Novita AI 部落格

探索 MiniMax M2.1 API 供應商的成本優勢，分析效能取捨與定價策略。

透過 Novita 在 OpenClaw 中使用 Kimi K2.5，連接 Telegram 並以最簡設定建立實用的智能體工作流程。

本文探討 Seedream 4.5 如何透過可控視覺計算與參考一致性，提升影像生成能力。

本文將介紹如何在 Cursor 中使用 MiniMax M2.1，提升 AI 對大型程式碼庫的理解能力，優化開發工作流程。

探索 GLM 4.7 Flash 所需的 VRAM 容量，找出能將基礎設施負擔降至最低的部署路徑。

學習如何存取 Minimax M2.1 並運用其能力，打造高效的 Web、API 與工作流程解決方案。

比較 GLM 4.7 與 MiniMax M2.1，找出更適合您需求、能發揮最佳效能的選項

學習如何在 Novita GPU 模板上部署 DeepSeek-OCR-2，實現高效光學字元辨識與強化文件處理。

GLM-4.7 API 評測：基準測試數據、20萬 token 上下文規格、智能體編碼與工具代理的最佳應用場景，以及透過 Novita 無伺服器方案快速上手的方法。

在 Novita AI 上快速啟用 GLM-4.7。使用相容 OpenAI 的無伺服器 API，查看計費方案，並遵循逐步指南。

學習使用 OpenCode 進行代理式編程：透過 Novita AI 的 API 連接 Kimi K2.5，從頭到尾完成一個小型示範專案。

本文透過真實基準測試、延遲、吞吐量與定價比較 Kimi K2.5 與 GLM-4.7，並提供立即試用兩款模型的快速入門步驟。

從基準測試、延遲、成本與使用場景比較GLM-4.7-Flash與GPT-OSS-20B，在Novita AI上找到最適合的開源大型語言模型。