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MiniMax和KIMI的火爆超出想象,AI浪潮之下,如何用好成為關鍵

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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。



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