反代 灰产 中转 应该都在这里了👇 一、综合型多协议网关 CLIProxyAPI 是这个赛道的标杆，把 Gemini CLI、Antigravity、ChatGPT Codex、Claude Code、Qwen Code、iFlow 包装成 OpenAI/Gemini/Claude/Codex 兼容的 API 服务 AIClient-2-API 是 Node.js 实现，通过模拟 Gemini CLI、Antigravity、Codex、Grok、Kiro 的客户端请求，封装成本地 OpenAI 兼容接口 2026 年初还加了 Grok 的 Cookie/SSO 逆向，是目前对 Grok 支持最完整的 Antigravity-Manager 是桌面客户端路线，Tauri + React 写的，把 Google/Anthropic 的 Web Session 转成标准化 API 接口，带 OAuth 链接生成和账号池调度。这个适合拿来讲"账号管家"这种场景化内容 9router 和它的 TypeScript fork OmniRoute 是"智能路由 + 多档 fallback"的代表，iFlow、Kiro、Qwen 被标为 FREE 的是真免费无限，通过 OAuth 和 device auth 接入 ccproxy-api Python 实现，特点是直接复用 Claude CLI SDK tokens 和 Codex CLI 的 credential store，插件系统做得比较干净 CliGate 带可视化 Dashboard，支持 ChatGPT Account Pool、Claude Account Pool OAuth PKCE login、Antigravity Account Pool，一键配置 CLI 工具 二、Claude 专项 claude-relay-service 是国内最火的 Claude 中转方案，集成 Anthropic 的 OAuth 授权流程，在 Web 界面点击 Add Account 生成授权链接，登录 Claude 账号授权后接入服务。拼车党的基础设施，教程必讲 ClewdR 是 Rust 写的，支持 Claude 网页和 Claude Code，单一静态二进制覆盖 Linux/macOS/Windows/Android，Docker 镜像齐全，带 React 管理界面。性能路线代表 claude-code-proxy 是 Claude Code 转 OpenAI 的经典实现，教程里讲"双向转换"的基础案例 claude-relay（npow）是另一个思路，直接起一个 claude -p 进程来代理，而不是逆向协议 claude-unofficial-api 和 unofficial-claude-api（st1vms）是更早期的纯 Session Key 逆向（前者 JS、后者 Python），适合在教程里讲"历史演进" Claude Code Action with OAuth是官方 Claude Code Action 的 fork，支持 OAuth 认证，让 Claude Max 订阅者在 GitHub Actions 里使用订阅 opencode-claude-auth 走 Keychain 路线，从 macOS Keychain 读取 Claude Code OAuth credentials，支持多账号自动检测 三、ChatGPT/Codex 专项 PawanOsman/ChatGPT 是元老级项目，把逆向成本打到几乎为零 acheong08/ChatGPT（revChatGPT）是逆向 ChatGPT Web 的祖师爷仓库 codexProxy（J1aDong/codexProxy）你自己做的那个方向，类似的还有不少把 Codex 包成 Anthropic Messages 入口的。 四、Gemini 专项 gemini-proxy（KashifKhn）是目前最干净的实现，Bun + Hono + TypeScript，OAuth 2.0 + PKCE 浏览器登录，自动刷新 token，不需要付费 API key，不需要 gcloud CLI gemini-openai-proxy（Brioch）、gemini-cli-proxy（ubaltaci）、geminicli2api（gzzhongqi）是同类的三个竞品，各有侧重。 openai-gemini（PublicAffairs）是 Serverless 路线，可以直接部署到 Vercel/Cloudflare Workers，讲部署那集必备。 五、Copilot 专项 copilot-proxy（hankchiutw）一个简单的 HTTP 代理，把 GitHub Copilot 的免费额度暴露成 OpenAI 兼容 API，思路清晰。 github-copilot-proxy（BjornMelin）做的是反向，让 Cursor 调 Copilot 的后端，绕过 Cursor 的 500 次 premium 限制。 copilot-proxy（lutzleonhardt）是 VS Code 插件路线，通过 Language Model API 暴露，思路很野 六、Kiro / Qwen / Grok 逆向 kiro-gateway（jwadow/kiro-gateway）是 Kiro IDE / Amazon Q Developer 的网关，免费白嫖 Claude 模型的核心姿势。 Qwen-Copilot-Proxy（edwardgj）伪装成 Ollama 接口来对接 Copilot Chat，思路巧妙。 GrokProxy（CNFlyCat）走 Cookie 路线，从开发者工具 Network 面板抓 sso= 开头的 cookie 配置进 cookies.yaml，教程里讲 Cookie 型反代的标本。 七、Cursor 专项 Cursor-To-OpenAI（JiuZ-Chn/Cursor-To-OpenAI）把 Cursor 编辑器的 AI Chat 包成 OpenAPI，从 Cursor 客户端 cookie（user_ 开头）提取认证，网页 cookie 不能用。这个对讲"客户端 Cookie vs 网页 Cookie 差异"是绝佳案例 八、逆向号池 + 商用平台（拓展视野） FakeOAI/tokens（FakeOAI/tokens）是商用级别，轮训号池将各大平台的模型能力转化为 OpenAI、Anthropic、Gemini 等平台的 API 接口标准格式，支持 Claude Code、Codex、GeminiCli 等终端调用。

就在DeepSeek V4山雨欲来的前夜，晚点LatePost的更新爆了不少料： - 最近半年，DeepSeek的核心员工，包括DeepSeek第一代模型作者王炳宣、DeepSeek-OCR系列作者魏浩然、DeepSeek-R1作者郭达雅、Janus-Pro贡献者阮翀等人，都被各家大厂给挖走了，更不用说已经在小米做出了成果的前研究员罗福莉； - 尽管如此，DeepSeek依然不怎么卷，同行的每周工作时间都奔着80小时去了，DeepSeek的大多数员工还是遵循着早上不打卡、下午6-7点走人的规律，因为老板梁文锋相信一个人每天高质量输出的时间不会超过8小时，员工加班疲劳引起的昏庸工作质量，反而会浪费宝贵的算力资源，给公司造成损失； - 搞AI和做量化之间的关系其实相当紧密，2016年，DeepMind的创始人哈萨比斯就组建过量化团队，希望能为刚刚脱离Google的公司创收，结果没赚到钱，而幻方则是倒过来的，也是在同一年开始用GPU的深度学习算力去干实盘交易，成功让梁文锋以30岁的年纪实现财富自由，再才组建了DeepSeek； - 2023年的时候，梁文锋小范围见过一些投资人，但提出的构想类似OpenAI和微软的投资协议，投资方需要接受一个回报上限，这在投资者看来是没道理的，所以见完一轮之后，没有任何机构愿意投DeepSeek，而在大模型火了之后，梁文锋把和投资人建联的通道直接关闭了； - 在公司里，梁文锋参与最多的是基模架构工作，然后就是充当不同团队之间的粘合剂，DeepSeek内部鼓励交叉协作，一个团队的周会也会向其他团队开放，这种开放组织很容易被规模扩张给破坏，所以DeepSeek对于核心团队的增加相当谨慎； - 去年以来，外部世界发生巨变，既有DeepSeek-V3/R1的一炮走红，也有竞争烈度的大幅升级，DeepSeek没有加入任何战局，依然在自己重视的效率优化（注意力机制）、架构改进（mHC）和非主流探索（OCR）上面努力，梁文锋甚至招进了一些神经科学和脑科学背景的顾问，对人脑原理兴趣大增； - 这也意味着DeepSeek错过了去年最重要的两条主线，一个是AI Coding，这里不只有商业价值的爆发，还引发了以龙虾为代表的Agentic应用形态，DeepSeek-V3.2完全被其他国产模型盖过了风头，另一个是多模态生成，从GPT-4o到Nano Banana再到Seedance 2.0，全都颠覆性的创造了海量增长，但梁文锋认为多模态「不是智能的主线」； - 外界期待DeepSeek每次出手都能像去年年初那样石破天惊，这可能有些强人所难，也未必是梁文锋的目标，而他也需要稳定团队抗拒财富诱惑的心力，猎头给DeepSeek员工开出2-3倍的薪水，而且这还是建立在DeepSeek本身工资就不低的前提下，确实也有员工做出了跳槽去参与更确定性的、持续参与业界最强模型工作的选择； - 留下的人当然还是占了大多数，他们习惯了相对宽松的研究氛围，也愿意做非竞争驱动的探索，在DeepSeek的价值体系里，原创的排序是要比最强更靠前的，它们本质上并不冲突，有时候实现了原创也就自然实现了最强，但在进入Agentic版本后，工程能力变得更重要了，而这正好进入了DeepSeek没有过多投入的地方； - 于是梁文锋也比较少见的做出了应变回应，最近一段时间，他开始启动了对公司的估值，这意味着可以给团队更有刺激性的财富预期，同时也开始招揽模型策略产品经理，明确要求深度使用过Claude Code、OpenClaw、Manus； - 坚持该坚持的，改变该改变的，至于什么是该坚持的、什么是该改变的，这个判断还是得由梁文锋来拿捏，「奇迹之所以是奇迹，就是因为它不常发生，是小概率事件。在中国这个崇尚竞争和结果说话的环境里，敢于追求独特目标的 DeepSeek 的存在本身，是一个令人惊喜的小概率事件。」

之前有张「中国AI vs 美国AI」的图（图1）很火，就在OpenAI和Anthropic齐发新模型的同时，元宝和千问正在开打红包大战，对比起来讽刺性拉满了。 但这个笑话的保质期很短，也不怎么好笑了，因为很快赶上了字节和快手同样先后的发了新一代视频模型，在外网刷屏的程度再次引起洋人对于中国AI实力深不可测的「刻板印象」。 所以说钱钟书老爷子写「围城」是有道理的，寰宇就是一个围城，里头的人眼馋外边，外边的人羡慕里头。 字节的Seedance 2.0很牛逼，可以说是完全改写了视频生成的方法，而且因为字节这家公司自带的外围声量一直很大，所以虽然发布更晚，评价增长却更快，但快手的Kling 3.0也非常强，我已经烧掉三个号了，保证绝对不是在强行塑造「双星闪耀」的概念。 这也和两个模型的路线差异有关，综合能力肯定都要对标视频大模型的Sota、也就是谷歌的Veo模型，但Seedance 2.0更侧重于Sora 2的那套运镜、理解、模仿、转场等效果，极大的利好短视频创作者生态，而Kling 3.0则更偏向于Runway代表的影视化、真实化和工业化的能力，是冲着专业导演和工作室去的。 所以博主和用户天然会对Seedance 2.0更有感觉，这没毛病，但我对Kling 3.0的上限期待很高，它真的是在抹平真实和虚拟之间的界限，不过从长期来看，路线差异必然是暂时的，最后大家都会殊途同归，解决抽卡问题的同时，全方位无死角的替代掉现有视频生产管线的一半以上，甚至更多。 相比「闷声发大财」的AI Coding，多模态才是AI接近普通人的破圈手段，去年ChatGPT和Gemini的两次「翻倍级」增长（图2），一个是因为GPt-4o的「吉卜力风潮」，一个是基于Nano Banana的降维打击，都是多模态在立功。 到了今年，战场开始继续前移，除了Seedance 2.0和Kling 3.0，同样是在这个月，马斯克发布了Grok专有的视频模型Imagine 1.0，谷歌也发布了打掉游戏引擎市值的Genie 3，发现共同点了吗？ 全，是，视，频。 人是视觉动物，所见即所得的信息量，是远超文本和语言的，视频模型以前主要吃亏在能力不足，训练难度居高不下，生成质量良莠不齐，无法形成类似「一键P图」的稳定性玩法，但是到了2026年，这个瓶颈期目测已经快要跨过去了。 还记得威尔·史密斯吃意大利面吗？那也不过是两三年前的事情，时间过得很快，也很扁平，技术的进化效率太可怕了。 多说几句开头那个对比吧，如果说中国AI公司眼馋Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，倒也确实没毛病，但这也不只是纯粹的技术代差，中美的商业环境决定了AI渗透的发力点不一样。 表面上看，美国的AI巨头都在发力AI Coding，容易货币化是一回事，再往深了想，Coding自由的终点是什么？是工具、软件甚至系统的零成本化，需要什么让AI去写代码就好了，所以美股里的SaaS赛道突然就崩了。 SaaS是一个积累了快30年的万亿级规模市场，非常适合拿来当作回应「AI投入太大、回报不足」的靶子，想象空间太大了，而大厦将倾的此情此景，实在是有种见证时代的残酷美学。 王慧文在即刻上发了一条非常精辟的动态（图3）： 「我们曾经以为，中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。」 大佬就是大佬，几句话就说到点上了，中国的AI公司在产业化方面有苦难言，尤其是面对美国同行的高歌猛进，原因就在于：你不可能去替代一个不存在的市场，拿走一份不存在的产值，讲述一篇不存在的故事⋯⋯ 但在多模态尤其是视频模型方面，就不是这样了，中国互联网的短视频、直播和创作者生态，是全球领先的，这是真的存在巨大的市场、产值和故事可以被AI接上的，所以字节和快手为视频模型的投入动力，是完全不虚美国大厂的。 快手Kling有先发优势，ARR涨得很快，在海外一直处于第一梯队，字节属于后来居上，多模态能力对豆包的留存拉动明显，更不用说GPU储备量是国内大厂里Top级的，真想做成事情，很难不做成。 昨晚很多字节的朋友都在转梁汝波和张楠用AI合拍的视频（图4），用来宣传搭载了Seedance 2.0的即梦，张楠的性格搞这个不意外，意外的是梁汝波也配合了，你们很少会看到他给字节的其他产品这么站台。 晚点LatePost的稿子里提过，字节内部是期待AI这波能有「下一个抖音」跑出来的，而且是完全用字节的方法去做选择——数据决定地位——也就是说，赛马机制已经启动了，目前至少有三拨势力在争这个「太子」： - 即梦，负责人张楠是把抖音做起来的第一人，她先去剪映，再到即梦，一直是被安放在从0到1的最前线，代表了字节在创业场景下最强的战斗力； - 豆包，所属的Flow团队负责人朱骏是 - 抖音自己，是的，抖音部门也希望「下一个抖音」能由自己孵化出来，而不是假手于人，比如抖音搜索团队做了一个名字就叫AI抖音的App，用户量不大，但占位置的意图很明显； 还是那句话，字节这家公司的活力之高和欲望之强，在大厂里真的很少见，丝毫看不到老化的痕迹。 最后我还想说，大的在后面，中国AI公司在这个月的重量级发布还没结束，我知道一些但是暂时不能说，等着吧，用心感受这神仙打架的一个月。

最近行情好了不少，大饼稳在8万附近，不少山寨也是蠢蠢欲动，前两天tweet上提到过的ZEC（虽然我没买）和Ondo这种的已经开始先抢跑了 但不管牛市熊市，BNB Holder的福利从来就没缺过，所以BNB也算是这一轮仅次于大饼的硬资产。前短时间BNB Holder空投的CHIP （ + Upbit+Coinbase+Robinhood也绝对算是熊市里的明星项目。 币价典型的大满贯类高开低走，不过看了下Defillama，核心业务Loan最近几个月反而是在稳步提升，稳定币sUSDai的APY也缓缓的爬升到7.5%左右，在当前这个市场上属于很能打的那一类了 至于APY的来源，不难理解，主要来自核心业务，也就是GPU作为底层资产的抵押借贷。 现实里的资产抵押借贷大家都不陌生，厂房、土地、应收账款，这些早就是传统金融的标准操作。Defi Summer那会儿Centrifuge就试过拿音乐版权收益做RWA，算是链上的早期探索，但资产本身太小众、太难评估，局限性很明显。 现在AI时代，最硬的资产变得更简单粗暴 - GPU、HBM内存这类基础设施（现在海力士员工据说出去相亲都硬气的很！）这些都是新时代的“生产资料”。 去年大家质疑的点很多集中在"GPU会不会跌价变成烂资产"这个疑问，现在回看，有两个点值得关注： 一个是会计层面，很多大厂的GPU财务折旧周期已经从三年悄悄改成了五年甚至更久，这背后反映的是市场对这类硬件使用寿命的重新定价。现实也印证了这一点——5、6年前的A100和3、4年前的H100，现在依旧在满负荷跑推理业务。 另一个是价格信号。据半导体研究机构SemiAnalysis的H100一年期租赁价格指数，这颗"老芯片"的租赁价格在2025年10月触及每小时1.7美元的低点后，今年3月已经反弹至2.35美元/GPU/小时，涨幅接近40%。老卡不但没退场，需求还在重新抬头。 所以从抵押物质量来看，

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

美国禁止了 Claude Fable 5，但是我们发布了 GLM 5.2。 最近GLM 5.2 在 @bridgebench 的 BS 榜单上以 100.0 分排名第一，在 Reasoning 榜单上以 42.8 分排名第一，击败了 Fable 5。 成本仅为其十分之一，速度达到 300 tokens/s。国产GLM大模型快速摆脱国外代差。