$0.07 干掉 $1.30，AI 行业的黑色星期五来了

今天看到一组数据，给我看愣了。

有人拿同一段代码、同一个提示词、同样 17 个预先植入的 bug，分别让 MiniMax M3 和 Claude Opus 4.8 做代码审计。结果呢，M3 抓到 13 个，Opus 也抓到 13 个。打了个平手。

但价格就不一样了。

M3 花了 $0.07。Opus 花了 $1.30。

差了将近 20 倍。

你品品这个数字。$0.07，人民币大概五毛钱。五毛钱审了一个代码库，还审出了 13 个 bug。而另一边，一个以"最聪明"著称的模型，干了同样的活，收了你 9 块钱。

MiniMax 官方转发这个测试的时候说了一句话，「this is really interesting, absolutely worth a read」。坦率的讲，这已经不是有趣了，这是恐怖。

因为这不是一个孤立事件。今天 AI 圈发生的事情，几乎都在指向同一个方向。

从 vibe coding 到 spec coding

先说说开源这块。

GitHub 今天发布了 Spec Kit，一个开源工具包。这玩意解决了一个我一直觉得特别痛的问题，就是 AI 写代码的时候，你给它一个模糊的指令，它就直接开干了。干出来的结果，怎么说呢，能跑，但不是你想要的。

Spec Kit 的思路完全反过来了。它说，你别急着写代码，先把产品规范写清楚。功能是什么、边界在哪、技术方案怎么做、任务怎么拆，全部定义好了，再让 AI 根据规范去实现。

这个转变看起来很小，但我觉得它代表了 AI 编程的一个根本性转向。从「vibe coding」到「spec coding」，从「差不多就行」到「规范先行」。

而且 Spec Kit 已经支持 30 多个 agent 了，Copilot、Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Qwen 全在列。GitHub 上 109K 星。这说明什么？说明大家都有这个痛点，都在等一个解决方案。

顺便提一嘴，今天还有一篇论文获了 CVPR 2026 的时间检验奖。ResNet。对，就是 2015 年那个 ResNet。阶跃首席科学家张祥雨是共同第一作者。十一年前的论文，今天还在被认可，这就是真正的影响力。

好的研究不怕等。

OpenCV 终于长大了

OpenCV 5 今天正式发布了。

如果你做过计算机视觉，你一定被 OpenCV 4.x 的 DNN 模块折磨过。ONNX 算子覆盖率不到 23%，跑个 Transformer 直接报错，很多模型根本加载不进去。

OpenCV 5 把这个问题彻底解决了。全新的基于图的 DNN 引擎，ONNX 算子覆盖率从不到 23% 拉到 80% 以上。原生支持 Transformer、视觉语言模型、大语言模型。还加了 FP16/BF16、更好的 Python 集成、现代化文档。

GitHub 86K 星，每天安装量超过一百万次。这是基础设施级别的东西。

你看，今天发布的这几个东西，Spec Kit、OpenCV 5，加上 Hugging Face 上的 Persona Atlas 和 Job Searcher，全部是开源的。不是 demo，不是论文，是可以直接拿来用的工具。

开源这件事吧，有时候慢，有时候笨，但它一直在积累。积到一定程度，量变就成质变了。

美国的另一条路

说完开源，聊聊政策。

美国众议院的议员们今天发了一个法案草案，核心内容就一句话，禁止各州自己制定 AI 法规，把监管权全部收到联邦层面。

你想想这意味着什么。欧盟搞了一套 AI Act，层层分级，严格得要命。美国这边呢，联邦层面的 AI 法案一直难产，各州倒是各自为政。现在联邦直接说，各州你们别搞了，我来。

这个思路跟欧盟完全相反。欧盟是「我先管起来」，美国是「我先放开」。到底谁对谁错，说实话我也不确定。但有一点我觉得挺清楚的，AI 这个东西，管太早可能会扼杀创新，管太晚又可能出大问题。

这是一场全球性的赌局。

说到赌局，谷歌今天干了一件更疯的事。他们跟 SpaceX 达成协议，每个月支付 9.2 亿美元，获取 xAI 数据中心的算力。

9.2 亿美元。每个月。换算成人民币，大概 66 亿。一个月。

你品品这个数字，再品品前面 M3 的 $0.07。一边是成本在急速下降，一边是投入在疯狂飙升。这两件事同时发生，才是今天 AI 行业最诡异的地方。

小模型的逆袭

Hugging Face 上今天出了两个很有意思的项目，都跟小模型有关。

一个叫 Thousand Token Wood v2，用四个不同实验室的小模型搭了一个金融模拟游戏。gpt-oss-20b、MiniCPM3-4B、Nemotron-Mini-4B，还有一个微调过的 Qwen 0.5B。0.5B 啊，连手机都能跑的那种。

结果呢？微调后的 0.5B 模型，自成交率 0%，有效报价率 100%。

这个结论挺颠覆的。我们总觉得模型越大越聪明，但这个实验告诉我们，小模型不是不行，是你得给它足够的结构和约束。格式化输入、提示词工程、LoRA 微调，三板斧下去，0.5B 也能干正经事。

另一个项目叫 Job Searcher，也是 Hugging Face 出的。用户上传简历，系统用 DeepSeek V4 Pro 生成搜索词，然后用 LoRA 微调过的 Qwen3-8B 对每个职位从五个维度打分。训练在单张 A100 上完成，部署用的 llama.cpp，完全开源。

单张 A100。开源。可复现。这就是今天 AI 开源社区的状态。不是在发论文，是在造工具。

当 AI 走进电影节

最后聊一个轻松点的。

MiniMax 的海螺 AI 跟上海国际电影节搞了个联名。第 28 届上影节，海螺 AI 是独家 AI 影像战略合作伙伴。6 月 14 到 15 号办开放日，设了专属展位，展出四对「影视从业者 + AI 创作者」的合作作品。

这个事情有意思在哪呢？它不是 AI 公司自己在那自嗨，而是真的跟传统影视行业的人坐下来一起创作。1+1 的组合，一边是懂镜头语言、叙事节奏的影视老兵，一边是懂 AI 工具、生成流程的新玩家。

还有创作体验区，观众可以直接上手试试 AI 创作。

怎么说呢，我一直觉得 AI 真正落地不是在实验室里，而是在这些具体的场景里。电影节、设计周、音乐节，当 AI 工具出现在这些地方的时候，它才真正开始变成「所有人的工具」，而不只是程序员的玩具。

黑色星期五

Gary Marcus 今天写了一篇文章，标题就叫「AI 的黑色星期五」。我还没来得及细看全文，但光这个标题就挺值得琢磨的。

黑色星期五在西方是疯狂打折的日子。所有人冲进商店，用最低的价格买到东西。

AI 行业现在不就是这样吗？

$0.07 的模型能干 $1.30 的活。0.5B 的小模型在金融场景里跑出了 100% 有效报价。开源工具一个接一个往外蹦，功能直追甚至超越商业产品。门槛在急速下降，成本在急速下降，但能力在急速上升。

对那些靠「模型够聪明所以卖得贵」吃饭的公司来说，这确实是个黑色星期五。

但对所有人来说，这可能是最好的时代。

五毛钱审一个代码库。单张 A100 训一个求职 AI。86K 星的计算机视觉库原生支持大模型。109K 星的工具包让 AI 先写规范再写代码。ResNet 十一年后拿了时间检验奖。电影节开始跟 AI 创作者合作。

这些事情放在一起看，你就会发现一个特别清晰的趋势，AI 正在从「少数公司的特权」变成「所有人的基础设施」。

大时代啊，朋友们。