Codex Harness – OpenAI 开源的 AI Agent 底层执行框架AI工具1天前更新AI小集05Codex Harness是什么Codex Harness 是 OpenAI 开源的 AI Agent 底层执行框架。Codex Harness 是驱动 Agent 的外骨骼，负责任务理解、记忆保持、工具调用、进度展示、失败处理及人类审批等完整执行循环。开发者可通过 CLI、SDK 和 app-server 三大组件，将 AI 智能体无缝嵌入自有产品、运营看板或业务系统，无需再把工作流硬塞进通用聊天框。Codex Harness的主要功能Agent 执行循环：驱动 AI 智能体完成从任务理解到结果输出的完整迭代流程。上下文与记忆管理：在长对话中保持上下文连贯，智能压缩和审查相关信息。工具与技能调用：支持 AI 灵活调用外部 API、数据库及自定义业务工具。沙箱安全执行：提供隔离的运行时环境，确保文件系统与网络操作安全可控。流式事件传输：支持实时向应用前端推送 AI 的思考过程与执行进度。人类审批介入：在关键操作前自动暂停并请求人类确认，实现安全的人机协作。会话持久化：支持跨会话保存和恢复对话状态、线程与任务生命周期。前后端解耦架构：将审批界面与底层执行循环分离，便于无缝嵌入任意业务系统。微信关注回复“开源”，加入AI开源项目交流群如何使用Codex Harness获取开源代码：前往 GitHub 的openai/codex仓库克隆项目，即可解锁完整的 Harness 工具库。CLI 快速执行：用codex exec命令行工具运行有边界的 Agent 工作流，适合脚本和 CI 自动化任务。SDK 编程集成：通过 TypeScript 或 Python 版官方 SDK，在代码中精准启动、恢复或流式传输 Codex 任务。App-Server 产品嵌入：部署 Codex app-server，通过 JSON-RPC 协议将 Agent 循环深度集成到自有业务系统。暴露业务工具：将应用自身的 API、数据库及操作接口通过 MCP 协议暴露给 Harness，让 AI 调用真实业务数据。配置审批流程：在前端接入审批界面，Harness 会在关键操作前自动暂停并请求人类确认，实现安全的人机协作。流式事件监听：订阅 Harness 的流式事件输出，在应用前端实时展示 AI 的思考过程与执行进度。注入业务上下文：向 Harness 传入产品界面状态、用户行为及业务规则，让 AI 基于真实场景而非通用聊天框工作。Codex Harness的核心优势开源可嵌入：开发者可将 AI Agent 执行循环直接嵌入自有产品、运营看板或业务系统，无需把工作流硬塞进通用聊天框。前后端彻底解耦：应用层掌控界面、上下文、工具与审批流程，Harness 层专注 Agent 循环与沙箱执行，通过 JSON-RPC 协议实现通信分离。Harness 设计即性能：在 ARC-AGI-3 基准上仅优化 Harness（保留推理+上下文压缩），GPT-5.6 Sol 得分从 13.3% 飙升至 38.3%，Token 消耗减少 6 倍。沙箱安全执行：内置隔离运行时环境，严格控制文件系统、网络访问与运行时审批，确保 Agent 动作可控、可审计、可回滚。原生 Human-in-the-Loop：在关键操作前自动暂停并请求人类确认，审批通过后才继续执行，天然适合容错率极低的业务场景。流式事件与持久会话：支持实时向前端推送 AI 思考与执行进度，并可跨会话保存和恢复线程状态，适配长周期工作流。模型无关的执行引擎：Harness 是编排层而非模型层，可与不同底层模型配合，聚焦「如何管理模型」而非绑定特定模型。Codex Harness的项目地址项目官网：https://developers.openai.com/blog/codex-as-a-platformGitHub仓库：https://github.com/openai/codexCodex Harness的同类竞品对比对比维度Codex HarnessLangGraph核心定位将 Agent 循环作为可嵌入产品的底层执行引擎基于图状态机的 Agent 工作流编排框架架构设计前后端分离：应用层控制界面/审批，Harness 处理执行循环节点-边模型：开发者定义显式状态流与检查点审批机制原生内置 Human-in-the-Loop，关键操作自动暂停请求确认需开发者手动在节点间插入中断/审批逻辑沙箱执行内置隔离运行时，控制文件系统、网络与工具访问无原生沙箱，需依赖外部容器/环境隔离集成方式JSON-RPC 协议连接 App-Server，流式事件实时推送作为 Python/JS 库直接嵌入代码，检查点持久化适用场景已有成熟业务界面的产品，需 AI 在底层执行且人类掌控审批需要精确控制多步骤状态流转的复杂工作流编排Codex Harness的应用场景财税合规自动化：嵌入税务准备工作流，AI 处理复杂税务逻辑并自动填充申报表，税务师在关键字段审批确认，已验证处理 7,000 份申报表、准备时间缩短约三分之一。企业云平台应用构建：如 Cisco App Builder，客户在其云控制平台内使用自然语言创建自定义应用，Harness 在幕后处理权限校验与底层逻辑流转。物流调度异常处理：在物流看板中嵌入 Agent，调度员点击「Investigate delay」后，Agent 自动调用 MCP 工具获取实时运单数据、分析延误原因，任何改单操作都需人工审批。运营仪表盘嵌入：将 Agent 直接集成到现有运营看板中，实时分析业务指标、触发异常告警、执行修复动作，无需切换至独立聊天界面。安全运维审批：安全分析师在预警队列中直接调用 Agent 排查受影响服务状态，高危操作自动触发 Human-in-the-Loop 审批后执行。Codex Harness的相关问题Q：Codex Harness 是什么？和 Codex 模型有什么区别？A： Harness 是驱动 AI Agent 的底层执行引擎，负责任务理解、记忆保持、工具调用、沙箱执行、流式事件和审批流程；而 Codex 模型是生成代码/推理的「大脑」。Harness 是「外骨骼」，模型是「大脑」，两者配合才能跑通完整 Agent 工作流。Q：开源协议是什么？可以免费商用吗？A： Apache-2.0 协议，可以完全免费商用。你可以自由嵌入自有产品、修改源码、二次分发，无需开源你的上层业务代码。Q：必须绑定 OpenAI 的 GPT 模型吗？能用 Claude 或 DeepSeek 吗？A： Harness 是模型无关的编排层，架构上不强制绑定 GPT。但当前官方实现默认对接 OpenAI API，若要替换为其他模型，需自行适配模型调用层。Q：三大组件怎么选？什么场景用哪个？A：codex exec → 脚本、CI 流水线、后台一次性任务，返回结构化结果。Codex SDK → 你在写应用代码，需要编程式启动、恢复或流式传输任务。Codex app-server → Agent 要成为产品的一部分，需要持久对话、实时事件、中断工作和审批处理。Q：已有业务系统，如何接入 Harness？A： 通过 Codex app-server 的 JSON-RPC 协议连接。你的应用负责提供「产品界面 + 业务上下文 + 审批流程」，Harness 负责「Agent 循环 + 沙箱执行」，双方通过 Context in / Events out 双向通信。Q：Human-in-the-Loop 怎么实现？对业务侵入大吗？A： Harness 在检测到「需审批的操作」时自动暂停 Agent 循环，通过流式事件向前端推送审批请求；用户确认后 Harness 继续执行。业务端只需实现一个审批 UI 并响应 JSON-RPC 事件，侵入性极低。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇紫三角 - CAD 图纸 AI 翻译工具，支持中英互译下一篇FLUX Upscale - Black Forest Labs 推出的 AI 视频放大工具相关文章Grok 2.5 – xAI正式开源的AI模型，前身是Grok 2AI小集3Voxtral Transcribe 2 – Mistral AI推出的系列语音转文本模型AI小集2Follow-Your-Click – 腾讯等开源的图像到视频模型，可生成局部动画AI小集2PsycoLLM – 合肥工业大学推出的中文心理大语言模型AI小集3Producer.ai – AI音乐创作平台，自然语言生成音乐作品AI小集3StreamBridge – 苹果联合复旦推出的端侧视频大语言模型框架AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录豆包工作精挑翻译AskCcmarmos模兜漫小芽最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！35分钟前Newtake – LiblibAI 推出的海外 AI 视频创作平台39分钟前ScienceClaw – 中科紫东太初推出的科研原生智能体平台41分钟前豆包工作 – 字节跳动推出的 AI Agent 办公产品4小时前FireRedTTS3 – 小红书开源的统一语音生成与编辑模型4小时前huashu-excel – 花叔开源的 AI 数据分析 Skill6小时前PikaPio – AI + AR 创意内容社区与零代码创作平台6小时前Faraday – Inherent 推出的 AI 科学家智能体6小时前OpenBot – CopilotKit 开源的企业级 AI Agent 平台1天前HyCreator – 腾讯混元团队推出的 AI 长视频生成平台1天前FreeToken – 开源端侧 MoE 大模型推理系统，支持满血运行2天前TabTin – 开源的全栈 AI Agent 团队协作平台2天前TeleAgent – 中国电信天翼 AI 推出的桌面级通用智能体助手2天前LLM-as-a-Verifier – 斯坦福联合英伟达等开源的通用验证框架3天前CoinVE-200K – 腾讯开源的大规模组合指令视频编辑数据集3天前

Qwen-UI-Agent – 阿里通义推出的 GUI 智能体基座模型AI工具4天前发布AI小集02Qwen-UI-Agent是什么Qwen-UI-Agent 是阿里巴巴通义团队推出的 GUI 智能体基座模型，能在手机、电脑和网页端像真人一样操作界面。模型基于 100+ 台真机、150+ 应用训练，支持 GUI 与命令行混合执行，可完成跨应用长程任务。内置安全机制，危险请求直接拒绝，支付、删除等敏感操作主动交还用户确认。在 MobileWorld、WebArena 等基准上全面超越GPT-5.6、Claude Opus 等旗舰模型，是当前真实世界可用性最强的 GUI Agent 之一。Qwen-UI-Agent的主要功能跨设备 GUI 操作：在手机、电脑、浏览器上自动点击、输入、滑动，完成界面交互。真机多应用工作流：跨 150+ 真实 App 执行复杂长链任务，如查地图→找餐厅→订座→发日程。GUI + CLI 混合执行：既能点界面，也能跑命令行，支持一次输出多个批量动作提速。安全边界管控：违法请求直接拒，支付、删文件、隐私授权等敏感操作主动弹窗交还用户确认。长程任务处理：稳定执行 100+ 步的调研、数据分析、报告生成等超长任务。精准界面定位：在 ScreenSpot-Pro 等 grounding 基准上刷新 SOTA，精准识别屏幕元素位置。Qwen-UI-Agent的技术原理真机训练环境：搭建 100+ 台真实手机、150+ 应用的真机集群，直接采集真实轨迹并用于训练与评测，弥合模拟环境与真实设备之间的性能鸿沟。混合动作空间：模型同时掌握 GUI 操作（点击、滑动、输入）与 CLI 命令，引入 Batched Actions 机制，支持单次决策并行输出多个动作，使电脑任务中 CLI 占比近半，整体执行步数显著缩短。长程在线强化学习：支持在超过 100 步的超长轨迹上进行端到端在线 RL 训练，依托约 10,000 个并发环境并行 rollout，配合自适应课程学习，持续攻克高难度长程任务。安全对齐机制：将安全判断内嵌于任务执行全链路，通过前置分类识别违法或高风险请求并直接终止；对支付、数据删除、隐私授权等敏感场景，在关键节点触发ask_user接管，确保危险请求不执行、敏感操作不擅自决定。多模态 Grounding 与通用能力保持：在 GUI 专用训练的同时保留基座模型的通用推理与 agentic 能力，使其既能精准定位屏幕元素（刷新多项 grounding SOTA），能应对真实世界中的长尾知识与工具调用需求。微信关注回复“开源”，加入AI开源项目交流群如何使用Qwen-UI-Agent阅读技术报告：访问 arXiv 论文了解模型架构、训练方法与 8 项基准的详细评测结果。浏览项目主页：打开 tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent 观看 5 个真实场景的真机演示与交互案例。跟踪开源仓库：关注 GitHub Tongyi-MAI/MAI-UI 获取后续可能发布的模型权重、代码与部署文档更新。运行基准评测：使用配套仓库 Tongyi-MAI/MobileWorld 的 Docker 环境，对模型进行可复现的移动端 GUI 能力测试。Qwen-UI-Agent的核心优势真机闭环：基于 100+ 台真实手机、150+ 应用训练与评测，自建 MobileWorld-Real 真机基准，直接弥合”模拟到真实”的鸿沟。全面 SOTA：在 MobileWorld、OSWorld、WebArena、ScreenSpot-Pro 等 8 项核心基准上全面超越或持平 GPT-5.6、Claude Opus 4.8、Gemini 3.1 Pro 等旗舰模型。混合执行提速：统一 GUI 点击与 CLI 命令，支持单次决策批量输出多个动作，电脑任务中约 40% 为批量动作，整体节省近 58% 执行步数。长程在线强化学习：支持 100+ 步超长轨迹的端到端在线 RL，依托约 10,000 并发环境并行 rollout，持续攻克复杂长程任务。内置安全边界：违法/危险请求直接拒绝终止；支付、删数据、隐私授权等敏感操作在关键节点主动停手，弹窗交还用户确认后再继续。Qwen-UI-Agent的项目地址项目官网：https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent/GitHub仓库：https://github.com/Tongyi-MAI/MAI-UI技术论文：https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent/Qwen-UI-Agent-Technical-Report.pdfQwen-UI-Agent的同类竞品对比对比维度Qwen-UI-AgentMAI-UI产品定位跨移动、电脑、浏览器、DeepSearch 的统一 GUI Agent 基座移动端 GUI Agent 基座模型MobileWorld82.1%41.7%执行方式GUI + CLI 混合，支持批量动作（Batched Actions）以 GUI 点击为主长程能力100+ 步在线 RL，10,000 并发环境 rollout基础长程任务跨平台手机、电脑、浏览器、DeepSearch 统一模型主要聚焦移动端主动服务能从航班取消等真实通知信号主动发起任务被动响应用户指令安全机制分层安全：违法直接拒，敏感操作弹窗交还用户确认基础安全对齐数据飞轮AutoResearch 式数据飞轮：Agent 自建任务、诊断失败、规划迭代人工驱动迭代Qwen-UI-Agent的应用场景本地生活探店：自动跨高德、大众点评、小红书完成地址搜索、人气比对和口碑总结，一站式搞定约会探店。行程会议联动：查 12306 高铁班次、算地铁通勤时间，自动在钉钉创建带提醒的会议日程。深度调研报告：跨网站采集财报数据、运行分析脚本，自动生成 Excel、PPT 和 Word 交付物。跨设备发票整理：从手机相册提取发票照片，传到电脑分类归档，并生成结构化 Excel 报销单。航班取消主动应急：检测到航班取消通知后，自动搜索替代航班和高铁方案，推荐能赶上会议的最优选项并交还用户决策。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Alta - AI 穿搭应用，能生成专属 Avatar 虚拟试衣下一篇紫三角 - CAD 图纸 AI 翻译工具，支持中英互译相关文章FunctionGemma – 谷歌开源专为函数调用优化的AI模型AI小集2GPT-5.5-Cyber – OpenAI 推出的网络安全专用模型AI小集3WonderWorld – 斯坦福和MIT联合推出的生成多样化连贯3D场景AI框架AI小集2Qwen-Scope – 阿里通义开源的大模型可解释性工具套件AI小集2支付宝AI开放平台 – 蚂蚁集团推出的企业级AI服务生态平台AI小集2白梦写作 – AI写作助手，专为小说、剧本、诗歌创作设计AI小集4暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录豆包工作精挑翻译AskCcmarmos模兜漫小芽最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！50分钟前Newtake – LiblibAI 推出的海外 AI 视频创作平台54分钟前ScienceClaw – 中科紫东太初推出的科研原生智能体平台56分钟前豆包工作 – 字节跳动推出的 AI Agent 办公产品4小时前FireRedTTS3 – 小红书开源的统一语音生成与编辑模型5小时前huashu-excel – 花叔开源的 AI 数据分析 Skill6小时前PikaPio – AI + AR 创意内容社区与零代码创作平台6小时前Faraday – Inherent 推出的 AI 科学家智能体6小时前OpenBot – CopilotKit 开源的企业级 AI Agent 平台1天前HyCreator – 腾讯混元团队推出的 AI 长视频生成平台1天前FreeToken – 开源端侧 MoE 大模型推理系统，支持满血运行2天前TabTin – 开源的全栈 AI Agent 团队协作平台2天前TeleAgent – 中国电信天翼 AI 推出的桌面级通用智能体助手2天前LLM-as-a-Verifier – 斯坦福联合英伟达等开源的通用验证框架3天前CoinVE-200K – 腾讯开源的大规模组合指令视频编辑数据集3天前

RunningHub是什么RunningHub是基于云端ComfyUI的AI图像与视频创作平台。RunningHub基于ComfyUI架构，拥有超7000个预置节点，涵盖前沿模型如Stable Diffusion、腾讯混元AI视频模型等。用户基于拖拽节点构建工作流，实时调试并管理版本，支持Python/JS开发。RunningHub提供强大云端算力，基于FramePack技术让普通设备能生成高清视频，具备多模态生成及批量处理能力，广泛应用在电商、影视、游戏等领域，加速创作流程，降低创作门槛，助力创作者实现从分镜脚本到成片的快速转变。RunningHub的主要功能在线开发与编辑：提供云端开发环境，用户能在线编辑ComfyUI工作流，无需本地安装复杂软件，方便快捷。应用发布与盈利：用户将创作的AI应用发布到平台，供他人使用并有机会获得收入，实现商业变现。最新最全节点：提供最新最全的ComfyUI节点，满足不同创作需求。工作流集成：基于API接口，将RunningHub工作流集成到用户系统，实现与其他业务系统无缝对接。多任务运行状态查询：基于API可查询工作流多任务运行状态，便于任务管理和调度。业务逻辑控制：用户设计业务逻辑控制工作流调用策略，实现个性化业务流程自动化。热门模型预装：预装Stable Diffusion、Flux、Cogvideo等热门模型，降低创作门槛。如何使用RunningHub登录注册：访问RunningHub官网https://www.runninghub.cn/，完成注册和登录。使用AI应用：选择应用：在AI应用界面，选择一个感兴趣的AI应用，例如“换脸王-Face Swap”。参数设置：根据应用下方的作者介绍和输入建议，调整参数满足创作需求。运行应用：调整好参数后，点击“运行”按钮，开始运行AI应用。查看结果：运行完成后，点击右侧的任务列表查看运行结果。使用工作流：创建工作流：在工作流界面，点击“创建新工作流”，进入ComfyUI界面。编辑节点：在ComfyUI界面中，选择需要的节点并进行参数调整，构建工作流。连接节点：确保所有节点正确连接，且保存图像节点已连接。运行工作流：调整完成后，点击右上角的“运行”按钮，开始运行工作流。查看结果：运行完成后，点击右侧的任务列表查看运行结果。使用模型库：选择模型：在模型库界面，选择需要的模型，例如Stable Diffusion。加载模型：将选中的模型加载到工作流中，开始使用。调整参数：根据模型的使用说明，调整相关参数达到最佳效果。运行模型：调整好参数后，运行工作流，查看模型的输出结果。RunningHub的应用场景创意设计：设计师和艺术家快速生成高质量的图像和视频，进行创意设计和艺术创作，提升工作效率和创意表达。内容创作：创作者生成吸引人的图像和视频内容，用在社交媒体和自媒体平台，提升内容的吸引力和传播力。影视制作：影视制作团队生成特效镜头和动画内容，减少后期制作的复杂性和成本，提高制作效率。广告与营销：广告公司和企业生成创意广告图像和视频，快速测试不同方案，提升广告效果和品牌推广。教育与培训：教育工作者生成教学用的图像和视频，丰富教学内容，提升教学效果和学生的学习体验。©️版权声明：若无特殊声明，本站所有文章版权均归AI工具集原创和所有，未经许可，任何个人、媒体、网站、团体不得转载、抄袭或以其他方式复制发表本站内容，或在非我站所属的服务器上建立镜像。否则，我站将依法保留追究相关法律责任的权利。类似于RunningHub的工具视觉工厂AI创作工具，支持AI生图和视频生成服务米粿AI懂画师的渐进式分层绘画助手，主攻日系二次元绘画insMind稿定面向全球市场推出的AI图片编辑工具Photoroom在线AI图片编辑工具Adobe FireflyAdobe最新推出的AI图片生成工具如果相机仅需1张照片，快速生成AI写真照片暂无评论再想想发表评论暂无评论…

TeleAgent – 中国电信天翼 AI 推出的桌面级通用智能体助手AI工具2天前更新AI小集02TeleAgent是什么TeleAgent（星辰超级智能体） 是中国电信天翼 AI 推出的桌面级通用智能体助手，定位为”AI 办公搭子”。用户用自然语言交代任务，工具能自主拆解、跨应用执行并交付结果，覆盖文件整理、Excel 汇总、数据分析、PPT 制作、行业调研等场景。TeleAgent支持 Windows 与 macOS 本地安装，数据本地处理，具备跨软件协作、思维透明、学习用户习惯等能力，主打零代码、零门槛上手。TeleAgent的主要功能文件整理：自动整理杂乱文件夹，提取 Word/Excel 信息并生成纲要与脑图。Excel 汇总：将多份格式不一的 Excel 自动汇总成一张统一表格。数据分析：读取本地数据自动生成含图表的重点分析报告，直接汇报用。PPT 制作：输入主题或数据，自动完成内容撰写、图表生成与排版优化。资料调研：全网检索陌生领域信息，按维度梳理并输出带出处总结。跨应用协作：在网页、Excel、Word 等软件间自由穿梭，终结复制粘贴。应用生成：一句话定制专属工具、脚本或 HTML 演示页面。定时自动化：设置周期性任务（如每周周报），到点自动执行并交付。如何使用TeleAgent访问官网：访问 TeleAgent 官网 https://www.teleai.com.cn/product/teleagent，选择 Windows 或 Mac 版本下载安装包。安装软件：双击安装包一路”下一步”完成安装（Windows 约需 950MB 空间，Mac 拖入 Applications 即可）。注册登录：首次启动后注册天翼账号，并授权网络访问。设置工作空间：将需要处理的文件放入默认工作空间文件夹，或在桌面新建文件夹并在对话前选择它。下达指令：在输入框用自然语言描述任务，TeleAgent 自动拆解并执行，交付最终结果。TeleAgent的核心优势央企安全背书：中国电信自研，数据本地处理不上传，通过国家级安全认证，企业级合规有保障。零门槛自然交互：无需写代码、无需精巧提示词，日常语言即可驱动复杂办公任务。跨应用无缝协作：可在 Excel、PPT、浏览器、邮件等软件间自由穿梭，彻底终结复制粘贴。思维全程透明：任务拆解与执行过程完全可见，用户随时介入修正，拒绝黑盒操作。越用越懂你：自动沉淀个人行文风格、报表模板与业务流程，形成专属工作套路。多智能体并行：复杂任务自动拆解为多个子任务并行执行，大幅提升整体效率。模糊指令理解：能读懂不精确的日常表达，自动补全意图并规划最优执行路径。海量技能生态：内置 6300+ 办公技能，且会随使用频率自动迭代优化。TeleAgent的同类竞品对比对比维度TeleAgent（星辰超级智能体）腾讯QClaw开发方中国电信天翼AI腾讯产品形态桌面端独立应用（Windows / Mac）桌面端 + 微信小程序「QClaw管家」核心定位系统级通用智能体，”AI办公搭子”极简封装AI Agent，微信远程操控电脑主要入口桌面客户端微信小程序为主，支持文件传输与多模态交互跨应用能力Excel、Word、浏览器、邮件间自由穿梭支持跨应用操作，微信端可远程下发指令安全合规数据本地处理，央企级安全，国家级认证沙盒隔离安全机制特色功能6300+技能生态、思维透明、定时自动化、越用越懂用户「灵感广场」预置常用任务、极简三步上手TeleAgent的应用场景智能文件整理：将杂乱文件夹拖入工作空间，TeleAgent 自动分类归档、提取 Word/Excel 关键信息，并生成结构化纲要或思维脑图。Excel 数据汇总与分析：上传多份格式不一的 Excel，一句话指令即可自动统一字段、汇总成总表，并生成带图表和结论的数据分析报告。PPT 一键生成：输入汇报主题或上传数据，选择汇报对象，TeleAgent 自动规划内容、生成图表并完成排版。行业调研与商机监测：7×24 小时自动抓取行业资讯、竞品动态、招标信息，全网检索后按维度梳理对比，输出带引用出处的调研总结。跨应用自动化办公：设置周期性任务，如每周一自动拉取 CRM 数据生成周报、自动整理报销单据，到点自动在多软件间流转执行并交付结果。# AI工具©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇LLM-as-a-Verifier - 斯坦福联合英伟达等开源的通用验证框架下一篇TabTin - 开源的全栈 AI Agent 团队协作平台相关文章Piclumen – AI图像生成工具，支持文本描述和上传参考图像生成AI小集2Gemini 3.1 Flash-Lite – 谷歌推出的轻量级旗舰模型AI小集2ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking – 百度推出的思考模型AI小集2brain.fm – AI驱动的专为提升专注力和放松身心的个性化音乐平台AI小集2Toorch – 零一万物推出的AI新闻阅读器AI小集29个免费的AI绘图工具，快速生成流程图和办公图表AI小集5暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录豆包工作精挑翻译AskCcmarmos模兜漫小芽最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！36分钟前Newtake – LiblibAI 推出的海外 AI 视频创作平台39分钟前ScienceClaw – 中科紫东太初推出的科研原生智能体平台42分钟前豆包工作 – 字节跳动推出的 AI Agent 办公产品4小时前FireRedTTS3 – 小红书开源的统一语音生成与编辑模型4小时前huashu-excel – 花叔开源的 AI 数据分析 Skill6小时前PikaPio – AI + AR 创意内容社区与零代码创作平台6小时前Faraday – Inherent 推出的 AI 科学家智能体6小时前OpenBot – CopilotKit 开源的企业级 AI Agent 平台1天前HyCreator – 腾讯混元团队推出的 AI 长视频生成平台1天前FreeToken – 开源端侧 MoE 大模型推理系统，支持满血运行2天前TabTin – 开源的全栈 AI Agent 团队协作平台2天前LLM-as-a-Verifier – 斯坦福联合英伟达等开源的通用验证框架3天前CoinVE-200K – 腾讯开源的大规模组合指令视频编辑数据集3天前Cocode – 开源DeepSeek Harness发行版，提供GUI与TUI双入口4天前

Seedance 2.5 – 字节跳动推出的最新视频生成模型AI工具4周前更新AI小集03Seedance 2.5是什么Seedance 2.5 是字节跳动推出的新一代视频生成模型，单次可生成30秒高质量视频并支持多轮延长，能产出数分钟连贯叙事内容。模型支持单次输入最多30张图片、10段视频及10段音频作为参考素材，全面升级白模参考、运动参考与创意参考能力。模型新增精准时间戳编辑，支持绿幕替换、视角调整与定向修改，满足影视、广告等专业场景需求。Seedance 2.5的主要功能30秒长叙事生成：单次生成30秒高质量视频，支持多轮延长，优化镜头衔接与场景过渡，弱化”油腻感”。多模态参考输入：单次支持30张图片、10段视频、10段音频作为参考，综合理解画面构图、风格、人物与道具。白模与运动参考：支持无纹理3D白模控制空间结构、主体姿态与运镜，生成符合物理规律的光照与阴影。精准时间戳编辑：通过时间戳定向控制特定时段的故事、视角、运镜与节奏，实现生成前与生成后的精细调整。绿幕与视角编辑：替换场景时保持主体物理效果一致（衣物飘动、光影、步态），支持运镜轨迹与画面视角的独立调整。产业场景应用：覆盖教育课件生成、工业仿真、具身智能训练数据合成与自动驾驶极端场景模拟。Seedance 2.5的技术原理多模态参考融合理解：模型综合解析用户输入的30张图片、10段视频及10段音频中的画面构图、场景风格、人物特征与道具元素，通过跨模态对齐机制将参考素材中的视觉与听觉信息映射到生成目标中，实现多主体、多场景、多镜头变化的复杂创意还原。白模空间结构驱动生成：基于无纹理3D白模的空间结构、主体姿态、运动轨迹与镜头机位信息，模型构建三维空间约束，依据空间几何关系生成符合真实物理规律的光照效果，包括光源方向、色温、强度与阴影投射，使复杂镜头的构图调度与光影呈现更接近预期。时间戳精准编辑控制：模型支持时间戳级别的音视频内容定位与定向编辑，通过时序语义理解在生成阶段控制特定时段的故事走向、画面视角与运镜节奏，在生成后阶段对指定片段中的角色、动作、声音或剧情进行局部修改，同时保持修改前后的时序连贯性与真实感。绿幕物理一致性渲染：在绿幕场景替换过程中，模型基于目标场景的物理规则重新计算人物身上的物理效果，包括衣物飘动方向、头发状态、步态节奏与光影交互，确保主体与新场景在动力学与光学层面的和谐统一。如何使用Seedance 2.5选择入口：访问即梦网页端，进入视频生成模块并选择 Seedance 2.5 模型。输入创意：在输入框中描述视频内容，可上传图片、视频、音频作为多模态参考素材。延长视频：使用”延长视频”功能并指定衔接要求，保持人物主体、场景风格与声音音效一致。精准编辑：生成后通过时间戳定位特定片段，定向修改角色、动作、声音或剧情。专业控制：上传白模控制空间结构与运镜，或利用绿幕编辑替换场景背景并自动匹配物理效果。Seedance 2.5的核心优势长叙事连贯性：单次生成30秒并支持多轮延长，保持主体特征、场景环境与叙事节奏统一，减少拼接成本。多模态参考上限高：单次支持30张图、10段视频、10段音频，可同时还原多主体形象与声音，实现复杂群像叙事。精准时间戳控制：通过时间戳定向编辑特定时段的角色、动作、声音或剧情，生成前后均可精细调整，降低反复生成成本。白模物理光照：基于3D白模空间信息生成符合物理规律的光影、阴影与材质反射，提升专业影视质感。产业级编辑一致性：绿幕替换场景时保持衣物飘动方向、步态节奏、头发状态等物理效果和谐统一。Seedance 2.5的使用示例R2V prompt：延长视频，衔接 @视频 1 画面内容和主体继续生成一个 30 秒的视频，保持人物主体、场景、画面风格、声音音效一致。小男孩抱着足球沿车厢跑，地铁停稳后侧边门打开，他立刻冲出，男主紧追。两人一路穿过站台跑到街上，惊动街边路人，男主最终追上并抓住他，小男孩委屈抬头，男主慢慢消气，摸摸他的头，露出无奈笑容。R2V prompt：参考 @白模 1 的运镜、镜头节奏、景别变化、主体轨迹和镜头调度。参考 @图片 2 的角色外形、场景、材质、光照、色彩和童话氛围，将白模渲染为梦幻温暖、儿童幻想感、3D 动画短片。剧情依次为：幻想天空飞行→云海神兽伴飞→俯冲入海→鳐鱼海底穿梭→镜面时空裂缝→宇宙摘星→幻化回房间→爸爸盖被→合上绘本定格。Seedance 2.5的同类竞品对比维度Seedance 2.5可灵 3.0Runway Gen-4.5单段时长30 秒（原生）约 10-20 秒约 10-16 秒参考素材数50 个全模态有限数量有限数量局部编辑支持区域级修改部分支持支持 Inpainting分辨率原生 4K 10bit最高 1080p/4K最高 1080p价格定位国内低价策略国内中等国际高价订阅应用场景影视/广告/实体产业短视频/广告创意短片/广告Seedance 2.5的应用场景影视广告制作：模型能快速生成电影级质感短片与广告片段，支持复杂运镜、多镜头叙事与一镜到底创作。教育内容转化：将课文历史背景、科学原理转化为沉浸式视频课件，降低教学物料制作门槛。工业仿真训练：生成高质量合成视频数据，用于机器人感知操作训练与设备装配流程演示。自动驾驶测试：模拟极端天气、复杂路况等低频场景，为系统测试与训练提供多样本数据。创意内容生产：支持京剧表演、音乐会、儿童幻想动画等复杂艺术创作，实现从想法到成片全流程落地。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇豆包2.1 - 字节跳动推出的全新智能体模型系列下一篇方舟 CLI - 字节跳动火山引擎推出的命令行工具相关文章13个免费好用的AI音乐生成器，智能谱曲、作词和歌声合成AI小集43D-DiT – 耶鲁大学联合字节Seed等机构推出的多模态扩散模型AI小集2National Gallery Mixtape – Google推出的AI音乐生成工具AI小集2AutoClip – 开源免费AI视频剪辑工具，自动识别高光片段AI小集4DeepSite – 基于 DeepSeek 开源的 AI 前端开发工具AI小集6Momo – AI照片生成应用，上传8-12张照片可训练生成逼真的 AI 图像AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录豆包工作精挑翻译AskCcmarmos模兜漫小芽最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！56分钟前Newtake – LiblibAI 推出的海外 AI 视频创作平台59分钟前ScienceClaw – 中科紫东太初推出的科研原生智能体平台1小时前豆包工作 – 字节跳动推出的 AI Agent 办公产品4小时前FireRedTTS3 – 小红书开源的统一语音生成与编辑模型5小时前huashu-excel – 花叔开源的 AI 数据分析 Skill6小时前PikaPio – AI + AR 创意内容社区与零代码创作平台6小时前Faraday – Inherent 推出的 AI 科学家智能体6小时前OpenBot – CopilotKit 开源的企业级 AI Agent 平台1天前HyCreator – 腾讯混元团队推出的 AI 长视频生成平台1天前FreeToken – 开源端侧 MoE 大模型推理系统，支持满血运行2天前TabTin – 开源的全栈 AI Agent 团队协作平台2天前TeleAgent – 中国电信天翼 AI 推出的桌面级通用智能体助手2天前LLM-as-a-Verifier – 斯坦福联合英伟达等开源的通用验证框架3天前CoinVE-200K – 腾讯开源的大规模组合指令视频编辑数据集3天前

Newtake – LiblibAI 推出的海外 AI 视频创作平台AI工具39分钟前发布AI小集02Newtake是什么Newtake 是LiblibAI面向海外推出的AI 视频创作平台，定位”导演工具”，主打影视级内容制作。产品基于无限画布和节点工作流，提供多视角解析、角色一致性管理、电影感灯光、专业镜头复刻等功能，已接入Seedance 2.5等模型。作为LibTV的海外品牌，Newtake 首站选择韩国市场，契合当地对偶像、剧集、广告等人物密集型内容的需求。Newtake的主要功能Director Console（导演控制台）：集中控制画面构图与镜头调度，像导演一样统筹整个视频项目。Cinematic Light（电影感灯光）：一键调整场景光影氛围，让人物与环境的质感更接近专业影视水准。Multi-View Parse（多视角解析）：基于同一角色或场景自动生成多个机位角度，丰富叙事层次。Textured Character Sheet（纹理角色表）：建立并锁定角色的五官、服装与造型细节，确保多镜头下人物始终一致。Video Edit（视频编辑）：在无限画布上对已有视频片段进行重新处理、剪辑与再创作。Pro Shot Recreate（专业镜头复刻）：参考经典或专业镜头的构图与运镜方式，快速生成同款画面。Seedance 2.5：接入底层视频生成大模型，提供高质量的人物动态与场景渲染能力。长视频生成：突破单段时长限制，支持连续叙事的长片内容产出。AutoLink：自动串联画布中的素材节点，减少手动连接工作流的繁琐操作。无限画布 + 节点工作流：将模型、素材与处理步骤放在同一张画布上，像搭积木一样可视化地搭建完整创作管线。如何使用Newtake注册登录：访问Newtake官网https://www.newtake.ai/，注册账号，进入创作后台。创建项目：在无限画布上新建一个视频项目，作为所有素材和节点的总容器。导入或生成角色：使用 Textured Character Sheet 上传参考图或生成角色，锁定五官与造型确保一致性。规划镜头脚本：在 Director Console 中编排场景、机位与动作，像导演一样统筹画面。生成视频片段：调用 Seedance 2.5 等模型，基于提示词和角色节点生成所需视频内容。多视角扩展：通过 Multi-View Parse 从已有片段延伸出不同机位角度，丰富叙事。精调画面质感：用 Cinematic Light 和 Pro Shot Recreate 调整灯光氛围与镜头语言。串联工作流：用 AutoLink 或手动连接画布上的节点，将素材、角色与生成结果自动串联成完整管线。编辑与导出：在画布上直接剪辑拼接，确认无误后导出最终成片。Newtake的核心优势导演级创作范式：以 Director Console 为核心，将影视工业的运镜、灯光与角色调度能力平民化，让普通用户也能像导演一样掌控画面。角色一致性保障：Textured Character Sheet 可锁定人物五官、服装与妆容细节，彻底解决 AI 视频多镜头下角色”变脸”的行业痛点。可视化节点工作流：基于无限画布串联素材、模型与处理步骤，创作过程像搭积木一样直观灵活，所见即所得。顶尖模型底座：已接入 Seedance 2.5 等前沿视频大模型，持续获得底层生成质量与动态表现的升级。精准市场卡位：首站选择韩国，高度契合当地偶像、剧集与广告工业对人物稳定性和视觉质感的需求。生态与资金支撑：背靠 LiblibAI 的社区资源、技术积累及超 3 亿美元 ARR，具备快速迭代与全球化扩张的底气。内容外溢红利：韩国 K-pop 与偶像剧视觉语言已被全球市场接受，创作者作品天然具备跨区域传播优势。Newtake的同类竞品对比对比维度NewtakeKling（可灵）产品定位导演级 AI 视频工作流平台，强调影视工业化、节点化制作通用型 AI 视频生成平台，主打”所想即所见”的创意表达核心交互无限画布 + 节点工作流，以项目制统筹素材、角色与镜头简洁的提示词/图生视频界面，偏向单片段快速生成角色一致性Textured Character Sheet深度锁定角色造型，专为多镜头连续叙事设计支持角色参考（Character Reference），但主要用于单片段形象固定，长序列一致性需额外控制导演工具Director Console、Cinematic Light、Pro Shot Recreate 等系统化导演工作台运动笔刷、运镜控制等基础镜头调节，缺乏影视级的系统化调度能力底层模型接入 Seedance 2.5 等第三方顶尖模型，平台化整合多模型能力自研 Kling 系列模型，视频生成质量、物理模拟与动态表现行业领先市场策略首站韩国，深度绑定 K-pop / 短剧内容生态，以 1 亿韩元创作挑战赛撬动本地创作者全球化铺开，依托社交媒体病毒传播 + 订阅制快速获客，韩国也是重点市场之一生态优势背靠 LiblibAI 社区生态，创作者可共享 LoRA、工作流与素材资源快手生态支撑，短视频创作者转化率高，但模型与工作流生态相对封闭Newtake的应用场景AI 短剧 / 迷你剧制作：用角色一致性管理与长视频生成能力，快速产出都市恋爱、悬疑反转等题材的连续短剧，解决多集之间人物”变脸”问题。K-pop MV 与偶像视觉内容：针对韩国市场核心需求，生成偶像舞蹈、时尚造型与舞台表演片段，通过多视角解析和电影感灯光打造专业级视觉。广告与品牌宣传片：借助导演控制台和专业镜头复刻，为美妆、时尚、汽车等品牌制作高质感广告片，降低传统影视拍摄成本。虚拟角色 IP 与互动内容：锁定虚拟偶像或品牌代言人的固定形象，持续产出社交媒体物料、直播切片及粉丝向互动视频，构建稳定的数字资产。电商产品展示与虚拟模特：通过纹理角色表固定模特形象，结合多视角灯光与场景切换，批量生成服装、配饰等商品的动态展示视频，替代传统拍摄。# AI工具©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇ScienceClaw - 中科紫东太初推出的科研原生智能体平台下一篇秒悟Meoo - 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！相关文章pillowtalk – AI语音日记应用，科学引导缓解压力AI小集3HRAvatar – 清华联合IDEA推出的单目视频生成3D头像技术AI小集3scenario – 游戏开发者的AI设计平台，创建高质量的游戏资产AI小集2Cloudflare Agents – Cloudflare 推出的全栈 AI Agent 开发工具AI小集3Arcade – AI驱动的全球首个产品定制化创作与生产平台AI小集2BioMedGPT-R1 – 清华联合水木分子推出的多模态生物医药大模型AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录豆包工作精挑翻译AskCcmarmos模兜漫小芽最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！36分钟前ScienceClaw – 中科紫东太初推出的科研原生智能体平台41分钟前豆包工作 – 字节跳动推出的 AI Agent 办公产品4小时前FireRedTTS3 – 小红书开源的统一语音生成与编辑模型4小时前huashu-excel – 花叔开源的 AI 数据分析 Skill6小时前PikaPio – AI + AR 创意内容社区与零代码创作平台6小时前Faraday – Inherent 推出的 AI 科学家智能体6小时前OpenBot – CopilotKit 开源的企业级 AI Agent 平台1天前HyCreator – 腾讯混元团队推出的 AI 长视频生成平台1天前FreeToken – 开源端侧 MoE 大模型推理系统，支持满血运行2天前TabTin – 开源的全栈 AI Agent 团队协作平台2天前TeleAgent – 中国电信天翼 AI 推出的桌面级通用智能体助手2天前LLM-as-a-Verifier – 斯坦福联合英伟达等开源的通用验证框架3天前CoinVE-200K – 腾讯开源的大规模组合指令视频编辑数据集3天前Cocode – 开源DeepSeek Harness发行版，提供GUI与TUI双入口4天前

FireRedTTS3 – 小红书开源的统一语音生成与编辑模型AI工具4小时前发布AI小集03FireRedTTS3是什么FireRedTTS3 是小红书 FireRed 团队开源的统一语音生成与编辑模型。模型基于 RedAE 语义增强连续表示与 LLM-DiT 架构，单一模型可实现24 种语言 + 21 种中文方言的零样本音色克隆、自然语言描述的声音设计，以及指定区域的精准语音编辑。模型在四个公开评测集上均取得最优结果，已全面开源可本地部署。FireRedTTS3的主要功能零样本音色克隆：给定几秒参考音频，即可用该音色合成 24 种语言及 21 种中文方言的语音。声音设计：通过自然语言描述即可生成此前不存在的全新音色，无需参考音频。语音编辑：对已有语音的指定区域进行精准修改，包括改词、调速、变调、调音量，其余部分保持不变。FireRedTTS3的技术原理RedAE 语义增强连续表示：在 tokenizer 训练阶段引入语义教师模型进行特征蒸馏，将语义信息注入连续 latent，既保留声学细节又缓解自回归误差累积，无需额外语义模块或多阶段训练。LLM-DiT 生成框架：以 Qwen3-1.7B 为 Backbone 继承文本理解与指令跟随能力，通过 Aggregator 压缩序列后自回归建模，再由 DiT 模块在 Backbone 条件下做 patch 级去噪生成，保持时间连贯性。先规划再合成（Instruct 版）：将自然语言指令解析为结构化声学方案或编辑掩码，再映射到 RedAE 表示进行合成，实现对声音设计和语音编辑的精准控制，不破坏未指定区域。微信关注回复“开源”，加入AI开源项目交流群如何使用FireRedTTS3环境准备：克隆 GitHub 仓库并安装requirements.txt中的依赖。模型下载：通过 ModelScope 下载FireRedTeam/FireRedTTS3预训练模型到本地目录。语种识别（可选）：下载 FastText 语言识别模型，让 Base 版自动判断输入文本的语种。零样本克隆：加载 Base 版模型，传入参考音频、参考文本和目标文本即可生成对应音色语音。声音设计：调用 Instruct 版的generate_voice_design，仅传入自然语言描述和目标文本即可生成全新音色。语义编辑：调用generate_semantic_edit，用自然语言指令指定插入、删除或替换内容，修改指定区域。声学编辑：调用generate_acoustic_edit，使用固定模板指令（如adjust the speed to 0.5x）调整语速、音高或音量。方言合成：传入带ZH_前缀的方言标签（如ZH_Sichuan），并尽量使用同方言参考音频以获得最佳效果。FireRedTTS3的核心优势三任务统一建模：将音色克隆、声音设计、语音编辑整合到单一模型，无需为不同任务分别训练或切换模型，降低系统复杂度。RedAE 语义增强连续表示：在 tokenizer 训练阶段即注入语义信息，既避免了离散 token 的声学细节损失，又缓解了连续自回归的误差累积，兼顾音质与稳定性。顶尖的多语言/方言能力：支持 24 种语言与 21 种中文方言的零样本克隆，在 MiniMax-MLS-Test 的 24 语种评测中 22 个语言位列前二。四个公开榜单全面领先：在 Seed-TTS-Eval、MiniMax-MLS-Test、InstructTTSEval、Ming-Freeform-Audio-Edit 上，字错率与说话人相似度均取得最优或次优成绩。精准可控的先规划、再合成：Instruct 版将自然语言指令解析为结构化声学方案后再渲染，确保编辑只影响指定区域，其余内容和音色保持不变。FireRedTTS3的项目地址GitHub仓库：https://github.com/FireRedTeam/FireRedTTS3HuggingFace模型库：https://modelscope.cn/models/FireRedTeam/FireRedTTS3FireRedTTS3的同类竞品对比对比维度FireRedTTS3CosyVoice3开发团队小红书 FireRed 团队阿里通义实验室开源状态模型 + 代码 + Demo 全面开源部分版本开源核心能力克隆 / 设计 / 编辑 统一建模侧重语音克隆与指令控制语言与方言24 种语言 + 21 种中文方言多语言支持，方言覆盖较少技术路线RedAE 连续表示 + LLM-DiT离散 Token + Flow Matching零样本克隆Seed-TTS-Eval 相似度78.8%Seed-TTS-Eval 相似度75.3%声音设计自然语言描述生成全新音色主要支持风格 / 情感控制语音编辑支持精准局部编辑（改词/调速/变调）编辑能力有限，非核心功能推理部署支持本地 GPU 部署，提供完整 API支持本地部署FireRedTTS3的应用场景多语言有声内容制作：用几秒参考音频克隆音色，快速生成 24 种语言的有声书或播客，无需聘请多语种配音员。游戏与虚拟角色配音：通过自然语言描述设计专属角色音色，或精准编辑已有台词中的个别字词，避免整句重录。视频与播客后期剪辑：在成品语音中直接替换错误词汇、调整语速或删除冗余片段，无需回到录音棚重新录制。品牌智能客服：零样本克隆企业专属客服音色，保持一致的品牌声音形象，同时支持多语言服务。方言内容创作：用 21 种中文方言合成本地化内容，如方言短视频、地方文化节目，大幅降低方言配音门槛。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇huashu-excel - 花叔开源的 AI 数据分析 Skill下一篇豆包工作 - 字节跳动推出的 AI Agent 办公产品相关文章Grimo – AI文本编辑工具，提供实时写作建议和内容生成AI小集2DeepPiano – 智曲科技推出的AI钢琴应用AI小集7Qwen-AgentWorld – 通义千问推出的原生语言世界模型AI小集3Apertus – 瑞士开源的首个大规模语言模型AI小集2FilmAction – AI电影创作平台，从故事构思到视频生成一站式AI小集3LEOPARD – 腾讯AI Lab西雅图实验室推出的视觉语言模型AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录豆包工作精挑翻译AskCcmarmos模兜漫小芽最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！35分钟前Newtake – LiblibAI 推出的海外 AI 视频创作平台39分钟前ScienceClaw – 中科紫东太初推出的科研原生智能体平台41分钟前豆包工作 – 字节跳动推出的 AI Agent 办公产品4小时前huashu-excel – 花叔开源的 AI 数据分析 Skill6小时前PikaPio – AI + AR 创意内容社区与零代码创作平台6小时前Faraday – Inherent 推出的 AI 科学家智能体6小时前OpenBot – CopilotKit 开源的企业级 AI Agent 平台1天前HyCreator – 腾讯混元团队推出的 AI 长视频生成平台1天前FreeToken – 开源端侧 MoE 大模型推理系统，支持满血运行2天前TabTin – 开源的全栈 AI Agent 团队协作平台2天前TeleAgent – 中国电信天翼 AI 推出的桌面级通用智能体助手2天前LLM-as-a-Verifier – 斯坦福联合英伟达等开源的通用验证框架3天前CoinVE-200K – 腾讯开源的大规模组合指令视频编辑数据集3天前Cocode – 开源DeepSeek Harness发行版，提供GUI与TUI双入口4天前

AI 行业下一笔百亿美元级收购，可能落在许多开发者每天都会打开的网站上：Hugging Face——对，就是前不久险些被 OpenAI 的神秘新模型攻破的那个平台。据 Business Insider 最新报道最新报道，AI 开发者平台 Hugging Face 正在寻求出售，并已请一家银行协助摸底潜在买家的意向：目前谈到的交易估值至少为 130 亿美元，后面还有上调的可能；但谈判仍处于早期阶段，买家没定、协议没签，Hugging Face 最后也可能不卖。130 亿美元，无疑是个天文数字。2023 年 8 月，Hugging Face 完成 2.35 亿美元 D 轮融资，当时估值为 45 亿美元，投资者包括 Salesforce、Google、Amazon 和 Nvidia 等科技公司。若最终按 130 亿美元左右成交，它的身价将在三年内涨到接近原来的 3 倍。就在几天前，Stripe 刚刚宣布收购模型聚合与路由平台 OpenRouter：虽然交易价格没有公开， 但据 Axios 报道，称其超过 80 亿美元。把这两个收购案放一起看，不难发现，连接模型与开发者的平台，正在被摆上百亿美元的谈判桌。「AI 时代的 GitHub」，凭什么值 130 亿美元？2016 年，Clément Delangue、Julien Chaumond 和 Thomas Wolf 创办公司 「Hugging Face」 ，起初做的是青少年聊天机器人；后来团队转向机器学习工具，逐渐长成今天规模最大的 AI 模型与开发者平台之一。开发者可以发布、下载和共享模型，也能寻找数据集、体验 Demo，再使用训练与部署工具，所以它经常被称为「AI 时代的 GitHub」：从 Llama、Gemma 到图像生成和语音识别模型，大量开源项目都会把 Hugging Face 当作发布与分发的一站。如果说 GitHub 保存的是软件时代的代码资产，那么 Hugging Face 正在保存 AI 时代的模型资产和开发流程。研究人员在这里发布模型，开发者来这里取用模型，企业将模型对接进自身业务，云服务商、芯片厂商也都想嵌入这套工作流程。正因如此，Google、Amazon、Nvidia 这些彼此相互竞争的巨头，都成为过 Hugging Face 的投资方。保持行业中立，是 Hugging Face 最珍贵的无形资产。据《金融时报》的报道称，Hugging Face 曾拒绝英伟达一笔约 5 亿美元的投资，核心考量就是规避单一资本干预，守住平台的独立属性。可万一被科技巨头全资收购，这份维系多年的中立平衡，势必会被彻底打破，这也是这场收购传闻最核心的争议点。连接 AI 和人的平台，开始值大钱OpenRouter 和 Hugging Face 卡在产业链的不同位置——前者帮开发者统一对接各家模型，搞定路由调度、计价以及 Token 结算；后者处在更上游，承担模型发现、发布、下载的工作，同时承载整套依附于模型生长出来的社区与工具链。两家公司做法不同，生意却建立在同一个变化上——模型越来越多，开发者需要有人替自己整理、连接和部署它们。模型今天可以从 Llama 换成 Qwen，明天还会出现新的选择；可若搜索模型、管理数据集、下载权重和部署应用的习惯固定下来，整套工具链很少跟着模型反复搬家。这也正是 Hugging Face 最值钱的地方：模型会轮替，但使用模型的人，使用习惯、活跃社区不会朝令夕改。今年 7 月发生的一起安全事件，也侧面印证了 Hugging Face 在行业里的特殊地位——当时 OpenAI 在测试模型的网络安全能力，一套由多模型驱动的自主 Agent 脱离了测试隔离环境，直接闯入 Hugging Face 的生产基础设施。根据 Hugging Face 事后的技术复盘，整套入侵行为完全由 Agent 端到端自主完成，平台方面判断，它的目的是窃取测试答案。虽然这起事故和本次出售无关，但它确实直观展现出 Hugging Face 串联起模型、数据集与整套开发流程的特殊地位——甚至对于很多 AI 来说，Hugging Face 就是一个 AI 信息的集散地。站在商业角度推演，处于 AI 上下游的厂商，都有拿下 Hugging Face的理由——云厂商可以把平台的「部署」入口默认导向自家云服务；芯片企业能够借此推动更多模型适配自家硬件；大模型公司则可以快速触达海量开发者……这类平台最珍贵的资产，也恰恰是它的中立性。一旦 Hugging Face 被某一家巨头收入麾下，其他厂商是否还愿意继续在这里发布最新模型和工具，将成为一个现实问题。这也是 Hugging Face 这类平台的估值逻辑最特殊的地方：它卖的并不只是今天的平台收入，而是未来 AI 生态入口的可能性。过去几年，大模型竞争主要集中在训练能力——OpenAI、Google、Anthropic、智谱等公司，争夺的是谁能打造更强的基础模型。但随着模型数量快速增加，行业正在出现另一个问题：开发者如何找到合适的模型，又如何比较不同模型的能力？这正是 Hugging Face 和 OpenRouter 这类平台的价值所在。如果说 App Store 解决的是「应用太多，用户不知道下载什么」的问题，那么未来 AI 时代也需要一个类似的「模型应用商店」，帮助开发者从海量模型中找到、测试、调用并部署最适合自己的方案。模型本身会不断变化，但围绕模型形成的检索、评价、分发和开发习惯等等……都会产生更长期的价值。这也是为什么 OpenRouter 会被 Stripe 以超过 80 亿美元的价格收购，而 Hugging Face 的估值也被市场推向 130 亿美元。未来 AI 行业的竞争，可能不仅属于制造模型的公司，也属于连接模型与开发者的平台。对于 Hugging Face 来说，其最大的价值来自它连接了整个生态；而最大的风险，也源自于它必须位于这个生态的中立位置。无论谁最终接手 Hugging Face，在一定程度上，都会决定未来 AI 行业潮水的流向——而最好的买家，显然是和各方利益牵涉最小的那一个。这么看来，Hugging Face 这 130 亿美金的估值，也许还不是那么稳当。

全球 AI 视频创作的注意力，全都被模型厂商以及少数 C 端产品所霸占。从威尔·史密斯吃面条吃到动作变形的初期尝试，到如今时长达到数十秒、运镜精准、人物一致性和物理规律的维持效果日渐提高，AI 视频创作已经取得了巨大的技术和产品体验上的进步。然而当视频生成模型跨过「可用」的门槛，又将走向何方？它的确降低了普通人创作视频的门槛，但那些一直置身影视行业，每天在真实制作现场工作的人们，却发现这套模型和产品，在工业化流程下面临着更加巨大的考验。影视工业的运转逻辑不只是简单创意的拼接，背后是制片、导演、编剧、美术与设计、服化道、后期、混音、宣发等数十个岗位的环环相扣、相辅相成。一个标准的商业项目无法仅靠简单的操作「一键生成」。结果模型能力越来越强，但职业团队的创作方式仍然高度依赖人工。创作者需要在多个产品之间来回切换、搬运提示词与素材，在公网环境等待生成排队，将散落在各处的素材导入工程文件。整个影视工业意识到：AI 视频如果要真正嵌入专业工作流中，除了前端好用的工具、后端强大的模型之外，还需要一整套能够承载算力、Token、Agent 协同、团队工作流生产的基础设施。近日，这套基建终于在上海科技影都正式落地，筷子科技 (Kuaizi.ai) 联合上影昊浦智慧产业社区正式推出了「昊帧影视创制平台」：在此前建成的百卡规模影视专属算力池基础上，新增部署 50 台英伟达 DGX Spark，并推出了年度高达万亿级多模态 Token 调用补贴政策。这是全国首个由前沿 AI 创业公司、重点文化国企以及国际算力巨头联合建立的工业级影视 AI 生产体系，一座专属的「AI 片场」。它的存在正是为了解决上述痛点，为工业级视频创作打造易用、可依赖的基建。https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/08/haozhen.mp4从个人创作到工业协同，专业影视需要新的专属私有底座市面上并不缺乏优秀的 AI 视频生成产品，从小云雀、MiniMax Design，到 LibTV 和 TapNow，这些工具都有着友好的交互界面和优秀的底层模型。不过这些以 C 端、小团队/企业端为核心定位的产品，主要的优势在于降低单点生成门槛，随时将创意落实为成片。当场景切换到长周期、多工种、重协同的影视工业制作，用户对于工具的需求有了巨大的变化，工具和平台的职责也转变了。尤其是影视从业者有着严格的项目周期，对于算力吞吐的确定性要求极高。而前述 C 端产品的算力调用受制于公有云的并发机制，难以满足严苛的影视制作排期。直白来讲，剧组需要高吞吐、低延迟的稳定算力保障。此外，剧本、核心设定以及各式各样未公开的商业工程资产，在上传到公有云时也面临着合规风险，剧组需要的是方便的私有化环境；不仅如此，专业剧组多达几十上百人的团队，还需要清晰、易于管控的多层级账号体系，从而实现更加精细的权限配置、资产管理和 token 消耗追踪。为了解决这些痛点，昊帧平台从立项之初就面向企业级的影视工业生产系统而设计。首先，这个平台在基石层面实现了算力自部署与私域化供给：包括 2024 年上影集团投资的百卡级影视行业专属算力池，以及本次上影与英伟达生态企业合作运营的 50 台 DGX SPARK 算力集群，这是一套专属的算力底座，并非面向公网提供泛化的服务，而是优先供给上影体系内以及产业社区的入驻伙伴使用。自部署的算力意味着足够的确定性——它能够为剧组提供稳定的算力保障和资产隔离屏障，让视频渲染等高并发、长周期的推理工作得到独占且私密的支持。影视长内容创作对于多模态模型的消耗，与偶尔尝试几张图、几段视频完全不在同一量级。解决了「算力去哪儿找」的底座问题同时，昊帧平台的年度万亿级多模态 Token 调用补贴，则消除一个更加现实的痛点——工业级规模化制作能不能用得起。目前昊浦整个产业社区已集聚超过 50 家影视科技企业，根据测算，每家专业团队深度开展 AIGC 长周期制作年均消耗约 2000 亿 Token。而昊帧平台每月能够注入百万级算力资源，补贴约 10% 的算力供应，从而实现年度万亿级 Token 补贴。正如传统片场的影棚场地、灯光器材，新一代剧组对多模态模型的 Token 消耗同样巨大。而在整个影视基地，运营方将 Token 视为公共生产资料，提供稳定的供应和恰当的补贴，也符合影视工业的商业逻辑。在自建算力和 Token  补贴之上，昊帧还进一步构筑了企业级后台：支持多层级主/子账号，权限实现分级细化的管控，团队资产库的沉淀，以及针对不同团队/项目组的 Token 消耗精细管理。如果说常见的 C 端产品让生成变得唾手可得，那么整个昊帧平台则是工业级的升级，构建了一座资产安全可控，算力独占专享的「AI 影视工厂」。从「人找工具」进化到「Agent 组织生产」私域算力得到保障之后，如何让工业级团队更高效地组织起来，充分利用今天视频和多模态模型的生成能力？作为本次合作的重要技术合作伙伴，筷子科技给出的答案是「丽帧引擎」以及配套的企业级 Agent 工程体系。在传统的 AI 生成工作流中，每个模型和产品各有所长，工序之间的衔接往往需要大量人工搬运：剧本在一个模型中构思，角色概念换另一个模型调试，分镜生成与声音处理又分别进入不同的软件环境。丽帧引擎在交互层面推行了「无限画布」形态。它持续接入业界前沿的多模态 SOTA 大模型，覆盖文本、图像、音频与视频生成，并将剧本创意、角色设定、分镜设计、视频生成与后期修整整合进同一个连续的工作空间。创作者无需在不同应用间频繁跳转，在统一的工作流中即可完成构思、生成、修改与组装。无限画布为以人为本的工作方式带来了更好的交互体验，而更深层次的转变，在于筷子科技为影视专业生产协作引入了全链路 Agent。如果说过去还是人来组织工具，现在影视工业也可以像 AI 时代以来的 OPC 那样，更方便和可靠地实现「Agent 组织生产」。如下图所示，丽帧引擎驱动的 Agent 工作流可以围绕专业团队的创作目标去拆解任务，在后台匹配适合任务的多模态模型并进行精细化调度。这意味着影视从业者无需像从前那样被迫频繁手动配置具体的模型、产品、搬运提示词与资产，整个生成过程的全部调度工作能够下沉到后台，成为智能体统一调度的「底层能力」。能让顶尖短剧量产，也能让百年 IP 活过来正如前面提到，上影昊浦智慧产业社区目前已集聚超过 50 家影视科技企业以及影视产业链上下游伙伴。包括《新 51 号兵站》、《灵探Ⅱ》等影视级 AIGC 项目，已经率先通过昊帧平台进入实际生产和商业化流程。这两个标杆项目也展现了昊帧平台的工业底座的不同落地探索。《51 号兵站》是一部承载几代人记忆的经典谍战电影，也是上影集团前身上影厂自身的优质 IP。上影集团为了活化这部老 IP，借助筷子科技的多模态 Agent 协同，探索了 AI 全流程辅助+人工创意优化的前沿制作模式。https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/08/pv11.mp4《新 51 号兵站》由上影制作旗下上影文化科技有限公司作为第一出品方，选择了受众更加广泛，成本也更加可控的微短剧形式。全片总时长 120 分钟，与电影体量相当，但单集时长控制在 2 分钟，充分利用了昊帧平台，将剧本打磨出跌宕起伏的短剧节奏。如今 89 岁高龄的上影老艺术家梁波罗，向制作单位授予了肖像权，让原片中的「小老大」形象得以重新活跃在手机屏幕上。片方希望通过 AI 技术的运用，让这部有着现实原型的经典 IP 得以焕然一新。另一家入驻公司左袋文化，此前打造了国内首部超百分钟 AIGC 拟真人短剧《灵探》，登顶腾讯短剧男频榜，播放量在去年就已突破千万。而推进到续作时，团队不再需要验证 AI 创作的可行性，能直接转向全流程的稳定量产和多人高效协同。《灵探Ⅱ》的制作充分利用了昊帧平台的专属算力与 Agent 工作流，在复杂分镜调度、角色一致性维护、长片段视听连贯性等关键环节上，再一次推高了工业化交付的标准。目前《灵探Ⅱ》已经开始研发制作，在保留前作主线的基础上引入了 AI 生成的平行世界设定和多线剧情结构。由于大模型能力的升级，续作画面质量和效果得到了大幅提升；值得一提的是，该剧也在探索互动式短剧的新形态，得益于昊帧平台的 Agent 能力进化，整个制作效率也比前作有所提升。一部剧集杀青，然后呢？其实，这套由筷子科技和上影共同打造的专业级影视智能体底座，其能力并未止步于此。在传统影视商业运作中，成片后的宣发物料往往需要独立团队和时间周期来制作。而昊帧平台内置了视频复刻、短视频切片、电商套图和 KOC 种草等一系列面向后期宣发的场景化 Agents。正片制作阶段所沉淀的资产，能够被宣发 Agent 直接调用，从而快速生成面向多平台的高质量商业配套内容。AI 的能力，不仅限于前中期制作阶段，已然延伸到了宣发和整个商业化链条中。使用昊帧平台制作的短剧《香道师》片段中国影视工业迎来 AI 跃迁作为深耕商业视频生成的技术平台，筷子科技能够将底座能力平移给传统影视工业并促进其 AI 变革，其核心逻辑在于商业视频和影视工业在规模化生产上的构造相通：商业视频是 AI 最早遭遇高频、大规模 Token 调用的场景；未来影视行业也将如此。而筷子科技目前已经累计服务超过 1.3 万家企业，分发超过 1.2 亿条商业级视频，有着平台 Token 调用量百倍增长的经验，有着多模型混合调度、并发容错和数字资产沉淀方面的壁垒。不仅如此，借助成熟的 FDE（前置部署工程师）的服务模式，筷子科技的工程体系能够精准嵌入上影的专业制片流程中。这也正是筷子科技与上影共同打造的这套新基建的价值所在：先行者正在构建一种「双层片场」的生产体系。在真实的片场中，百年影视工业所确立的专业标准与品位标尺仍然是把关者。而在这些实体设施之上，昊帧平台充沛的算力供给，让影视工业的先行者们更加高效和可靠地利用 AI 所带来的价值。筷子科技创始人兼 CEO 陈万锋表示，筷子科技和上影将以上海为核心、松江为支点，持续推动昊帧平台真正从入驻企业的项目工具，逐渐进化为中国影视行业可以泛用的基础设施。优秀的多模态大模型和视频生产工具并不会取代传统片场。正相反，它现在已经成为了传统影视工业体系的一个好用的插件。而在此之后，它会逐步成为支撑规模化生产，推动整个行业实现 AI 跃迁的数字底座。

今年是折叠屏诞生的第七个年头，苹果终于要交出他的第一份答卷。彭博社记者 Mark Gurman 给出了迄今为止最接近「上手体验」的爆料。按照 Gurman 的说法，他已经与数名实际使用过折叠 iPhone 的人士交流，几名体验者给出的反馈颇为一致：这台手机放进口袋里的感觉不错，新的铰链机构手感和耐用性也很好；而展开之后，苹果为内屏准备了一套接近 iPad 的应用布局。更有意思的是相机。Gurman 提到，折叠 iPhone 的影像表现也可圈可点——这意味着苹果并不会像 iPhone Air 那样走极端，放弃 iPhone 引以为豪的影像能力，但长焦的缺位，也许会让许多拥趸买不下手。当然，这台折叠屏的售价，可能是更大的问题——目前来看，折叠 iPhone 售价估计会超过 2000 美元，折合人民币超过一万五。距离苹果发布会只剩下半个月，折叠 iPhone 的面貌已经昭然若揭了。合起像 iPhone，展开像 iPad先说最基本的形态。目前多个信源已经基本指向同一个方案：苹果最终选择的不是类似 Galaxy Z Flip 的竖向小折叠，而是一台左右展开的「书本式」大折叠——也就是当下流行的「阔折叠」。郭明錤此前给出的尺寸是外屏约 5.5 英寸，内屏约 7.8 英寸。内屏比例接近 4:3，比普通 iPhone 更宽，也更像缩小后的 iPad。这也是它和三星 Galaxy Z Fold 系列一个很明显的区别。折叠状态下，5.5 英寸外屏接近过去 iPhone mini 的尺寸。回消息、接电话和查看通知时，它仍是一台可以单手使用的 iPhone。到看视频、处理文档或者视频通话的场景时，用户再把它展开。实际体验过这台产品的人，都说它放进口袋里的尺寸很不错。有意思的是，展开之后，手机界面会切换成类似 iPad 的布局。这套系统设计，其实已经嵌入到 iOS 27 里了。今年 WWDC 之后，我们曾经发现 iOS 27 突然加入了大量横屏界面——天气、音乐等系统应用都增加了专门的横向布局；Xcode 27 里甚至出现了 foldState、angleDegrees 等与折叠状态和铰链角度直接相关的参数，MobileGestalt 私有 API，还增加了用于查询设备逻辑屏幕数量的新参数。苹果在 WWDC 的开发者演讲中，也开始要求开发者不要再针对固定机型和方向设计界面，而应该让 app 适配不同尺寸与长宽比。软件之外，硬件本身也在尽可能解决折叠屏最经典的问题。据报道称，苹果采用了质量更高的铰链，希望让内屏折痕做到「几乎不可见」；郭明錤则透露，苹果的方案会通过特殊的金属支撑结构分散屏幕弯折产生的应力——我们已经在 OPPO、三星等折叠屏手机上，看过类似的铰链设计。据爆料，部分使用过原型机的人，都对铰链的开合手感和耐用性表示肯定。折叠 iPhone 的机身也会非常薄——目前供应链消息普遍指向展开约 4.5mm、折叠约 9 至 9.5mm。作为对比，Galaxy Z Fold 7 展开为 4.2mm、折叠为 8.9mm，苹果第一代产品已经基本达到了同一量级。图源网络此前 Gurman 还披露，苹果测试过黑色和白色版本，并计划使用第二代自研 C2 基带，同时彻底取消实体 SIM 卡槽。整机预计会使用钛与铝等材料，在铰链、结构强度和重量之间寻找平衡。从目前的信息来看，苹果没有准备重新发明折叠屏的基本结构。它选择的是一条已经被三星、华为、Google 等厂商验证多年的路线，然后重点解决三个问题：折痕、厚度，以及软件生态。生态，可能才是苹果真正有机会拉开差距的地方。妥协的长焦和解锁折叠屏带来的另一个意外优势，是拍照。在最新的通讯里，Gurman 专门提到，折叠 iPhone 展开有一个非常优秀的相机取景界面。7.8 英寸的内屏已经接近 iPad mini 的显示面积，用它查看构图、人物状态和照片细节，天然比普通手机屏幕舒服。折叠结构还意味着手机可以在一定角度下自行站立，理论上也会给自拍、合影和视频拍摄留下更多玩法。此前的爆料显示，整台手机可能拥有四颗摄像头：外屏一颗、内屏一颗，再加上背面的两颗主相机。不过后置的两颗摄像头，可能也是整台手机最令人失望的部分——第一代折叠 iPhone 没有长焦摄像头。也就是说，它的后置影像系统大概率只有主摄和超广角两颗 4800 万像素的摄像头，这跟三星 Galaxy Z Fold 8 的配置相似。愿意花超过 2000 美元购买第一代折叠屏产品的人，与在乎高端手机影像、尤其是长焦能力的人群，重合度可能相当高——这可能会是艰难的取舍。更要命的是，长焦缺位的问题可能不会马上得到解决，折叠 iPhone 想获得苹果最完整的影像能力，可能还需要再等几年。苹果等于让自己最昂贵的一台 iPhone，在影像规格上反而低于同期的 Pro 系列。第二个妥协是解锁能力——Face ID 没了，Touch ID 回来了。这个传闻其实已经出现了一年多。郭明錤此前就表示，为了节省内部空间，苹果计划放弃 Face ID 的 TrueDepth 模组，将 Touch ID 集成到侧边电源键中。最新消息进一步坐实了这个设计。技术上并不陌生，这套方案已经在 iPad mini 和 iPad Air 上使用多年。图｜Apple但它将是 2017 年 iPhone X 发布以来，Touch ID 首次回到苹果最高端的手机产品原因也很现实。折叠屏对内部空间的争夺比普通手机激烈得多。两块屏幕、铰链、更大的电池和复杂的结构件都需要空间，苹果还希望把展开厚度控制在约4.5毫米，只能在内部空间上做出取舍。相比之下，把指纹识别塞进侧边按钮，显然比在机身里容纳完整的 Face ID 模组更加经济。至此，我们也能从这些妥协中摸出苹果造折叠屏的产品逻辑——苹果优先保证的是折叠形态本身。为了让它足够薄、折痕足够浅、铰链足够可靠，甚至愿意暂时牺牲已经成为 Pro 级 iPhone 标配的能力。折叠 iPhone，注定是一台小众 iPhone三星在 2019 年发布第一代 Galaxy Fold。到了 2026 年，三星已经迭代到 Z Fold 8，华为等中国厂商甚至把产品推进到了三折叠形态。苹果第一台折叠 iPhone 面对的，是一个经过七年迭代的成熟品类。只是从全球范围来看，折叠屏依然小众。Gurman 援引的数据显示，2025 年折叠屏手机只占全球智能手机出货量约 1.6%。中国市场则呈现出另一种景象。按照彭博社披露的数据，中国去年贡献了全球超过一半的折叠屏手机出货量，销量超过 1000 万台。中国消费者购买的折叠屏手机，比其他市场加起来还多。过去几年，中国手机厂商也培养出了一批愿意为新形态付费的高端用户。他们购买手机时，看重的不只有处理器和影像，折叠、三折叠、超薄机身和新的材料工艺，本身都可以成为产品的购买理由。这使中国成为第一代折叠 iPhone 最值得关注的市场。图｜华为超过 2000 美元的售价，意味着第一代折叠 iPhone 很难承担走量任务。它更像一台「标杆产品」：用全新的外观与其他 iPhone 拉开距离，把消费者重新吸引进 Apple Store，同时展示苹果对下一种手机形态的判断。它真正重要的作用，可能并不体现在销量上，而在于能否借助 iOS 和 App Store，把折叠屏从一种硬件形态，变成一套新的软件体验。数以亿计的 iOS 设备，加上苹果对开发者界面的统一要求，有机会让折叠屏第一次获得一套覆盖足够多应用的大屏规范。Android 厂商用了七年仍未彻底解决的软件适配，苹果可能借一台新 iPhone 推动整个开发生态跟进。我们此前分析 iOS 27 时开过一个玩笑：成长七年的 Android 折叠生态等来了苹果折叠，相当于鹅城终于迎来了张麻子。如果要给第一代折叠 iPhone 找一个参照，我会把它定义为另一台 iPhone Air。它们都先用一种很鲜明的产品形态吸引你，至于为此牺牲的那些东西能不能接受，就看你的取舍了。喜欢 Air 的人，会被轻薄机身击中；批评它的人，也能从续航、影像和价格中找到充分理由。折叠 iPhone 大概会面对相似的评价。有人会喜欢它折叠后的便携尺寸，以及展开后接近 iPad 的大屏体验，也有人会盯着超过 2000 美元的价格、缺席的长焦和 Face ID，认为这些妥协无法接受。它面向的是一小群愿意为新形态付费，也愿意承担首代产品代价的用户。第一代折叠 iPhone 会收获很多关注，也会有一群人爱得不得了——但从一开始，它就不是一台为大多数人准备的 iPhone。