https://nitter.cf/t.co/gy97ySg9RO / 会点编程 / 懂点爬虫 / 拍点照片 / 喝点咖啡
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Mac Studio (M5 Ultra 芯片)
36 核中央处理器、80 核图形处理器、32 核神经网络引擎
512GB 统一内存
16TB 存储容量
正面端口
两个雷雳 5 端口、一个 SDXC 卡插槽
背面端口
四个雷雳 5 端口、两个 USB-A 端口、一个 HDMI 端口、一个 10Gb 以太网端口、一个 3.5 毫米耳机插孔
支持最多八台外接显示器
RMB 229,249
直接去咸鱼黑市找代下单，Grok Bot 都夸你长见识。
每天也是享受到了 Grok Bot 工作日定时帮我订的咖啡了，早上到公司楼下直接取，还贴心的帮我用了优惠券👍，原价￥15，到手￥12.5。
它不是在云电脑里的网页里瞎点，是瑞幸自己把订咖啡做成了 MCP，Agent 直接能调。打车也一样，滴滴那套也能走通。
AI 时代，我认为，企业把业务开成 MCP，比多做一个 App 入口更关键。Agent 找得到、调得动，用户才能真「办完事」。
国内官方、个人侧比较好接的，推荐这几家：
1，瑞幸：找店、选品、自动匹配优惠、下单、查单 / 取餐码（偏到店自取）
open.lkcoffee.com/
2， 滴滴：价格预估、叫车、查单、取消、司机位置；
mcp.didichuxing.com/
3， 麦当劳：点餐（堂食 / 麦乐送）、领券、活动日历、查单 / 取消
open.mcd.cn/mcp/
4，高德地图：POI 搜索、路线、天气；导航 / 打车多唤端链接，没有滴滴好用
lbs.amap.com/api/mcp-server/…
2,100+ tokens per second per user on DeepSeek V4.1 Flash, at full model quality, on eight AMD Instinct MI355X GPUs.
In our benchmarks, the Lithos engine delivers:
→ Up to 3.4× faster inference for DeepSeek V4.1 Flash
→ Up to 2.5× faster inference for Kimi K3
Compared with tested open-source engines on the same eight GPUs.
The key challenge is reducing the coordination tax: time spent waiting between kernels and across GPUs. Our approach combines persistent megakernels, overlapping execution, and communication inside computation.
Our technical deep dive covers:
- Decode speed, cost per token, and latency up to 1M context.
- How Lithos engine reduces launch overhead and overlap computation with communication across GPUs.
- How MI355X’s register capacity and direct instruction-level control enable hardware-specific optimizations.
- What our roofline analysis reveals about opportunities for further speedups.
Read the full analysis: lithosai.com/blog/ultra-fast…
到目前，中转站的本质与其说是一个生意，不如说是赌大小。
中转站购买账号作为筹码，赌厂商的风控，号池大小是杠杆。中转站和厂商投入研发增加各自的胜率。价格倍率其实就是动态的胜率。
这个胜率加上一部分费用，就是用户的封号保险。厂商风控升级，中转站赔钱，用户保费增加。当风控解决，保费下降，利润固定。在集体降价中，中转站不断博弈换得固定利润。
另外就是大家慢慢开始选择智商还行的国模，还没安全围栏，差距在变小。而且租机房部署模型更隐私，成本更低。
