前言 本文聚焦國內領先大模型服務評測與聚合平台AI Ping最新上線的兩款旗艦模型——GLM-4.7與MiniMax M2.1，深度解析二者核心定位與差異：GLM-4.7側重複雜工程任務一次性交付與Agentic Coding場景；MiniMax M2.1專攻長鏈Agent執行，強化多語言工程能力與持續運行效率。 ( ) 目錄 一、旗艦模型
前言：大模型選型的“隱形成本” 當你打開第17個大模型官網，對着“128K上下文”“0.01元/千Token”的參數表陷入迷茫時，或許已經踩中了AI開發的第一個坑：選型失誤的成本，遠高於技術開發本身**。2025年，國內大模型服務供應商已超20家，模型數量突破230個。開發者常因“免費模型延遲過高”“付費服務吞吐量不達標”被迫重構系統——而這一切，本可以通過科學的性能評測**避免。
摘要 本文深入探討如何利用Rokid CXR-M SDK開發影視劇情互動體驗應用，通過藍牙/WiFi連接、自定義界面場景、AI交互等技術，打造沉浸式劇情體驗。文章詳細解析SDK核心功能，提供完整代碼實現，涵蓋設備連接、界面定製、劇情分支控制、多媒體同步等關鍵技術，為開發者提供從架構設計到性能優化的全流程指導，助力構建下一代AR影視互動應用。 目錄 1. 引言：重新定義
