2025年大家用的最多的 AI 工具是什么？
最推荐订购的 AI 工具又是什么？
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微软这次有点“急”了，悄悄把 GPT 5.2 塞进了免费的
Copilot (Smart Plus 模式)。👇 这两天我把手头几个重度任务切过去实测，说两个体感最明显的点： 1️⃣ 代码重构：我试着扔了一段陈年老代码，它成功优化了异常处理逻辑。SWE-bench 80% 的分确实能落地，比 5.1 稳很多。 2️⃣ 超长文档：400k 上下文是真好用。几百页的技术文档直接喂进去，提取的关键参数没出现之前的“胡编乱造”（官方说幻觉率降了 38%）。 虽然生成速度比 Instant 模式慢，但这种“思考”后的逻辑密度，完全值得等。 #AI工作流 #GPT5 #独立开发 #微软Copilot #效率工具
深度调研不烧钱，实测阶跃星辰刚开源的 32B 模型 Step-
DeepResearch。 主打“端到端 Deep Research”，把类似 Gemini 的复杂搜索+报告生成能力，塞进了一个高性价比的单体模型里。 1️⃣ 逻辑像个“多疑”的实习生：普通 RAG 是“搜完即答”，它是“规划-搜索-反思-修正”。我试着让它写一份 Web3 竞品分析，它会自动交叉验证数据源，而不是瞎编。 2️⃣ 成本友好：32B 的参数量，对中小团队很香。官方提到单次任务成本不到 5 毛，我实测下来，确实比自己搭 Agent 调用其他 Deep Research API 便宜太多。 3️⃣ 使用场景：对写长报告、行业综述很稳，但如果你只是想查个实时汇率或天气，用它就有点“大炮打蚊子”，反应也没那么快。 做深度调研，大家最常用是 Perplexity 还是还在手动 Google？ #AI工作流 #开源模型 #深度调研 #StepFun #独立开发
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。
