

> 顶刊《科学》的最新研究证实，旧版大模型在混乱且高压的真实急诊场景中展现出优于专科医生的诊断准确率，医疗AI正步入临床核心决策区。

## 核心事件 医疗前线的算法突破

全球顶尖学术期刊《科学》发布的一项最新研究，向整个医疗科技界投下了一枚重磅炸弹。研究数据显示，OpenAI在一年前发布的o1模型，在面对真实且信息混乱的急诊科数据测试时，其表现已经实质性超越了人类专科医生。

在这项极具现实意义的对比中，该模型在正确或接近正确的诊断率上达到了百分之六十七，而具备丰富经验的急诊科医生的准确率仅徘徊在百分之五十至五十五之间。尤其值得关注的是，在患者刚入院、病历信息极度有限且亟需抢时间的早期分诊阶段，AI的优势被成倍放大。研究报告明确指出，这款按当前AI迭代速度已属旧版的o1模型，在处理结构化病例时的临床推理逻辑近乎完美。这意味着，哪怕不是最新一代的最强算力模型，也足以在人类最具挑战性的医疗前线撕开一道技术突破口。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 技术与商业解析 临床决策重构与价值跃迁

这一突破的内核，在于大语言模型对非结构化、碎片化数据的超强拟合与高维推理能力。急诊科环境的特点是高压、高噪与信息残缺，人类医生在疲惫状态下极易产生认知偏差与经验盲区。而o1模型通过其特有的思维链推理机制，能够在几秒钟内穷尽所有可能的并发症路径，将极度有限的生理指标与海量医学典籍进行交叉比对。

从商业视角来看，这直接重构了医疗AI的价值定位。过去十年，医疗AI主要被困在影像识别等辅助诊断的浅水区，商业模式高度依赖医疗设备打包售卖，溢价能力极低。而如今模型直接切入急诊分诊与核心临床推理，意味着AI正在向医疗资源分配的指挥枢纽挺进。掌握此类先进模型的科技企业，将极大提升其在医院信息化采购链条条中的话语权。它们不再是单纯的软件供应商，而是高阶医疗智力的分发平台，其商业护城河将由算法性能迅速转化为海量真实世界临床数据的壁垒。

## 行业生态博弈 科技巨头的医疗版图战

这一研究结果无疑将加速硅谷巨头在数字医疗领域的激烈博弈。微软凭借与OpenAI的深度绑定，以及在医疗IT系统中的深厚根基，势必会借此数据快速推进其云端医疗解决方案的商业化落地。谷歌虽在生物医药与蛋白质折叠领域拥有DeepMind这张王牌，且推出了具备医学专长的Med-PaLM模型，但在面向真实临床高并发、高容错率要求的场景中，仍需防范OpenAI生态的快速切入。

同时，像Anthropic这样以对齐和安全见长的企业，其Claude系列模型在医疗这种高度敏感、极其看重逻辑可解释性的赛道中同样具备极强的后发潜力。当旧版模型已经能跑赢人类时，各大实验室当前秘而不宣的新一代旗舰模型，或许已经具备了系统性接管部分科室分诊台的能力。一场围绕FDA等监管机构准入资质的技术竞速已经打响。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 未来前瞻 医疗流程重塑与伦理深水区

若后续针对长期住院数据和患者预后的临床验证能够延续这一优势，全球医疗机构的人机协同流程将迎来颠覆性重构。未来的急诊科或将标配AI分诊枢纽，通过算法优先接管初步问诊、生命体征分析并开具第一道化验单，人类医生则退居二线，专门负责复杂介入治疗与最终裁决。

然而，这种前瞻性落地也伴随着巨大的潜在风险与伦理挑战。医疗诊断不仅仅是概率与数据的堆砌，更包含了对患者情绪、社会背景的综合考量。当AI的诊断率大幅高于人类，一旦出现极其罕见的误诊导致医疗事故，责任主体该如何界定。是归咎于采购系统的主治医师、医院管理层，还是模型背后的开发商。此外，过度依赖算法可能导致新一代年轻医生的临床直觉与经验积累出现断层。在技术狂飙的当下，如何建立一套动态评估与人机兜底的监管框架，将是比提升模型准确率更为棘手的长期课题。

旧版AI模型在真实急诊分诊中胜过人类专科医生



> **导语**
> 近日，一项来自 Sakana AI 的研究突破了当前大模型竞争的格局。 他们提出了一种名为 Multi-LLM AB-MCTS 的新算法，首次实现了让 OpenAI、谷歌和 DeepSeek 的顶尖模型在推理时协同工作，组建成一支“AI梦之队”。 这个“三模合一”的集体智能在极具挑战性的基准测试中，展现出远超任何单一模型的能力，将解题成功率提升了超过30%。

## AI“梦之队”的诞生

长期以来，人工智能领域的竞争主要围绕着单个模型的性能展开，各大科技巨头都在努力打造更强大的“单体”AI。  然而，Sakana AI 的研究提供了一个全新的思路：与其追求单一的“最强王者”，不如将不同模型的独特优势结合起来，形成“群体智慧”。 
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这项研究并非一次企业级的合作，而是一次技术层面的创举。  研究人员利用他们开发的 Multi-LLM AB-MCTS 框架，将三个来自不同公司的前沿模型——o4-mini、Gemini-2.5-Pro 和 DeepSeek-R1-0528——有效地整合在一起。 这个系统能够在解决复杂问题时，像一个团队一样，动态地调用最适合当前任务的模型来执行特定步骤。 

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## 解密核心技术 AB-MCTS

这项突破的核心是一种名为“自适应分支蒙特卡洛树搜索”（AB-MCTS）的算法，它属于“推理时扩展”（Inference-Time Scaling）技术的一种。 简单来说，就是让AI在面对难题时，通过投入更多的计算资源进行“深度思考”和“反复试错”，而不是只给一次机会。 
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过往的方法通常要么是“深度优先”，即对一个想法不断优化；要么是“广度优先”，即产生许多个全新的想法。  这两种方式各有局限。  而 AB-MCTS 算法巧妙地扩展了AlphaGo所使用的蒙特卡洛树搜索技术，能够在“深入优化一个方案”和“探索全新可能性”之间取得动态平衡。

在此基础上，Multi-LLM AB-MCTS 增加了第三个维度：AI选择。  在每一步决策时，算法不仅要决定是“走深”还是“走宽”，还要决定该任务由哪个模型来执行最有效，从而实现真正的优势互补。

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## 1+1+1 > 3 惊人的实验结果

为了验证“AI梦之队”的真实战力，研究团队在极具挑战性的 ARC-AGI-2 基准测试上进行了实验。 结果令人瞩目：
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通过让三个模型协同工作，Multi-LLM AB-MCTS 最终解决了超过 30% 的问题。  相比之下，作为性能最强的单一模型之一，o4-mini 即便使用了新的 AB-MCTS 算法，成功率也只有 27.5%，而使用传统的重复采样方法更是只有 23%。  这证明了群体智慧的巨大优势。

更有趣的发现是，协作的价值并非简单地让最强的模型去解决问题。  实验中，一些单个模型表现不佳的案例，却在多模型协作中迎刃而解。 比如，o4-mini 先生成一个不完全正确的初步答案，而 DeepSeek-R1-0528 能够在这个错误答案的启发下，接力修正并最终得出正确解法。 这充分展示了不同模型间思维碰撞产生的火花。

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## 未来展望 群体智能的黎明

Sakana AI 的这项研究标志着AI发展的一个重要转向，即从追求“模型规模”转向探索“模型使用”的智慧。  它证明了通过智能算法将现有顶尖模型的能力进行组合，可以有效突破单一模型的性能瓶颈。

正如人类历史上众多伟大的成就都源于协作而非个人英雄主义，AI的未来或许也并非由一个无所不能的“超级AI”主宰，而是由无数个各具特长的AI组成的、高效协作的“集体智能”来开创。 为了推动这一领域的发展，Sakana AI 已经将该算法框架以“TreeQuest”之名开源，供全球的研究者使用和探索。 

AI三国演义终结？“梦之队”合体出击，性能飙升三成，实力碾压单模型

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！

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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。

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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！

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**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！


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