大家好，今天我们来看看 EvoX。这是目前你能获取到的最新编码与生产力助手。它有一些特别之处，比如能从错误中学习以变得更好、更快地产出结果。所以，它的定位是自我进化的。现在使用它你可以获得免费的 API 额度，这让我很期待去试用。你可以像 Kimi K3、GPT（最新款）这样的模型，所以看看它如何运行以及它与本地生成的速度对比等会很有趣。

你还可以跨多个渠道使用它，比如通过 Slack、Telegram 与它沟通等等。正如之前所说，它是用于编码和专业工作的。令人兴奋的是，它还具备 Kimi K3 的所有额外功能，比如 Beta Swarm（蜂群模式），以及项目的一键迁移。要开始使用，你只需下载它。我使用的是 Mac 版本。这就是运行起来后的样子。

正如我所说，你一开始会得到 15 美元的额度，所以我现在有 1,500 个积分可以玩。它有不同的功能区域：左上角是聊天，还有一个用于更集成任务的“协作”区，以及一个专门的编码部分。首先你可以进行设置，这真的很酷：你可以在本地系统上工作（比如创建文件等），或者远程连接到一台电脑。你还有项目文件夹，可以创建一个新文件夹。

我打算先做一个叫“solar”（太阳系）的项目来启动流程。这样，用这个应用生成的所有文件都会放在那里。首先我要展示的是你可以选择的模型：有 DeepSeek V4 Flash，这个很棒，因为如果你有硬件也可以本地运行。但这也表明，如果你享受正在创作的内容，未来可以随时切换到本地或切回云端等。

还有 GPT、Luna、Sol 和 Terror（注：此处可能为口误或特定模型名）。我不是 GPT 专家，但显然它们目前是顶尖的。还有 Grok 4.6（由 SpaceX 制造——就在天上发射导弹的那帮人）。还有 Kimi K3。我很期待使用 Kimi K3，因为我认为它目前排名第一的开源权重模型。你还有各种思考模式：超高、最小和关闭。

我实际上从未运行过禁用思考模式的 Kimi K3，所以我很期待看看那会怎样。我认为节目开始时，我们将做一个对比：本地运行 Kimi K3 有多慢、在这里（云端）运行 Kimi K3，以及运行 GPT，看看它生成的内容。我已经做了一次本地生成：我最初让它用 Three.js 制作一个 3D 太阳系。

我将选择 Kimi K3，切换到低思考模式并粘贴提示词。它会继续执行并希望创建出来，我们会展示它使用多少积分等。我有 1,500 个免费注册赠送的积分可以玩。如你所见，它正在思考：知道要做什么并将创建一个包含 Three.js 的单文件，做发光的太阳等好东西。

这是低思考模式。本地运行时生成了 7,000 个 token，速度为每秒 6.62k（注：此处原字幕数据可能有误或指代特定指标），非常慢。这是本地生成的结果，供你体验：看起来很美。不知为何 K3 模型拒绝在我们的系统上运行（指本地部署失败），不知道我们怎么搞的，还在研究。但用 EvoX 显然会快得多。

神奇的是你可以同时开启新聊天：Kimi K3 生成进行中时，我切换过去搜索了一下，显然 Sol（GPT 的一个变体/版本）是 GPT 目前最棒的生成模型。同样的提示词，现在用 GPT Sol：我切换到聊天窗口本身，以便纯粹看它的功能而不被工具调用等混淆。它正在思考如何完成工作。

幸运的是，使用闭源模型时你实际上看不到推理内容：他们喜欢保持推理私密，所以你不知道它在想什么。这是一个缺点。但使用 Kimi K3 时你可以实际看到推理：看，那里有一些可见的推理内容，让你确切知道发生了什么、处理了一个操作等。

K3 生成收到反馈：它说需要批准写入文件，所以我允许写入这个文件。你可以选择权限级别：确认步骤、智能运行/接受编辑等。我选择“自动接受编辑”，因为这听起来合理：我在给它一个工作区，它可以在里面随意操作。希望它不会“越狱”（escape the box）。

它的优点在于：如果总是执行类似命令（如创建目录等），你可以点击按钮说“允许相似命令”，这样它就不会用相同类型的命令轰炸你。如果是读写文件或新工作区，只要在你的工作区内，你也可以始终允许这些相似命令。

Kimi K3 已完成太阳系生成：我们即将看到它实际的样子。哇，这太令人震惊了——我真的非常惊讶！我们可以看到它生成了非常相似的结果：至少我们的本地代码运行良好，但显然使用云系统时速度快得多。让我们看看 GPT Sol 生成的结果：它正在生成 solar_system.html，读取技能文件（skills）以理解如何构建交互式视觉演示和游戏。

它有一组“技能”，会根据你想生成的内容利用最佳的那个：在这里，它意识到我想做一个游戏类的视觉演示，并加载了相应技能以获得最高质量的结果。所以这不仅仅是 GPT Sol 加上他们构建的技能系统：你越使用这个产品，它就越会保存记忆、技能，你可以复用它们并期望它会越来越好。

看右边那里：我们确实有输出了！太阳系已制作完成，看起来我认为 Kimi K3 赢了。看……

就是那样，DPT Soul 目前只是一个空白屏幕，这太疯狂了。我想如果我用编码智能体，它可能已经弄清楚问题了。我们就看看你能不能修复它吧？能修好吗？我认为使用 GPT 5.6 Sol 时，你可能需要将推理努力程度调得比“低”更高一些。因为也许“低”模式并不能从该模型中生成最佳质量的内容，你可以看到它已经注意到自己用错了导入控件。

所以它就自行解决了这个问题。有时候你需要使用更高的推理努力程度，这样它才能继续选择正确的控件。现在文件已经更新完毕，我们可以看到屏幕上确实出现了行星。这次修复是必要的。也许这个版本看起来比 K3 更好，或者 K3 的那个稍微好看一点？我们可以像往常一样点击这些行星。

这里有一个缩放功能，所以它可以加速和减速，这很贴心。另一方面是 K3……你知道吗？但我认为 K3 可能是更好的那个。但现在的挑战在于，我们想看看它在处理代码调整时的表现如何？它足够聪明去做出更改吗？例如，在这里我在本地运行时，我直接问它：你能添加一个由键盘和鼠标控制的宇宙飞船吗？并且当被激光射击时，让行星爆炸。

所以我们去看看能否重现那个效果。既然我们在聊天窗口中且一切运行顺畅，我就继续在这里操作。我会问它：你能添加一个宇宙飞船吗？如果被子弹击中，请加入爆炸效果。那将会很有趣。目前我们仍然处于“低”模式。完成这次测试后，我们将进入最大阅读模式，这样我们可以进行完整的比较，前提是我们还有剩余积分。

同时我也打开了编码窗口。我们将切回 K3，并问它完全相同的问题，不过我需要确保选中了 K3。砰！现在这里有两个前沿模型的生成结果。再次强调，当我们尝试在本地运行这些内容时，速度是每秒 6.3 token。而且这甚至不是官方模型，而是一个融合版本的模型在运行。所以在生成速度方面非常慢。

你在本地运行时生成了什么？你可以添加一艘飞船，并且可以驾驶它移动。我挡住了地球。很好。这就是我们在云端运行时需要超越的生成基准。我们看到，就像刚才那样，GPT Soul 已经生成了太阳系太空战斗 HTML 文件。就是那么快！我们不是在以每秒六个蜗牛的速度运行本地版本，我们正在极速前进。看那个“发射飞船”按钮！

所以我们确实有一艘宇宙飞船，而且我们可以射击激光。但是激光的方向错了。GPT 啊兄弟，你在干什么？这些是前沿模型！这是目前基准测试排名第一的模型。不过必须承认它确实在工作，这至少是个好消息。它是可玩的，没有运行时错误，只是激光垂直发射的视觉瑕疵。我没有指定它应该向前方射击，所以也不算太糟糕。

让我们看看 K3 如何处理这种情况。“太阳系文件已更改”，它已经像刚才那样更新了。超级快！我们将进入 K3 并点击刷新。上面写着“按空格或点击发射激光，行星会重生”。现在，我似乎找不到驾驶宇宙飞船的选项。虽然它说按空格发射激光，但视野中看不到飞船。所以看起来 GPT Soul 赢得了这次生成比赛！

看那个“发射宇宙飞船”按钮，我们真的可以四处飞行。一切都很好，而且我们可以射出激光。我认为现在我们要升级到终极挑战了，我们将把它切换到“超高”模式。我从未用 GPT 5.6 Sol 做过这种设置，这将会很疯狂。现在我们要正式生成一张照片级写实的实时渲染人脸了！

我们将全力以赴，使用超高模式的 GPT Sol。我不知道这会花费多少积分，但我们要试试了，因为当我们运行它时知道那是更好的模型。现在我们没有借口了，我们处于超高思考模式。让我们看看速度有多快。我将使用程序化原始 WebGL 方法，它正在进行生成。为了对比如何在本地生成这个内容，我向你展示这是在本地运行的 GLM 5.3。

这是一个量化版本，所以甚至不是完整版的模型。而且是在低思考模式下运行的。我不敢在最大模式下运行它，所以在低思考模式下生成花费了 7.7 万个 token。花了两个小时！两个小时的生成时间，而且是在低思考模式下。所以如果你试图在本地运行这些东西，你必须要有耐心。这就是我们要超越的生成结果。

我们做出了这家伙，但那里实际上有个 bug。它说我的浏览器需要 WebGL2。所以我想也许这是个问题，但它似乎在后台渲染了。就是那个小 bug 在那里，我们需要弄清楚它。这就是我们现在要超越的目标。我认为 GPT Sol 生成它的速度会比两小时快得多！看那个，我们已经像刚才那样得到了一个生成结果。

就是那么快！它只花了一分钟。[笑声] 5.3 在低思考模式下花了两个小时，这家伙在一分钟内完成了！一分钟内。所以我们得到了这个家伙。不过我得说他的脸颊是对的，但他缺了嘴巴。这是个问题。所以我会在这里输入：你能修复它让它看起来真实吗？例如，为什么嘴巴缺失了？

我期待这个超高思考模式能自行解决。让它自己搞定吧。我喜欢它制作了预览图，但我们再给它一轮机会，因为制作这个惊人的生成只花了一分钟。这意味着我们拥有了相当于两小时提示往返的时间预算！我的意思是，如果我们在代码模式下运行，它可能会自动完成这些工作。但看啊：生成小部件、程序化面部生成、鼠标修复、添加嘴唇、修正着色器。

哦，就是它！他有嘴巴了。[笑声] 拖动以旋转。我不确定他嘴中间是不是金色的，[笑声] 那里有东西，但眼睛看起来很棒。所以这绝对是一个美丽的生成结果。非常令人兴奋的是，我们可以看到我们还有 50% 的积分剩余。这次生成真正令人激动的一点是，如果你在这里看，你会看到一个类似自我进化的高亮提示出现。

它说距离自我进化还有 94%。那么，打开自我进化功能会做什么？它将定位进化回放。它拥有这个基因系统。所以当你工作时，它会生成一个进化基因，显然会让结果变得更好。这很有趣！我们将在这里查看概览。

这里发生的情况是，它生成了一张没有嘴唇的脸。我告诉它：“嘿，那里有些嘴唇。”于是，它就学到了一些东西。它即将进行一次自我进化。我想它会把这些内容保存到一个技能文件中。下次加载时，它就会比现在更先进了。不过，我只是想让你了解一下它是如何运作的。

好了，现在是时候尝试一下我做过的最先进测试了。我们将使用蜂群智能体模式。我目前处于超冷状态，我想把它设置为自动模式，看看会发生什么。这个提示词将会非常有挑战性。我们将给它一个全新的模型 DeepSeek V4.1，并要求它生成该模型的实现代码。因此，对于这一项任务，它将不得不进行一些推导和探索。

正如你所见，蜂群系统已经启动并运行起来了。它正在定义集成测试，检查其他模型，同时也查看旧的 DeepSeek V4 以及 Qwen 4，看看是否能利用其中的一些技能。它只是在后台自主运行着。我这里收到了一些通知，它在告诉你正在发生什么。你不需要一直盯着应用程序来了解情况。

经过一小会儿的工作，我们可以看到它现在正在询问我们是否有 MLX 的源代码。我会说直接克隆下来吧，让我们完成这件事。正如你所见，这些是它将要执行的步骤。它有一个关于如何攻克这项任务的主计划，并正通过蜂群逐个击破这些步骤。

现在它告诉我已经准备好了。它有它的计划，询问是否应该继续执行，或者我是否有问题。我说尽管去做吧，你可以随意在系统上操作。于是我们有两个蜂群正在运行。它正在检查范围，也在检查工作区中我系统里的内容。你可以看到，它在克隆所有内容。看看我的文件夹吧，它正在下载所有东西。

我们已经下载了 85 MB，并且继续读取实现文件的所有内容。现在这是一个非常复杂的情况，但它处理得像个冠军一样出色。它为我做了一份审计报告。它告诉我这是一个全新的架构，需要大量工作才能完成。因此，他希望精确而不是猜测。

所以他会再做一点研究，这一切都在后台进行。这是云端超级计算机的力量，它只是执行你的指令，而你可以放松下来看看 YouTube 之类的东西。好了，它有了一些发现。它只是在为自己和其他蜂群智能体做笔记，这样它在未来就知道自己在做什么了。

就这样，它现在正在询问我是否可以写入一些文件。你看，就在我们说话的时候，它将开始写出实现代码。我说好的，继续写这些文件吧。它正在比较差异，同时也制定了一个测试计划，所有这些都同时在进行中。你可以看到蜂群活动，我们有两个正在一起工作。

最后我们可以看到，看看那个，在我们的文件夹里有了什么？我们有了一些 DeepSeek V4.1 的实现文件。就这么简单，太棒了。那么你们觉得 EvoX AI Harness 怎么样？我运行了这里所有的测试。我还剩一点积分，而注册就能免费获得这些积分：1500 个积分。

我认为 GPT Soul 赢得了这里的生成比赛，凭借那张美丽的脸以及相比 K3 更好的生成效果。K3.1 是以低模式运行的，所以在那次比较中它赢了对方。而在极高模式下，我们生成了这个美丽的太空场景。它在 1 分钟内完成了这件事，而尝试在本地运行则需要 2 个小时。

好了，我希望你们觉得这个视频有用并享受了这期节目。