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　　【必一運動bsport體育科技消息】3月12日，《澎湃新聞》對齊Lab在成功配置開源版OpenClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫的基礎上，結合一個月的“養蝦”心得，對互聯網大廠的8款類OpenClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫產品進行了測評。綜合來看，大廠版“龍蝦”降低了讓普通人用命令行配置“養蝦”環境的硬核門檻，但距離所謂的“一鍵安裝”“零門檻上手”還有很大的差距。此外，“龍蝦”的token消耗、安全性等問題也不容小視。

　　據必一運動bsport體育了解，按照OpenClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫官方推薦的安裝流程，理論上激活“龍蝦”只需要兩步：安裝環境（Node.js，可以理解為程序運行的基礎條件），并在命令行中輸入指令。但實際操作中，該流程伴隨大量調試環節，對普通用戶存在明確技術門檻，這也是各大廠“龍蝦”產品優先攻克的核心痛點。

　　在澎湃對齊Lab實測的8種“龍蝦”產品中，不論是部署在本地還是云端，均未出現因為環境錯誤導致無法運行的情況。配置環境這一環節的操作，被大廠版“龍蝦”大大簡化。

　　給“龍蝦”配置大模型一般有兩條路徑：在大模型配置路徑方面，測評覆蓋兩種主流方式：一是付費解鎖“龍蝦”使用權限或開通包月服務，換取相對簡單的大模型配置方案，入門費用從29到199元不等；二是用戶自行配置大模型API接口。具體費用如下：

　　AutoClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫（智譜）：無門檻費用，送500積分；入門包29元/月，每月5000積分。

　　MaxClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫（MiniMax）：無門檻費用，送500積分；基礎版39元/月，每月5000積分。

　　Qclar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫（騰訊）：需邀請碼，價格未公布。

　　Work-Buddy（騰訊）：無門檻費用，送5500積分；專業會員58元/月，每月2000積分。

　　ArkClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫（字節）：首月9.9元；Lite版40元/月，每月18000次請求。

　　Kimi Clar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫（Kimi）：門檻費用199元；Allegretto版199元/月，20倍Kimi Code額度。

　　LobsterAI有道龍蝦（網易）：自行配置大模型API；大模型API費用，工具不收錢。

　　CoPar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫（阿里）：自行配置大模型API；大模型API費用，工具不收錢。

　　為直觀呈現產品任務表現，測評統一設置任務——整理文件夾中10張人物照片，根據性別整理到男、女兩個文件夾里。實測結果如下：

　　AutoClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫：消耗603積分（約合3.5元）；默認模型無多模態功能，嘗試使用代碼失敗后卡住，任務未完成。

　　MaxClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫：消耗121積分（約合1元）；調用視覺語言模型，自己寫提示詞識別，一次性成功。

　　Qclar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫：無任務消耗；試圖寫代碼分類，視覺識別庫安裝耗時過長，任務失敗。

　　Work-Buddy：未干完，消耗3.9積分；嘗試使用寫代碼的方式分類，失敗，最后給出的方案是用戶手動分類。

　　ArkClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫：無任務消耗；需要配置網盤才能上傳文件，任務未完成。

　　Kimi Clar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫：沒干完，龍蝦估算消耗6千-9千tokens；正確分類2張，其余7張因網絡問題上傳失敗。

　　LobsterAI：沒干完，龍蝦估算消耗14萬-20萬tokens；使用寫代碼的方式進行分類，有1張分類錯誤。

　　CoPar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫：無任務消耗；沒有識別圖像的技能，經過對話后用寫代碼的方式號稱完成檢測分類，但實際上沒分類。

　　從成本構成來看，8款產品的付費模式主要分為門檻費用與使用費用兩大板塊。門檻費用為激活“龍蝦”服務的一次性支出，使用費用則以包月/包年積分制為主，按每月可用積分額度限定任務處理量。

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