盘点 Qwen、Gemma 等可在手机和笔记本运行的本地 AI 模型，给出量化体积、内存档位、运行器和许可证信息。
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对比 Codex、Claude Code、Windsurf 和 TRAE 的项目规则、权限、工具、云任务与真实仓库工作流。
对比 Letta、Mem0、Zep、Graphiti、LangGraph 等 Agent 记忆工具的架构、部署、存储与适用场景。
对比 Perplexity、NotebookLM、ChatGPT Deep Research 与开源研究工具的资料边界、搜索方式和引用能力。
Current Qwen API models, regional token prices, promotional rates, access requirements, and calculated costs for a 100K-input and 10K-output workload.
Current MiniMax M3 and M2.7 API prices, 1M context limits, 512K pricing tiers, and a reproducible long-document retrieval evaluation.
Current GLM API prices and Coding Plan quotas, plus a bounded repository test for evaluating coding quality, cost, permissions, and rollback.
A current private-beta protocol guide to Cloudflare Pay Per Crawl controls, payment headers, Web Bot Auth, settlement, and test evidence.
A current LiteLLM and Portkey comparison covering licenses, managed pricing, fallback, routing, logs, cost controls, and self-hosting tradeoffs.
A builder-focused guide to Kimi pricing, API access, model choice, free-tier claims, and when not to switch yet.
A practical evaluation flow for Kimi Code CLI and IDE use: install path, permissions, diffs, tests, rollback, and when to stop.
A builder workflow for using the DeepSeek API: official access, model names, pricing, first task, cost checks, fallback, and review.
A task-based comparison of DeepSeek and ChatGPT/OpenAI for builders: API cost, workspace needs, coding workflows, risk, and fallback.
一份面向 builder 的中国 AI 模型发布追踪流程：先看官方 docs/GitHub/model card，再用 RadarAI 做低噪音路由。
把 AI updates 页面从信息流变成决策清单：每条更新都按 watch、test、skip 处理，并回到官方来源核验。
Kimi Code 是能读写代码、跑 shell、搜索文件、fetch web、接 MCP/插件/subagents/hooks/ACP 的 terminal coding agent；关键是安装入口、能力边界、K2.7 Code 成本估算和 30 分钟小仓库试用法。
截至 2026-07-02 官方页面显示，DeepSeek V4 Flash/Pro 在 API 单价和 1M 上下文上很强；Kimi 的差异点是 K2.7 Code、Kimi Code workflow、多模态和 IDE agent，并可用价格表和同一成本样例直接对照。
截至 2026-07-02 官方页面显示，Kimi/Moonshot 今天要按型号、价格、上下文、Kimi Code workflow 和 DeepSeek 成本基准一起看：K2.7 Code、K2.6、K2.5、Moonshot V1 价格表、套餐/充值说明和 50k input + 10k ou...
盘点 2026 年最值得开发者和产品团队关注的 10 款 AI Agent 与开发者工具，给出官方入口、真实用途和 try/watch/skip 判断。
解读 2026 年值得关注的 7 个 GitHub AI Agent 开源项目：OpenHands、browser-use、LangGraph、CrewAI、Playwright MCP、NLWeb、Mastra。
给企业团队一套 AI Agent 落地流程：试点任务选择、人工基准线、工具选择、验收表、ROI 记录和失败停机条件。
按任务形状选择 Agent framework：长任务看 LangGraph，OpenAI 栈看 Agents SDK，Google Cloud 看 ADK，TypeScript 产品栈看 Mastra。
这篇解释 WebMCP 和 MCP、Playwright MCP、NLWeb 的区别，重点讲它为什么可能让网站从被 Agent 猜测点击，变成主动暴露结构化工具。
把 AI Coding Agent 接项目拆成 issue、repo、coding、browser verification 和 tests 五层，给出任务模板、验证表和性价比判断。