当智能体（Agent）能够主动查询天气、撰写并发送邮件、处理Excel报表时，它究竟是如何做到的？这背后依赖一项核心机制——Function Calling。

Function Calling的意义在于，它让模型能用结构化的方式明确表达自己调用工具的意图：该调用哪一个工具，需要传入哪些参数。这不是一句抽象的口号，而是一种精确的通信格式，把模型的“想法”变成程序可以识别的指令。

早在2023年6月，OpenAI就在其标准API中引入了Function Calling功能。此后，不同厂商陆续跟上，有的称之为Function Calling，有的叫Tool Use，但这些名字背后的本质完全相同：让模型以结构化的方式和安全可控的规范去调用外部工具。

Function Calling 的执行流程解析

很多人在初次接触Function Calling时，会产生一个普遍的误解：他们以为模型获取问题后，会自己去运行那些工具，并直接给出最终结果。甚至有人会问：“模型到底是怎么去执行这些工具的？”

这个理解是错误的。大模型本身没有代码运行环境，它不能真正去执行任何代码或命令。它唯一能做的事，自始至终只有一件：根据你提供的文字输入，生成相应的文字输出。

Function Calling 的真实流程并非模型亲自操刀，而是这样一个协作过程。我们可以用一个天气查询的例子来直观地理解整个交互链条。

如图所示，模型第一次返回的信息表面上像是“我想调用 get_weather”，但请务必注意，真正执行这个函数的，始终是我们自己编写的程序。模型在整个链条中扮演的角色十分清晰且克制：它只负责决策——决定要不要调用工具、需要调用哪个工具，以及把什么样的参数传给工具。

首月 $5 即可解锁 GLM、Kimi、DeepSeek、Qwen 等 12 款国产开源模型，OpenCode Go 编程套餐到底值不值？本文从模型支持、额度、性价比和使用体验进行深度实测。

OpenCode Go 是什么？

OpenCode 是 2026 年增长最快的开源 AI 编码代理之一，GitHub 一个月内获得超过 30K Stars。它最大的特点是开源加多模型支持，能接入 75+ 个 LLM Provider。

OpenCode Go 是 OpenCode 官方推出的低价订阅套餐，相当于一个打包好的模型订阅服务，让你能以极低的成本稳定访问当前市面上最强大的开源编程模型。

模型支持

OpenCode Go 最亮眼的地方，就是几乎集齐了目前所有能打的国产开源模型。

官方当前支持的模型列表：

GLM-5、GLM-5.1、Kimi K2.5、Kimi K2.6、MiMo-V2.5、MiMo-V2.5-Pro、MiniMax M2.5、Qwen3.5 Plus、Qwen3.6 Plus、MiniMax M2.7、DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash

具体模型列表以官网为准！

额度拆解

额度是大家最关心的点。Go 套餐采用“刀”计费模式，不同模型的单次调用成本不同，实际可用次数差异很大。

数据解读

官方的预估请求数很直观：

DeepSeek V4 Flash 名副其实的“量大管饱”：每月超过 15 万次调用，日均约 5,000 次，绝大多数开发者根本用不完。

MiniMax M2.5 同样是额度大户：月均近 3.2 万次，性价比极高。

想要将普通的USB摄像头改造成一台具有人物检测、人脸识别并能实时推送警告的树莓派AI摄像头吗？借助树莓派，你可以以很低的成本搭建一套兼顾家庭安防、智能自动化、计算机视觉等场景的AI智能摄像头系统。将常规摄像头与轻量级AI工具相结合，树莓派就能在本地完成实时视频数据分析，无需依赖昂贵的云服务。对于刚入门的创客、树莓派爱好者以及所有希望涉足边缘AI项目的人来说，这是一套实用性极强的落地方案。

树莓派AI摄像头究竟是什么？

树莓派AI摄像头是部署在树莓派上的智能摄像系统，依靠人工智能技术实时解析视频中的视觉信息。与只能拍摄、录制和回放视频的普通摄像头不同，AI摄像头能够自主识别并理解画面中的动态内容。

例如，它可以：

• 检测是否有人进入房间
• 辨认特定人脸
• 监控活动并对变化做出响应

这样一来，一个基础摄像头就变成了具有决策能力的智能系统。它不再是被动地记录，而是主动处理信息并根据所看到的内容做出反应，类似于本树莓派AI指南中介绍的边缘视觉项目。

摄像头的选择方案

选择适合的摄像头是搭建树莓派AI摄像头项目的关键一步。目前主流的选型方案主要有两种：USB网络摄像头和树莓派专用的摄像头模块。

USB网络摄像头是新手的最佳选择，支持即插即用，绝大多数型号都能被树莓派系统自动识别，无需复杂配置，可快速搭建起基础的AI摄像检测方案，上手门槛极低。

而树莓派专用AI摄像头模块属于进阶方案，其硬件内置了AI处理能力。与仅能拍摄画面的普通摄像头不同，它可以直接在摄像头硬件端运行AI模型，无需占用树莓派大量的计算资源。

该摄像头搭载索尼IMX500智能视觉传感器，所有AI推理和视觉处理工作均在摄像头内部完成，有效降低了树莓派CPU的使用率，大幅提高了实时检测项目的运行性能。

AI摄像头与传统方案的差异

传统的树莓派摄像方案通常依赖OpenCV等第三方库，在树莓派主板上逐帧处理视频画面，运算速度较慢，难以达到高精度、高实时性的检测要求。

而使用 AI 摄像头后：

• AI 推理直接在传感器上执行
• 树莓派只接收结果（例如检测到的物体）
• 延迟更低，性能更优
• CPU 和内存占用更少

这使得它成为对效率有严格要求的边缘 AI 项目的理想选择。

核心功能亮点

• 内置 AI 处理（在传感器端进行推理）
• 实时目标检测与分类
• 降低树莓派 CPU 负载
• 体积小巧，易于集成
• 支持自定义 AI 模型

总体选型建议：如果你只是入门或仅需基础检测功能，USB摄像头完全能够胜任；若希望获得更高的运行性能、更简洁的硬件搭建方案，则应优先选择树莓派专用摄像头模块。

为何选择树莓派构建AI摄像头？

树莓派是构建 AI 摄像头系统的强势选择，原因如下：

• 价格实惠：远低于完整电脑方案，大多数用户都能负担
• 体积小巧：紧凑设计，适合狭小空间或轻松安装
• 低功耗：可以持续运行，电力消耗极少
• 社区支持强大：有成千上万的教程、论坛和开源项目可供使用

这些优势使树莓派成为初学者和经验丰富开发者的实用平台。

搭建所需硬件清单

要搭建一个基础的树莓派 AI 摄像头，你只需几样核心组件：

• 树莓派 5 或树莓派 4
• USB 网络摄像头或树莓派摄像头模块
• 5V 3A 电源
• microSD 卡

仅通过这些硬件就能构建一套基础的AI监控系统，后续可以按需扩展功能。

工作原理

树莓派 AI 摄像头的工作流程十分简单：摄像头采集视频帧 → 树莓派利用 AI 模型处理每一帧 → 根据结果执行动作，例如当检测到人时保存图片。

日前，三位树莓派核心工程师在 Reddit r/engineering 板块举办了一场 AMA（Ask Me Anything）活动，释放了大量关于下一代旗舰以及现有产品线的重磅信息。其中，树莓派 6 的规划最引人关注。

回顾历代树莓派旗舰主板的上市时间线：

• 2012 年：初代树莓派 1
• 2015 年：树莓派 2（间隔 3 年）
• 2016 年：树莓派 3（间隔 1 年）
• 2019 年：树莓派 4（间隔 3 年）
• 2023 年：树莓派 5（间隔 4 年）

按照这一节奏，树莓派 6 原计划在树莓派 5 发布后的 3～4 年内面世，即 2026 年到 2027 年之间。官方透露，目前树莓派 6 的研发已经进入中后程，但全球 DRAM 内存供应紧张的问题使得当下不适合将其推向批量生产。如果新品的零售价被迫涨至树莓派 5（50 美元起）的两倍，那么发布就失去了意义。

创始人 Eben Upton 因此将迭代周期进一步拉长到 4～4.5 年，并明确树莓派 6 最早也要到 2028 年初才会问世。这也意味着树莓派 5 还将在未来很长一段时间里充当旗舰机型。对于那些期待板载 M.2 插槽以及各种新型拓展接口的用户，官方提前打了预防针：下一代产品将专注于性能提升，配备更强的处理器和更高的输入输出带宽，并不会在物理接口上堆砌新功能。在 AI 算力方面，Eben 表示团队不愿浪费芯片面积额外集成 NPU，所有 AI 运算都交给通用 CPU 完成，因此树莓派 6 不会内置专用的神经网络加速单元。

我总喜欢在树莓派上尝鲜官方系统以外的各种 Linux 发行版，尤其是那些宣称能提供更精致桌面体验的版本。Ubuntu往往是我最先想到的候选——毕竟大多数人在传统电脑上早已用过它。但在树莓派的硬件环境中，光有好看的桌面还不够，整机性能、硬件适配度以及方方面面的兼容细节，都会直接决定使用时的真实感受。

通常情况下，Raspberry Pi OS 是树莓派桌面场景的最优解。它在性能、硬件匹配度和熟悉的 Debian 底座上明显占优；而 Ubuntu 虽然界面更现代，放在树莓派上却可能更“重”，并且缺少一些针对性的优化。

这篇对比将详细剖析两个系统在树莓派上的实际表现，阐述 Ubuntu 强在哪里，Raspberry Pi OS 又凭什么依然领先，并帮你根据自己的需求做出最合理的选择。

先给个快览：以下是主要桌面使用指标的直接对照表。

继续往下读，你会看到这些评分背后具体的测试过程和判断依据。

• 背景与历史
• 镜像与兼容性
• 发布周期与更新策略
• 首次启动设置
• 桌面界面与用户体验
• 预装应用与软件管理
• 实际性能测试
• 选择建议

背景与历史

先简短回顾：Raspberry Pi OS 和 Ubuntu 都构建在 Debian 之上，Debian 是全球最流行的发行版之一，以简洁和稳定闻名。

虽然共同点不少，比如同样用 APT 作为包管理器，但本文着重关注桌面用户的实际体验。顺带提一句，你也可以直接在树莓派上跑原版 Debian。

Raspberry Pi OS 由树莓派基金会创建，目标是为这块小板提供一套稳定可靠的 Linux 系统。最初它主要面向教育场景，所以你可以预期它容易上手、兼容性极强，但也可能带有浓厚的编程工具色彩——后面我们会看到。

Ubuntu 走的是另一条路，它在树莓派上算是后起之秀（至少稳定版是这样）。Ubuntu 在标准 PC 上取得了巨大成功，但树莓派版本更像是一个从属项目。时间会证明他们能否把过去积累的优势注入到这块硬件上。兼容性和性能也许是主要挑战，但如果这两点做好了，整体体验会提升不少。

这一节我不打分，但你需要明白：从基因上看，Raspberry Pi OS 是王者，而 Ubuntu 是我们要检验的挑战者。我在 YouTube 上做过一个快速投票，结果和我的初步判断一致，不过我们接着看正式对比。

镜像与兼容性

Raspberry Pi OS 自 2012 年诞生以来几乎与树莓派初代同步发布，深度针对树莓派优化，通常每推出新硬件就有相应的新版本，以保证最高的兼容性。

AI 大模型评测

通义千问 Qwen3.7 多模态
冲进全球前五，每天200次免费用

国产最强编程模型每日免费200次，Agent连续运行35小时

2026年5月20日，阿里巴巴在杭州云栖大会上正式发布了 Qwen3.7 系列大模型。仅仅过了两周，最受关注的福利就落地了——每天免费提供 200 次调用，不充会员也能用上国产最强的编程模型。

这期我们不说废话，直接上干货：Qwen3.7 到底有多强？这 200 次免费怎么用？

01

先看硬指标

Qwen3.7-Max 编程能力全球第二，国产第一

5月26日凌晨，全球权威第三方编程榜单 Code Arena 公布最新结果，阿里千问 Qwen3.7-Max 以 1541 分 的分数，在所有大模型厂商中排名 全球第二，仅次于 Claude 系列。这一次它超越了 GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash、智谱 GLM-5.1、Kimi-K2.6 等一系列知名模型。也就是说，当下国产 AI 编程的天花板，就是它了。

从目前的成绩来看，它在真实编程场景中综合表现相当突出，尤其在复杂代码生成、调试、多文件工程以及工具调用链路等方面展现出极强的竞争力。与此同时，在 Artificial Analysis 大模型智能排行榜中，Qwen3.7-Max 也排在 全球第五、国产第一。

Qwen3.7-Plus 多模态 Vision Arena 全球第五、中国第一

6月2日，Qwen3.7-Plus 在全球视觉大模型榜单 Vision Arena 中冲进 全球前五、中国第一，实现了多模态混合智能体的新突破——它将“看、想、写、做、验”全部整合到一个统一的智能体工作流中，能够一键复刻手机 APP、桌面端专业软件等复杂的长程任务。多模态领域，国产 AI 终于站上了世界级的领奖台。

02

为什么这么强？

① 万亿参数 MoE 架构，性能和成本兼顾

Qwen3.7 依然采用万亿参数稀疏混合专家架构，总参数量超过 1 万亿，预训练数据量高达 36 万亿 tokens。每次推理只激活一小部分专家网络，这样既能保持模型的强大表现，又能有效控制推理成本。

今天一早，打开L站就发现气氛异常。大量用户发帖反映自己的ChatGPT账号突然被封，恐慌情绪蔓延。

账户几乎是直接遭到永久禁用的方式。

奥特曼这次下手非常果断，令人猝不及防。

我赶紧检查了自己的账户，所幸暂时还安然无恙，算是躲过一劫。

此次封号波及范围很广，几乎没有什么规律可循，无论是Plus还是Pro订阅，均无法幸免。一封冷冰冰的邮件就直接宣告了账号的死刑。

以往如果通过Bug充值或者使用黑卡付款，最多也就是Plus订阅权限掉线。但这次OpenAI似乎动真格了，措施非常强硬，直接对账号本身下手。

那些价值100美元、200美元的Pro账号瞬间化为乌有，损失十分惨重！这波操作让大量忠实用户寒了心，OpenAI的做法确实不太妥当，有些失掉人心。

说句公道话，过去两个月里GPT系列的声誉一直很好，Codex的模型能力也广受认可。老老实实按规则订阅、充值，之前从来不会遇到封号的问题。

相比之下，隔壁Claude动不动就封号的做法，反而把GPT的好感度拉了上来。

然而这一次如果不把正规充值的账号解封，恐怕会引发大规模的用户信任危机。

随后我去X平台看了看，同样发现大量用户正在投诉账号被停用。

很多人在转发一个人的截图。我查了下，这位是OpenAI的体验团队负责人。

令人稍感欣慰的是，对方已经确认团队正在积极调查，推测这次可能是大规模误封。

他的帖子下面挤满了来自世界各地的用户留言，几乎每个国家都有，可见本次事件波及范围之广，伤害程度之深。

大家最好现在就去检查一下自己的GPT账号，以免贻误时机。

OpenAI正处于筹备上市的关键节点，突然来这一出，难免会被市场和用户骂惨。

这次误伤的用户，按照OpenAI一向的行事风格，应该有比较大的可能会得到恢复。真心希望他们别走上Anthropic那条动不动封号的老路。

否则以后我们可能又得偷偷摸摸通过中转站来使用，那滋味想想就难受……

此刻，无比渴望国产大模型能够早日崛起，给我们多一份选择。

如果遇到你的ChatGPT账号被封，眼下确实没有太完美的即时解决办法。你可以先尝试通过邮箱提起申诉流程，等待官方后续的处理结果。

只要确实没有违反平台条例，真的是误封，考虑到当前如此汹涌的舆论压力，账号恢复的概率还是相当大的。不妨保持耐心，再观察一下～

最近在一次技术交流中，有群友询问如何在威联通 NAS 上部署 AFFiNE，用于搭建自托管的私有知识库和协作环境。实际体验后，我们发现该项目的实时同步协同、文档与白板之间无缝切换等特性非常实用。虽然它在商业软件领域或许不算顶尖，但从开源工具的角度来看，AFFiNE 确实表现亮眼。

AFFiNE 的定位独具特色，它并非仅局限于文字记录，而是将文档、白板、知识库和项目管理融合成一个整体，很适合用于个人知识整理、团队资料沉淀，甚至轻量级的工作协作。就在最近，官方还宣布接入了人工智能系统。

AFFiNE 需要配合数据库、缓存等组件来运行，因此采用 Docker Compose 进行部署是最合适的方式。威联通的 Container Station 原生支持 Compose 文件，只需准备好相关配置，就能在 NAS 上轻松完成部署。

AFFiNE 简介

AFFiNE 是一款开源的知识管理与协作平台，可以把它理解为一个融合了 Notion 文档能力和 Miro 白板自由度的生产力工具。无论是撰写笔记、整理资料、构建知识库，还是制定项目计划、梳理流程、头脑风暴和团队协作，它都能胜任。

与普通笔记软件不同，AFFiNE 支持文字、表格、看板、白板、关系链接等多种内容形式，能够将零散的信息统一集中管理。对于拥有 NAS 的用户来说，将 AFFiNE 部署在本地，就能利用设备长期在线、集中存储、便于备份的特点，搭建一个完全属于自己的私有知识库。

下列场景非常适合部署 AFFiNE：

期望拥有一套本地化的笔记与知识管理工具；希望将各类资料、项目计划、灵感记录整合到一处；注重数据隐私，想把数据保存在自己的 NAS 上；或者纯粹想体验一款开源、自托管的 Notion 类产品。对于这些用户而言，AFFiNE 绝对是一个值得尝试的好项目。

在威联通NAS上部署AFFiNE

本文以威联通 NAS 为例，完整记录 AFFiNE 的部署过程。

准备基础配置文件

官方示例配置文件仅包含 $schema 和 server.name 等最基础的设置项。通过 SSH 连接 NAS，执行以下命令：

mkdir -p /share/Container/affine/config  
  
cd /share/Container/affine  
  
cat > ./config/config.json <<'EOF'  
{  
  "$schema": "https://github.com/toeverything/affine/releases/latest/download/config.schema.json",  
  "server": {  
    "name": "AFFiNE on QNAP NAS"  
  }  
}  
EOF

国产大模型纷纷亮出最新版本，MiniMax、通义千问、DeepSeek、Kimi、智谱、小米等模型在AI编程赛道上的竞争愈发激烈。这些模型投入到真实开发任务中，究竟哪一家的编码能力最值得信赖？近期，我对六款主流国产AI编程模型进行了一次贴近个人日常需求的实测，从长任务执行到复杂前后端联调，全面考察它们的实战水平，并整理出综合排名与评分。参与本次横评的模型分别是：MiniMax M3、Qwen 3.7 Max、DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6、GLM 5.1、小米 V2.5 Pro。

一、测试全景：微信商城全栈开发

此次测试以一个完整的微信商城全栈项目为场景，涵盖前端、后台和 Java 后端。我为每个模型提供了完全相同的 PRD 文档、设计规范、技术栈说明、SPEC 任务文档和全局开发规范，要求其完成一轮长时间编码，并经过 3 至 5 轮问题修复，重点观察它们在长任务上下文维持、前后端协作、功能完备度以及缺陷修复上的真实表现。

二、六款模型核心参数一览

先来看下各模型最新的核心技术规格。

三、实测综合评分榜

复杂的测试过程不再赘述，直接揭晓各模型的综合评分。

四、各模型详细表现与亮点

🥇 Qwen-3.7-Max（整体评分 9）

技术亮点
原生支持百万级 Token 上下文窗口，可以一次性加载完整代码仓库，最大输出可达 64k tokens。在推理内核优化类任务中，曾持续运行35 小时、执行超过 1000 次工具调用，展现出行业领先的长周期自主执行能力。

测试表现
以 90% 的项目完成度稳居榜首，并且是本轮测试中唯一在首版编码就正确实现优惠券完整逻辑的模型。前端、后端均获得 9 分的满分评价，成为唯一前后端能力双双登顶的选手。

🥈 DeepSeek-V4-Pro（整体评分 8）

技术亮点
目前全球规模最大的开源 MoE 模型，总参数量达到惊人的1.6 万亿，激活参数 490 亿，配备 384 个专家。上下文窗口同样为 1M tokens，最大输出 384K tokens。处理 1M token 上下文所需的 FLOPs 仅为 V3.2 版本的 27%，KV Cache 占用仅有 10%。

当前市面上的 Token Plan 套餐很难找到真正完美的性价比方案。市面上已有的套餐，从阿里云百炼、GLM Coding Plan 到火山方舟、腾讯、百度、智谱、MiniMax、小米等，要么模型单一，要么能打的模型有限，要么直接高定价却给少量 token。本次评测暂不讨论国外模型厂商，因其接口稳定性等原因，大多数人难以轻松获取。下面从实际体验出发，聚焦三家最值得关注的国内厂商——小米 MiMo、MiniMax 和智谱 GLM，深度解析它们的 Plan 套餐与 API 调用，看看到底怎么选更划算。

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小米 MiMo：缓存命中场景无敌，性价比黑马

小米近期更新了 Token Plan 计费体系，Credits 数量暴涨 68 倍，同时 API 价格大幅下调，双重诚意直接拉满。

Credits 与 Token 换算规则

¥39 Lite 套餐能买到多少 tokens？具体如下：

如果采用同样的 ¥39 直接走 API 按量付费，则情况如下：

两者相比，差距已被大幅拉近：