到“能执行”的AI Agent，到底该如何真正落地？

恰逢此时，国内首个OpenClaw中文版当贝Molili1.0.7版本重磅上线（https://www.molili.com.cn/），以“token成本砍半、小白开箱即用、精细化权限管控”三大核心升级，精准击中龙虾的行业痛点，快速火爆出圈，成为很多养虾人的心头好。

近日，快科技独家专访了当贝MoliliClaw产品总监唐涛，听其拆解龙虾遇冷的底层原因，解读Molili的产品打造逻辑，同时分享了对AI Agent赛道泡沫、趋势与未来的深度判断。

龙虾遇冷早有预兆，产品化不足是核心硬伤

在唐涛看来，“龙虾”的热度反转其实早有预兆。“它确实实现了AI的一次质的跨越——从‘能对话’到‘能执行操作’，这是AI Agent的核心价值，也是它能快速爆火的原因。但这款产品的产品化严重不足，从一开始就注定了普通用户的体验会大打折扣。”

唐涛直言，原版OpenClaw的使用门槛，不仅拦住了普通用户，甚至让不少开发者望而却步：命令行安装、全英文界面、需要自行配置APIKey、Token费用完全不透明，哪怕是技术爱好者，也可能折腾数小时才能勉强跑通。更关键的是，其权限管控几乎为零，AI误删本地文件、用户一觉醒来收到几十上百美金的token账单，这些都是真实发生的案例。

“用户的热情来得快走得也快，本质是产品体验撑不住用户预期。”唐涛表示，这也是整个AI Agent赛道需要吸取的核心警示：AI Agent不能只做给极客用户，必须让普通人用得上、用得起、用得放心，技术再先进，无法触达普通用户，就始终只是小圈子里的玩具。

而当下AI Agent赛道的核心泡沫，在唐涛眼中也十分清晰：一是把“Demo能跑通”等同于“产品能落地”，不少产品发布会演示得眼花缭乱，用户实际上手却各种翻车；二是用“砸钱送免费额度”的互联网老打法抢用户，却忽略了AI调用背后的真实算力成本，这种模式在AI赛道根本不可持续。

“从一时爆火到长期刚需，关键就一点：用户是因为产品真正好用而留下来，而不是因为免费。”唐涛说，海外成熟的AI产品，无一不是靠体验和核心能力留住用户，这也是当贝做Molili的核心底层逻辑。

砍半token成本不是噱头，三大底层优化实现“聪明降本”

token消耗黑洞，是龙虾用户最集中的吐槽点，有用户简单聊几句就耗掉百万token，费用失控成为了用户使用的最大顾虑。而当贝Molili打出的“节省50%以上token费用”，并非营销噱头，而是基于三大底层优化的实测结果。

“我们的降本，是让token用得更聪明，而不是以牺牲任务完成质量为代价。”唐涛介绍，Molili从三个维度实现了token消耗的精准优化：其一，基于任务类型动态调整上下文窗口，避免“小任务扛着大上下文”的无效消耗，比如简单的文件整理和复杂的数据分析，匹配完全不同的上下文量级；其二，精简通用上下文，在不影响任务执行的前提下，剔除原版每次交互中携带的非必要通用信息，减少单次调用的token消耗；其三，优化Prompt工程设计，充分利用主流大模型厂商的缓存策略，提高缓存命中率，进一步降低用户实际支付的token成本。

而在计费模式上，Molili更是从根源上解决了用户的“账单焦虑”。不同于行业通用的按token计费，Molili采用积分制订阅模式：用户购买对应额度的积分包，积分用完产品即停止运行，从根本上杜绝了AI执行任务进入死循环导致的费用失控。

“轻度用户的基础积分包足够日常使用，重度用户可选更大的积分包，单价更有优势。”唐涛表示，这种模式让用户的花销完全可预期、可控制，与原版费用敞的模式有本质区别，这也是Molili“用得起”的核心体现。

安全是底线，把权限主动权彻底交还给用户

如果说token成本是用户的“钱袋子”顾虑，那么安全问题，就是用户不敢轻易使用“龙虾”的核心心结。工信部接连发布OpenClaw的安全风险提醒，用户遭遇AI失控误删磁盘文件、信息泄露的案例，让AI Agent的权限管控成为了行业必答题。

“原版龙虾的安全问题，本质是安全理念的偏差——它默认获取系统全部权限，AI可以不经用户确认就执行高危操作，不少用户根本不敢在工作电脑上部署。”唐涛表示，安全是Molili做产品时最重视的维度，团队独立开发了权限管理模块，核心思路就是**“高风险默认关闭，用户按需自主开启”**，把权限的主动权交还给用户。

具体来看，Molili将AI可能执行的系统操作按风险等级做了四级分类管控：极高风险操作（如递归强制删除文件、磁盘格式化）默认关闭且附带明确风险提示；高风险操作（如注册表修改/删除）同样默认关闭；中风险操作（如系统关机重启）用户可按需开启；低风险操作也提供独立开关。每一项操作都有清晰说明，用户可精确到单项操作级别授权，“不想让AI碰的权限，关掉就行，非常直观”。

这与原版OpenClaw“默认开放全部权限，用户无法管控”的模式形成了鲜明对比，也是Molili打造的核心安全壁垒。在唐涛看来，AI Agent的安全管控，不是简单的功能叠加，而是从产品设计之初就融入的底层逻辑。

本土化不是简单翻译，让AI Agent实现“5分钟小白上手”

原版OpenClaw的高门槛，不仅体现在技术配置上，还体现在对国内用户的适配性上。而Molili主打的“深度本土化”，也绝非简单的界面中文化，而是从模型、交互、生态、场景四个维度的全链路适配，最终实现了“官网下载，双击安装，打开即用”的小白体验。

“我们团队有个朴素的产品标准：如果一个完全不懂技术的普通用户，不能在5分钟内完成安装并开始使用，那就是我们产品的问题。”唐涛介绍，Molili把产品运行环境、功能本体、所有配置项全部打包成安装文件，Windows用户下载exe双击安装，Mac用户拖入应用文件夹即可，无需获取APIKey、无需懂命令行、无任何技术基础要求，界面也全部采用中文图形化设计，所有操作都是可视化点击。

在本土化的核心细节上，Molili做了大量针对性优化：模型层面，全面对接Kimi、DeepSeek等国内主流大模型，用户无需在各平台单独注册获取APIKey，服务端已完成全部整合；生态层面，打通了微信、钉钉、飞书、Siri等国内主流平台，手机发条消息就能让电脑上的Molili开始工作，这是原版完全不具备的能力；场景层面，Skill商店中的8000+技能（https://hub.cocoloop.cn/），都是针对国内用户的实际需求开发，比如公众号运营、小红书内容整理、国内电商数据采集等。

“用户自己用原版对接国产大模型，光配置环境就可能耗大半天，还会遇到各种兼容性问题。我们把这些复杂的工作全部做了，用户拿到手的就是一个调优过的、能直接用的完整产品。”唐涛说。

同时，针对原版OpenClaw开放Skill生态带来的第三方插件安全风险，Molili也借鉴了当贝市场多年的安全审核经验，建立了体系化的Skill管控机制：8000+现成技能来自官方开发、社区优质贡献和开源生态精选，每个上架技能都要通过代码审查和安全扫描，重点检测恶意代码、越权操作等问题，上线后还会通过用户反馈持续监控，异常即下架，为用户提供专业的安全背书。

值得一提的是，作为本地运行的桌面端应用，Molili对电脑配置的要求也十分亲民。由于核心的AI推理计算全部在云端完成，用户电脑仅承担界面展示和文件操作，因此只要是Windows10/11（64位）或近三五年的macOS设备，哪怕是普通办公轻薄本，都能流畅运行，无需高配游戏本或专业工作站。

从“尝鲜玩具”到生产力工具，让用户形成使用习惯是关键

在AI Agent赛道，一个普遍的现象是，用户对这类产品大多是“三分钟热度”，尝鲜后便弃用，核心原因是没有形成持续的使用价值，用户不知道该怎么用。而Molili的核心解法，就是不让用户自己摸索，而是主动为用户提供使用场景和现成的解决方案。

“AI Agent并不是一个‘点一下就能自动赚钱’的工具，但它能帮用户把大量重复性劳动的时间省出来——这本身就是在创造价值。”唐涛表示，Molili目前已经能支撑用户的“提效赚钱”需求：自媒体用户可以用它批量处理选题调研、生成文章初稿、整理素材库，一个人完成过去两三个人的工作量；电商小老板能通过它自动抓取竞品信息、整理市场数据；上班族则可以用它处理会议纪要、制作Excel报表、写周报，每天能节省一两个小时。

为了让用户从“尝鲜”走向“常用”，Molili做了三件事：一是分场景提供现成的Skill和工作流，用户打开Skill商店就能发现AI的实用价值；二是持续输出场景化落地案例，用真实用例告诉用户如何把Molili融入日常工作；三是搭建用户社群，形成经验分享和互助的社区生态，让用户之间相互启发。

“核心就是让用户在日常工作中形成使用习惯和依赖。当他发现每天都有几项固定工作可以交给Molili来完成，自然就不会卸载了。”唐涛说，这也是Molili从“新鲜玩具”向“生产力工具”转变的关键。

差异化竞争的核心：始终站在普通用户的视角做产品

如今，大厂、模型厂商、创业团队都在推出“龙虾”相关产品，普通用户眼花缭乱，不知道该如何选择。在唐涛看来，Molili与竞品最核心的差异化，就是始终站在普通用户的视角做产品，而不是站在技术的视角。

“目前国内不少企业推出的同类产品，仍带有浓厚的技术思维，而我们从安装、配置到日常使用的每一个环节，都是按照国内普通用户使用电脑软件的习惯来设计的。”唐涛表示，把所有技术复杂度藏到产品背后，让用户完全无感，这看起来不是什么“黑科技”，却是最难的部分，也是普通用户最需要的体验。

而小团队的敏捷性，更是Molili的另一大优势。据介绍，当贝的Molili团队仅有15人，从发现“龙虾”的用户痛点到上线首版产品，仅用了不到一周时间，成为国内第一家推出此类本土化产品的企业。“大厂虽然技术和资源雄厚，但决策链路太长，而我们‘想到即做、快速落地’的能力，是大厂很难复制的。”

对于普通用户而言，选择Molili的理由其实很简单：装得上、用得起、出了问题有人管。这也是Molili在一众竞品中，能快速抓住用户的核心原因。

赛道未来：泡沫褪去后，合规与体验是核心，商业模式向按任务付费演进

当贝入局AI Agent赛道，并非临时起意，而是有着清晰的长期布局。唐涛透露，当贝的规划分三步走：第一步，做好通用型的本土化Agent工具，也就是目前的Molili；第二步，切入金融、自媒体运营等垂直场景，推出场景化专用工具；第三步，打造Skill商店生态，形成“核心产品+垂直工具+技能市场”的完整矩阵。

“这个思路和我们做大屏业务如出一辙——当贝市场做通用入口，后续孵化了五六十款场景化工具，做到了行业领先。我们要把这套成功经验复制到AI赛道。”唐涛说。

而在行业监管层面，工信部已多次提醒OpenClaw的安全风险，未来AI Agent领域的监管收紧已成必然。对此，Molili从产品设计之初就纳入了合规考量：默认对接的均为国内持有资质的合规大模型；精细化的权限管控，主动响应了监管对AI产品安全性的要求；数据本地化的产品架构，用户文件不上传云端，在隐私保护层面具备天然的合规优势。

“当贝深耕软件行业十余年，经历过多轮行业监管周期，对合规有足够的敬畏心。宁可在功能迭代上稳一些，也绝不在合规底线上冒险。”唐涛表示，若未来监管进一步收紧，对于合规布局完善的Molili而言反而是利好，不规范的产品会被逐步淘汰，行业将回归理性。

在商业模式上，行业普遍判断AI Agent将从按token计费，转向按任务、按结果计费。唐涛也认同这一趋势，但他表示，这一模式在当前阶段还为时尚早。“按任务计费更符合用户的认知习惯，但前提是Agent的任务执行足够稳定、可预期。现阶段Agent还无法保证每次都能高质量完成任务，边界问题很难界定。”

而Molili目前采用的积分制，其实已经在朝这个方向靠拢，用户购买的是“使用额度”而非裸token。唐涛透露，未来随着技术和产品的成熟，Molili会逐步探索更贴近“按任务付费”的模式，让用户的消费体感更直观、更合理。

对于Molili的后续迭代，唐涛也给出了明确的方向：推出金融数据分析、自媒体运营等垂直场景版本；持续扩展Skill生态，将Skill商店打造成AI Agent领域的“当贝市场”；持续打磨任务执行稳定性、中文理解准确度等核心体验；第一时间接入和适配新的国产优质大模型。最终目标，是让Molili从一个好用的工具，逐步成为用户日常工作中不可或缺的AI助手。

给普通用户的避坑指南：别被免费吸引，安全永远放在第一位

面对市面上五花八门的“龙虾”类产品，普通用户想上手AI Agent，该如何避坑？唐涛给出了三个核心建议，也是用户最容易踩的三个坑：

别被“免费”吸引而忽略实际体验。AI Agent背后都有真实的算力成本，免费模式要么有大量使用限制，要么是前期补贴后期不可持续，选一个价格透明、花费可控的产品，比图一时便宜更靠谱。别高估现阶段AI的能力边界。AI Agent确实能帮助完成很多重复性工作，但它目前还不是万能的。建议先从简单的、重复性的任务切入，逐步建立使用习惯和信任感，再慢慢拓展到更复杂的场景。安全永远要放在第一位。安装之前，先了解清楚产品需要哪些权限、数据存储在哪里、遇到问题能找谁，从不明渠道随意下载Agent安装包，这种风险完全不值得冒。

“总结起来就一句话：选AI Agent产品，核心看三点——装得上、用得起、有人管。”唐涛表示，在满足这三条的基础上，再去比较功能和体验，不要被花哨的演示视频迷惑，自己实际上手体验几分钟，好不好用自然就知道了。

从“龙虾”的爆火到遇冷，AI Agent赛道完成了一次快速的市场教育，也让行业从狂热回归理性。正如唐涛所言，AI Agent的核心价值，在于让AI真正走进普通人的工作和生活，成为提升生产力的工具。

而当贝Molili的出现，正是抓住了这一核心，把技术的复杂留给自己，把简单的体验交给用户。在泡沫褪去后，只有真正贴近用户需求、做好体验和合规的产品，才能在AI Agent的赛道上站稳脚跟。而随着国产产品的持续迭代和本土化创新，AI Agent也终将从技术探索，走向真正的商业落地。

快科技×当贝Molili唐涛完整专访问答：

快科技：短短一个半月，OpenClaw（龙虾）从全网爆火、催生付费安装生意，到用户吐槽、付费卸载服务兴起，相关概念股也大幅波动，您怎么看待这波热度的极速反转？您认为这款开源框架最核心的硬伤和用户痛点是什么？给整个AI Agent行业带来了哪些核心警示？

唐涛：这波反转其实在我们预料之中。龙虾刚火的时候，我们团队第一时间就上手试用了，当时的判断是：它代表了AI的一个重要方向——从"能对话"到"能执行操作"，这是一次质的跨越。但它的问题同样明显。

最核心的硬伤是产品化严重不足。命令行安装、全英文界面、需要自行配置APIKey、Token费用完全不透明——这套流程，别说普通用户，很多开发者都要折腾半天。再加上权限管控几乎为零，AI误删文件、一觉醒来收到高额账单，这些都是真实发生的案例。

用户的热情来得快走得也快，本质上是产品体验撑不住用户预期。你不能一边宣传"AI帮你干活"，一边让用户自己先花大量时间精力才能跑起来。

对整个行业的警示很明确：AI Agent不能只做给极客用户，必须让普通人用得上、用得起、用得放心。技术再先进，无法触达普通用户，就始终只是小圈子里的玩具。

快科技：有人说这波龙虾热让AI Agent破圈，但也快速暴露了行业泡沫，您认为当下AI Agent赛道的核心泡沫是什么？赛道从一时爆火到长期刚需的关键是什么？当贝入局，长期的战略布局是什么？

唐涛：当下最大的泡沫是把"Demo能跑通"等同于"产品能落地"。很多产品发布会上演示得很炫，用户实际上手却各种翻车。还有一种泡沫是"砸钱送免费额度抢用户"，这是上一代互联网的打法，在AI赛道不可持续——每一次AI调用背后都有真实的算力成本在。

从一时爆火到长期刚需，关键就一点：用户是因为产品真正好用而留下来，而不是因为免费。海外做得好的AI产品，没有一个是靠免费撑起来的，靠的都是产品体验和核心能力。

当贝的长期布局分三步走：第一步，做好通用型的本土化Agent工具，就是现在的Molili；第二步，切入金融、自媒体运营等垂直场景，推出场景化专用工具；第三步，打造Skill商店生态，形成"核心产品+垂直工具+技能市场"的完整矩阵。

这个思路其实跟我们做大屏业务如出一辙——当贝市场做通用入口，后续快速孵化了五六十款场景化工具，在大屏领域做到了行业领先。我们要把这套成功经验复制到AI赛道上来。

快科技：目前用户对龙虾最集中的吐槽就是token消耗黑洞”，甚至出现一觉醒来高额账单的情况。Molili号称能节省50%以上token费用，这个数据是怎么来的？底层做了哪些核心优化？又如何在降本的同时保障任务完成效果？

唐涛：这个数据有实际依据，核心做了三方面优化：

基于任务类型的上下文长度优化。不同任务对上下文的需求差异很大——简单的文件整理和复杂的数据分析，所需的上下文量级完全不同。我们会根据任务类型动态调整上下文窗口，避免"小任务扛着大上下文"造成的Token浪费。通用上下文的精简处理。原版在每次与大模型交互时，会携带大量对当前任务必要性不高的通用上下文信息。我们逐项评估了这些内容，在不影响任务完成效果的前提下，去除了冗余部分，显著减少了每次调用的Token消耗。充分利用大模型厂商的缓存策略。主流大模型平台对重复或相似的上下文请求提供了缓存机制，命中缓存的部分成本大幅降低。我们在Prompt的工程设计和请求构造上做了针对性优化，尽可能提高缓存命中率，让用户实际支付的Token成本进一步下降。

这三项加在一起，综合下来Token消耗能降低50%以上。需要强调的是，省下来的成本是因为用得更聪明了，而不是降低了任务完成质量。

快科技：针对token消耗痛点，Molili采用了订阅制而非行业通用的按token计费模式，具体规则是怎样的？能否彻底解决用户担心的token爆炸带来的意外账单？对不同使用频率的用户，成本优势分别有多大？

唐涛：我们采用的是积分制——用户购买对应额度的积分包，积分用完产品即停止运行。这个设计的核心目的就是从根本上杜绝意外账单。

原版龙虾最让人恐惧的是费用失控：AI执行任务过程中可能进入死循环，Token持续消耗，用户完全没有感知。睡一觉起来发现账单已经几十上百美金了。积分制完全不存在这个问题——买了多少就是多少，用完即止，不会多扣一分钱。

对于轻度用户，基础积分包足够日常使用，不用"每用一次心疼一次"；重度用户可以选择更大的积分包，单价更有优势。总之，用户对自己的花销是完全可预期、完全可控的，这跟原版那种"费用敞口"的模式有本质区别。

快科技：工信部等部门接连发布OpenClaw安全风险提醒，也有用户遭遇AI失控误删文件、信息泄露，这是用户最核心的顾虑。Molili的权限精细化管控，具体做了哪些全链路安全升级？和OpenClaw及同类方案比，安全壁垒在哪？能否从根本上杜绝AI越界操作？

唐涛：安全是我们做产品时最重视的维度。原版龙虾的安全问题并非小事——它默认获取系统全部权限，AI可以不经用户确认就执行高危操作，不少用户根本不敢在工作电脑上部署。

Molili独立开发了权限管理模块，核心理念是对高风险操作默认关闭，由用户根据自身需求自主决定是否开启。

具体来说，我们对AI可能执行的系统操作按风险等级做了分类管控：

极高风险操作（如递归强制删除文件、磁盘格式化、静默删除C盘内容）——默认关闭，且会有明确的风险提示；高风险操作（如注册表修改/删除）——默认关闭；中风险操作（如系统关机重启、强制结束进程）——用户可按需开启；低风险操作（如清空回收站等）——同样提供独立开关。每一项操作都有清晰的说明和独立的开关控制，用户可以精确到单项操作级别进行授权管理。不想让AI碰的权限，关掉就行，非常直观。

与原版最大的区别在于安全理念的不同：原版是"默认开放全部权限，用户无法管控"，我们是**"高风险默认关闭，用户按需自主开启"**。把权限的主动权交还给用户，而不是让AI替用户做决定。

快科技：原版OpenClaw上手门槛极高，哪怕技术爱好者也要折腾数小时才能跑通。Molili主打“小白开箱即用”，具体把门槛降到了什么程度？针对部署、配置等痛点，做了哪些本土化改造？

唐涛：简单来说：官网下载，双击安装，打开即用。跟安装一款普通桌面软件的体验完全一致。

对比一下原版龙虾的安装流程：打开终端、输入命令行、安装Node.js环境、配置APIKey、处理各种报错……技术爱好者可能要折腾数小时，普通用户基本直接放弃。

我们把产品运行环境、功能本体、所有配置项全部打包成安装文件。Windows用户下载exe双击安装，Mac用户拖入应用文件夹即可，打开后注册账号就能使用。不需要获取APIKey，不需要懂命令行，不需要任何技术基础。

界面全部采用中文图形化设计，所有操作都是可视化的点击操作。我们团队内部有一个很朴素的产品标准：如果一个完全不懂技术的普通用户，不能在5分钟内完成安装并开始使用，那就是我们产品的问题。

快科技：很多用户用龙虾，终极期待是“帮我挣钱”，比如自媒体运营、一人公司提效等。Molili能否支撑这类需求？针对上班族、自媒体、小微企业主等不同人群，有没有对应的低门槛解决方案？有没有跑通的落地案例？

唐涛：这个需求非常真实，我们社群里几乎每天都有用户在问。

我的回答是：可以，但关键在于怎么用。AI Agent并不是一个"点一下就能自动赚钱"的工具，但它能帮用户把大量重复性劳动的时间省出来——这本身就是在创造价值。

几个实际的应用场景：做自媒体的用户，用Molili批量处理选题调研、生成文章初稿、整理素材库，一个人可以完成过去两三个人的工作量；做电商的小老板，用它自动抓取竞品信息、整理市场数据、生成分析报告；上班族用它自动处理会议纪要、Excel报表、写周报，每天能节省一两个小时。

我们后续会为不同用户群体提供分职业、分场景的Skill和工作流，自媒体运营、电商运营、办公效率等方向都有现成的技能包，用户不需要从零摸索，选择对应场景直接使用即可。

快科技：很多用户对龙虾类产品都是三分钟热度，尝鲜后就弃用，核心是没有形成持续使用价值。Molili怎么解决用户留存问题？如何从新鲜玩具变成用户离不开的生产力工具？

唐涛："三分钟热度"的本质原因是：用户尝鲜之后不知道还能用来干什么。

我们的解法是，不让用户自己去摸索，而是主动提供使用场景和解决方案。

分场景提供现成的Skill和工作流。用户打开Skill商店就能发现"原来AI还能帮我处理这件事"，持续激发使用需求；第二，持续输出场景化落地案例，用真实用例告诉用户如何把Molili融入日常工作流；第三，依托我们搭建的大量用户社群，形成用户之间的经验分享和互助氛围——这种社区生态本身就是非常有效的留存手段。

核心逻辑其实很清楚：要从"尝鲜玩具"变成"生产力工具"，关键是让用户在日常工作中形成使用习惯和依赖。当他发现每天都有几项固定工作可以交给Molili来完成，自然就不会卸载了。

快科技：现在大厂、模型厂商、创业团队都在推龙虾相关产品，普通用户眼花缭乱不知道怎么选。Molili和这些竞品相比，最核心的差异化是什么？普通用户为什么要选Molili，而大厂的Agent方案？

唐涛：最核心的一点：我们始终站在普通用户的视角做产品，而不是站在技术的视角。

目前国内阿里、有道等企业也推出了同类产品。而我们从安装、配置到日常使用的每一个环节，都是按照国内普通用户使用电脑软件的习惯来设计的。这看起来不像什么"黑科技"，但恰恰是最难的部分——需要把所有技术复杂度藏到产品背后，让用户完全无感。

另一个核心差异是速度和灵活性。我们15人的精干团队，从发现痛点到上线首版产品，用了不到一周时间，是国内第一家推出此类本土化产品的企业。大厂虽然技术和资源雄厚，但决策链路太长。我们"想到即做、快速落地"的能力，是大厂很难复制的。

对于普通用户来说，选择Molili的理由很直接：装得上、用得起、出了问题有人管。

快科技：Molili主打“深度本土化”，升级中文能力、适配多款国产大模型，这个本土化具体体现在哪些细节？和用户自己用原版对接国产大模型相比，适配优势和体验提升在哪？

唐涛：本土化远不止把界面翻译成中文这么简单，我们做了多个层面的适配：

模型层面：全面对接Kimi、DeepSeek等国内主流大模型，这些模型对中文语义的理解天然就比海外模型更准确。而且用户不需要自己去各平台注册和获取APIKey，我们在服务端已经做好了全部整合。

交互层面：整个产品的界面、文案、操作逻辑都是从国内用户的使用习惯出发设计的，而不是对英文版的简单翻译。

生态层面：打通了微信、钉钉、飞书等国内主流平台，支持远程下发指令——在手机上发条消息，电脑上的Molili就能开始工作。这是原版完全不具备的能力。

场景层面：Skill商店中的技能都是针对国内用户的实际工作场景开发的，例如公众号运营、小红书内容整理、国内电商数据采集等。

跟用户自己用原版对接国产模型相比，差距非常大。自己折腾的话，光配置环境就可能需要大半天，各种兼容性问题层出不穷。我们把这些全部处理好了，用户拿到手就是一个已经调优过的、针对中文场景深度适配的完整产品。

快科技：原版OpenClaw的开放Skill生态，也带来了第三方插件的安全风险，有用户因安装异常Skill导致文件被删。Molili的8000+现成技能，来源是什么？会做哪些安全审核管控？如何规避第三方技能的安全隐患？

唐涛：Skill的来源包括几个部分：一是我们团队针对高频场景自主开发的官方Skill；二是社区开发者贡献的优质Skill；三是从开源生态中精选并适配的Skill。

安全管控方面，我们做得比较体系化——当贝在大屏应用商店（当贝市场）领域运营了多年，对"如何做好应用商店的安全审核"有非常成熟的经验。

每个上架Skill都需要通过代码审查和安全扫描，重点检测是否存在恶意代码、越权操作、数据泄露风险等问题，审核不通过的直接打回。上线后还有持续的用户反馈监控机制，一旦发现异常立即下架处理。

这也是我们做Skill商店的核心初衷之一：用户在外部渠道随意下载Skill，无法确认其安全性；而通过我们的商店分发，至少多了一层专业的安全背书。这跟手机用户通过正规应用商店下载App是同样的逻辑。

快科技：Molili是本地运行的桌面端应用，对用户电脑的配置要求高不高？低配电脑、老款设备能否流畅运行？

唐涛：要求并不高。Molili是一个桌面客户端，并不是在本地跑大模型，核心的AI推理计算全部在云端完成，因此对显卡和内存没有特殊要求。

基本配置要求是：Windows10/11（64位），或macOS（M芯片和Intel芯片均支持）。市面上近三五年的主流电脑基本都能流畅运行，不需要高配游戏本或专业工作站。

我们的产品架构是"本地负责操作执行、云端负责AI计算"，用户的电脑只需要承担界面展示和文件操作，算力消耗全部由服务端承担。所以即使是普通的办公轻薄本，也完全没有性能压力。

快科技：工信部已多次提醒OpenClaw的安全风险，未来针对AI智能体的监管有可能会收紧，Molili在合规层面做了哪些提前布局？如何应对未来更严格的行业监管？

唐涛：合规是我们从产品设计之初就纳入考量的维度，而不是等监管政策出来了再临时补课。

几个关键的合规举措：一是默认对接的模型全部为国内持有资质的合规大模型，如Kimi、DeepSeek等；二是权限管理的精细化权限管控，本身就是在主动响应监管部门对AI产品安全性的要求；三是数据本地化处理的产品架构，用户文件不上传云端，在隐私保护层面具备天然的合规优势。

我们也在密切关注工信部等部门的政策动向。坦率地说，如果未来AI Agent领域的监管进一步收紧，对于我们反而是利好——不规范的产品会被逐步淘汰，而我们从一开始就走在合规的路径上。

当贝深耕软件行业十余年，经历过多轮行业监管周期，对合规有足够的敬畏心。我们的态度很明确：宁可在功能迭代上稳一些，也绝不在合规底线上冒险。

快科技：有判断认为，未来AI Agent的商业模式，可能会从按token计费转向按任务、按结果计费，您怎么看待这个趋势？Molili在商业模式上，未来有哪些相关规划？

唐涛：我认为这个方向一定是对的，但在当前阶段还为时尚早。

按Token计费的问题很突出——普通用户不理解什么是Token，也无法预判为什么同一个任务有时候便宜、有时候贵。按任务或按结果计费显然更符合用户的认知习惯：让AI帮我做了一件事，这件事值多少钱，清清楚楚。

但要实现这一步，前提条件是Agent的任务执行足够稳定、足够可预期。现阶段Agent还无法保证每次都能高质量地完成任务，如果按结果收费，"任务完成了一半算不算收费"这类边界问题很难界定。

我们当前的积分制模式其实已经在朝这个方向靠拢——用户购买的是"使用额度"而非裸Token。未来随着技术和产品的成熟，我们会逐步探索更贴近"按任务付费"的模式，让用户的消费体感更加直观和合理。

快科技：这次1.0.7版本核心升级已落地，接下来Molili的核心迭代重点是什么？还会给用户带来哪些新体验、新能力？

唐涛：主要有四个方向：

垂直场景版本的推出。通用型产品已经验证跑通，接下来会针对金融数据分析、自媒体运营等特定领域推出专用版本。这类产品可以复用现有的技术底座，只做场景化的针对性优化，上线速度会非常快。

第二，Skill生态的持续扩展。8000+只是起步，我们的目标是把Skill商店打造成AI Agent领域的"当贝市场"，不仅服务Molili用户，也服务整个Agent生态。

第三，核心体验的持续打磨。任务执行稳定性、中文理解准确度、远程操控体验等产品基本面，每个版本都会持续迭代优化。

第四，更多国产大模型的接入和适配。国内大模型发展非常快，新的优质模型一旦出现，我们会第一时间跟进适配，确保用户始终拥有最优的模型选择。

整体目标就是：让Molili从一个好用的工具，逐步成为用户日常工作中不可或缺的AI助手。

快科技：最后，面对市面上五花八门的龙虾类产品，普通用户想上手AI Agent，最该避开哪些坑？您给普通用户的核心建议是什么？

唐涛：想上手AI Agent，有三个坑建议一定要避开：

别被"免费"吸引而忽略了实际体验。AI Agent背后都有真实的算力成本，免费模式要么有大量使用限制，要么是前期补贴后期不可持续。选一个价格透明、花费可控的产品，比图一时便宜更靠谱。

第二，别高估现阶段AI的能力边界。AI Agent确实能帮助完成很多工作，但它目前还不是万能的。建议先从简单的、重复性的任务切入，逐步建立使用习惯和信任感，再慢慢拓展到更复杂的场景。

安全永远要放在第一位。安装之前，先了解清楚这款产品需要哪些权限、数据存储在哪里、遇到问题能找谁。从不明渠道随意下载Agent安装包，这种风险完全不值得冒。

总结起来一句话：选AI Agent产品，核心看三点——装得上、用得起、有人管。满足这三条的基础上，再去比较功能和体验。不要被花哨的演示视频迷惑，自己实际上手体验几分钟，好不好用自然就知道了。

对于普通用户，官方建议使用专用设备、虚拟机或容器安装OpenClaw，并做好环境隔离，不宜在日常办公电脑上安装。

此外，建议不将OpenClaw默认端口（18789\19890）暴露到公网、建议不使用管理员或超级用户权限运行OpenClaw、建议安装可信技能插件（Skills）、建议不在OpenClaw环境中存储/处理隐私数据等，具体建议如下：

（一）建议使用专用设备、虚拟机或容器安装OpenClaw，并做好环境隔离，不宜在日常办公电脑上安装 。

方案 1：用闲置旧电脑专门运行 ，清空个人数据。

方案 2：用VMware、VirtualBox、 Docker创建独立虚拟机或容器 ，并与宿主机隔离。

方案 3：在云服务器部署 ，本地仅远程访问。

（二）建议不将OpenClaw 默认端口（18789\19890）暴露到公网

配置为仅本地访问（127.0.0.1），关闭端口映射与公网IP绑定。

若对接即时通讯软件（如微信、钉钉、飞书等等），建议仅允许本人或已授权的可信人员访问。

（三）建议不使用管理员或超级用户权限运行OpenClaw

创建专用低权限账户，仅授予最小必要目录的读写权限。

关闭无障碍、屏幕录制、系统自动化等高危权限。

仅开放专用工作目录 ，禁止访问桌面、文档、下载、密码管理器目录。

配置白名单路径 ，拒绝读取配置文件、密钥文件等隐私配置。

关闭系统命令执行功能 ，仅在必要时临时启用并二次确认。

限制网络访问 ，仅允许连接必要的AI服务与API。

（四）建议安装可信技能插件（Skills）

谨慎安装、使用外部社区/个人发布的Skills，预防信息泄露或服务器被攻击等风险。

拒绝“自动赚钱、撸羊毛、破解”类不明技能或黑灰产技能。

（五）建议不在 OpenClaw 环境中存储/处理隐私数据

不用OpenClaw处理银行卡、密码、身份证、密钥等数据。

（六）建议及时更新OpenClaw最新版本

及时安装官方安全补丁 ，关注官方安全公告与漏洞通报。

DuMate是百度“龙虾”产品，无需编程配置，一键安装，零门槛，上手简单。

DuMate原生支持Word、Excel、PPT等主流办公软件，内置百度搜索Skill，让DuMate拥有更强的理解能力和更好的任务完成率。

另外，DuMate也支持用户按需灵活扩展优质Skills。

百度表示，针对目前龙虾的安全风险痛点，DuMate提供完善的解决方案，实现多重防护。

一方面，DuMate通过预装安全沙箱，实现与本机设备环境隔离，代码、任务、文件闭环执行，不影响本地环境、不扩散风险、不泄露数据。

另一方面，针对文件删除、系统修改、数据外发等高风险操作，DuMate会强制用户明确授权后才执行。

同时，DuMate还具备文件夹级权限管控、操作全程可审计等企业级场景能力。

DuMate以自然语言为交互入口，能自主完成跨应用、跨文件的复杂任务。不仅能听懂你的话，还能真正把事做完。

文件智能管理：文件夹再乱，它帮你捋顺，提取、归档一气呵成，秒变有序知识库。

源数据分析：多源数据自动清洗、关联计算、可视化——结论直接甩你桌上，省去手动折腾。

办公操作自动化：填表、查询、发送……它模拟人工跑流程，你负责点头——AI来干，你来审。

据了解，目前百度龙虾全家桶，涵盖云端虾、手机虾、安全虾、桌面虾及全球首款家用小龙虾等产品，可满足不同场景下的龙虾使用需求。

据介绍，在AI基础设施层，华为云提供昇腾多代系产品及自研的AI Infra OS，其中FlexNPU柔性智算技术既能满足中小企业小模型训练场景的需求，又可通过弹性调度大幅提升资源利用率。

在模型服务层，华为云支持业界主流开源模型，让企业既可灵活选择适配业务需求的模型，也能结合自有数据低成本微调专属模型。

在智能体平台层，华为云提供易用高效的Agent开发环境，助力开发者和中小企业面向行业场景打造企业级智能体。在智能体应用层，华为云联合伙伴深入洞察分析、营销运营、协同办公、开发运维、内容制作等高频应用场景。

“我们的推理池平均利用率竟然不足30%，花费重金建设、动辄数万、数十万卡的AI硬件算力池，竟有超过一半以上的算力在‘摸鱼、吃空饷’。”华为云首席架构师、华为公司Fellow顾炯炯在现场抛出了一组惊人数据。

他指出，Agent时代企业普遍面临算力痛点：Agent自主规划、多轮迭代、长上下文导致Token消耗量呈指数级增长，如何有效降低Token成本，已成为最核心和迫切的挑战。

为此，华为云发布了柔性智算FlexNPU，通过构筑强大而灵活的AI Infra层算力调度技术，大幅提升推理池的有效算力利用率，从而以相同的AI硬件算力投入，提供更大的Token吞吐输出。

顾炯炯用“可大可小、变化随心”的如意金箍棒来形容FlexNPU，表示FlexNPU赋予NPU或GPU算力“柔性或液态化”供给与伸缩的能力，可依据任意业务需求动态变化、随需而动，通过最大化AI算力投入的利用率，最终实现Token性价比的最优化。

具体而言，柔性智算FlexNPU具备极致共享、极致弹性和极致高可用三大属性。在大模型推理方面，FlexNPU通过引入基于柔性算力的PD动态混部、在离线推理混部等创新技术，解决了传统PD分离架构下Prefill和Decode集群不均衡的AI Core与显存利用率，以及推理业务潮汐变化规律所导致的大量AI算力空转浪费问题，带来至少40%的Token性价比提升。

在小模型推理方面，FlexNPU通过实现最小粒度达1% NPU卡及128MB显存的AI Core时分复用与显存空分复用，为小模型提供完美匹配其算力诉求、量体裁衣的虚拟NPU资源，将小模型的平均算力成本降低2至3倍以上。

在推理高可用保障方面，FlexNPU通过软硬解耦及Token级KV Cache的实时快照，使上层推理框架无需感知底层硬件故障，即可实现故障秒级快速恢复及断点续推，大幅减少Agent推理会话的重计算开销，提升用户推理体验。

不论阿里的Qwen还是深度求索的DeepSeek，再加上智谱的GLM、稀宇的MiniMax，以及月之暗面的Kimi等等，全球开源AI大模型几乎是国内公司主导。

国产开源AI大模型不止是给全球用户降低了使用成本，甚至美国很多公司都在基于国产AI模型构建业务，知名编程工具Cursor日前还因为抄袭Kimi 2.5陷入争议，这些背后都可以看出国产AI开源的作用。

然而最近的几条消息引发了一些国外用户的担忧，前不久智谱推出了GLM-5-Turbo，号称号称全球首个专为龙虾场景深度优化的通用大模型。

但这款模型有个显著不同的变化，就是这是闭源模型，不再开源了，这引发了AI圈的关注，是不是以后智谱就不再开源大模型了，毕竟现在龙虾生态需求高涨，闭源之后才有更好的商业收入。

针对这个问题，智谱全球负责人李子玄在推上发文做了回应，表示Don't panic. GLM-5.1 will be open source.（别慌，GLM-5.1将会开源。）

他的表态应该可以让AI全球放心了，此外这番表态也意味着GLM-5.1大模型也快要发布了，国产AI大模型最近迭代升级速度很快，以前半年升级一波，现在一两个月就升级，GLM-5是春节前几天才发布的。

语音输入

用户只需按住Ctrl +Win键或点击聊天框里的小话筒，即可使用语音转文字能力，Mac用户可通过按住fn键启用。

不想持续按住快捷键，还可使用Ctrl+Win+Shift（Mac为Ctrl+fn）实现持续语音输入。

值得一提的是，该语音输入能力不仅局限于微信内部，在文档、表格等其他应用场景中同样可用，实现开口即输出。

一键撤回

电脑版微信新增一键撤回功能，当用户在聊天中发送了不合适或错误的信息，可对多选转发、批量发送的图片、视频及文件进行统一撤回，操作更加高效，避免逐条处理的繁琐。

视频倍速播放

此外，视频播放体验也得到优化，用户在电脑端观看视频时，可直接选择倍速播放，快速获取重点内容，无需手动拖动进度条，大幅提升观看效率。

这款产品主打零成本部署、零门槛使用、全天候跨端、安全可托付四大核心优势，彻底告别传统AI工具复杂配置，普通用户打开系统即可直接使用。

天禧AI Claw定位为可落地、可持续、可信赖的AI队友，不再是被动响应的工具，而是可以拆解步骤、执行流程、调配资源的主动执行者。

系统内置经过安全验证的海量技能，覆盖办公、学习、娱乐等日常场景，用户可直接调用，不用额外寻找与配置插件。

依托端云混合架构，即便设备关机，云端任务也能持续运行，实现7 x 24小时不间断服务，并可在AI PC、平板、手机等设备间无缝流转。

安全层面，天禧AI Claw运行在独立云主机中，搭配严格的数据隔离与权限管控，操作可追溯、风险可管理，让用户放心交付任务。

联想同时推出平板端专属PadClaw，并通过想帮帮与线下门店提供一键部署服务，全面推进AI普及化。

DeepSeek官网今天发布了多个招聘信息，涉及Agent深度学习算法研究员、Agent 数据评测专家、Agent 基础设施工程师、深度学习研究员等多个岗位，工作地点不是杭州就是北京，不过没有提及福利待遇，但大家都应该猜到不差钱，毕竟老板的基金靠股市一年都能赚50%以上。

但这些不是重点，而是这些职位的要求，跟Agent及算法相关的几个职位要求都不低，除了需要掌握Python、Rust等编程语言之外，重点还要熟悉Claude Code、Cursor、Copilot等AI编程工具。

从这里可以看出DeepSeek的大模型的发展方向，AI编程显然会是其中的一个重点领域，此前传闻V4就会大幅提升逻辑、数学及编程能力，还有爆料说编程能力跟当前最强的Claude有得一拼。

不过对此也不要有太高的期待，Claude目前最强的Opus 4.6大模型不光是跑分高，而是实战能力很强，而且迭代升级多次，又有强大的算力基础，这些东西不是只靠V4一个大模型就能解决的。

现在最关键的还是V4的发布时间，远的不说，光是春节档这一个月以来，国内外的大模型都在升级，MiniMax在2月中旬才发了MiniMax 2.5，今天就发了MiniMax 2.7了，而月之暗面的Kimi 2.5之后很快也会推Kimi K3，之前官方的QA中暗示有10倍的提升。

总之，DeepSeek V4再拖下去，其他厂商的大模型不仅抢先占了市场空间，而且能力也提升了，导致DeepSeek V4再次一鸣惊人、表现远超其他开源模型的难度越来越高，很容易出现期待值拉得太高而实际表现对不住预期的情况。

据Windows Latest报道，微软近日更新了Clipchamp使用说明，视频项目必须保存到Onedrive才能编辑。

有Clipchamp用户反映，原本他正在编辑一个包含36段视频的项目，某天突然弹出提示，要求将项目迁移至OneDrive，如果不备份，将无法再对这些项目进行任何编辑。

测试发现，Clipchamp现在迫使用户只能编辑已上传至OneDrive的项目，根据微软官网说法，新规是为了方便用户可以在不同电脑上持续编辑影片，但却不让用户作出选择。

事实上，很多用户安装Windows后都会立即卸载OneDrive，而且OneDrive免费版本只有5GB，很容易就会爆满。

微软官方社群上已有不少用户抗议，并表示不会再使用Clipchamp。

从技术层面看，原生应用本应直接构建在Win32或WinUI等系统框架上，而套壳版本则高度依赖Microsoft Edge或Chromium内核来渲染界面。

通过任务管理器可以看到，新版Copilot后台运行着Renderer、GPU Process、Utility: Network Service等多个Edge浏览器子进程，进程结构与其他PWA应用如出一辙。

更直白的是，应用设置界面显示的版本号与Microsoft Edge浏览器完全同步，坐实了其网页套壳本质。

讽刺的是，这次倒退距离微软兑现原生承诺尚不足一年，回顾Copilot在Windows上的历程可谓一波三折，2023年5月最初以侧边栏形式亮相时，实为Edge/WebView2加载的Bing Chat。

2024年3月改为可移动窗口的PWA形态；同年晚些时候微软宣称推出"原生版本"，实则仅在原生外壳中嵌入网页，因内存占用过高遭用户抗议后才真正转向WinUI框架。

2025年3月，Mustafa Suleyman接手团队后终于实现真原生版本，没想到如今又转回了WebView模式。

对于普通用户而言，这一变化将在未来数周内向非预览版通道推送，且可能无法回退至原生版本。

全民养虾热也在国内迅速展开，NVIIDIA CEO黄仁勋对龙虾也是赞不绝口，称其是适用于个人AI的操作系统，认为它的地位堪比Mac和Windows。

昨天的GTC大会上，NVIDIA也宣布了自家的小龙虾产品——NemoClaw，上午看了下已经上线，大家可以安装部署了。

如今市面上的小龙虾产品不下于二三十款了，NemoClaw有什么特色？官方介绍这是面向企业级用户打造的，偏重隐私与安全管理，而且在可信度、可扩展性和易用性上全面提升，惠及全球用户。

它通过安装 OpenShell 提供开放模型和一个隔离的沙盒环境，为自主智能体增强数据隐私和安全性。

这为Claw提供了底层缺失的基础设施层，使它们能够获得高效运作所需的访问权限，同时执行基于策略的安全、网络和隐私护栏。

此外，NemoClaw依然保持开放，可以使用任何编程智能体，调用开放大模型，可以在本地安装，也可以部署在云端，能跑OpenClaw的电脑、笔记本、工作站及DGX Spark等都可以装。

安装过程也非常简单，在终端执行以下命令即可：

$ curl -fsSL https://nvidia.com/nemoclaw.sh | bash

另一个更简单的方式就是让你的智能体给你安装，输入下面的命令：

“Help me install nvidia.com/nemoclaw”

NVIDIA官网及Github上也有详细的安装部署过程，感兴趣的可以按照官网指示安装。

作为本次更新的核心亮点，命令面板停靠栏是命令面板功能的延伸扩展，允许用户将常用命令和扩展程序固定至屏幕边缘，实现一键直达。

其内置了丰富的功能模块，涵盖了实用资源监控小部件，可实时展示CPU、GPU、网络及内存占用情况。

用户可自由调整停靠栏外观、位置等参数，微软还开放了专用API供开发者接入自定义模块。

命令面板本体同样获得大幅优化，启动速度显著提升，新增透明效果支持，并加入会话间文本保留、隐藏非应用类结果等实用功能。

键盘管理器迎来全新预览版编辑器界面，采用更现代化的视觉设计，将按键与快捷键重映射整合至统一界面，并支持单独启用或禁用某条规则而无需删除。

多显示器光标管理工具CursorWrap在本版中表现更为稳定，新增Ctrl或Shift触发模式及单显示器场景支持。

始终置顶功能现在支持右键标题栏快速激活，并可通过Ctrl+Shift+加号/减号调节窗口透明度。

0.98版本还包含大量细节优化与Bug修复，用户可通过GitHub或Microsoft Store下载安装，现有用户亦可通过检查更新获取最新版本。

Mozilla表示，我们正处于全新的互联网时代，用户值得拥有一个能带来"温暖与熟悉感"的吉祥物陪伴浏览体验。

值得一提的是，Kit既不是熊猫也不是普通狐狸，Mozilla将其定义为一只纯粹的Firefox。

在设计细节上，Mozilla联合创意机构JKR及插画家Marco Palmieri刻意去除了Kit的嘴部，旨在避免将其塑造成单调的说话卡通角色，转而通过灵动的眼神和富有表现力的肢体语言与用户沟通。

其标志性的尾巴更是设计的灵魂所在，即使在静止状态下也能传达出丰富的情感与律动。

新吉祥物将全面融入产品体验：用户首次安装Firefox时，Kit会出现在引导页面；新功能介绍弹窗、设置确认提示等场景也都能看到它的身影。

此外，Mozilla官网、博客及社交媒体渠道也将同步更新Kit形象。

关于称呼方式，Mozilla提供了包容性的代词选项：he/him、they/them、she/her及it均可使用。

官方描述称："无论用户选择奔向何方，Kit都是他们忠实的伙伴，以机智俏皮的鼓励与支持陪伴左右，赋予用户自由探索的信心。"

Mozilla还特别强调，Kit绝非聊天机器人或AI助手，而是纯粹的品牌情感连接符号。

据报道，微软正在向预览体验成员发送邮件，邀请测试带有插入图片功能的记事本。

此前，该功能已在Windows Insider测试渠道的新功能介绍弹窗中，出现在工具栏按钮位置。

微软内部人士确认，该功能已开发数月，旨在填补写字板退役后留下的格式编辑空白，与Word等不同，记事本的图片支持保持轻量特性，资源占用极低，对系统性能影响微乎其微。

这并非记事本近期的唯一改进，在写字板退出历史舞台后，微软持续为其加入新功能，包括完整Markdown语法支持、AI写作工具的流式响应优化。

以及通过工具栏或快捷键快速插入表格等，所有新功能均可在设置中自由开关。

然而，“养龙虾”背后，隐患和风险也很大，国家互联网应急中心、工信部接连发布提示，直接点名“龙虾”存在严重安全隐患。

有些已经安装OpenClaw的人，已经打算将其卸载，网上也出现不少卸载教程，甚至付费卸载服务。

今日，微软电脑管家宣布新功能上线，支持龙虾一键卸载或一键停止，目前已支持OpenClaw和EasyClaw，之后将陆续覆盖更多“龙虾”平台。

据介绍，一键卸载功能完整覆盖了进程清退、安装清理、本地数据清除等多个环节。

点击卸载后，系统会自动停止本地龙虾相关进程，调用龙虾平台自身的标准卸载流程，并自动清理安装包、安装目录及本地数据文件，覆盖配置、插件、日志等本地残留，减少遗漏风险。

全程无需手动操作，也无需查阅教程，点击即可完成，适合彻底卸载、安全清退、合规要求等场景。

如果不想彻底卸载，只是想让龙虾暂时停下来，微软电脑管家的一键停止功能，可自动识别并停止本地龙虾相关进程与服务，同时确认相关端口已释放，不再对外暴露。

停止过程中，所有配置与数据均会保留，随时可以一键恢复，适合暂停使用、排查问题或临时关停等场景。

官方表示，使用前需将微软电脑管家更新至3.20.7.0及以上版本，目前新功能正在灰度上线中。

报告首次披露了OpenClaw生态的地理分布图谱，数据显示，美国和中国是OpenClaw部署最集中的国家，两国合计占全球部署总量的65%以上，其余主要分布在德国、新加坡、日本等地区。

聚焦国内，OpenClaw主要集中在北京、上海、广东、中国香港、浙江等经济发达省市。

报告同时揭示，OpenClaw在全球范围内的部署热度持续攀升。截至2026年3月13日，全球已发现232958个暴露于互联网的OpenClaw部署实例，覆盖149703个独立IP地址。

其中，20471个实例可能存在安全漏洞，涉及13643个IP地址，这意味着接近9%的互联网暴露资产存在漏洞风险，安全隐患不容忽视。

针对OpenClaw生态日益凸显的安全挑战，奇安信同步发布了《政企版龙虾安全使用指南》及配套产品“龙虾安全伴侣”。该产品通过“端-网-云”三层联动防护体系，为用户提供“无感防护”体验。

据介绍，“龙虾安全伴侣”具备全景可视能力，可实时监测网络中所有OpenClaw智能体的活动轨迹、调用行为、数据访问记录及技能使用情况，使原本“黑盒”的智能体操作变得透明可溯，帮助安全团队精准识别异常行为和潜在威胁。

统信UOS用户可以在微信中检查更新，就能直接跳转到统信应用市场，一键更新。

保姆级教程——

前置条件（缺一不可）：

－ 手机端与电脑端微信登录同一个微信账号

－ 手机与电脑必须连接同一个Wi-Fi或者局域网

－ 全程保持微信前台运行、设备亮屏，不能锁屏、断网、关闭微信

－ 预留足够的存储空间，因为聊天记录包含大量图片、文件、视频，体积较大

手机端聊天记录导至电脑：

1、在手机微信中打开设置，找到【聊天记录管理】，选择【导入与导出】，然后在导出中选择【导出到电脑】，在导出页面中，可以选择【导出指定聊天记录】或者全部导出；

2、点击开始后，电脑端会同步跳出【正在导入】的画面，待跳转到【导入完成】，就可在电脑端微信上看到聊天记录了。

电脑端聊天记录导至手机：

1、在电脑端微信左下角【≡】中，同样找到【聊天记录管理】，选择【导出聊天记录】，在导出页面中，根据需求选择【导出指定聊天记录】或者全部导出；

2、点击开始后，手机端跳出【正在导入】的画面，待跳转到【导入完成】，聊天记录的导入就成功了。

另外，统信应用商店升级至9.0.3版本，主要是升级功能特性、优化界面视觉、修复问题。

左下角增设【畅享Windows应用】入口，支持一键打开统信Windows应用兼容引擎。

评论区新增开发者专属标识及答复功能，开发者可直接查看并回复用户在应用下的评论内容。

新增一键打开安装包所在文件夹功能，直达离线安装包存储目录。

应用详情页全新改版：重新梳理信息排布逻辑，版本与更新日期合并展示，应用包名单独陈列并支持一键复制，重新规划右上角应用包格式与应用类型展示区域。

应用搜索列表升级：新增包格式及应用类型专属标注，支持按应用格式、应用类型分类筛选，未找到目标应用时可通过心愿单提交需求。

应用管理功能优化：已安装应用支持按更新时间、应用名称进行排序。

界面风格高度统一：将侧栏样式与DTK样式保持一致。

弹窗交互体验升级：优化弹窗提示文案，弹窗中专业术语增加跳转链接对照说明功能。

GLM-5-Turbo号称全球首个专为龙虾场景深度优化的通用大模型，从训练阶段就针对龙虾任务的核心需求进行专项优化，增强如工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等核心能力。

具体表现方面，智谱也针对龙虾使用环境推出了一个专属的ZClawBench测试基准，基于该基准的评测结果显示，GLM-5-Turbo在OpenClaw场景中的表现相比GLM-5提升显著，在多项关键任务上整体领先于多家主流模型。

从他们的测试结果来看，GLM-5-Turbo不仅优于几家国产模型，甚至比当前公认最强的Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro在部分场景中也领先了。

除此之外，智谱还推出了基于GLM-5-Turbo的龙虾套餐，包含个人版和Team版，体验月卡39元，包含3500万Token，进阶月卡则要99元，包含1亿Token，小龙虾用户能够实现Token自由了。

GLM-5-Turbo现已上线，开发者和企业用户可以通过智谱开放平台BigModel.cn直接调用API，或者通过龙虾套餐接入。

GLM Coding Plan Max现已支持GLM-5-Turbo，Pro套餐将在本月尽快支持，Lite套餐将在4月支持接入。

Coding Plan也可用于OpenClaw接入体验；如需长期稳定运行、后台持续执行或更高负载的Agent场景，建议优先使用龙虾套餐。

GLM-5、GLM-5-Turbo作为对标Claude Opus的高阶模型，将按照“高峰期3倍，非高峰期2倍”系数消耗额度。作为限时福利，GLM-5-Turbo将在非高峰期仅作1倍抵扣持续到4月底。

近期，一款名为OpenClaw（“龙虾”）的开源AI智能体下载与使用热度持续攀升。该智能体通常默认获取较高系统权限，可依据自然语言指令直接操控计算机等终端设备。

此前，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台、国家互联网应急中心已就此发布相关安全风险提示。

由于互联网金融行业线上化、数字化程度极高，业务场景直接涉及客户资金、资产、账户和个人金融数据等关键敏感信息，OpenClaw智能体虽能提升工作效率，但其默认的高系统权限与弱安全配置，极易被攻击者利用，成为窃取敏感数据或非法操控交易的突破口。

中国互联网金融协会就此提示行业关注以下几类主要风险：

1、在资金安全方面，OpenClaw已公开披露多个中高危漏洞，攻击者可利用此类漏洞或通过提示词注入等方式获取设备控制权。其普遍使用的功能插件缺乏有效的社区安全审核机制，已发生多起恶意插件投毒事件。

2、在交易责任方面，OpenClaw具备自主执行多步操作的能力，已有用户将其用于股票监控和投资策略回测等场景。自动化执行过程可能误操作资金转账和投资产品购买，导致实际损失。

3、在数据合规方面，OpenClaw具备持久记忆功能，运行过程中产生的数据持续存储在本地会话记录和记忆文件中。在其调用大模型API接口或其他操作时，相关数据可能传输至第三方。

4、在新型诈骗方面，不法分子可能以“AI代炒股”“稳赚不赔”等话术实施投资诈骗，利用OpenClaw热度批量仿冒金融机构发布虚假信息，诱导公众下载仿冒应用或向指定账户转账。

中国互联网金融协会提示各相关机构及社会公众，应高度关注OpenClaw等AI智能体在金融场景中的应用风险，加强安全防护意识，谨慎授权系统权限，防范由此引发的各类安全事件。

AMD方面，这次支持了锐龙AI 400系列APU处理器，包括消费级的锐龙AI 7 450G/450GE、锐龙AI 5 440G/440GE/435G/435GE，以及对应的PRO商用版本。

同时，锐龙AI HX 470也终于加入了支持，并修复了锐龙5 5500U(Lucienne)被误识别为锐龙5 7350U(Cezanne)的问题。

Intel方面，初步支持Wildcat Lake——这是Panther Lake的超低功耗、低规格版本。

4-Rank CQDIMM内存终于得到了支持，目前已有技嘉、华擎等的主板准备就绪。

其他方面，还修复了DLL劫持漏洞，并更新了中文翻译，各处用词更加精准。

CPU-Z 2.19官方下载：

https://www.cpuid.com/softwares/cpu-z.html

根据官方更新日志，新版本新增语音输入文字功能，同时修复了一些已知问题。

需要注意的是，Windows和Mac用户的语音输入呼出方式略有不同：

Windows用户：升级后同时按住Ctrl+Win键即可呼出语音输入。

Mac用户：升级后直接按Fn键即可启动语音输入。

经实测，支持普通话识别以及中英文混合输入，并且具备智能标点与自动断句能力。

值得一提的是，该功能不仅限于微信聊天框，而是系统级全局可用。

在Word、WPS、浏览器、记事本等任意输入框中，用户都可以通过Ctrl+Win快捷键直接进行语音转文字，大幅提升输入效率。

除新增功能外，微信4.1.8版还对PC端UI界面进行了调整，包括左侧边框的毛玻璃质感延伸至顶部栏、聊天背景由原来的灰色改为纯白色、选中联系人时，底色变为深绿色等。

同时，聊天界面的功能布局也进行了优化，表情、文件、截图等按钮从输入框上方移动到了下方，整体视觉更加简洁统一。

微信4.1.7版本

微信4.1.8版本

Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6今天全面开放了1M上下文，而之前超过200K上下文的请求需要加入beta标头，现在不需要了，请求会自动处理，无需更改代码。

不仅上下文能力大幅提升，媒体能力也同样提升了限制，是之前的6倍，每条请求可以支持600张突破或者PDF。

而且这一次是加量不加价，上下文是一个价格，每个长度都有完整的费率限制。

不过Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6整体的价格还是目前最贵的，前者1百万Token的输入、输出价格分别是5、25美元，后者是3、15美元，这样的价格很多程序员都觉得肉疼，写代码也不敢全部使用这两个模型，要搭配其他廉价模型一起用。

最后，即便升级了1M上下文，Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6的能力几乎没有受到影响，官方公布的测试显示，Opus 4.6 在MRCR v2上的得分为78.3%，在相同上下文长度的前沿模型中位居最高。

最最后要说一句，DeepSeek在2月份发布的测试模型中也升级了1M上下文，虽然实际表现很不错，但随着美国的闭源大模型也普遍支持1M上下文，这方面已经没啥惊喜了，外界对DeepSeek的能力期待值越来越高。

此前的传闻中，DeepSeek V4的一大升级就是编程能力提升，还有爆料说能达甚至超过Claude，但这个目标对开源大模型来说有点高，毕竟Claude是Anthropic砸了那么多钱烧出来的，而且全球有那么多开发者使用，获得的数据反馈还在一步步优化Claude大模型，DeepSeek除非有全新的技术突破，否则很难在这方面超越Claude。

在隐私保护上，18.0版能实时检测AI应用的获取屏幕、剪切板、摄像头等信息情况，护航隐私安全。

针对大热的OpenClaw等智能体，也能一键开启系统、Skills、Prompt等多重防护，帮助用户安全“养虾”。

据介绍，龙虾管家-AI安全沙箱功能，无需复杂部署，即可一键开启多重防护，覆盖系统安全、Skills安全、支付安全、prompt安全等。

目前，龙虾管家已支持OpenClaw、QClaw、OneClaw、LobsterAi等多种“小龙虾”，用户可一键实现电脑终端上的各类智能体的安全防护。

据了解，龙虾管家能够实现实时监测+智能拦截，风险行为秒响应。

针对高风险Skills下载、危险指令执行、越权访问等行为，实现全流程实时检测，风险行为立即拦截。

沙箱安全策略：可管控AI对系统底层资源的访问权限，对异常的支付行为发起拦截，防止AI工具修改用户系统级文件，自定义全局敏感路径黑名单，禁止AI访问隐私/核心文件。

AI实时运行保护：可实时监测AI运行期间的安全性，支持对Prompt、Skills、执行脚本等多维度监测，防止注入式攻击并拦截高危技能执行，隔离高危操作。

AI漏洞防护：可发现并修复AI应用安全漏洞，可开启定时漏洞扫描，并监测AI应用端口暴露和网关密码安全，防止未授权访问。

全流程行为审计：腾讯电脑管家为每个 AI 应用配置独立日志入口，记录操作类型、风险等级、处置结果，让AI应用全链路操作留痕。

这一看似微小的调整，却解决了长期困扰用户的文件查找痛点，让云端办公效率显著提升。

此前，Office网页版的首页布局将搜索功能隐藏在页面底部的"最近内容"区域，用户需要滚动页面才能发现搜索入口。

而在页面顶部的导航栏中心区域，却缺乏一个直观的搜索框，对于需要在大量文档中快速切换的用户来说，这种设计极不友好。

如今微软终于开窍，开始在网页版顶部标题栏引入全局搜索框，支持实时文件名检索，用户输入关键词即可快速定位相关文档，点击结果直接跳转编辑。

这一改进充分利用了原本闲置的网页空间，极大地提升了文件检索效率，目前该功能已向Microsoft 365商业客户逐步推送，普通消费者版本尚未确定上线时间表。

这已是该版本的多次续命，在18个月的累计额外支持周期后，如今又延长了六个月，使其目前唯一仍在维护这些老旧Windows版本的主流浏览器。

Mozilla表示，做出这一决定的核心原因，是目前仍有不少用户坚守在旧版Windows及部分老旧macOS平台上，他们需要一款能够提供定期安全更新的浏览器来保障上网安全。

值得注意的是，Mozilla在声明中并未把话说死，称将在2026年8月再次进行评估，暗示如果用户基数依然庞大，支持期限可能还会继续顺延。

目前Firefox 115 ESR是最后一个支持Windows 7/8/8.1及macOS 10.12-10.14的浏览器版本，在Windows 10或macOS 10.15 Catalina及更高版本上的用户，可以使用最新的Firefox 148。

这款AI智能体采用沙箱隔离技术运行，在保障用户数据安全的同时，支持云端一键部署，可接入企业微信、钉钉、飞书等主流通讯工具，用户直接通过对话即可指派任务。

平台可调用超过10000个技能插件，并支持自由切换星火X2、MiniMax-M2.5、Kimi-K2.5、GLM-5等多款大模型，胜任行业分析、文档处理等多样化工作。

在定价方面，首购价为16.8元/月，即日起至3月20日10点，用户订购任意套餐还可享受“对话不扣积分”的限时福利。

工信部等部门提示，在默认或不当配置情况下，“龙虾”极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题，为持续升温的“龙虾热”及时降温。

目前，已有多所高校陆续发文要求防范OpenClaw安全风险，部分高校甚至明确严禁在校内使用。

珠海科技学院通知要求立即彻底卸载OpenClaw，对违规安装使用者将严肃处理。

华南师范大学则提醒师生谨慎使用，严禁在生产环境和办公电脑安装OpenClaw，包括学校的办公电脑、服务器、智能终端等生产设备。

华中师范大学也发布相关提醒，明确禁止在信息化办公室分配的服务器上安装OpenClaw，并要求核查是否存在相关部署，重点排查公网暴露情况、权限配置及凭证管理；如确需使用，应立即关闭不必要的公网访问。

安徽师范大学网络安全与信息化办公室则建议“非必要不部署使用”，提醒师生尤其避免在接入校园网的设备、办公电脑以及存有个人敏感信息和工作数据的设备上使用OpenClaw。

开源智能体项目OpenClaw持续引发全网关注的同时，其安全隐患也进一步得到官方确认。

在工信部发文提示AI养“龙虾”需警惕安全风险之后，3月10日，国家互联网应急中心正式发布OpenClaw安全风险警示，明确指出这款开源AI智能体因默认配置高危漏洞和权限失控问题，已出现“提示词注入”“误操作”、功能插件投毒以及安全漏洞等四大严重风险。

在新版本中，用户只需在设置里简单配置微信客服号，即可实现微信一键直连。

无论是在商场还是外出见客户，只要在微信中发送语音或文字指令，办公电脑上的WorkBuddy就能立刻开始执行任务。

例如查资料、写文案、处理报表等工作，均可由WorkBuddy自动完成，而且流程均在本地运行，有效保障数据隐私与安全。

只要电脑不关机，它就能成为随叫随到的7 x 24小时随身助理，真正实现远程操控、实时交付。

针对企业团队用户，WorkBuddy还支持企业微信断网自动重连，无需再进行复杂的IP配置。

用户只需简单设置规则，比如每天早上9点自动抓取行业热点、每周五下午5点自动整理本周会议纪要，WorkBuddy就能按计划自动执行。

任务完成后，系统还会将生成的Markdown、PDF等格式成果，直接推送至企业微信，方便用户随时查看任务进度和结果。

作为腾讯版小龙虾，WorkBuddy完全兼容OpenClaw的技能，并且还做到更易用、更安全、更懂办公。

更重要的是，WorkBuddy彻底砍掉了让人头秃的云端部署环节，用户只需在官网下载安装后，输入指令就能让WorkBuddy帮你干活。

Nemotron 3 Super号称是专为AI智能体打造，规模不算大，1200亿参数量，激活120亿，号称推理速度提升3倍，吞吐量暴涨5倍。

该模型支持1M上下文，解决多智能体上下文爆炸、目标跑偏问题。

创新的Mamba-MoE混合架构，解决了多Agent协同中的性能瓶颈。

值得一提的是，Nemotron 3 Super除了支持BF16、FP8之外，还可以在自家的Blackwell及之后的平台上支持NVFP4训练。

至于模型的表现，自然也要刷榜一波，NVIDIA表示Nemotron 3 Super在效率与开放性方面已登顶Artificial Analysis榜首，同等规模模型中准确率领先，并驱动NVIDIA AI-Q研究智能体在DeepResearch Bench及DeepResearch Bench II两大排行榜中位列第一。

生态方面，它已经被 Perplexity、Palantir、西门子、戴尔、HPE 等企业集成，可在 AWS、Azure、Google Cloud等平台使用。

对普通人来说，Nemotron 3 Super还有个特别的意义，那就是绝配当前大热的小龙虾OepnClaw，其在OpenClaw任务成功率上获得了85.6%的高分，表现逼近Claude Opus 4.6、GPT-5.4，但它可是开源免费的，成本要低太多了。

开源地址：https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-nemotron-v3