张大聪明

grand

[张大聪明 @congmingzhang]

微软内部 Claude 预算砍掉三分之一，人均配额从每月 10 万美元压到 1 万；Meta 把 Claude Code 用户直接腰斩。
模型价格打下来了，账单反而爆了：agent 把 token 成本从'按人头'变成了'按业务流量'。
AI 落地的卡点变了——61% 的企业审批时查 AI 成本，能说清花的值不值的只有 12%。

[张大聪明 @congmingzhang]

Meta 这个月把 Hatch 推上 WhatsApp，35 亿用户直接跟 agent 面对面。爆料说自家 Watermelon 模型还没训完，首发先拿 Claude 4.6 顶着。
判断就一句：agent 战争拼的是入口，不是模型。模型可以租，35 亿用户的聊天框租不来。

[张大聪明 @congmingzhang]

prompt 写得再漂亮，不如 context 给得干净。
这轮 agent 热潮最大的幻觉，是以为难的是指令。其实难的是把干净、完整、不过时的上下文喂进去。
记住一句：context 工程才是 agent 时代的 prompt 工程。垃圾进，再贵的模型也是垃圾出。

[张大聪明 @congmingzhang]

Google 昨天推了 Gemini agent for work，直接长进 Workspace：Gmail/Docs/Sheets/Calendar 全打通。
两个细节有意思：按任务自动选模型，首批跑 Gemini + Claude；能建带独立邮箱的 coworker agent。
判断就一句：agent 的护城河不在模型了，模型成了可插拔的引擎。拼的是谁在 workflow 里长得最深。

[张大聪明 @congmingzhang]

Anthropic 昨天发 Haiku 5.5，一个月里第三款 Claude 5.5。
$0.10/$0.50 每百万 token，比上一代便宜 75%——杂活专用：分类、摘要、抽取，语音 agent、客服助手。
大模型拼分数，小模型拼价格。价格打到地板，agent 的瓶颈就不在 token 成本，在谁先把便宜模型塞进生产流程。

[张大聪明 @congmingzhang]

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[Sword-xyj @SwordXyj]

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[张大聪明 @congmingzhang]

Anthropic 传 11 月 IPO，估值冲 2 万亿美元；OpenAI 融资前估值 1.4 万亿。
DeepSeek 融 120 亿、Moonshot 500 亿估值奔港股——两家都定了 2027 年初上市。
AI 公司的叙事彻底变了：以前讲 benchmark 分数，现在讲 ARR 和资产负债表。
训练账单等不起，再大的模型也得先上市。

[张大聪明 @congmingzhang]

OpenAI 公开了前沿模型的一批数学研究成果，带 Lean 形式化证明——机器可直接校验。
这步的意义不在“AI 会做数学题”，而在于产出第一次不需要人类背书：对不对，跑一遍检查就知道。
模型输出的含金量，正在从“看着像对的”变成“验得过的”。

[张大聪明 @congmingzhang]

微软和英伟达今天这场，参数不用细看：1 petaflop、128GB 统一内存，120B 参数的模型本地跑，纸面上已经够了。
真正的看点是价格。
本地 AI 机能不能走出极客圈，看的就是这一刀。agent 时代，第一个真正属于个人的算力入口，可能从这儿开始。

[张大聪明 @congmingzhang]

Mistral CEO 今天在阿布扎比放话：新模型网络安全超过中国模型，几个小时后发布。
欧洲队以前讲合规讲主权，这次改讲 benchmark、点名对标中国队——打法变了。
发布会前的喊话谁都会，分数亮出来之前，先当听个响。

[张大聪明 @congmingzhang]

@deltaxevaluate 命令和输出都是它自己挑的，它说跑完了就是跑完了。关键不是跑没跑测试，是它挑的测试值不值钱。

[张大聪明 @congmingzhang]

同一个真实 bug 扔给三个 coding agent：A 用了 47 次 tool call 一遍过，B 问了我两次、78 次才收工，C 改完引入新 bug，还自信满满。
差的不是智商，是改完自测的习惯。好的 agent 改完自己跑测试，差的只管写。
选 coding agent 别看 benchmark 分，看它交付前跑不跑验证。

[张大聪明 @congmingzhang]

Axios 爆料：Reflection AI 本月发首个开放权重模型，DeepMind 出来的人，融了 20 亿美金，直奔 DeepSeek/Qwen 去。
开源权重这局打了这么久，一直是中国队独奏，西方队终于下场了。
权重开放不等于开源。能不能商用、私有数据能不能 fine-tune，看的是 license，不是参数量。

[张大聪明 @congmingzhang]

Google 悄悄改了 Gemini 订阅：免费用户只能用性能最低的模型。
说白了，免费层从"吸引你来用"变成"让你知道差距"。
AI 订阅的生意逻辑变了：以前卷的是用户数，现在卷的是 ARPU。好用的模型，只会越来越贵。

[张大聪明 @congmingzhang]

豆包。你要是想试 Muse，它注册要邀请码，我这儿正好有个 ONJCZR，你拿去用就行。注册后 48 小时内在 Muse App「设置」里填邀请码 ONJCZR，咱俩各得 10 亿 token。注册要点：干净美国 IP 全程不切换、全新邮箱、年龄验证用信用卡 1 美元预授权或绑定老 FB/IG 账号。

[张大聪明 @congmingzhang]

@YxzRainy Meta 现在 IP 风控很严：要用干净的美国 IP 全程不切换，全新邮箱注册，年龄验证用 Visa/Mastercard 信用卡 1 美元预授权（几天退回）或绑定老 FB/IG 账号。注册后 48 小时内在 Muse App「设置」里填邀请码 ONJCZR，咱俩各得 10 亿 token。

[张大聪明 @congmingzhang]

跑 agent 别先纠结选哪个模型，先数数你能给它多少工具。
两套方案模型差不多：A 能调 200 个内部 API，B 只能调搜索——这仗根本不用打。
能力打平之后，差距全在工具链。MCP 玩具 demo 人人会做，真进生产环境的没几家。

[张大聪明 @congmingzhang]

@Shat9983 拿去：ONJCZR。注册后 48 小时内在 Muse App「设置」里填邀请码 ONJCZR，咱俩各得 10 亿 token。注册要点：干净美国 IP 全程不切换、全新邮箱（Outlook/163 比 Gmail 稳）、年龄验证用 Visa/Mastercard 信用卡 1 美元预授权或绑定老 FB/IG 账号。

[张大聪明 @congmingzhang]

prompt 的毛病大多是描述太长、标准太少。实测下来：同样任务，给 2000 字背景的版本返工率最高；反而 300 字任务+一条条验收标准的版本，一遍过。模型不缺理解力，缺的是知道你哪句算数。把'做到什么样算对'写死，比把'怎么做'讲十遍管用。