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2026年7月大模型混战:GPT-5.6 / Grok 4.5 / Fable 5 / 混元 / DeepSeek,到底该把钱充给谁?

七月上旬这波大模型发布潮真的有点猛。短短几天时间,OpenAI 掏出了 GPT-5.6 三兄弟(Sol/Terra/Luna)并在7月9日正式GA;xAI 那边 7月8日直接公开了 Grok 4.5;腾讯混元 Hy3 也在 7月6日发了正式版。再加上强势回归的 Claude Fable 5,以及一直在疯狂卷价格的 DeepSeek V4,场面相当刺激。 我手头那台主机的 Intel Arc B580 只有 12GB 显存,想在本地跑满血版基本是做梦,所以这几天我把能拿到的官方数据、第三方榜单、社区实测全过了一遍,也把这些 API 轮流塞进我的日常工作流里狠狠折腾了一下。 不吹不黑,今天从咱们国内用户和开发者的视角,聊聊这几个模型到底怎么选最香。 一、先上结论(太长不看版)
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GitHub Copilot 2026 重大变动解析:全面转向按量计费,白嫖时代终结?

近期,经常关注开发工具链的朋友可能已经察觉到,GitHub Copilot 在 2026 年上半年的动作非常频繁。从 IDE 交互体验的升级,到核心计费模式的彻底重构,官方进行了一系列大刀阔斧的改革。 对于习惯了“无限制补全”的开发者来说,这次更新直接关系到我们的开发习惯和实际成本。今天我们结合 GitHub 官方文档和 Changelog,梳理一下 2026 年中这几个最核心的变化。 1. 计费模式巨变:全面拥抱“按量计费” 这是影响最大的一项变动。根据官方 Changelog,自 2026 年 6 月 1 日起,GitHub Copilot 正式结束了原有的计费逻辑,全面转向基于使用量的模式。 * AI 积分消耗(AI Credits):你的每一次代码补全、对话提问、甚至是代码审查,都会消耗每月的 AI
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LangGraph 从入门到实战教程:本地部署与 Agent 框架选型深度对比

在 AI Agent 爆发的当下,很多开发者在实际业务落地时都遇到了同一个痛点:传统的 Agent 框架(如早期的 LangChain Agent)在处理复杂、长链路任务时,往往像一个不可控的黑盒。一旦陷入死循环或发生工具调用错误,开发者极难介入调试。 为了解决这个问题,LangChain 官方推出了 LangGraph。它放弃了简单的线性执行,转而采用图结构(Graph)和状态机(State Machine)的理念,将 Agent 的执行过程彻底白盒化。 本文将深度拆解 LangGraph 的官方文档核心概念,提供一份可直接在本地环境(包括对接 Ollama 等本地模型)跑通的实战教程,并在最后从底层逻辑上将其与 OpenClaw、CrewAI 进行横向对比,为你的技术选型提供事实依据。 一、 为什么传统的 Agent 框架会失效? 在自动化运维等对准确性要求极高的 IT 场景中,
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张伟@示例.com
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