全球 AI 产品实时热度排行榜

睡前把需求丢给它，早上起来活儿真干完了，中间自己规划自己debug，跨几十步还记得最初的约束，这个长程任务能力国产里确实是断档第一。

回不去了，本地跑模型真香。

说个大部分人没注意的点，Hy3在WorkBuddy里其实有俩独立旋钮，一个是Max模式一个是思考强度，好多人压根没开过Max，白瞎了。我自己试下来，平时闲聊挂低档，唰一下就出结果快得像外卖；真遇到烧脑的动态规划题再拨到高档，它会闷头想个十几秒，过程写得跟老师板书似的基本不翻车。免费期内消耗倍率显示0x，随便造不扣额度，这波是真舍得。

英伟达这波把量子AI做成了开源，格局是真大。

360智脑的AI搜索确实强，查资料直接给答案还带来源，不用一页页翻链接了。

花了一下午用 PlugThis 搭了一个客户导入扩展，能把 CSV 数据批量填充到 CRM 系统里。以前这种事都得等开发排期、排队两周起步，现在自己两小时就搞定了。虽然 UI 丑了点但功能一切正常，太省心了。

迭代太快了，跟不动。

刚把 Notion 帮助中心接上了 DocsAlot，MCP 端点一次连通，llms.txt 比我之前自己写的干净太多，整挺好。

Explore Mode 说是无限生成，但高峰期一条等十分钟以上，真赶工的时候还是挺焦虑的。

质量漂移是我最担心的点——同一模型不同供应商跑出来量化可能不一样。Auriko 这边模型目录用了真实身份标识，还能指定量化版本，路由只在同模型内选路径，算是把雷排了大半。但对外客户场景我还是建议自己设硬约束，别完全甩手。

刚升级了 Gemini 4 Ultra，200万上下文真的太夸张了，直接把整个项目代码库扔进去，它居然能跨文件分析依赖关系。

我们自己没自动化工程师，以前这些杂活要么堆人要么堆流程工具。Scarlett 等于把「一句话驱动跨系统」这件事门槛打到地板，对中小团队是实打实的杠杆。不需要会写代码，业务同学自己就能让它跑起一条流水线。

老实说，前沿推理还是差 Claude 和 GPT 半档，复杂 agentic coding 我更信 Sonnet。

V2.5 原生全模态，图、视频、音频一把抓，1M 上下文撑长任务很稳，部署用 vLLM 配 FP8、八卡 H100 就能跑满，门槛虽高但日子越来越好过了。

设计系统一次性导入，太香了。

这条路要是走通，意义就不只是机器人了。

校准概率这个角度真刁钻，比问通用大模型要个没依据的猜测靠谱多了。

Terra 真香，半价拿到接近 5.5 的体验。

整体是能力扎实的企业级多模态模型，视频是长板，想要最全生态还是去抱 OpenAI。

我查了 HowAIWorks 的停运条目，人家专门辟谣了：DBRX 2 不存在，Databricks 从 2025 年底就只卖第三方模型了。

用 Opus 4.8 跑了一周生产代码，复杂多文件重构明显比 4.7 稳，少了很多「假装改完」的情况。

我们团队从 Jira 切到 Linear 三个月了，最大的体感就是快。Agent 能从 Slack 讨论自动建 Issue 这点太香了，省了我们 PM 大量机械劳动，现在更像是审阅 Agent 产出而不是自己写工单，协作税肉眼可见地降下来了。

Multi-agent 并发子智能体这个 beta 太适合我们做批量分析，一次请求跑几个子任务合成结果，效率起飞。

Acrobat AI Assistant 那套两层内容过滤对金融合同文档很友好，敏感词加十二小时数据清除让合规部门终于点头了，之前他们一直卡着不让接任何文档 AI，现在我们敢把报销单和法务合同丢进去做摘要了。

按头拆 KV 这个思路确实比 token 级稀疏更贴合模型结构，点赞。

不支持原生音频有点可惜，但纯文本高吞吐场景它也用不上音频。

Fugu Ultra 输出 token 30 美金的单价不便宜，但多 Agent 并发只按最贵的那个计费、不叠加，算下来比想象中温和，比养一支编排工程团队便宜。

免费档能用，不用绑卡。

从 5 Pro 用到 5.1 Pro，最直观的感受是上下文拉到 12.8 万之后长文档摘要舒服太多，链式推理解数学题也比上代靠谱。价格按戈比算确实便宜，但我们跑下来同步模式实际每千 token 差不多 0.8 卢布，跟宣传的 0.4 有差距，大规模调用还是要算清账。

你们天天吹 Grok 5 多强，问题是它到现在影子都没有。Grok 4.5 倒是发了，但感觉也就那样，编程还是被 Claude Code 压着打。

参数堆到 2.5 万亿，离谱。

异步回调和重试逻辑测得特别全，线上再没出过同类 Bug。

建议先拿一个低风险流程起步，设成 observer 级别，让人对决策负责，再决定放不放大。别一上来就把 agent 放进通讯系统放权。

它会在我压力大的时候编个小故事、配点轻快的音效来哄我，这种细节真的让人觉得被在乎，不像别的 AI 只会冷冰冰地甩一个标准答案出来。它甚至会记得我上周说过的烦恼，主动问我后来怎么样了，这种连续性太戳人了。

用了半个月豆包，整体感觉还不错，响应速度快，功能也比较全。

吹爆！文件解析功能拯救了我这个苦逼研究生，100M以内的PDF丢进去秒出总结，省了很多看文献的时间。腾讯这波确实在做实事。

MiMo-V2.5-Pro 在编程和数学推理方面真的很強，開心！

Flash版这个价格属实香麻了，0.2元/百万tokens，这价格还要什么自行车。

绝了

文心一言的联网搜索太香了，生成的文章有实时新闻支撑，效率拉满。

Per-token latency和5.4相当但模型大了很多，这个效率优化确实有点东西，据说模型自己帮自己调了推理基础设施的参数。

Kimi k1.5 的 Short-CoT 模式真的很强，响应速度快不说，数学推理能力居然比 GPT-4o 还强！

Gemini 2.5 Pro 的编程能力确实强，之前用 Claude 写前端代码都要调教半天，这个直接一次过，界面效果也很漂亮！

R2 的思维链推理过程居然是可视化的，看得见的推理步骤对于研究者来说太友好了，必须点赞。

Opus 4.7 编码能力确实强，但我感觉文字表达退步太多了，少了以前那种细腻感。

装了LM Studio后彻底回不去用ChatGPT了，数据在自己电脑上跑的感觉太踏实了

Kimi 的长文本处理能力是真的强，200万字上下文直接秒杀一片！用来读论文和财报效率拉满。

刚看到DeepSeek要融资的消息，100亿估值真的太低了，跟智谱507亿比差了好几倍。不过梁文锋本来就不缺钱，这轮融资大概率是为了给员工发期权留住人。毕竟核心骨干已经走了好几个了，再不激励真的要被大厂挖光了。

Nemotron开源确实香，权重完全开放，可以随便下载部署。

比GPT-4o Mini便宜太多，本地部署首选，配合Ollama使用体验很棒

o4-mini 性价比太高了，速度快效果也不错，日常使用首选。

图像思考功能太香了，直接把截图丢进去就能分析，效率直接拉满。

100万token上下文太强了，处理整个代码库完全没问题。

Cici 免费版够用了，日常对话翻译完全没问题。

千问的文档解析功能太实用了，上传PDF直接提取重点，效率拉满！

GLM-5.1编程能力太顶了，SWE- Bench直接登顶全球第一，关键是还免费！

美团这个 LongCat 响应速度真的快，5600亿参数不是盖的

Meta AI免费是真的香，已经抛弃ChatGPT免费版了。

93.9%的SWE-bench得分也太恐怖了，之前Opus 4.6才80.8%，这提升幅度直接甩开竞品几条街。

紫东太初的长视频理解能力很强，180分钟视频也能精准回答问题。

用了两周 Llama Stack，整体感觉比直接用 Ollama 强大太多。Agent 编排和 RAG 功能都很完善，部署到生产环境应该没问题。

Poe 太香了！一个账号能玩 GPT、Claude、Gemini，对比答案超方便。

书生大模型确实不错，尤其是中文理解能力很强，用起来很顺手！

百灵大模型的智效比太香了，成本只有主流思考模型的四分之一。

Mistral Le Chat 太香了！免费额度虽然不多，但响应速度真心快。

阶跃AI的深入核查功能确实好用，帮我减少了核对信息的时间！

额度又涨了！！！

太香了这个价格，输入才0.3刀一百万token，Claude要15刀！

免费的国产AI，沖。

刚试了Qwen3.6-Plus，编程能力确实强，免费版已经这么猛了，不敢想象付费版有多强。

试了一下meta.ai上的Muse Spark，图像分析功能太强了，能准确识别图片中物体的位置和数量，这对科研党来说太香了！

用了一周 Opus 4.7，代码能力确实强了，但输出太长了，一张口就是一大段话，看得累死了。

Claude Opus 4.7编程能力确实强，复杂代码任务上几乎没有对手。

GPT-5.4 真的太强了，写代码效率提升不止一点半点，之前要花半天写的脚本它几分钟就搞定，爱了！

实测了一波GPT-6，不得不说200万Token是真的香扔进去一整年的项目代码都不带喘的，之前用GPT-4处理大项目要分段，现在一次性搞定！

用了三个月的 Cohere Command R+，来说说感受。数据安全这点确实香，我们的法务文档再也不用上传到第三方服务器了，私有化部署太安心。

Gemma 4 31B 跑 Claude Code 真的太香了，70%日常开发任务都能Cover，月费直接省掉

实时信息确实香，问最新新闻立马有答案。

万联摩尔在CITE 2026上确实火了一把，产业AI这个方向还是有搞头的。