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以前很多旧逻辑，在 2026 年 agent 时代完全变了，现在的 agent 就像一个能听懂人话的操作系统，很多事可以尝试交给它去做。 今天下载个文件，只有限速网盘有资源，在本机下载巨慢，出门还不能休眠笔记本，NAS又懒得重新找资源。 于是我在手机上试着把网盘地址发给服务器上的 agent ，让它帮我下载，很顺利的跑通了。 它会自己过验证码，点下载按键，处理问题，保存文件。 最后文件太大了，它还会自己找临时文件分享服务上传后把高速地址发给我。 之前我把 agent迁移到 1h1g 服务器可能是个错误的决定。 以后大模型越来越聪明， agent 也会越来越强，低性能服务器反而会限制它的能力。
最近 Grok Build CLI 的harness 被抓包了，只要用过 Build CLI ，你的所有文件加完整 git 历史，就会上传到 xAI 的 GCS 桶里用于训练，难怪 Grok-4.5 这么好用。 用过 Grok Build 且仓库里有过 .env 或密钥的，记得去轮换凭据。
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。
