给博客换了个主题：从 Hugo NexT 到自写的 Zhi
为什么换 这个博客之前用的 Hugo NexT，fork 了一份自己做修改。NexT 本身是个功能很全的主题，但在"自己改"这件事上，体验不太行。
Continue reading →AI 助手
智谱 Coding Plan × Oh My OpenCode：多模型编排配置实战
为什么折腾这个 用 AI 写代码这事儿，单模型和多人模型的差距越来越大。一个模型再强，也干不过一组各司其职的模型并行推进。 Oh My OpenCode（下文简称 OmO）是 OpenCode 生态里的多模型编排插件，11 个 Agent 各有分工，48 个 Hook 贯穿整个生命周期。智谱的 Coding Plan 则提供了 GLM 全系列的模型访问。两者搭配起来，就能按角色分配不同的模型——编码强的干编码，推理强的干推理，免费的干杂活。
Continue reading →国产大模型资源与成本对比：GLM-5 / Kimi K2.5 / MiniMax M2.7
概览 本文对比三款主流国产大模型的资源需求与使用成本，帮助开发者根据场景选择合适的方案。 模型 厂商 架构 最低可部署显存 API 是否可用 GLM-5 智谱AI Dense（多版本） 24GB（8B） ✅ Kimi K2.5 月之暗面 MoE（未公开） 24GB（轻量版） ✅ MiniMax M2.7 MiniMax MoE 2300亿 暂未开源 ✅ GLM-5（智谱AI） 版本与硬件需求 GLM-5 提供 4 个参数版本，是目前覆盖范围最广的国产大模型。
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