我要推出一个为期一年的会员计划，这篇文章我想从会员计划介绍、面向人群、会员权益、会员定价四个方面来介绍下，希望大家理性消费，务必先看权益部分的内容是否是自己未来一年内要聚焦和关注的，然后再看定价是否满足自己当前的消费能力。

原本计划写一篇《ChatGPT 发布两周年记》的文章，以呼应去年的总结性文章 ChatGPT 发布一周年记，但最近太太忙了，现在都快 1 月中旬了，这个题目已经不太严谨了：），决定换个题目，从开发者角度聊聊过去一年从基础模型到开发者工具生态的个人观察，文章会分为三部分：

基础模型：总结一年来基础模型层面的发展，这个是基本。

开发者工具生态：聊聊大模型开发者工具生态系统的发展，涵盖基础模型服务商、中间层产品以及标志性开源项目。

2025 年关注方向：最后延伸浅谈一下 2025 年个人重点关注的 AI 发展方向。

文章介绍了 Qwen 系列模型，包括 Qwen 1.5、Qwen 2 和 Qwen 2.5，这些模型在不同时间发布，提供了多种规模的模型选择，并在性能、多语言能力、上下文长度和安全性方面取得了显著进展。此外，Qwen 还推出了专门针对视觉语言、多模态推理、音频处理的模型，如 Qwen2-VL、QVQ-72B-Preview 和 Qwen2-Audio，进一步扩展了模型的应用范围。Llama 系列模型，从 Llama 3 开始，到 Llama 3.1、Llama 3.2 和 Llama 3.3，这些模型在参数规模、上下文长度和性能上不断突破，特别是 Llama 3.1 405B 版本成为了最大的开源大型语言模型之一。DeepSeek 系列模型的介绍，包括 DeepSeek LLM、DeepSeek-Coder、DeepSeekMath、DeepSeek-VL、DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder-V2、DeepSeek-VL2 和 DeepSeek-V3 等，这些模型在多语言、代码生成、数学推理、视觉语言处理等方面展现了卓越的能力，并且在性能和效率上都取得了显著的提升。Mistral AI 系列模型，包括 Mistral Large、Mistral Small、Pixtral Large、Mixtral 8x22B、Mistral NeMo、Codestral Mamba 和 Mathstral 等，这些模型在多语言推理、多模态处理、编程任务和数学推理等方面表现出色，并且在成本和性能之间取得了平衡。

最近，美国发生了一起引起轰动的枪击事件，联合健康保险CEO被人当街击杀，媒体在调查嫌疑人 Luigi Mangione 背景时发现，他是一位作家的粉丝，并且与作家进行了多次视频通话。在这些通话中，Luigi Mangione 表达了对作家文章《为什么你可能是一个 NPC》的认同，我读完原文，也十分收益，故将文章分享于此。本文译自《Why You Are Probably An NPC》。

“敌人就是留声机式的心智，无论你是否认同正在播放的唱片。” —— 奥威尔

这是一篇吐槽文，缘于今天详细体验一款低代码的大模型应用开发工具，没想到设计的真不错，但是一搜相关介绍，看到官方 PR 稿和自媒体广告文铺天盖地都在夸的是什么智能体，什么 AI 原生应用，就是不讲能解决哪些实实在在的问题，支持的实际场景。所以本篇想聊聊「智能体平台」的话题，先叠个甲，这些产品并不是一无是处，毫无疑问确实是方便用户快速用上大模型的能力，也提升了工作效率和生活体验，但这里面噱头大于实际，其中忽悠的内容太多了，本文不会出现具体的产品：）