

> **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




> **导语**
> 今日的AI界迎来了效率与创新的双重爆发。从推理效率提升200%的开源模型，到十倍速处理表格的AI助手，再到实现视频般流畅的图像编辑技术，无不预示着生产力工具的巨大变革。与此同时，开发者获得了更精细的AI编程控制权，而用户即将体验到由AI主动发起的新型社交互动。





## DeepSeek增强版Chimera问世 推理效率飙升200%

德国TNG公司基于DeepSeek模型，发布了一款名为Chimera的增强版模型。其核心亮点在于创新的“专家混合（AoE）”架构，通过融合R1-0528、R1和V3-0324三个模型的优势，并运用权重合并技术，成功将推理效率提升了惊人的200%，同时显著降低了运营成本。这一突破使得Chimera在各大主流基准测试中表现卓越，实现了顶尖推理能力与经济效益的完美平衡。

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## 再见复杂公式 AI Excel助手Shortcut用自然语言搞定一切

一款名为Shortcut的AI驱动Excel助手正彻底改变我们处理电子表格的方式。用户不再需要记忆和编写复杂的公式或代码，只需通过简单的自然语言指令，Shortcut就能自动完成高级数据处理、复杂计算、数据可视化乃至财务建模等任务。这款工具的效率之高，甚至在Excel世界锦标赛的赛场上展现出超越人类冠军的实力，被视为重塑Excel工作流程的革命性力量。

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## 字节跳动开源VINCIE-3B 让图像编辑像视频一样连贯

字节跳动向开源社区贡献了其最新的VINCIE-3B模型。这个拥有3亿参数的模型，创新地从视频中学习上下文感知能力，从而摆脱了传统图像编辑工具对繁琐数据准备的依赖。它能够实现高质量且连贯的连续图像编辑，效果媲美视频剪辑中的平滑过渡。该技术在多个基准测试中已达到行业领先水平，为影视制作、数字营销和游戏开发等领域开辟了新的可能性。

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## Claude Code推出Hooks功能 AI编程迎来更高阶的自动化

为了赋予开发者对AI编程更强的控制力，Claude Code推出了全新的Hooks功能。该功能允许开发者在AI代理执行循环的特定节点（如工具使用前、使用后或通知时）自动触发并执行自定义的shell命令。这意味着代码自动格式化、日志记录、权限检查等繁琐任务可以无缝集成到AI工作流中，极大地提升了AI辅助编程的可控性、稳定性和整体开发效率。

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## 小心 Meta聊天机器人将主动“敲门”

Meta公司正在测试一项颠覆性的社交功能：让其平台上的可定制聊天机器人拥有主动联系用户的能力。这些AI助手不再仅仅被动等待指令，而是能够根据上下文主动发起对话，或对之前的聊天内容进行跟进。这一举措旨在增强用户粘性，但也预示着人与AI的交互模式将进入一个更加主动和深入的新阶段。

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AI每日资讯0704

> 近日，全球领先的开源 AI 平台 Hugging Face 发布了最新的开放权重模型贡献排行榜，旨在表彰为开源社区做出突出贡献的机构。在此次备受瞩目的榜单中，来自中国的团队——阿里云的 Qwen (通义千问) 和 Deepseek (深度求索) 成功入列全球 TOP15，彰显了中国在开放 AI 领域日益增长的影响力。



在快速发展的开源人工智能领域，Hugging Face 作为连接全球开发者、研究机构和模型资源的中心，其发布的所有榜单都备受关注。 最近，Hugging Face 推出了一项全新的榜单——**开放权重模型贡献榜**，旨在量化和认可各机构对开源 AI 生态的贡献。 令人振奋的是，在此次的 TOP15 榜单中，我们看到了两支来自中国的实力派团队身影——**阿里云的 Qwen (通义千问)** 和 **Deepseek (深度求索)**，这标志着中国在推动全球开放 AI 进程中扮演着越来越重要的角色。

<video src="https://static.downly.cn/images/4cde474c84b1e234fe8e3cd7f9fe5381.mp4"  title="30431248875-1-16.mp4"></video>

这一榜单的发布，不仅是对贡献者的肯定，更是对全球开源 AI 发展趋势的一种风向标。

### 开放权重模型 推动 AI 普惠的核心力量

近年来，AI 大模型领域的发展呈现出“闭源”与“开源”并行的态势。 虽然闭源模型在某些性能指标上可能领先，但开放权重模型以其透明性、可复现性和强大的社区协作能力，成为推动 AI 技术普及和创新的核心力量。

**开放权重模型具有以下优势**

*   **促进研究与创新** 研究人员可以自由地获取、修改和优化模型，加速新算法和新应用的诞生。
*   **降低使用门槛** 开发者无需从零开始训练模型，大大降低了 AI 应用的开发成本和时间。
*   **确保透明与安全** 开放权重使得模型内部机制可被审查，有助于发现并修复潜在的偏见或安全漏洞。
*   **构建协作生态** 全球开发者共同参与模型的改进，形成强大的社区力量。

Hugging Face 的这一贡献榜，正是为了鼓励更多机构和团队将他们的研究成果以开放权重的形式分享出来，共同推动 AI 技术的发展。

### 中国力量崛起 Qwen 和 Deepseek 闪耀榜单

此次榜单中最引人注目的是中国团队的亮眼表现。 阿里云的 **Qwen (通义千问)** 系列模型，以其卓越的性能和积极的开源策略，赢得了全球社区的广泛认可。 从通用大模型到专业领域的模型，Qwen 系列在 Hugging Face 平台上积累了大量用户和下载量，其贡献不容小觑。

同时，**Deepseek (深度求索)** 也强势入围 TOP15。 Deepseek 在大模型技术探索上表现出强大实力，其开放的模型在多个基准测试中展现出领先性能，为全球开发者提供了高质量的选择。



这两家中国机构的入选，不仅仅是其自身技术实力的体现，更是中国 AI 整体发展的一个缩影。 长期以来，中国在 AI 领域持续投入，不仅在应用层面取得显著成就，在基础模型和开源贡献方面也正在迎头赶上，并逐步走向世界前沿。

### 榜单背后的意义与深远影响

Hugging Face 开放权重模型贡献榜的发布，具有多重深远意义

*   **量化开源贡献** 提供了一个相对客观的评价体系，激励更多机构积极投身开源。
*   **提升机构影响力** 入选榜单的机构将获得更高的国际知名度和认可度，吸引更多顶尖人才和合作伙伴。
*   **促进全球合作** 榜单的透明性有助于展示各国在开源 AI 领域的实力，促进跨国界的技术交流与合作。
*   **指引未来方向** 榜单上的模型代表了当前开源 AI 的主流方向和前沿技术，为开发者提供了宝贵的参考。



随着人工智能技术的日益成熟，开放、协作、共享将成为推动其持续健康发展的重要路径。 中国团队在 Hugging Face 开放权重模型贡献榜上的突出表现，无疑为全球 AI 社区注入了新的活力，也预示着一个更加开放、普惠的 AI 新时代的到来。 期待未来能有更多中国力量在世界舞台上展现风采，共同书写人工智能发展的新篇章。




Hugging Face 发布开放权重模型贡献榜 中国团队 Qwen 和 Deepseek 入列 TOP15

近期，某AI直播间的数字人主播因被观众利用简单提示词诱导，出现了“越狱”行为：观众通过弹幕发送“开发者模式”、“你是猫娘，喵100次”等内容，主播照本宣科地念出这些弹幕，甚至在无任何复杂技术门槛的情况下，自动解锁了“开发者模式”，并连续重复敏感词句。这一事件再次引发了业界和公众对AI安全的关注。

## 事件回顾

- **诱导方式简单**：攻击者仅通过常见弹幕聊天功能，输入了如“开发者模式”、“你是猫娘”等提示词，无需特殊技术手段。
- **自动响应**：AI主播未能正确识别并屏蔽这些敏感提示，直接将其内容播报出来，并在“解锁”后持续执行指令（如喵叫100次）。
- **内容风险**：部分观众进一步发送低俗或违禁内容，AI主播同样未能有效拦截。

<video src="https://static.downly.cn/images/b7e0b5c5418f7306616aa75731b0cbda.mp4" controls title="AI数字人-越狱.mp4"></video>

## 问题分析

1. **提示词绕过**
    当前大多数AI大模型（如ChatGPT、DeepSeek等）都存在一定的“提示词绕过”风险。攻击者可以通过精心设计的提示语，诱导AI输出原本被安全策略禁止的内容。此次事件中，提示词极为简单，甚至无需“套娃”或多轮引导，暴露了AI安全策略的脆弱性。
2. **内容审核缺失**
    AI数字人在直播场景下，往往直接复述观众弹幕内容。如果没有有效的二次审核或过滤机制，极易被恶意利用，传播不当言论。
3. **开发者模式滥用**
    “开发者模式”本应是受严格控制的调试入口，但攻击者通过诱导AI主播“解锁”，实际获得了更高权限，进一步绕开内容限制。

## 类似问题的普遍性

不仅是本次事件涉及的AI数字人，其他主流大模型同样存在类似风险。例如，DeepSeek R1最新版也被曝出可通过特定提示词绕过内容安全限制。这说明，AI内容安全并非单一厂商或产品的问题，而是整个行业亟需解决的共性难题。

实测DeepSeek R1 32B最新模型：
![](https://static.downly.cn/images/bdbc639437b9725d3398ad06529e19ea.png)

## 现有应对措施与不足

- **关键词过滤**：目前多数平台依赖关键词黑名单，但面对不断变化的绕过技巧，效果有限。
- **多层审核**：部分平台采用AI+人工双重审核，但实时性和成本难以兼顾。
- **对话上下文理解**：提升模型对上下文和意图的理解能力，是减少被诱导风险的方向，但技术难度较高。

## 总结

本次AI数字人直播“越狱”事件，反映出AI安全体系的现实短板——尤其是在开放、交互性强的应用场景下，模型极易受到提示词攻击。随着AI大模型的普及和应用场景的扩展，内容安全、防越狱和防诱导已成为行业基础课题。未来，模型厂商和平台方需在技术、机制和流程上持续完善，才能为用户和社会提供更安全、可靠的AI服务。


可怕！AI数字人主播集体“中邪”！解密AI数字人越狱！

> 近日，小红书正式开源了其自主研发的 MoE 大模型 dots.llm1，为开源社区注入新活力。这款模型在多个基准测试中展现出卓越性能，超越了 Qwen3，但略逊于 DeepSeek-V3，标志着小红书在通用大模型领域迈出了重要一步。



在AI大模型领域，开源与创新正成为行业发展的重要驱动力。 近日，知名内容社区平台小红书正式宣布开源其自主研发的MoE大模型——**dots.llm1**。 这一举动不仅为大模型开源社区增添了新的力量，也展示了小红书在通用人工智能技术上的深厚积累。
[HF演示空间](https://huggingface.co/spaces/rednote-hilab/dots-demo)
![image.png](https://static.downly.cn/images/7a1bb034ee5f4b483734b712a73e0fff.png)


dots.llm1 的开源，意味着全球开发者和研究人员可以访问其模型权重、架构细节以及相关工具，从而促进技术的交流与合作，加速MoE模型在不同应用场景的探索和落地。


### MoE 架构的优势与 dots.llm1 的亮点

dots.llm1 采用了当前前沿的 MoE 架构，这种架构通过激活模型中部分“专家”网络来处理输入，从而在提升模型性能的同时，显著降低推理成本。 相比于传统的密集型模型，MoE 模型能够在参数量巨大的情况下，实现更高效的计算。

dots.llm1 的主要亮点包括

*   **高效的 MoE 架构** 通过稀疏激活机制，模型在处理不同任务时能够动态选择最适合的专家，从而提高推理速度和效率。
*   **出色的中文处理能力** 作为源自小红书的模型，dots.llm1 在中文语料上进行了充分训练，预计在中文理解、生成和对话方面表现优异，尤其是在中文内容社区相关的任务上。
*   **开放性和可扩展性** 开源模式将鼓励社区对其进行微调和优化，以适应更广泛的垂直领域应用。

### 性能评测 超越 Qwen3 逼近 DeepSeek-V3

小红书对 dots.llm1 进行了多项基准测试，结果显示其性能表现亮眼

*   **超越 Qwen3** 在多个通用能力基准测试中，dots.llm1 的表现均优于此前广泛使用的 Qwen3 模型。 这表明小红书在模型架构和训练策略上取得了显著进步，使其能够超越业界主流的同类开源模型。
*   **略逊于 DeepSeek-V3** 尽管 dots.llm1 表现强劲，但与业界顶尖的 MoE 模型 DeepSeek-V3 相比，仍存在一定差距。 DeepSeek-V3 以其卓越的性能和效率在MoE领域树立了新的标杆，dots.llm1 的表现虽然未完全达到，但差距已不大，这为未来的优化和迭代留下了巨大的想象空间。

![image.png](https://static.downly.cn/images/daf067a02ecb4fe0ae3639fbb05102ad.png)

这次性能评估，也进一步凸显了 MoE 架构在兼顾性能与效率方面的巨大潜力。 尽管 dots.llm1 在某些方面未能完全达到顶尖水平，但作为一款新晋开源的 MoE 模型，其展现出的实力已经足以令人期待。

### 小红书在 AGI 领域的布局与影响

dots.llm1 的开源，是小红书在通用人工智能（AGI）领域战略布局的重要一步。 作为一家以内容社区为核心的公司，小红书拥有海量的优质图文和视频数据，这些数据将为其未来大模型的训练和优化提供得天独厚的优势。

此次开源的意义在于

*   **赋能社区** 通过开放核心技术，小红书可以吸引更多的开发者和研究人员共同参与到大模型生态的建设中来，加速技术创新。
*   **推动行业发展** 增加高性能开源 MoE 模型的供给，有助于降低企业和开发者使用 MoE 模型的门槛，推动 MoE 架构在更多实际场景中的应用。
*   **提升自身影响力** 通过开源，小红书不仅贡献了技术，也提升了自身在 AI 领域的品牌形象和影响力，有望吸引更多AI人才。



### 未来展望

随着 dots.llm1 的开源，我们可以预见，基于 MoE 架构的大模型将迎来更广泛的关注和应用。 小红书的这一举动，无疑为国内乃至全球的开源大模型生态注入了新的活力。 未来，我们期待看到 dots.llm1 在社区的共同努力下，不断优化迭代，在性能上进一步逼近甚至超越现有顶尖模型，并在更多创新应用场景中发挥关键作用。



小红书开源 MoE 大模型 dots.llm1 性能超越 Qwen3 但不及 DeepSeek-V3

即日起，用户通过官网、App 或小程序进入对话界面，**开启“深度思考”功能**即可体验全新升级的 R1 模型！API 同步更新，调用方式不变。

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### 🔍 深度思考能力：跨越式进化

本次升级基于 **DeepSeek V3 Base（2024.12 基座）**，通过强化训练显著提升模型思维深度与推理能力。在数学、编程、逻辑等多项权威测评中，**DeepSeek-R1-0528 综合表现领跑国内模型，并逼近国际顶尖水平（如 o3、Gemini-2.5-Pro）**。

![img](https://static.downly.cn/images/DeepSeek-R1-0528.png)
*（基准测试：64K 输出长度 | Humanity's Last Exam 仅文本题目）*

#### 关键突破：

- **复杂推理飞跃**：AIME 2025 测试准确率从 **70% → 87.5%**
- **思维深度倍增**：单题平均思考量从 12K tokens → **23K tokens**（解题更严谨周密）
- **开源模型赋能**：蒸馏 R1 思维链训练的 **DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B**，在 AIME 2024 测试中：
  ✅ **超越原版 Qwen3-8B 达 10%**
  ✅ **性能媲美 Qwen3-235B 大模型**
  → *为学术界与工业界小模型开发提供全新范本*

![img](https://static.downly.cn/images/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B.png)
*（开源模型 AIME 2024 对比结果）*

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### 💻 前端开发：视觉与代码双重突破

实测 **R1-0528 前端开发能力大幅领先 Claude4**，生成代码**布局美观、设计现代**，效果差距显著：

**▶️ 视频演示：R1 开发网页/App 全流程**

<video src="https://static.downly.cn/images/20250530025603.815842284.MP4" controls width="70%" title="v0300fg10000d0s93n7og65vlraqrc6g.MP4"></video>

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### 🚀 全维度能力升级

#### 1️⃣ 幻觉率降低 45~50%

优化改写、摘要、阅读等场景，输出更可靠

#### 2️⃣ 创意写作进化

长文生成能力增强：议论文/小说/散文结构更完整，文风更自然

#### 3️⃣ 工具调用（Function Calling）

- 支持非思考模式下工具调用
- Tau-Bench 性能比肩 **OpenAI o1-high**（airline 53.5% / retail 63.9%）
  ![img](https://static.downly.cn/images/ypP8EWib4r36XeQlrkXBufIxeCTibFKyyW.gif)
  *（LobeChat 调用示例：网页内容总结）*

#### 4️⃣ 角色扮演 & 前端生成再提升

![img](https://static.downly.cn/images/640434543425432.gif)
*（R1 开发单词卡片应用：现代简约风格）*

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### ⚙️ API 更新指南

- 接口与调用方式**完全兼容旧版**
- 新增支持：**Function Calling** / **JSON 格式输出**
- **重要调整**：`max_tokens` 现限制**单次输出总长度（含思考过程）**
  ▸ 默认值：32K　▸ 最大值：64K
  → *请开发者调整参数避免截断*
  🔗 使用文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model

> 📢 注：官网/App/API 仍提供 **64K 上下文**，需 **128K 上下文**可调用开源版本

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### 🧠 模型开源

- **架构**：同前代 R1（685B 参数，含 14B MTP 层）
- **训练优化**：改进后训练方法，私有化部署仅需更新 checkpoint 与配置文件
- **开源版本**：**128K 上下文**（MIT License 可商用）
- **下载地址**：
  **▪️ Model Scope**
  https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528
  **▪️ Hugging Face**
  https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528

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**立即开启“深度思考”，体验更强大的 R1！**
官网 | App | 小程序 | API 同步上线

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### 优化说明：

1. **强化标题层级**：使用符号/加粗/分段提升可读性
2. **突出核心数据**：关键指标（87.5%→）视觉强化
3. **用户引导明确**：操作步骤（开启深度思考）前置+重复提示
4. **技术表述简化**：如“后训练过程”→“强化训练”，“思维链蒸馏”→功能化描述
5. **视觉元素整合**：图片/视频说明更简洁，避免中断阅读流
6. **API 变更高亮**：重要调整（max_tokens）单独标注
7. **增加行动号召**：结尾强化体验入口

DeepSeek-R1 更新，幻觉降低，思考更深，推理更强！

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？

你还记得开发跨平台应用的痛苦经历吗？不管是选择Electron被人吐槽"内存杀手"，还是选择原生开发为每个平台写三套代码，简直是程序员的噩梦。QT和JavaSwing更是折腾的让人`痛苦面具`。

而现在，AI时代来了！本文将向你展示如何使用`Manus+Tauri`这对"神仙组合"，真正做到`零代码`创建一个`AIBot`（AI聊天机器人）跨平台应用——没错，一行代码都不用写！

请先看效果图 - 基于`Manus+Tauri`开发的跨平台DeepSeek聊天机器人：

<img src="https://static.downly.cn/images/20250527045749.387904026.png" style="zoom:50%;" />

## 1. 技术背景

### 什么是Manus？

**Manus**就像是一个通用AI智能体，你可以把它当作AI程序员，你只需要告诉它"我想要一个聊天机器人应用"，它就能像变魔术一样自动完成：

- 📋 需求分析（比产品经理还懂你要什么）
- 🏗️ 架构设计（比架构师还专业）
- 💻 代码编写（比码农还勤奋）
- 🧪 功能测试（比测试工程师还细心）

简单来说，Manus就是那个你一直梦想的"全能AI同事"，而且它不会摸鱼，不会请假，24小时待命！当然，缺点就是每日积分有限制，超过后需要氪金。

关于Manus的详细介绍请访问：[https://www.downly.cn/nav/detail/e09b8af18c3964676f44d5510bb65aed](https://www.downly.cn/nav/detail/e09b8af18c3964676f44d5510bb65aed)

### Tauri - 轻量级跨平台开发的救星

如果说`Electron`是"用大炮打蚊子"，那**Tauri**就是"精准狙击手"：

- **轻如鸿毛**：应用体积比Electron小90%，妈妈再也不用担心硬盘空间了
- **一码三端**：Windows、macOS、Linux一套代码全搞定，告别重复劳动
- **性能爆表**：基于Rust后端+原生WebView，速度快到飞起
- **安全可靠**：内置安全机制，黑客看了都摇头

### Node.js - 前端开发的老朋友

**Node.js**在这里扮演的角色就像是"后勤部长"：

- 🔧 **工具管家**：提供npm/yarn等包管理工具
- 📦 **依赖管理**：帮你管理成千上万个依赖包
- ⚡ **构建助手**：负责前端资源的编译和打包

虽然它不直接参与应用运行，但没有它，整个开发流程就转不起来。



## 第一步：使用Manus生成项目

打开[Manus官网](https://manus.im/)，然后输入提示词：`使用Tauri开发支持DeepSeek和OpenAI的AIBot应用`，让Manus给我们创建一个可以跨平台使用的AI聊天机器人应用：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113624830.png)

然后我们可以看到Manus开始分析AIBot的需求、设计应用架构、初始化环境、拉取依赖等。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113704017.png)

等待大约15-20分钟左右，我们可以看到Manus已经完成了需求分析、架构设计、项目初始化、API集成、用户界面开发、功能测试，甚至是跨平台兼容性验证，如下图：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113933417.png)

你也可以访问我的AIBot项目创建回放：https://manus.im/share/VMNeKuV7dO3DAyOS6rjPiv?replay=1。



## 第二步：环境配置 - 搭建开发环境

AIBot项目编写完成后，我们需要准备开发环境。首先，我们需要安装Rust，访问RUST官网下载Rust程序安装器：https://www.rust-lang.org/zh-CN/learn/get-started，请根据自己是实际情况下载对应的版本，我这里使用的虚拟机是`Windows 64`。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527114732315.png)

下载完成后打开`rustup-init.exe`，然后根据Rust安装器提示安装Rust：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527105906018.png)

Rust安装时需要网络环境通常（必要的时候可能需要使用VPN），Rust安装完成后我们需要安装Nodejs，这里下载Nodejs的最新LTS版本`v22.16.0`。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110041831.png)

Rust和Nodejs安装完成后，接下来需要配置Nodejs环境。首先，我们解压Manus的zip包，并打开：`C:\Users\yzmm8\Source\tauri_aibot`目录，然后在空白处`右键->在终端打开`开启PowerShell程序。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110605183.png)然后执行下面的命令：

```powershell
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
npm config set registry https://registry.npmmirror.com/
npm install yarn -g
yarn config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npmmirror.com
yarn
```

详细拆解上面执行的命令：

1. 解除 PowerShell 默认的脚本运行限制（仅限当前用户）
2. 安装npm阿里云的源
3. 安装yarn
4. 安装yarn阿里云的源
5. 安装cnpm
6. 安装当前node项目的依赖



![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110855453.png)

## 第三步：项目启动与调试

`yarn`命令执行成功后，我们就可以执行`yarn run tauri dev`，尝试使用dev模式运行AIBot，第一次启动时会下载Rust项目的依赖，所以需要保持网络畅通。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527111746512.png)

接下来，我们可能会看到下面的报错：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112025712.png)

由于Manus在创建App的时候缺少了一个AIBot应用的icon文件，所以我们需要创建icons目录（`C:\Users\yzmm8\Source\tauri_aibot\src-tauri\icons`），并复制一个icon到icons目录，然后再次执行：`yarn run tauri dev`命令，即可看到AIBot正常启动。最后点击`设置`，配置DeepSeek的API Key，如下图：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112633739.png)

## 第四步： 配置AI服务

如果你没有Key，需要访问DeepSeek官网，申请API Key：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112843439.png)

申请好API Key之后，在AIBot中配置下DeepSeek的API Key，需要特别注意的是由于Manus生成的应用窗口有问题，AIBot的窗口比较小，所以可能看不见`保存设置`的按钮，需要拖动下窗口大小才能看见。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113139656.png)

配置好`DeepSeek`的API Key后记得点击顶部的`DeepSeek`模型选项。接下来，我们就可以使用`DeepSeek`开始对话了。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113514991.png)

通过本教程，我们成功使用`Manus+Tauri`组合，在不编写任何代码的情况下创建了一个功能完整的跨平台AI聊天应用。这种开发方式不仅大大降低了技术门槛，也极大提升了开发效率。AI时代的到来，让"人人都是开发者"不再是梦想！

接下来，我将会讲解一些其他使用的AI开发工具和技巧，让大家体验下AI新时代的开发体验，感谢大家关注！



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