Manus推出了桌面版,落地到真实环境了,现在本地agent赛道有点拥挤。
桌面版manus可以用对话下发任务,它在你的设备中执行工作流(做幻灯片、建网站、开发应用、处理本地文件、会议翻译等)。
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今天看到 Okara 发布 AI CMO,思路其实很有意思: 你只需要输入自己的网站, 系统就会自动部署一组增长 Agent,开始帮你拉流量、做分发、找用户。 它试图解决的是很多 AI 创业团队的共同问题: 产品很快做出来了,但没人会做营销。 这个 AI CMO 的定位其实很明确: • 覆盖多渠道增长:SEO、GEO、AI 内容、Reddit、Hacker News、X • 自动生成内容、分发内容、参与社区讨论 • 试图替代一整套传统营销组合: 招市场 → 找 SEO agency → 请内容写手 → 社媒运营 → 社区运营 价格也很激进:$99/月

一种偏向真实世界 Agent / 智能体工作流)的场景进行了深度优化。

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。

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。
