MiniMax和KIMI的火爆超出想象，AI浪潮之下，如何用好成為關鍵

今天看到同組的同事還在用DeepSeek一問一答，很沒有效率，就給他推薦了Minimax。

誰知道，MiniMax已經火爆到這種程度，一個任務，執行了三次，都因為服務器原因而中斷。我又推薦了KIMI的agent，沒想到同樣提醒因為使用高峰期暫停了任務。

MiniMax和KIMI，都是國內一線的AI公司，MiniMax前一陣在港股上市，交易額度驚人，一天翻了好幾倍，可見其中的火爆。

現在國內除了阿里的千問和字節的豆包，DeepSeek，另外三家AI公司就是MiniMax，KIMI和GLM了。

在上一個一問一答的階段，DeepSeek因為絕對實力，開源狙擊了openAI，火遍全球。

千問也不遑多讓，在之后的多個版本中，長期占有開源榜第一位。

上一個版本的AI雖然很強，但還是要一問一答，只能告訴你方向，而并不能幫你干活。

隨著AGENT的興起，以Claude Code為首的各種成熟的工具出現為標志，AI到了下一個階段：可以幫程序員處理大量的工作。

在今年過年前，openclaw橫空出世，則把AGENT徹底帶到了大眾視野當中。

國內大模型可能不是最先進的，但終究是最強大模型的第二梯隊，有了AGENT的加持，明顯變強了。

claude code和codex走的是本地路線，把AGENT裝在電腦上，這樣的操作對程序員方便，功能強大，但配置麻煩，codex在3月份才推出了windows版本，claudecode有沒有windows版我都不知道。

因為使用有門檻，對不懂電腦技術的人來說不適用。

openclaw則打開了一扇窗。

現在這些AGENT在工作的時候，應該就是在云端開了個虛擬服務器，把活干完之后，放個鏈接供你下載實現好的文件。

看起來非常的浪費，但對于用戶來說，確實是一個更方便的選擇。

然而很多人在一開始接觸AGENT的時候，會覺得不好用。

為什么會出現這種情況？主要是兩個問題，主要問題是很多人不擅長給其他人布置任務。

舉例子來說：我現在要讓一個陌生廚師給我做午飯，我說去把飯一做，廚師一句話不說，上去哐哐炒菜，除非這個廚師特別厲害，做什么都好吃，否則很難做出讓你滿意的飯。

另外第二個問題自己也沒弄明白，廚師反問你是想吃西餐還是中餐，中餐是川菜還是粵菜，家里有什么菜，什么鍋，準備幾個人吃，有沒有忌口？

只有你任務明確，AI才能工作的出奇的好。

任務明確了，要學會和AI溝通，AI不是天才，有人說人工智能怎么不智能。你讓愛因斯坦做中國的物理題，也夠愛因斯坦喝一壺的，首先他看不懂中文，這就麻煩了。

想要什么，怎么做，如何表達，本身就不是所有人掌握的技能。

這件事情不難，但是需要持續的學習，把自己想要的東西表達出來。

我想要個車，什么車，電車油車，還是混動？ok電車，特斯拉還是比亞迪？即便是特斯拉這種型號少的，還有model3還是modely，還有標準版還是長續航版的。

有人說太麻煩了，我不用了。說這種話的人，必然會被淘汰。

至少在這個階段，AI是一個更強大的工具，過去人類統治地球的一個重要原因就是人會使用工具，動物不會，這個階段，不會使用更好的工具，本質上也是一樣被淘汰的宿命。