分享的平台是Dahl Inference https://inference.dahl.global/ 这个网页简单直接啊，直接写了\"First 100 million tokens free（前 1 亿 token 免费）\" 不过他们家的设计美学到底是怎么来的？我看上面的语言切换除了英文就是俄文、乌克兰文，莫非是毛子做的？就是不知道是大毛还是二毛做的。 他们两家不是脑子都要打出来了么，还提供对方

最近，MiniMax官方悄悄放了个大招——一个名为skills的开源仓库，号称能让AI写代码的质量直接上一个台阶，从“大学生水平”一跃成为“5年+资深工程师”。这可不是随便说说的，MiniMax给每个skill都定义成了一个完整的开发工作流，从需求分析、架构设计，到具体实现，AI只要照着这个“轨道”走，输出的代码就是生产级别的。 咱们一起来看看，这个skills仓库到底有什么魔力？ 🛠️ Skil

MiniMax 正式发布了 M2.5 系列。 SWE-Bench Verified 直接刷到 80%+。 你没看错。 硬刚 Claude 4、o1-preview 。 尤其是代码理解、长上下文 Agent、多轮复杂推理，这种“开发者最容易出错”的场景，它反而效果不错。 ——所以问题来了。 这么强的模型，API 的花钱。 一百万 token（输入+输出）十几块，听着不多。 但你真开始跑 Agent、

如果要问2026年开年AI圈最火的开源项目是什么？ 那绝对是OpenClaw！ 简单来说，以前的AI就像个被关在对话框里的“大脑”，你问一句它答一句，关掉网页它就休眠。 但现在，AI长出了“手脚（Claw）”，可以直接接管你的电脑和各种通讯软件，变成了一个7×24小时全天候在线的“赛博打工人”。 但对国内用户而言，openclaw 等国外那些炒得热翻天的工具，都有不低的“技术门槛”。 好在国内大厂