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Claude Fable 5 全面評測：能力超強還是性價比陷阱？ 2026 年 6 月 9 日，Anthropic 推出了他們全新的 Mythos-class 旗艦模型——Claude Fable 5。這是 Anthropic 首次將「Mythos 級」intelligence 開放給公眾使用，號稱在軟體工程、知識工作、視覺理解和科學研究等領域都是「state-of-the-art」。 然而，這個模型的上線過程一波三折：首發僅一週就因美國政府出口管制被強制下架，經過 13 天的沉默期後，終於在 7 月 1 日以「強化安全防護」的版本重新回歸。 這篇文章整合了 CodeRabbit、Simon Willison、Lenny’s Newsletter、Endor Labs、Vellum、DataCamp 等專業評測，以及 Reddit、Hacker News 等社群的大量真實反饋，帶你完整認識 Fable 5 到底值不值得用。 模型基本規格 項目 規格 模型系列 Mythos-class（Anthropic 新旗艦級） API ID claude-fable-5 Context Window 1,000,000 tokens 最大輸出 128,000 tokens 知識截止 2026 年 1 月 定價 $10/1M input / $50/1M output（是 Opus 4.x 的 2 倍） Batch 定價 $5/1M input / $25/1M output 上線日期 2026/6/9 首發 → 6/12 因出口管制暫停 → 7/1 重新上線 安全策略 觸發 classifier 時靜默回退到 Opus 4.8（<5% 的 session） ⚠️ 訂閱方案注意： Pro/Max/Team 僅到 2026/7/7 前含 Fable 5 使用額度，之後需額外扣 credit。 ...

前言 2026 年 7 月 1 日，GitHub 在官方更新日誌中丟了一顆震撼彈：月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K2.7 Code 模型正式在 GitHub Copilot 中全面可用（GA）。 這不僅僅是又一個新模型上架——這是中國 AI 模型首次進入主流開發者工具生態，也是 Copilot 有史以來第一個納入的「開權重」（open-weight）模型。 想象一下：你正在 VS Code 裡用 Copilot 補完程式碼，下拉選單裡除了 GPT、Claude、Gemini，現在還多了一個來自北京的選項。這象徵意義有多大？我們慢慢說。 什麼是 Kimi K2.7 Code？ Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI 於 2026 年 6 月 12 日發布的編程專用 Agentic 模型，專為長週期軟體工程任務（long-horizon coding tasks）設計。簡單來說，它不是用來寫「Hello World」的——它是來處理跨檔案重構、多步驟除錯、以及需要同時理解整個程式碼庫的複雜任務的。 核心技術規格 規格 數值 架構 MoE（Mixture-of-Experts） 總參數 1 兆（1 Trillion） 單次激活參數 320 億（32 Billion） 上下文視窗 256K tokens 多模態 支援（MoonViT 400M 參數視覺編碼器） 授權 Modified MIT（可商用，需註明出處） 思考模式 強制啟用（無非思考模式） MoE 架構的關鍵優勢在於：1 兆參數的知識容量，但每次推理只激活 320 億。這讓它在保持強大能力的同時，大幅降低了計算成本和延遲。 ...

前言 不知道從什麼時候開始，域名好像變成了一件有點麻煩的事——買域名、找空間架站、設定 DNS 記錄，每一步都像是在解謎。尤其是對於剛接觸網路服務的新手來說，光是聽「DNS」「代管」「A 記錄」這些詞就覺得頭大了。 但其實，域名管理可以很簡單。今天就要介紹一個我個人非常推薦的工具——Cloudflare，不僅免費，而且速度快、功能強大，連帶把你的域名安全性也一起提升。 為什麼選擇 Cloudflare 來管理域名？ Cloudflare 本身是一家提供 CDN（內容傳遞網路）與網路安全服務的公司，簡單來說，它就像是你網站和使用者之間的「超級中繼站」。把域名交給 Cloudflare 代管，你會獲得以下好處： ① 免費的 DNS 服務，速度快到飛起 Cloudflare 擁有遍布全球的網路節點，你的域名解析請求會被自動導到離你最近、速度最快的節點。根據多方實測，Cloudflare 的 DNS 解析速度遠超多數傳統域名註冊商，而且完全免費，沒有次數限制。 ② 內建免費的 DDoS 防護 Cloudflare 最厲害的地方在於它的防護能力。即使用戶只是拿一個免費方案，也能享受到企業級的 DDoS（分散式阻斷服務）防護。簡單說，就算有人用大量流量攻擊你的網站，Cloudflare 也能幫你擋住，讓你的服務保持正常運作。 ③ 自動的 HTTPS 憑證 只要域名通過 Cloudflare 解析，它會自動幫你申請和續期 SSL 憑證（也就是讓網址前面出現那把小鎖頭 🔒），完全不需要手動操作。而且這個功能也是免費的。 ④ 簡單直覺的管理介面 Cloudflare 的後台設計得非常乾淨，DNS 記錄的增刪改查一目了然，不需要懂什麼命令列或複雜設定，點點滑鼠就能搞定。 ⑤ 未來可玩性無限延伸 當你的域名在 Cloudflare 上，未來可以輕鬆串接各種服務——靜態網站託管（Pages）、伺服器less 運算（Workers）、CDN 加速（R2 儲存空間）等等。很多服務都是免費額度非常慷慨，對新手非常友善。 小提醒： 如果你目前沒有頂級域名（一級域名），也可以先用免費的二級域名練練手。例如 DigitalPlat Domain 提供的免費二級域名，後面會附上申請教學連結。 開始吧！註冊 Cloudflare 帳號 首先，前往 Cloudflare 的註冊頁面： 👉 https://dash.cloudflare.com/sign-up 步驟一：建立帳號 填入你的電子郵件和密碼後，按下註冊按鈕即可。如果想更快完成，也可以直接按上方的「使用 Google 繼續」來快速註冊（推薦！），這樣連密碼都不用記。 ...

在網路世界裡，擁有一個屬於自己的域名，就像是擁有自己的網路門牌號碼。無論你未來想架設個人網誌、佈署 n8n Webhook 應用、開發手機推播服務，還是管理自己的 VPS 主機，域名都是不可或缺的基礎建設。 但域名通常不便宜，對剛入門的新手來說，每年輕松就要花幾百甚至上千元，確實是一筆不小的開銷。 好消息是——今天介紹的這個方案，域名免費、DNS 代管也免費，而且申請流程對新手非常友善。讓我們開始吧！ 什麼是 .qzz.io 免費域名？ 這個免費域名計劃由 DigitalPlat 團隊提供，屬於開源項目。申請成功後，你可以獲得一個形如 你的名字.qzz.io 的二級域名，完全免費使用。 ⚠️ 注意事項： 目前 .us.kg 與 .xx.kg 已暫停申請，但 .qzz.io 與 .dpdns.org 仍然可以申請，喜歡的話就趁現在趕快行動！ 有了免費域名搭配免費的 Cloudflare DNS 代管，你將擁有完整的域名管理能力，後續的各種網路應用都能輕鬆上手。 前置準備：註冊 Cloudflare 帳號 在申請免費域名之前，我們需要先有一個 Cloudflare 帳號。Cloudflare 提供免費的 DNS 代管服務，是我們管理域名解析的核心工具。 前往 Cloudflare 官網 註冊帳號（如果還沒有的話） 登入後台後，點擊 “Add a Domain”（新增網域） 輸入你打算申請的域名名稱（例如 myname.qzz.io，名字先随便填，稍後可以改） Cloudflare 會為你分配兩組 Name Server (NS)，格式類似： cosmin.ns.cloudflare.com tara.ns.cloudflare.com 記下這兩組 NS 地址，稍後申請域名時會用到 💡 如果你還不熟悉 Cloudflare 的操作，可以回頭參考我之前寫的 Cloudflare 入門教學： 用 Cloudflare 管理你的域名：免費、快速、超簡單（新手教學） 第 1 步：建立 DigitalPlat 帳號 前往 DigitalPlat Domain 申請頁面 ，這是你申請免費域名的主戰場。 ...

你買的電影，真的屬於你嗎？ 昨天（6/30）Sony 開始陸續寄信給 PlayStation 用戶，通知一個讓不少人傻眼的消息：9 月 1 日起，551 部你「買過」的電影和影集，會從你的 PS 帳號裡消失。 不是下架、不是暫時不能看——是徹底刪除。連退錢都沒有。 這封信的原文寫得很平淡： “From September 1, 2026, due to our content licensing agreements, you will no longer be able to access your previously purchased content from Studio Canal, and it will be removed from your video library.” 翻譯成人話就是：因為 Sony 跟法國大廠 StudioCanal 的授權合約到期了，所以你在 PlayStation Store 上買的所有 StudioCanal 出品的電影和影集，9 月 1 日之後全部看不了。 被刪的到底有哪些片？ 這次名單長達 551 部，涵蓋電影與影集，從好萊塢大片到歐洲藝術電影都有。這裡挑幾個大家可能聽過的： 《終結者 2》（Terminator 2: Judgment Day）— 科幻經典，連天網都擋不住被刪的命運 《現代啟示錄》最終版（Apocalypse Now: The Final Cut）— 科波拉神作 《魔鬼終結者》（Total Recall）、《從地心竄出》（From Dusk Till Dawn）— 昆汀跟羅德里奎茲的經典組合 《賈吉》系列（Bridget Jones）、《柏靈頓》1 & 2（Paddington）— 英式喜劇 《熱鎮》（Hot Fuzz）、《惡靈古堡》1 & 2（Evil Dead）— 蓋瑞奇跟山姆雷米的邪典之作 《藍色最情深》（Blue Valentine）、《月光》（Moonlight）、《潘神的迷宮》（Pan’s Labyrinth）— 奧斯卡級電影 《美國眾神》第一季（American Gods）、《年輕教宗》（The Young Pope）、《凡爾賽》2-3 季（Versailles）— 高質感影集 還有 《駭客任務》（Under the Skin）、《屍速列車》（Train to Busan）、《星際殺陣戰》（Attack the Block）、《第一滴血》1-3（Rambo）等等 名單中甚至包含大量法語、義大利語、西班牙語等歐洲語言電影，像是 《Gomorra》2-4 季、《ZeroZeroZero》、《Baron Noir》全季等。 ...

前言 如果你是一個 Windows 使用者，尤其是有一定技術背景的人，大概對 WinRAR 那個永遠跳出來的「試用期已過，請購買授權」視窗不陌生。 三十多年來，這個軟體憑藉著「試用期 40 天、到期後照樣能用、只是會一直煩你買」的奇葩模式，成為網路文化中最經典的迷因之一。 而就在 2026 年 6 月 30 日，WinRAR 官方釋出了 版本 7.23，並在官方 X（Twitter）帳號上發了一則令人噴飯的公告： 📣「感謝各位最近的付費，讓我們能夠開發新版本！🔥🚀 WinRAR 7.23 正式推出！🥳」 然後當有人問「那 7.24 需要多少錢？」的時候，官方回了一張 Dr. Evil 說「One Million Dollars」的 GIF。 沒錯，這個被全网嘲諷了幾十年的軟體，真的靠大家的錢在做更新。 WinRAR 7.23 到底更新了什麼？ 先說重點：7.23 是一個以安全性修復為主的維護版本，沒有革命性的新功能。但這不表示它不重要——恰恰相反，這次更新修補的漏洞，對日常使用者來說可能影響很大。 核心修復項目 根據官方 changelog，7.23 主要包含以下更新： 修復 RAR5 恢復卷資料重建程式中的堆疊溢出（Heap Overflow）漏洞 這個漏洞同時影響 WinRAR、RAR 以及 UnRAR 三個平台。當解壓縮包含特定 RAR5 恢復卷的壓縮檔時，可能觸發記憶體寫入越界，進而導致程式崩潰，甚至執行惡意程式碼。 修復多部分（Multi-part）ZIP、7Z 和 RAR 壓縮檔的支援問題 包含 .001、.z01 等副檔名的多部分壓縮檔，之前可能無法正確識別或解壓。這次更新修復了這個長期存在的問題。 更新 7Z 函式庫 將內建的 7-Zip 解壓縮函式庫更新至最新版本，改善對 7Z 格式壓縮檔的相容性與效能。 ...

前言 2026 年 6 月 30 日，美團低調而重磅地發佈了新一代萬億參數大模型 LongCat-2.0，並同步開源。這不是一個普通的模型更新——它是業界第一個在五萬卡中國算力集群上完成全流程訓練與推理的萬億參數模型，預訓練數據規模超過 30T tokens，原生支援 100 萬 Token 的超長上下文。 更引人注目的是，在正式版開源前，LongCat-2.0 的 Preview 版本已經透過 OpenRouter 平台面向全球開放，並躋身 OpenRouter 全球大模型調用量前三名——在 Hermes、Claude Code 和 OpenClaw 等 Agent 工具的分榜中，分別拿下全球第一、第二和第三的成績。 這篇文章將從架構、訓練、推理、應用四個維度，帶你全面理解 LongCat-2.0 到底強在哪裡，以及它對 AI Agent 開發者意味著什麼。 架構核心：1.6 萬億參數，但只喚醒 480 億 LongCat-2.0 採用的是 MoE（Mixture of Experts，混合專家）架構，總參數達到驚人的 1.6 兆（1.6T），但每個 token 實際激活的參數約為 480 億（48B），動態範圍在 330 億到 560 億之間。 這個設計的精妙之處在於「零計算專家」機制。代碼任務中，token 的複雜度差異極大——定義一個變數名和推導一個遞歸算法，對算力的需求完全不在一個量級。LongCat-2.0 在專家池中增設了「零計算專家」，當簡單 token（標點符號、功能詞等）被路由到該專家時，直接返回輸入，不消耗任何計算資源。 配合 ScMoE（Sparse Mixture of Experts）動態路由，系統透過 PID 控制器自動調節專家偏置，維持平均激活參數在目標範圍內。簡單說：算力被精準地花在刀刃上。 LongCat Sparse Attention（LSA）：100 萬 Token 不是口號 傳統 Transformer 的注意力機制計算量是序列長度的平方級（$O(n^2)$），上下文一到 100K 就開始「遺忘」前面的內容。LongCat-2.0 自研的 LSA 稀疏注意力機制將計算量降至線性級（$O(n)$），核心有三招： ...

前言 我們習慣把 AI 助手關在雲端——ChatGPT、Gemini、Claude，哪一個不是靠資料中心裡成千上萬張 GPU 撐起來的？但如果你手邊已經有一台效能不俗的智慧手機，有沒有可能把 AI 伺服器裝進口袋，走到哪都帶著自己的 AI 助手？ 2026 年初，Nous Research 推出了 Hermes Agent——一個開源、可自我改進的 AI Agent 框架。短短數週，GitHub Star 數就突破了 95,000。它的核心亮點在於內建的「學習循環」：Agent 會從經驗中建立技能、在使用中優化自己，並且持續累積知識。但這些強大的功能，大多數人都是在 Mac 或 Linux 桌上型電腦上體驗的。 這篇文章要帶你走一趟完全不同的路線——把 Hermes Agent 裝進 Android 手機裡，透過 Termux 搭配 proot-distro Ubuntu 子系統，再結合 Windows 的 SSH 遠端管理，打造一台真正隨身、可常駐背景的 AI 伺服器。 為什麼要在手機上跑 AI Agent？ 先別急著覺得「手機效能不夠」或「電池會燒光」。這個方案有幾個獨特的優勢： 行動性與 24/7 待機。 手機隨時有電（插著充電器就好），而且你帶著它，等於帶著一台隨時可連線的伺服器。不管你在咖啡廳、辦公室還是出差旅館，只要連上 Tailscale 或 Wi-Fi，就能從電腦遠端操控手機上的 Agent。 邊緣運算的潛力。 隨著端側模型（on-device models）的進步，未來 Hermes Agent 完全有可能直接跑手機上的本地模型，不需要雲端 API。現在先用雲端 API 跑起來，等端側模型成熟後再遷移，是一條很順的路。 低成本的實驗環境。 一台舊手機就能跑，不需要買 VPS。對於想嘗試 Hermes Agent 但不想花伺服器費用的人來說，這是最便宜的入門方式。 ...

前言：Q1 量化模型是「腦死」還是寶藏？ 在 r/LocalLLaMA 社群裡，有一句流傳甚廣的成見：「低於 Q3 的量化模型就是腦死（braindead）。」 這句話聽起來很有道理——把一個 7440 億參數的 MoE 大模型壓縮到 1-bit，損失掉的可都是權重資訊，怎麼可能還保持智商？但最近一篇來自 Reddit 的實測貼文，卻給了這個成見一記響亮的耳光。 測試者用 GLM-5.2 的 Q1_S 極限量化版本（平均約 1.5 位元/權重）對決 Qwen 3.6 27B 的 Q8 量化版本（約 8 位元/權重），結果不僅 Q1_S 勝出，甚至在某些維度上超越了 GLM-5.2 的完整精度（Full Precision）版本。 這篇文章就來帶你深入剖析這場測試的背景、兩款模型的技術差異，以及量化模型到底該如何在本地環境中發揮最大價值。 測試背景：同一個問題，兩套完全不同的答案 測試任務 測試者給兩款模型同一個提示詞（prompt）：用 Three.js 寫一個完整的 3D 競技場小遊戲，包含 WASD 控制、鏡頭跟隨、收集品、敵人 AI、血量系統、難度遞增，以及「高品質感」的視覺效果。 硬體環境 GPU：2× RTX 3090（每張 24GB VRAM，功耗限制 200W） RAM：192GB DDR5 推理引擎：llama.cpp + pi harness 測試結果速覽 項目 Qwen 3.6 27B Q8 GLM-5.2 Q1_S 生成速度 ~60 tps ~3-6 tps Token 消耗 ~20k（初始）+ ~42k（含修正） ~75k（一次到位） 完成方式 需 3 次 follow-up 修正 一次成功（one-shot） 遊戲可玩性 初始不可玩，修正後勉強可玩 直接可玩，含音效 思考深度 較淺 極度深度思考 直觀來說，Qwen 快如閃電但產出不完整；GLM-5.2 Q1_S 慢如老牛卻一次到位。這背後的原因值得深究。 ...

前言 如果你最近混 AI 影片圈，一定聽過「HappyHorse」這個名字。阿里雲在 2026 年初推出的 HappyHorse 1.0 以「神祕黑馬」之姿橫空出世，短短幾個月內就衝上全球 AI 影片模型排行榜第二名——而且它的競爭對手正在一個接一個倒下：OpenAI 的 Sora 因為每天 100 萬美元的營運成本宣布停產，字節跳動的 Seedance 2.0 也因版權爭議無限期擱置。 而在這個節骨眼上，阿里雲丟出了 HappyHorse 1.1。這次升級不再只是炫技 demo，而是直指商業生產場景：多角色一致性、原生音訊同步、電影級鏡頭語言。這篇文章我會把 HappyHorse 1.1 的核心能力、技術架構、與市場定位一次講清楚，幫你判斷它值不值得進到你的工作流。 技術架構：150 億參數的統一 Transformer HappyHorse 1.1 的底層架構是基於一個 150 億參數的統一自注意力 Transformer。它最特別的地方在於——文字、影像、影片、音訊 token 全部塞進同一個 token sequence 裡處理。 這意味著什麼？傳統影片生成管线通常需要：先跑一個影片生成模型，再用另一個 TTS 模型產語音，最後用唇形同步工具把嘴型對上。HappyHorse 1.1 因為所有模態共享同一個架構，可以在單一步驟內同時生成影片和音訊，並且做到「零漂移唇形同步」（zero-drift lip sync）。 簡單來說：以前你要用三套工具才能完成的流程，HappyHorse 1.1 一個模型就搞定了。 1.1 版本五大核心升級 阿里雲在發布說明中強調了五個生產級別的改進，我們逐個拆解： 1. 動態表現力：動作不再僵硬 1.0 版本最大的槽點是角色動作僵硬、表情呆板。1.1 版透過改進幀對齊算法，大幅提升了動作流暢度。實測結果是：同樣的提示詞，1.1 生成的角色眨眼、手部動作、服裝擺動都自然了至少一個等級。 2. 多圖參考：最多九張輸入圖 這是 1.1 最讓電商和品牌團隊興奮的功能。你可以上傳最多 9 張參考圖片——同一個角色的不同角度、產品的多個視角、場景的不同光線條件——模型會精確保留這些輸入細節，不會出現角色臉部融合或產品特徵丟失的問題。 3. 多角色可靠性 以往多角色影片生成最大的痛點是：角色 A 和角色 B 在鏡頭切換時會互相「串臉」。1.1 版透過改進的角色隔離機制，讓每個角色在不同場景切換時保持固定的外貌特徵。阿里雲的說法是：「提供角色與場景作為獨立輸入，角色在場景切換時保持不變。」 ...