DeepSeek 推出開源 Claude Code 對手，API 卻要漲價？開發者該怎麼看
DeepSeek 推出開源 agent harness，對標 Claude Code，同時 V4-Pro 上線並改採高峰低價。本文用白話拆解工具層、API 漲價、開發者成本影響，以及為什麼這招值得看。
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科技
這個分類底下目前有 103 篇文章，依發布時間排列。
Google Gemini 3.7 Flash 快攻：不是跑分翻身，而是把 Agent 成本打下來
Gemini 3.7 Flash 以三週迭代與一半 API 定價，主打程式開發與 Agent 工作流。本文剖析 Google 為何急著推 Flash、企業真正該測的指標，以及 Pro 缺席背後的競爭壓力
GLM-5.3 一上線就抓到 Cursor 漏洞？AI 工程師變強，資安也變兇了
Z.ai 推出 GLM-5.3，主打長時間寫程式與資安能力，據傳已找到 Cursor 漏洞。本文白話拆解：它不重訓底模，靠強化後訓練變強，也帶來開發效率與資安風險的兩難。
Qwen3.8-27B 把「前沿級代理」塞進 17GB：雲端 API 的霸權開始漏氣
我看好 Qwen3.8-27B 的關鍵不是跑分，而是 27B 本地模型能做編碼、視覺與代理工作，且 Apache 2.0 可自架。它會讓企業重算隱私、成本與部署，但推理成本仍高。
你的瀏覽器終於不用自己開手機了？聊聊 Hark 的「手動代辦」新玩具
新創公司 Hark 推出首款產品 Handoff，聲稱能用極低成本幫你自動操作網頁。但 benchmark 比的是上一代模型，底層架構還沒公開，這台虛擬電腦到底能不能真的取代你滑手機的時間？帶你拆解背後細節。
AI泡沫快要破了嗎？別急，這可能是好事一件
很多人一聽到AI泡沫就慌了，但矽谷的投資人大爺們卻笑說這很正常。這篇文章帶你看懂為什麼燒錢熱潮反而是技術突飛猛進的最佳燃料，幫你用大白話搞懂泡沫背後的投資邏輯。
封殺與放寬之間：特朗普政府怎麼搞定中國開源AI
特朗普政府一度想對中國開源AI模型動手，卻被硅谷攔下，轉而改推美國自家模型。這背後不只是技術之爭，更是政府干預與市場邏輯的拉鋸戰。
當 AI 成為消費者的新前門：電商測量的隱形缺口與結構性變局
本文剖析電商產業從品牌官網導流轉向 AI 推薦引擎的結構性變革。傳統分析儀表板無法捕捉被 AI 排除的消費者，導致品牌在真實競爭中陷入盲區。我們將探討這項隱形缺口的來龍去脈、對未來市場格局的影響，以及品牌該如何建立新的測量基礎設施。
阿里搞了个2.4万亿参数的大模型，号称吊打GPT-5？咱们聊聊这波操作
阿里Qwen3.8-Max来了！号称在智能体任务上超越GPT-5.6和Fable 5，价格还只要一半。这篇文章带你拆解新模型的亮点、定价策略，以及它到底能不能成为企业的新选择。
AI帳本算不平與中國晶片反撲：全球科技股為何突然崩跌
解析全球科技股暴跌背後的雙重壓力：AI資本支出報酬率不明確，加上中國在DRAM與NAND領域的供應鏈反撲，正徹底改變市場對科技巨頭估值的核心邏輯。
美國要禁中國人形機器人？北京說：你怕什麼啦！這跟你的家電有什麼關係？
這篇文章用大白話拆解美國FCC要禁止進口中國人形機器人的事件，解釋為什麼這不只是政府的事，還可能影響你未來買的人形機器人長什麼樣、能不能連網，以及中美科技戰怎麼悄悄影響我們的日常生活。
開放的代價：中國 AI 模型越強，為何反而成了北京的隱憂？
中國推動開源 AI 模型在全球快速擴張，但技術的開放性也動搖了北京的審查根基。本文剖析中國在追求 AI 霸權與維持意識形態控制之間的張力，並預測未來兩年的演變方向。
AI引用你的專業內容，卻把讀者趕到首頁？網站架構是不是該翻修了
AI搜尋正在改變人們瀏覽網頁的方式。系統引用你的深度文章，卻把人類用戶導向首頁。本文解析流量衰退原因，並提供網站架構調整的實用建議。
Kimi K3 權重開放了，但 Moonshot 藏了一張企業價目表
月之暗面正式釋出 Kimi K3 的完整 2.8 兆參數權重，表面看來是真正的開源大禮，但附帶的自訂授權條款卻暗藏商轉門檻。本文深入剖析該授權的核心限制、企業部署的實際痛點，以及未來兩年 AI 授權機制可能演化的方向。
修不好的 Bug 就包裝成 Feature：Runway 這招「遮羞布大法」為什麼比技術突破更狠
Runway 在即時影像模型裡發現角色會偏移，花幾週修不乾淨，最後乾脆在前端加個自動置中功能包裝成 Feature。本文拆解這背後從模型蒸餾、對抗訓練到基礎設施的真實成本，以及為什麼把限制包成產品才是這波 AI 落地最重要的產品哲學。
模型再強也沒用，Waymo 的「eval 決定生死」哲學正在重新定義 AI 上線標準
Waymo 認為 AI 專案不是模型表現好就能上線，而是必須先過關 eval。這篇文章拆解他們以評估為核心的開發哲學，以及這對企業部署 AI 代理與大模型的實質啟示。
AI 投資報酬率終於見光，但企業真正卡關的從來不是模型
SAP 與牛津經濟學院的最新報告指出，企業 AI 應用已從實驗邁入執行階段，支援近三成任務，投資報酬率預期大幅提升。然而真正的痛點不在於模型存取權，而是策略碎片化、數據語境流失與治理盲區。本文剖析企業為何滿意目前成果，卻仍對潛力存疑，並預測未來一到兩年 AI 治理與人力重訓的關鍵演進。
砍價砍到史詩級，OpenAI 的 GPT-5.6 價格戰打出什麼樣的新牌？
OpenAI 一口氣把 GPT-5.6 Luna 砍了八成價格，Terra 降兩成，還推出 Sol Fast 賣貴價。這不單純是降價，而是前線模型從比誰聰明轉向比誰便宜好用。我看這波價格戰，真正贏家不是開發者，而是那些靠量取勝的 Agent 系統。
別被 Small 騙了：Inkling-Small 的真正殺傷力在 Apache 2.0
Thinking Machines 兩週內推出 Inkling-Small，參數砍到四分之一但效能幾乎沒輸。我認為這波操作的重點不在基準測試，而在於 Apache 2.0 授權讓企業終於能放心商用，以及他們把模型訓練變成標準化流水線的工業化野心。
月之暗面Kimi K3出爐：一場沒有硝煙的AI國力拔河
月之暗面推出全球最大開源模型Kimi K3，性能逼近美國頂尖閉源系統。這篇文章帶你拆解這次發布背後的技術佈局、美中AI競賽的真實賽況，以及開源生態對未來兩年產業格局的潛在衝擊。