
> 突破两万亿参数大关的开源模型，正在瓦解闭源巨头的技术壁垒。通过精细化的协同调度与高质量语料清洗，大模型架构演进进入了全新的深水区。

Qwen 3.8-Max正式发布，以极其恐怖的2.4T（2.4万亿）参数量刷新了开源模型的体量上限。这不仅是数字层面的一种暴力美学，更是开源社区在顶级编码与复杂推理能力上，向闭源第一梯队发起的实质性总攻。

## 万亿级参数崩溃的架构控制

在深度学习领域，模型参数并非越大越好。当参数量跨越万亿门槛时，极易出现梯度爆炸、记忆过拟合以及训练过程中的灾难性遗忘。如何驯服这头2.4T的巨兽，是本次发布最核心的技术看点。

核心解法　Qwen 3.8-Max并未采用原始的稠密堆叠，而是引入了高度复杂的混合专家调度与层级结构优化。可以将其视为一个庞大的联邦政府，庞大的参数被切分为多个专精于不同领域的子网络群组。在处理极高难度的代码编译或跨语言协作任务时，主控节点能够以前所未有的精度激活特定模块。这保证了模型在吞噬海量数据的同时，网络层之间的信息传递依然保持锐利，没有陷入庞杂参数带来的逻辑混沌之中。
![52.jpg](https://static.downly.cn/images/b59a62fbf926022cf13c53721e51ce68.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 顶级编码能力的内生原理

该模型之所以在编码与协作领域表现出统治力，得益于训练范式的底层迁移。

数据投喂　过去开源模型在代码生成上总是显得呆板，因为它们学习的是零散的代码片段。Qwen 3.8-Max的突破在于将完整的仓库级代码库、系统架构文档以及开发者在开源社区的讨论逻辑，作为整体上下文进行预训练。它理解的不再是一行简单的循环语句，而是整个软件工程的依赖关系与设计模式。

## 务实的未来技术预测

2.4T参数开源模型的落地，直接抽干了部分闭源模型赖以生存的高溢价护城河。

产业冲击　对于数据极其敏感的金融、军工与大型科技企业而言，他们终于拥有了一个能够在本地私有化部署且能力不逊于GPT-4级别的终极基座。未来，闭源巨头仅凭基础大模型提供通用API的商业模式将难以为继。开源社区的狂飙突进，将迫使整个行业将竞争重心从基础参数的比拼，转移到特定垂直领域的行业微调与应用层生态的争夺之上。

![53.jpg](https://static.downly.cn/images/9e77ebaceb3ce15500168c031b8589eb.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

Qwen 3.8-Max发布 2.4T参数开源巨兽的技术破局点

2025年5月27日，Trae.ai 1.4 国际版（[trae.ai](https://trae.ai)）发布 ，开启收费模式，“白嫖”时代正式落幕（国内版目前依旧免费）。


## 如何选择Trae国际版还是国内版？

简单的说，国际版提供了更优秀的AI模型，所以无脑选择国际版就行了。Trae国际版可以使用`Gemoni-2.5 Pro`、`GPT-4.1`、`GPT-4o`“超级模型”和Gemini-2.5 Flash高级模型，其余并无差别。

| 特性     | Trae国际版                     | Trae国内版     |
| :------- | :----------------------------- | :------------- |
| 官网地址 | trae.ai                        | trae.com.cn    |
| 注册方式 | 邮箱（谷歌/Apple）注册登录     | 手机号注册登录 |
| 适用地区 | 国际地区（不支持大陆地区使用） | 中国大陆地区   |

[Trae 1.4 国际版](https://trae.ai/) 和 [Trae 0.6国内版](https://www.trae.com.cn/) 支持的模型对比：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250528144251062.png)

简单的说就是Trae国际版（Windows）可以使用`Gemoni-2.5 Pro`、`GPT-4.1`、`GPT-4o`“超级模型”和Gemini-2.5 Flash高级模型，其余并无差别，而让人无语的是Mac国际版本居然额外的支持Claude 3.5、3.7、4.0。

## 模型支持对比

| 特性         | Trae国际版                                     | Trae国内版                         |
| :----------- | :--------------------------------------------- | :--------------------------------- |
| 支持的AI模型 | GPT-4o、Claude 3.5/3.7/4.0 Sonnet、DeepSeek R1 | DeepSeek V3/R1、Doubao-1.5 Pro     |
| 上下文长度   | 支持128k上下文长度                             | 根据模型不同有所差异               |
| 多模态支持   | 支持图片上传（除DeepSeek相关模型外）           | 暂不支持多模态                     |
| 中文支持     | 支持但非优化重点                               | 针对中文代码理解和本土开发框架优化 |



## 1.4版本收费政策对比

| 特性     | Trae国际版                                | Trae国内版         |
| :------- | :---------------------------------------- | :----------------- |
| 收费模式 | 1.4版本开始推出Pro付费订阅                | 目前仍保持免费策略 |
| 价格     | 月付$10，年付约650元人民币                | 免费               |
| 首月优惠 | 首月仅$3                                  | 不适用             |
| 支付方式 | 支持支付宝支付，无需海外信用卡            | 不适用             |
| 发票服务 | 提供发票（需在官网Plan & Billings中申请） | 不适用             |

## Trae使用体验对比

| 特性         | Trae国际版                         | Trae国内版                                |
| :----------- | :--------------------------------- | :---------------------------------------- |
| 排队情况     | 免费版需排队，Pro版无需排队        | 因使用国产大模型，排队情况相对较轻        |
| 响应速度     | 取决于所选模型和网络环境           | 针对国内网络环境优化，响应速度提升40%以上 |
| 功能完整性   | 完整支持所有功能                   | 完整支持所有功能                          |
| 代码生成质量 | 依赖国际顶尖模型，适合复杂代码生成 | 针对中文需求和本土框架优化                |



## 那些年，我们在Trae的免费队伍里

用过 Trae 免费版的小伙伴都知道，它就像一个热情但人手不够的服务员，时不时就让你等等等等等。尤其是在写代码写到思路飞起的时候，突然来个“请排队”的提示，那感觉，就像是约了女神吃饭结果被告知得等位两个小时一样令人崩溃。

![](https://static.downly.cn/images/20250528041517.973267775.png)

虽然是免费的，咱也不好说啥，毕竟“白嫖”一时爽，一直“白嫖”一直爽的可能性在互联网时代越来越低了。大家也就忍了，毕竟能有个AI帮写代码，总比自己一个字一个字敲强。

## Trae 1.4 版本开始免费时代正式下线！10$能换来什么？

2025 年 5 月 27 日，更新后显示更新日志。Trae 1.4.0 版本正式发布。模型效果全面进阶，使用体验显著增强。全新上线**付费免排队**能力。新用户首充 3 美金（续费10$），可获得 600 次免排队，支持超级模型调用，效率飙升，快来体验！以下是变更细节：

### 付费免排队能力

- 新用户首充 **3 美金，可用 600 次**快速队列。
- 超级模型（Claude-4/3.7/3.5-Sonnet、Gemini-2.5-Pro 等）快速队列体验更丝滑。
- 新增账号管理，及时查看模型及队列用量，选购限时容量包，低至 0.02 美金/次快速队列。

### 优化模型效果

- 优化 Agent 能力，使之**更 Agentic 化**，让 AI 更自主的决策，进而提升生成效果和用户体验。
- 扩充了 AI 可自主调用的工具，减少编程时的人工依赖，编程更流畅。
- 多轮对话上下文更连贯，**通过"继续"指令无缝衔接执行**，任务完成率更高。

### 支持“分享智能体、开箱即用”

- **智能体一键分享与导入**，快速复用 Prompt 和 MCP 配置。
- 新增对 Python、Java、Go 等语言的环境配置引导。

就在大家“等等”习惯了的时候，Trae 国际版 1.4 版本悄悄上线，带来了个重磅消息：要收费了！而且，价格低到惊掉下巴 首月仅3美元！

![](https://static.downly.cn/images/image-20250528134641759.png)

这10美元，官方的意思很明确：就是来拯救你们这些“等等党”的！付费之后，告别排队，享受丝滑的AI编程体验。想象一下，敲代码的时候，AI助手随时待命，无需等待，这效率提升得简直是“坐火箭”啊！

而且，这个价格，对比一下同行们，简直是“价格屠夫”级别的。Cursor 这种在开发者圈子里口碑不错的AI编程IDE，月费通常在20美元左右。这么一比，Trae 的10美元，简直是“买不了吃亏，买不了上当”的节奏啊！

## 10美元的“价格屠夫” 能否硬刚20美元的“老大哥”？

Trae 这波低价操作，明摆着就是要来抢 Cursor 的饭碗。一个10美元，一个20美元，这差距可不是一星半点。对于很多个人开发者或者小型团队来说，10美元的门槛简直是太友好了。

![](https://static.downly.cn/images/20250528041342.271745989.png)

但这就像是拳击比赛，体重量级不一样，但能不能打赢，还得看真本事。Cursor 毕竟在 AI 编程领域耕耘了一段时间，其AI模型的训练、功能的完善程度、对各种编程语言和框架的支持，都有一定的积累。它的20美元，很大程度上是建立在其提供的强大价值和稳定服务之上的。

那么问题来了：Trae 的10美元，除了能告别排队，还能提供什么样的AI编程能力呢？它会不会因为价格太低，而在核心功能上存在“致命问题”？

## 低价背后的“隐患” 别只顾着看价格！

别光看10美元便宜！如果Trae的AI模型本身不够聪明，给出的代码建议错误百出，或者只能处理一些简单的场景，那即使不排队，也只是“不排队地写烂代码”啊！

![](https://static.downly.cn/images/20250528041415.710110364.png)

**大家心里打鼓的“致命问题”可能是：**

*   **AI智商不够高？** 10美元能请到的AI，会不会只能完成一些基础任务，遇到复杂代码就“懵圈”了？写出的代码质量不如 Cursor？
*   **功能太简陋？** 除了基本的代码补全，像高级的代码重构、深度调试集成、智能bug查找等功能，会不会是阉割版？
*   **服务不稳定？** 虽然不排队了，但会不会时不时抽风，或者遇到bug没人管？
*   **更新跟不上？** 价格太低，研发投入会不会不足，导致功能更新缓慢，跟不上技术发展？

要知道，开发一个真正好用的AI编程IDE，需要巨大的技术投入和持续的迭代。10美元的价格，是否真的能支撑起一个强大且持续进步的AI编程平台？

## 告别排队是真香，但真香还是真坑？得用了才知道

总的来说，字节跳动 Trae 国际版 1.4 版本告别免费，以每月10美元的超低价杀入付费市场，并且承诺解决排队问题，这无疑是一个非常有吸引力的举措。对于那些受够了排队，又不想花太多钱的开发者来说，这可能是个不错的选择。

但它能否真正挑战 Cursor 的地位，甚至成为开发者的新宠，还得看它在10美元的价格下，能否提供一个功能足够强大、AI足够智能、服务足够稳定的编程体验。别光看价格，功能才是硬道理啊！

所以，Trae 1.4 版本究竟是“真香”还是“真坑”？各位开发者们，是时候掏出你们的10美元，亲自去试试看了！毕竟，实践才是检验AI的唯一标准！


字节跳动 - Trae 1.4 终结“白嫖”时代，它变好用了吗？

> 字节跳动正式推出小云雀 AI，主打一键生成数字人视频功能。



随着数字内容创作需求的爆发，效率和便捷性成为新的追求。 近日，字节跳动正式发布了其在 AI 领域的又一重要产品——小云雀 AI。 这款 AI 应用的核心亮点在于其强大的数字人视频一键生成功能，极大地降低了数字人视频的制作门槛。目前仅支持安卓版本，iOS用户可能要再等等啦～
oppo 商店已经上架
![](https://static.downly.cn/images/20250530082105.161737324.png)

小云雀 AI 的“一键生成”能力，意味着用户只需要输入文本或上传少量素材，AI 即可自动生成带有数字人口播的视频内容。 这种便捷的操作方式，有望彻底改变传统的数字人视频制作流程，使其变得更加高效和亲民。

## 一键生成 轻松打造专属数字人视频

小云雀 AI 的“一键生成”能力，主要体现在以下几个方面

*   **文本驱动** 用户输入文字，AI 即可将文字转化为自然流畅的数字人口播。
*   **形象定制** 提供多种数字人形象选择，或允许用户定制自己的数字人形象。
*   **背景与场景选择** 提供丰富的虚拟背景和场景，或支持用户上传自定义背景。
*   **智能剪辑与合成** 自动完成口播与画面的同步，生成完整的视频文件。

<video src="https://static.downly.cn/images/20250530081548.653310493.mp4" title="171_1748592810.mp4"></video>

这些功能使得小云雀 AI 用户即使没有专业的视频制作经验，也能快速、轻松地创建数字人视频，将创意想法转化为生动的视频内容。

## 应用广泛 多领域迎来效率提升

小云雀 AI 的出现，有望在多个领域发挥重要作用，提升内容制作效率。



例如

*   **教育培训** 快速生成课程讲解视频，降低教师制作成本。
*   **企业宣传** 制作公司介绍、产品演示视频，提升品牌形象。
*   **短视频内容创作** 为短视频创作者提供新的内容形式和生产工具。
*   **新闻媒体** 快速生成新闻播报或资讯类视频。
*   **客服互动** 打造智能数字客服，提供更加生动自然的交互体验。

小云雀 AI 的出现，为这些领域的内容创作者和企业提供了强大的工具，帮助他们以更低的成本和更高的效率生产高质量的视频内容。

## 技术驱动 未来数字人视频新趋势

小云雀 AI 的核心在于其背后强大的 AI 技术支持，包括但不限于

*   **先进的语音合成技术** 将文本转化为逼真的人类语音。
*   **高质量的数字人建模与驱动技术** 创建栩栩如生的数字人形象并实现自然的表情和动作。
*   **智能视频合成与编辑算法** 将不同的元素 seamlessly 地整合到视频中。


字节跳动在 AI 领域的深厚积累，为小云雀 AI 提供了坚实的技术基础。 随着技术的不断发展，数字人视频的质量和逼真度也将持续提升。 小云雀 AI 的推出，无疑是数字人视频制作迈向普惠化、智能化道路上的重要一步，预示着数字人视频在未来将扮演越来越重要的角色。




 告别复杂 字节跳动小云雀 AI 一键生成 视频创作从未如此简单

> 本文档用于指导用户完成 OpenClaw 机器人在飞书群聊中的白名单配置，解决群内 @机器人无响应的核心问题，适用于 OpenClaw 2026.2.26 及以上版本，操作流程清晰可落地，兼顾新手友好性与专业准确性。

## 一、前置说明

### 1.1 适用场景

当 OpenClaw 机器人配置为 `groupPolicy=allowlist`（白名单模式）时，仅白名单内的飞书群可触发机器人响应，未添加至白名单的群聊中，机器人将无法接收或回复消息。本文档核心解决“白名单模式下机器人不回复”的问题。

### 1.2 前置条件

- 已部署 OpenClaw 机器人，且版本为 2026.2.26 及以上（可通过 `openclaw --version` 命令验证）。

- 已在飞书开放平台创建应用，并完成机器人能力配置（获取 appId 和 appSecret）。

- 飞书应用已开通群聊消息收发核心权限（`im:message.group_at_msg:readonly`、`im:message:send_as_bot`），且已发布应用版本。

- 机器人已加入目标飞书群聊（群设置 → 群机器人 → 添加对应应用机器人）。

### 1.3 核心概念

- groupPolicy：OpenClaw 飞书通道的群聊策略，取值为`allowlist`（白名单模式）或 `open`（开放模式），默认值为 `allowlist`。

- groupAllowFrom：白名单配置项，存储可触发机器人的飞书群 ID 列表，群 ID 格式为 `oc_xxx` 或 `ou_xxx`（两种格式均有效）。

- 飞书群 ID（chat_id）：飞书群的唯一标识，用于 OpenClaw 识别目标群聊，是配置白名单的核心参数。

## 二、操作流程（完整步骤）

### 步骤1：确认当前群聊策略配置

首先通过命令行确认 OpenClaw 飞书通道的群聊策略，确保当前为白名单模式，避免配置无效。

1. 登录部署 OpenClaw 机器人的服务器，打开终端。

2. 执行以下命令，查看飞书通道核心配置：
        `openclaw config get channels.feishu`

3. 查看输出结果，重点确认 `groupPolicy` 字段：
        

    - 若 `groupPolicy: "allowlist"`：当前为白名单模式，需继续配置`groupAllowFrom`。

    - 若 `groupPolicy: "open"`：当前为开放模式，无需配置白名单，机器人可响应所有群聊消息（不推荐生产环境使用）。

### 步骤2：获取飞书群 ID（chat_id）

飞书群 ID 是配置白名单的关键，提供 3 种获取方式，优先推荐方法1（最准确，适配所有场景）。

#### 方法1：从 OpenClaw 网关日志获取（推荐）

1. 启动 OpenClaw 网关（若已启动可跳过）：
        `openclaw gateway`

2. 打开目标飞书群，@机器人发送任意测试消息（例如：`@OpenClaw 测试群ID获取`）。

3. 回到服务器终端，查看网关日志，搜索关键词 `chat_id`，找到类似如下内容：
        `[feishu] receive message: chat_id=oc_cbf89dcaf14e87d8b32ac1d600a1b4ad, sender_id=xxx...`

4. 复制 `oc_` 或 `ou_` 开头的整串字符，即为该群的群 ID（例如：`oc_cbf89dcaf14e87d8b32ac1d600a1b4ad`）。

#### 方法2：从飞书客户端获取（简单快捷）

1. 打开飞书客户端，进入目标群聊。

2. 点击群聊右上角的「···」（更多选项），进入群设置页面。

3. 下拉页面至最底部，找到「群ID」选项，点击即可复制（需飞书客户端版本 7.60 及以上）。

4. 复制的群 ID 格式为 `oc_xxx`，直接用于后续配置。

#### 方法3：从飞书开放平台 API 调试台获取（备用）

1. 登录飞书开放平台 API 调试台：[https://open.feishu.cn/api-explorer](https://open.feishu.cn/api-explorer)。

2. 在调试台顶部选择已创建的飞书应用（需与 OpenClaw 配置的 appId 一致）。

3. 搜索接口「获取群信息」或「搜索群列表」，填写群名等查询条件，点击「调试运行」。

4. 在接口返回结果中，找到 `chat_id` 字段，取值即为群 ID（格式：`oc_xxx`）。

### 步骤3：添加群 ID 到 OpenClaw 白名单

根据实际需求，可添加单个群或多个群至白名单，配置后需重启网关使配置生效。

#### 3.1 单个群添加（常用场景）

```bash
# 替换命令中的 oc_xxx 为实际获取的群 ID
openclaw config set channels.feishu.groupAllowFrom '["oc_xxx"]'
```

#### 3.2 多个群添加（多群使用场景）

```bash
# 多个群 ID 用英文逗号分隔，均包裹在中括号内
openclaw config set channels.feishu.groupAllowFrom '["oc_xxx1","oc_xxx2","oc_xxx3"]'
```

#### 3.3 验证白名单配置

执行以下命令，确认群 ID 已成功添加至白名单：

```bash
openclaw config get channels.feishu.groupAllowFrom
```

正常输出应为：`["oc_xxx1","oc_xxx2"]`（与配置的群 ID 一致）。

### 步骤4：重启网关，使配置生效

OpenClaw 配置修改后，必须重启网关才能加载新的白名单配置，同时清理历史投递缓存，避免出现 `open_id cross app` 报错。

```bash
# 1. 停止当前运行的网关
openclaw gateway stop

# 2. 清理历史消息投递缓存（避免旧报错残留）
rm -rf /tmp/openclaw/delivery-*

# 3. 重新启动网关
openclaw gateway
```

网关启动成功后，终端日志会显示`[feishu] feishu[default]: WebSocket client started` 和 `[ws] ws client ready`，表示飞书长连接正常，白名单配置已生效。

### 步骤5：验证配置效果

1. 打开已添加至白名单的飞书群，@机器人发送测试消息（例如：`@OpenClaw 测试白名单配置`）。

2. 查看服务器终端的网关日志，若出现以下内容，说明配置生效：
        

    - `[feishu] receive message: ...`：机器人成功接收群消息。

    - `[feishu] send message: ...`：机器人成功回复群消息。

3. 飞书群内看到机器人的回复，即为配置成功。

## 三、常见问题排查

### 3.1 配置白名单后，机器人仍不回复

- 检查群 ID 是否正确：确认添加的群 ID 与目标群的 chat_id 完全一致，无多余空格或字符。

- 检查群聊策略：确认 `groupPolicy` 为 `allowlist`，而非 `open`。

- 检查网关是否重启：配置修改后未重启网关，新配置不会生效，需执行步骤4的重启命令。

- 检查飞书权限：确认飞书应用已开通 `im:message.group_at_msg:readonly` 和 `im:message:send_as_bot`权限，且已发布新版本。

- 检查机器人是否入群：确认机器人已加入目标群聊，未入群则无法接收消息。

### 3.2 网关启动时报错：open_id cross app（错误码 99992361）

核心原因：历史消息投递缓存残留，导致网关启动时重试发送无效消息，与白名单配置无关，但会影响日志整洁度。

解决方案：执行以下命令清理缓存并重启网关：

```bash
openclaw gateway stop
rm -rf /tmp/openclaw/delivery-*
openclaw gateway
```

### 3.3 如何关闭白名单模式（开放所有群聊）

若需让机器人响应所有群聊消息，可将群聊策略改为开放模式，无需配置白名单：

```bash
# 设置为开放模式
openclaw config set channels.feishu.groupPolicy "open"

# 重启网关生效
openclaw gateway stop && openclaw gateway
```

### 3.4 如何修改白名单（添加/删除群 ID）

- 添加新群：重新执行步骤3的配置命令，将新群 ID 加入数组（例如：`['oc_旧ID1','oc_旧ID2','oc_新ID']`）。

- 删除群：执行配置命令，仅保留需要保留的群 ID（例如：删除 oc_xxx2，命令为 `openclaw config set channels.feishu.groupAllowFrom '["oc_xxx1"]'`）。

- 修改后需重启网关，配置才能生效。

## 四、常用命令汇总（快速参考）

|操作目的|命令|
|---|---|
|查看飞书通道核心配置|`openclaw config get channels.feishu`|
|查看当前白名单|`openclaw config get channels.feishu.groupAllowFrom`|
|单个群添加至白名单|`openclaw config set channels.feishu.groupAllowFrom '["oc_xxx"]'`|
|多个群添加至白名单|`openclaw config set channels.feishu.groupAllowFrom '["oc_1","oc_2"]'`|
|设置为开放模式（关闭白名单）|`openclaw config set channels.feishu.groupPolicy "open"`|
|重启网关（配置生效）|`openclaw gateway stop && rm -rf /tmp/openclaw/delivery-* && openclaw gateway`|
|查看网关状态|`openclaw status`|
## 五、注意事项

- 群 ID 区分大小写，复制时需完整复制，避免遗漏或多输字符。

- 每次修改白名单配置后，必须重启网关，否则配置不生效。

- 白名单模式适用于生产环境，可有效控制机器人的响应范围，避免无关群聊触发机器人。

- 若飞书应用的可用范围发生变更，需重新发布应用版本，否则机器人可能无法正常收发消息。

- 清理 `/tmp/openclaw/delivery-*` 仅删除历史消息投递缓存，不会影响机器人的核心配置和正常运行。

## 六、版本适配说明

本文档适用于 OpenClaw 2026.2.26 及以上版本，若使用低版本 OpenClaw，部分命令可能存在差异，建议先升级至最新版本后再执行配置操作：

```bash
# 升级 OpenClaw 至最新版本
openclaw update
```
> （注：文档部分内容可能由 AI 生成）

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