一年节省数千刀算力，只剩这几天窗口期。Flowith 破天荒开放 Nano Banana Pro 全年无限免费调用
解决 AI 生图「按次计费」的试错焦虑，用一张年卡（Flowith年订阅）彻底打通从逻辑推演到 4K 渲染的全流程。
🔹 基于 Gemini 3 Pro
你可以把它理解为生图界的「物理引擎」，先跑逻辑再渲染，而非简单的像素拼接。实测中文排版不再是鬼画符，支持 14 图融合 + 5 人一致性，4K 输出下细节依然耐打。
🔹 MVP 验证的神器
以往接 Google 旗舰模型 API 跑测试，Token 烧得肉疼。现在 Flowith 把模型封装进 Agent Neo 工作流，写完脚本直接出图，零 API 成本完成视觉素材的「暴力通过性测试」，大幅降低工具切换损耗。
🔹 真正的降本
无限调用权意味着你可以进行高密度的 Prompt 迭代和风格实验。对于做内容矩阵或需要大量素材的朋友，这是把「边际成本」直接压到了 0，不用担心额度耗尽。
官网活动： flowith.io/pricing
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一年节省数千刀算力，只剩这几天窗口期
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趁现在完全免费，立刻把这套“国产第一梯队”模型纳入你的工作流
阿里千问启用极简独立域名，无门槛解锁 Qwen3 全系列高阶模型，直接对标国际顶流体验。 🔹 模型红利：网页端现已支持 Qwen3-Max-Thinking 和 Qwen3-Coder。对于深度推理（Research）或代码编写，这是目前国内获取成本最低的高性能方案。 🔹 交互优化：新增“对话分组”，类似 ChatGPT 的 Sidebar 管理，多项目并行时上下文不再混乱，提升信息检索效率。 目前 App 下载量已破千万，按照大厂逻辑，用户量级上来后大概率会收紧免费额度或推出订阅制。建议趁现在把常用 Prompt 调试好，先把这波算力红利吃透。 🔗 体验地址： qianwen.com #AI生产力 #Qwen3 #通义千问 #代码辅助 #大模型
语音识别别只盯着 Whisper
，忽略 Soniox 可能让你错失低成本的高精方案 这是一家主打“无监督学习”的 AI 语音公司，核心价值是解决通用模型在专业术语、强口音及嘈杂环境下的“听不清”问题。 它的 Omnio 模型原理类似于人类“磨耳朵”自学，而非传统模型靠海量人工标注（刷题），这让它在特定垂直领域适应性极强。 🔹 抗噪与长文本： 在医疗、法律等对准确率要求极高的场景，其官方数据显示 WER（词错误率）表现优于部分大厂方案，主要体现在对专业名词的捕捉上。 🔹 实时流式处理： 支持超低延迟的 Real-time API，适合做实时翻译或 AI 语音助理，不像某些模型只能处理离线文件。 🔹 合规护城河： 原生支持 HIPAA 与 GDPR，这对想切入 B2B（如诊疗记录工具）的独立开发者来说，省去了大量合规成本。 若你的应用涉及高频专业词汇，建议先用其 Python SDK 跑一个 MVP，重点对比“噪音环境下的识别率”。通用场景 Whisper 够用，但在垂直赛道，Soniox 可能是更好的替代。 🔗 https://soniox.com/benchmarks #AI工作流 #语音识别 #开发者工具 #Soniox #API集成
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
