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小米 MiMo 总参数 309B、激活 15B，小米 MiMo 用 MoE 把成本压下来，又把上下文拉到 1M。7B 推理序列练起家，V2-Flash、V2-Pro、Omni、TTS 铺到 Agent 全栈，V2.5 以 MIT 开源。 Open WebUI 可自托管的 AI 入口，不是又一个聊天框。Ollama、vLLM 和各类 OpenAI 兼容服务收进同一层，配上账号、权限和知识库；Docker 是省事的起点，品牌条款要留意。 OpenRouter 几百个模型共用一个 key，按量计费，主模型报错时自动切到备用 provider。能不能接进自己的工具，则取决于接口是不是 OpenAI-Compatible、base_url 有没有填对。 vLLM 吞吐、显存和并发，是 vLLM 关心的三件事。它不提供聊天界面，只把开源模型跑成能扛住线上流量的 API；工具调用、MoE 后端和长上下文缓存都在持续补。 智能体技能 一个 SKILL.md、一段触发描述、几个可选脚本，做事方法就变成了可以分享的能力包。技能库在 Codex、Hermes、OpenHands 之间流通，装之前先看来源、权限和脚本做了什么。 Kiro 先让 AI 写需求文档，再让它写代码，Kiro 把开发顺序倒了过来。Specs、Steering 与 Agent Hooks 是它的三件套，Powers 把 MCP 与规则打包成按需加载的能力包。 美团 LongCat 560B 总参数只激活 27B，每天再送十万免费 token——LongCat 把门槛压在成本上。ScMoE 与异步 RL 是它的两条主线，模型从文本一路铺到图像、语音和视频。 Mistral AI 把权重开放出去，把算力与交付握在手里，Mistral 走的是另一条路。Mistral 3 家族统一 Apache 2.0，Ministral 覆盖 3B 到 14B 边缘尺寸，Studio 还在把提示词管成可回滚的资产。 百度文心 文心最早以中文对话助手被人熟知，如今拆成基础模型、代码助手、文生图与文档解析几条线。ERNIE 5.0 走向原生全模态，ERNIE-4.5-VL 与 PaddleOCR-VL 则以 Apache-2.0 开放权重。 腾讯混元 语言、图像、视频、OCR、动作与翻译，混元在一年里把这些模型陆续放上开源平台。参数从 1B 铺到 770B，权重以 Apache-2.0 为主，开源清单横跨的模态比多数厂商更宽。 四足机器人 轮子过不去的台阶、碎石和管廊楼梯，正是四足的主场。消费级机型拼的是价格与开放度，工业机型拼的是防护等级与巡检模组，选型前先把场景定下来。 AI 电脑操作代理 没有开放接口的旧系统，第一次有了自动化入口。电脑操作代理怎么看屏幕、定位控件并执行点击，以及权限确认和隔离环境为什么必须先于能力上线，逐条讲清。 AI 语音代理 延迟降到百毫秒级，语音才谈得上像对话。端到端语音到语音跳过了 ASR 到 TTS 的哪几道转换，轮次管理与工具调用又怎么让语音从会说话走到会办事，一并讲清。 AI 安全护栏 把安全交给模型自己守，等于没有守。护栏该分几层、提示词注入从哪些入口进来，以及为什么权限和审批必须放在模型之外由确定性程序执行，逐层拆开。 大模型推理优化 排队方式一变，同一张推理卡的吞吐可能差出几倍。连续批处理、推测解码、KV Cache 与上下文缓存各自省下的是哪一段开销，算子库和稀疏架构又能压到什么程度，拆开来看。 AI 办公协作 办公套件里的 AI 正在离开聊天框：Copilot 在 Word、Teams 与 Outlook 里接手任务，钉钉用 Agent OS 推进流程，Notion AI 与 Zapier 分别补上知识与动作流转。 AI 前端开发 把截图或一句需求变成可运行页面，是这波前端工具最直观的变化：Redesign Agent 与 LlamaCoder 的生成边界在哪，Chef 自带哪些后端，落地前还要补什么。 AI 社媒运营 多账号、排期日历和数据复盘是社媒运营的三道坎：Buffer、Hootsuite、Later、Metricool 各适合什么规模，中文平台的选题与排版又该交给谁。 AI 产品经理 跟着需求洞察、优先级排序到原型验证这条链路，看 AI 接手了哪些草稿工作：规格生成、竞品取证、流程绘制，以及哪些取舍不能外包。 AI 代码审查 拆开自动评审的实际产出：CodeRabbit 与 Sourcery 的逐行建议怎么生成，MCP 接入后审查能看到哪些上下文，Copilot 为什么改完代码还要再请求一次。 AI 可观测性 盯住 AI 应用上线后的调用链：tracing、成本归因与延迟指标怎么帮团队定位问题，网关类产品又补上了什么。 AI 销售 围绕找线索、写外联和推进商机三个环节，比较 Clay、Apollo、Agentforce 等工具的差别与选错场景的后果。 AI 内容检测 讲清识别 AI 生成内容的三条路：检测工具的疑似概率、平台侧 likeness 检测与水印溯源，以及误判的代价。 AI 工业制造 聚焦工厂里的 AI 怎么用：工程仿真与设计优化、工业智能体与质检巡检，以及数据不出厂区带来的部署约束。