

> 从送外卖到硬核炼丹，美团耗费海量国产算力打造1.6万亿参数的MoE模型，其背后绝非单纯的秀肌肉，而是一场试图在AI Agent时代抢占基础设施话语权的深远布局。

## 撕掉外卖标签 国产算力集群的高光时刻

当外界对美团的认知还停留在骑手与团购时，它悄然在AI底层基础设施领域扔下了一枚重磅炸弹。最新发布的LongCat-2.0大模型，总参数规模达到了惊人的1.6万亿，每个Token激活约480亿参数，原生支持1M超长上下文。

核心震撼　但真正让业界侧目的，并非单纯的参数量，而是它完全基于国内5万张专用AI算力卡（ASIC）完成了从头预训练到推理的全流程。长久以来，国产算力集群一直饱受“生态差”、“断连多”、“仅能做微调（后训练）”的诟病。美团的技术团队用这只“长猫”硬刚了卡间通信异常、显存压力等硬件痛点，通过自研确定性算子和零计算专家机制，跑通了模芯协同的盲区。

这标志着国产算力首次在万亿级MoE架构模型的端到端训练中证明了其工程可行性。对于被英伟达生态长期钳制的中国科技企业而言，美团交出了一份具备极高战略价值的“脱钩”答卷。

![52.jpg](https://static.downly.cn/images/4b67bf26c2bff884b10c2e40fc884c59.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 醉翁之意不在酒 剑指AI智能体入口

然而，一家以本地生活为主业的互联网大厂，为何要不计成本地投入基础大模型的研发？答案藏在LongCat-2.0的产品定位中。该模型高度聚焦于Agentic Coding（智能体编程）任务，深度适配了Claude Code、OpenClaw等主流智能体框架。

商业图谋　美团看准的是下一代互联网的操作入口。在未来的商业图景中，用户将不再需要通过点开各种App来完成点餐或酒旅预订，而是直接向AI Agent下达自然语言指令。在预览版阶段，美团甚至采取了匿名（Owl Alpha）接入OpenRouter的奇袭战术，一举在多个Agent测试场景下拿下全球调用量前三，仅次于顶级闭源模型Claude Opus 4.8。

美团以免费和开源为诱饵（尽管当前依然是暂缓释放权重的“期房”状态），吸引全球顶尖开发者在LongCat上构建智能体应用。通过掌握最底层的代码生成与复杂任务调度模型，美团实质上是在为未来的自动化商业帝国夯实地基。谁掌握了最强的通用Agent大脑，谁就能在下一个十年的服务分发网络中掌握绝对的抽佣权。

![53.jpg](https://static.downly.cn/images/7fcc08c0b672b11096049c24f851a346.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

五万张国产卡炼出万亿模型 美团的算力阳谋与生态卡位战



> 隐私条款的微调折射出科技巨头对多模态高质量数据的极度渴求。当工具免费的代价是让渡个人生物特征数据，商业伦理的底线正在被无声重塑。

谷歌近期更新了其服务条款，明确表示将保存用户的Lens图片、Search Live录音和Translate音频，用于AI模型的底层训练。这一举动在科技界引发了剧烈震荡。公关团队将其包装为“优化用户体验、提升模型精准度”的必要之举，但如果我们穿透这层技术滤镜，看到的其实是大模型时代算力巨头们深切的“语料枯竭焦虑”。

核心逻辑　文本枯竭后的多模态掠夺
随着互联网上高质量的公共文本数据被各大厂商几乎“刮骨疗毒”般地挖掘殆尽，通用大模型的进化曲线正逼近物理天花板。要让大模型真正具备理解真实世界的物理规律与人类复杂情感的能力，必须喂养海量的多模态数据。
谷歌的Lens图片包含了人类观察世界的独特视角，Search Live录音记录了日常对话的真实语境与情绪起伏，Translate音频则蕴含了跨语言交流的细微口音与语用习惯。这些是任何合成数据都无法完美替代的“数字黄金”。谷歌撕下伪装，直接将触手伸向用户的私人相册与麦克风，反映出其在多模态竞赛中面临的巨大压力。

![22.png](https://static.downly.cn/images/d50673871789314ff7c1d60f37cd8db1.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

隐性成本　被强制买单的隐私让渡
在这场浩荡的技术升级中，用户被迫成为了免费的“数据矿工”。更危险的是，音频与图片带有极强的生物特征唯一性。文本可以通过脱敏技术去除身份信息，但一张随手拍出的客厅照片，一段带有独特声纹的翻译语音，其携带的隐私密度是指数级的。
谷歌声称会进行匿名化处理，但大模型的“记忆涌现”现象早已证明，模型有可能在特定提示词下原封不动地吐出训练数据。当用户的私人对话成为全球数十亿人共享模型的底层养料时，所谓的“隐私保护”只是一纸脆弱的空文。

![23.png](https://static.downly.cn/images/de6b30a26202d12c23edcee42c044ce2.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

冷思考　数据平权时代的数字契约
我们正在步入一个“不交出隐私就无法使用现代工具”的赛博朋克时代。科技巨头利用其在基础设施层面的垄断地位，强行修改了人类与数字世界的契约。未来，这种数据收集行为必将引发全球范围内新一轮的反垄断与隐私保护诉讼狂潮。对于消费者而言，意识到“免费的最昂贵”已经不够，学会运用去中心化工具和本地化端侧小模型来保护自身的数据资产，将是下一代网民的必修课。


谷歌扩大数据收集边界暴露大模型时代的语料焦虑

# CloakBrowser 技术调研报告

**作者**: Manus AI

**日期**: 2026年5月14日

## 摘要

CloakBrowser 是一个旨在提供高度隐身能力的 Chromium 浏览器项目，其核心是一个经过深度修改的 **Chromium 二进制文件**，而 Python 和 JavaScript 代码仅作为其薄层封装。该项目通过在 C++ 源码层面修改浏览器指纹，实现了对 Playwright 和 Puppeteer 自动化框架的无缝替代。最新版本包含多达 57 个源码级补丁，能够有效消除自动化信号、注入指纹噪声并清理代理特征。尽管其核心机制采取闭源策略，但项目在 reCAPTCHA v3、Cloudflare Turnstile 等主流反机器人测试中表现卓越，并提供了灵活的 Docker 部署方案，是网络爬虫、社交媒体自动化及 AI Agent 场景下的领先工具。

## 1. 技术原理与架构

CloakBrowser 的技术架构不同于传统的自动化增强工具。其核心竞争力源于对 **Chromium 源码的深度重构**，而非简单的配置调整或脚本注入。

### 1.1 架构层次

CloakBrowser 采用分层架构设计。底层是经过 C++ 源码级修改并编译的 Chromium 二进制文件，直接在内核层面处理指纹生成和信号隐藏。中间层是针对 Playwright 和 Puppeteer 开发的隐身驱动，负责消除 CDP（Chrome DevTools Protocol）层面的自动化特征。最上层则是为 Python 和 Node.js 提供的薄层封装接口，确保开发者能够以极低的成本进行迁移 [1]。

### 1.2 与主流方案对比

在浏览器自动化领域，CloakBrowser 通过更深层次的修改解决了现有方案的局限性：

| 方案 | 修改层次 | 核心问题 | 隐身效果 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **playwright-stealth** | JS 注入 | 补丁本身特征明显，易被高级检测系统识别 | 中 |
| **undetected-chromedriver** | 启动参数 | 依赖配置调整，Chrome 版本更新后极易失效 | 中 |
| **Multilogin/GoLogin** | 闭源修改版浏览器 | 费用高昂（$24-$199+/月），依赖第三方云服务 | 高 |
| **CloakBrowser** | **C++ 源码编译** | 行为与真实浏览器在内核层面保持一致，免费自托管 | **极高** |

## 2. 反风控能力深度解析

CloakBrowser 的反风控能力建立在多维度的伪装策略之上，目前在 Linux 和 Windows 平台包含 **57 个 C++ 源码级补丁**，在 macOS 平台包含 26 个补丁 [1]。

### 2.1 自动化信号的彻底消除

CloakBrowser 在内核层面彻底移除了自动化标志。它不仅将 `navigator.webdriver` 强制设为 `false`（源码级，不可检测），还禁用了 `--enable-automation` 等常规自动化参数（Playwright 默认会加，被覆盖屏蔽）。通过对 CDP 输入行为的模拟，它实现了 `isAutomatedWithCDP: false` 的效果。此外，它还确保了 `window.chrome` 对象的存在以及 `navigator.plugins.length = 5` 的真实性，使其在环境检测中表现得如同一个完全由人工操作的浏览器 [1] [2]。

### 2.2 确定性指纹噪声化

针对 Canvas、WebGL 和 Audio 等常见的硬件指纹采集技术，CloakBrowser 采取了“基于种子的噪声注入”策略。通过 `--fingerprint=seed` 参数，浏览器可以确定性地生成随机噪声。这意味着对于同一个种子，浏览器会产生稳定且唯一的硬件身份（如 `hardwareConcurrency=8`，`deviceMemory=8`，屏幕分辨率 1920×1080），这对于模拟“回头客”行为、提高账号权重至关重要。同时，GPU 信息（`UNMASKED_VENDOR_WEBGL` / `UNMASKED_RENDERER_WEBGL`）也会按种子伪造 [1]。

### 2.3 代理信号清理与 GeoIP 对齐

在最新的版本中，CloakBrowser 引入了针对代理特征的深度清理功能。它能够将 DNS 解析、连接建立及 SSL 握手的时序特征归零，剥离代理缓存相关的 Header，并移除 `Proxy-Connection` 头的泄漏。

通过 `geoip=True` 功能，浏览器能自动通过代理访问 ipify.org/checkip.amazonaws.com 获取出口 IP，然后：
1. 设置 `--fingerprint-timezone` 和 `--lang` 二进制参数，对齐时区和语言。
2. 自动注入 `--fingerprint-webrtc-ip=auto` 防止 WebRTC 泄露真实 IP，从而构建一个地理位置逻辑自洽的访问环境 [1]。

### 2.4 平台伪装策略

为了提高指纹的通用性，CloakBrowser 在 Linux 服务器环境下默认伪装为 **Windows 桌面版**（通过 `--fingerprint-platform=windows`）。而在 macOS 上则采取原生运行策略，以避免因字体库或 GPU 驱动不匹配而产生的可检测差异。此外，其 TLS 指纹（ja3n/ja4/akamai）与真实 Chrome 完全一致 [1]。

## 3. 行为伪装技术 (Humanize)

通过 `humanize=True` 参数，CloakBrowser 能够将枯燥的自动化指令转化为拟人化的交互行为 [1]：
*   **鼠标交互**: 模拟贝塞尔曲线移动轨迹，并包含真实的停留时长。
*   **键盘输入**: 实现逐字符延迟输入，并模拟随机的拼写错误及自我更正过程。
*   **滚动行为**: 模拟加速、巡航、减速的微步滚动物理特性。

## 4. 代理与认证支持

CloakBrowser 对代理的支持不仅全面，而且针对自动化场景进行了特殊优化。

### 4.1 HTTP/HTTPS 代理

HTTP 代理通过标准的 Playwright 代理字典传递，由 Playwright 负责处理 `Proxy-Authorization` 认证握手，能够很好地适配大多数商业代理服务。

### 4.2 SOCKS5 代理的技术实现

由于 Playwright 原生不支持带凭据的 SOCKS5 代理字典，CloakBrowser 采取了**绕过 Playwright 直接操作启动参数**的方案。它通过 `--proxy-server` 参数直接向 Chrome 内核传递认证信息。代码在 `browser.py:1063` 的 `_resolve_proxy_config` 函数中处理。针对凭据中可能包含的特殊字符（如 `=`），系统会自动进行 URL 编码处理（issue #157 修复），确保了复杂密码环境下的稳定性 [1]。

## 5. 性能验证与已知限制

### 5.1 检测通过情况 (2026年4月验证)

CloakBrowser 官方声称其在多项机器人检测测试中表现优异，以下是基于 Chromium 146 的测试结果 [1] [2]：

| 检测服务 | Stock Playwright | CloakBrowser | 备注 |
| :--------------------------- | :--------------- | :----------- | :------------------- |
| reCAPTCHA v3 | 0.1 (机器人) | **0.9 (人类级)** | 服务器端验证 |
| Cloudflare Turnstile (非交互式) | 失败 | **PASS** | 自动解决 |
| Cloudflare Turnstile (管理式) | 失败 | **PASS** | 单击解决 |
| ShieldSquare | 阻止 | **PASS** | 生产站点 |
| FingerprintJS 机器人检测 | 检测到 | **PASS** | demo.fingerprint.com |
| BrowserScan 机器人检测 | 检测到 | **NORMAL (4/4)** | browserscan.net |
| bot.incolumitas.com | 13 失败 | **仅 1 项失败** | 仅 WEBDRIVER 规范未过 |

### 5.2 已知限制与技术权衡

在实际部署中，用户需要注意以下技术权衡 [1] [4]：
*   **二进制闭源**: 虽然封装层遵循 MIT 开源协议，但核心的 C++ 补丁部分以预编译二进制形式发布（受 `BINARY-LICENSE.md` 约束），这要求用户对开发者保持一定的信任。
*   **后端兼容性**: 使用 `backend="patchright"` 虽然能显著提升 reCAPTCHA Enterprise 的通过率，但目前已知该模式会破坏代理认证功能。
*   **存储配额权衡**: `launch_persistent_context` 默认的存储配额设置能通过 FingerprintJS 检测，但在 BrowserScan 中可能被识别为隐私模式（导致评分下降 10 分）。用户可通过 `--fingerprint-storage-quota=5000` 进行手动干预。

## 6. Docker 部署方案

CloakBrowser 提供了灵活的 Docker 部署选项，以适应不同的使用场景，从快速测试到生产环境的浏览器配置文件管理 [1] [5]。

### 6.1 官方镜像快速部署

对于快速验证或运行简单的自动化任务，可以直接使用 CloakHQ 提供的官方 Docker 镜像 `cloakhq/cloakbrowser`。该镜像预装了 CloakBrowser 及其所有依赖，并提供了 `cloaktest` 命令用于快速检查隐身能力。例如，运行以下命令可以启动一个临时容器并执行测试：

```bash
docker run --rm cloakhq/cloakbrowser cloaktest
```

### 6.2 CloakBrowser Manager 部署

CloakBrowser Manager 是一个基于 Web 的浏览器配置文件管理工具，它允许用户通过图形界面创建、管理和启动具有独特指纹、代理和持久会话的浏览器配置文件。这对于需要管理大量独立浏览器环境的场景（如多账号操作）非常有用。部署 CloakBrowser Manager 的命令如下：

```bash
docker run -d -p 8080:8080 -v cloakprofiles:/data cloakhq/cloakbrowser-manager
```

部署后，可以通过访问 `http://localhost:8080` 来使用其 Web 界面。`-v cloakprofiles:/data` 参数用于将配置文件数据持久化到宿主机的 `cloakprofiles` 卷中，确保数据在容器重启后不会丢失。

### 6.3 自定义 Dockerfile 构建

对于需要更精细控制或集成到现有 CI/CD 流程的用户，可以基于 CloakBrowser 提供的 `Dockerfile` 进行自定义构建。官方 `Dockerfile` 基于 `python:3.12-slim` 镜像，并安装了 Chromium 运行所需的系统依赖、Node.js 以及各种字体包（如 `fonts-noto-color-emoji`、`fonts-wqy-zenhei` 等）。这些字体对于规避基于 Canvas 指纹的检测至关重要。此外，`Dockerfile` 中还包含了在构建阶段预下载 CloakBrowser 二进制文件的步骤，以优化运行时性能 [5]。

自定义构建时，应确保包含所有必要的系统依赖和字体，并考虑在构建过程中运行 `python -c "from cloakbrowser import ensure_binary; ensure_binary()"` 来预下载 CloakBrowser 二进制文件，从而避免在容器启动时才进行下载，减少首次运行的延迟。

## 7. 测试与验证方案

为了全面评估 CloakBrowser 的隐身能力和功能完整性，可以设计以下测试方案：

### 7.1 基础功能测试

*   **环境搭建验证**: 编写一个简单的 Python 或 JavaScript 脚本，使用 CloakBrowser 启动一个浏览器实例，访问一个公共网站（如 `https://example.com`），并获取页面标题。这可以验证 CloakBrowser 是否正确安装、二进制文件是否可用以及基本功能是否正常。
*   **API 兼容性测试**: 确保现有的 Playwright 或 Puppeteer 脚本在切换到 CloakBrowser 后能够正常运行，验证其 API 兼容性。

### 7.2 隐身能力测试

隐身能力是 CloakBrowser 的核心价值，应针对主流的机器人检测服务进行测试：

*   **reCAPTCHA v3 分数检测**: 访问 `https://antcpt.com/score_detector/` 或其他 reCAPTCHA v3 测试站点，检查 CloakBrowser 获得的 reCAPTCHA 分数。理想情况下，分数应接近 0.9，表明其被识别为人类用户 [1]。
*   **Cloudflare Turnstile 绕过**: 访问包含 Cloudflare Turnstile 保护的网站（例如 Cloudflare 官方 Demo 页面或一些受保护的网站），验证 CloakBrowser 是否能自动绕过非交互式和管理式挑战 [1]。
*   **指纹检测服务**: 使用专业的指纹检测网站，如 `https://www.browserscan.net/` 和 `https://fingerprint.com/products/bot-detection/`，检查 CloakBrowser 是否被识别为自动化工具或具有独特的机器人指纹。同时，可以利用 `https://abrahamjuliot.github.io/creepjs/` 进行更深层次的指纹分析，评估其对 Canvas、WebGL、AudioContext 等高级指纹的伪装效果。
*   **WebDriver 检测**: 验证 `navigator.webdriver` 属性是否为 `false`，以及其他 WebDriver 相关的自动化标志是否被成功移除 [1]。
*   **TLS 指纹匹配**: 检查 TLS 指纹（如 JA3/JA4）是否与真实 Chrome 浏览器一致，以避免在网络层被识别 [1]。

### 7.3 行为模拟测试 (Humanize)

对于启用了 `humanize=True` 功能的场景，需要进行行为模拟的验证：

*   **视觉观察**: 在 `headless=False` 模式下运行自动化脚本，并录制视频或进行屏幕截图，肉眼观察鼠标移动、键盘输入和页面滚动是否自然，是否存在明显的机器人行为特征（如直线移动、瞬间跳转）。
*   **日志分析**: 如果可能，分析目标网站的服务器日志或行为分析工具的报告，查看用户行为模式是否与真实用户相似，例如请求间隔、交互速度等。

### 7.4 环境一致性测试

为了确保 CloakBrowser 在不同部署环境中的表现一致，可以进行以下测试：

*   **多环境对比**: 在本地开发环境、Docker 容器以及云服务器（VPS）等不同环境中，使用相同的 CloakBrowser 配置和脚本，对同一目标网站进行隐身能力测试。比较各环境下的测试结果，确保一致性。
*   **固定指纹验证**: 使用 `--fingerprint=seed` 参数指定一个固定的指纹种子，在不同环境中启动 CloakBrowser，并检查其生成的指纹是否完全一致，以验证指纹持久性功能。

## 8. 结论

CloakBrowser 通过在 Chromium 源码层面的深度干预，为浏览器自动化提供了一套近乎完美的隐身方案。尽管闭源二进制文件带来了一定的透明度挑战，但其在反风控领域的卓越表现、免费自托管的特性、灵活的 Docker 部署方案以及对主流框架的无缝支持，使其成为当前复杂反爬环境下的首选技术方案。

## 参考文献

[1] CloakHQ. (2026). *CloakHQ/CloakBrowser: Stealth Chromium that passes every bot detection test.* GitHub. [https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser](https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser)
[2] CloakBrowser. (n.d.). *CloakBrowser — Stealth Chromium for Browser Automation*. [https://cloakbrowser.dev/](https://cloakbrowser.dev/)
[3] CloakHQ. (2026). *CloakBrowser Binary License v1.0*. [https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser/blob/main/BINARY-LICENSE.md](https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser/blob/main/BINARY-LICENSE.md)
[4] Reddit Community. (2026). *Discussion on CloakBrowser Stealth Capabilities*. Reddit r/webscraping. [https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/1t9g0kr/is_cloak_browser_good/](https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/1t9g0kr/is_cloak_browser_good/)
[5] CloakHQ. (2026). *CloakBrowser Dockerfile Configuration*. GitHub. [https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser/blob/main/Dockerfile](https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser/blob/main/Dockerfile)


CloakBrowser 技术调研



>为了在全球人工智能军备竞赛中不掉队，字节跳动正酝酿一场规模空前的基础设施升级计划，旨在通过巨额投入缩短与美国科技巨头的技术代差：

## 豪掷千金 剑指2026年基建扩张

据多方知情人士及外媒消息，字节跳动已初步敲定了2026年的资本支出蓝图。计划显示，公司预计将投入高达 **230亿美元**（约合1600亿元人民币）用于构建和升级AI基础设施。这一数字相较于2025年预期的1500亿元人民币有了进一步的大幅增长，凸显了其在AI领域的急切野心。

在这笔惊人的预算中，约有半数资金（约850亿元人民币）将被专门用于采购采用先进半导体制程的AI处理器。尽管当前地缘政治环境导致供应链存在不确定性，但字节跳动的扩张意愿并未因此减弱。

![Google_AI_Studio_2025-12-23T02_36_51.546Z.png](https://static.downly.cn/images/3a89cdc17bf0e66c91dd1430a91cb80e.png)

<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 顶住压力 试购高端芯片

有消息指出，若相关销售许可获批，字节跳动计划首批试购2万台英伟达 H200芯片，单价约为2万美元。市场分析认为，如果未来出口限制政策有所松动，字节跳动在2026年的实际资本支出总额极有可能突破现有预算，进一步飙升。

尽管230亿美元的投入在行业内已属天文数字，但若将其置于全球视角，与硅谷“四巨头”相比仍存在客观差距。数据显示，微软、Alphabet、亚马逊及Meta仅在2025年一年，针对AI数据中心的总投入就已超过3000亿美元。

## 全面爆发 算力与能源双管齐下

虽然字节跳动此前曾对部分关于其支出细节的匿名报道予以否认，称其“不准确”，但种种迹象表明其AI建设已进入快车道。近期频繁的算力招标动作，以及如优奇与火山引擎达成能源合作协议等举措，均指向同一个事实：字节跳动正处于AI基础设施建设的全面爆发期。

字节跳动猛掷230亿美元：2026年AI基建狂飙，只为缩短与硅谷差距

以众包方式进行匿名随机对战的LLM基准平台

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