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我开的是medium 在cloud的网页版中 它的推理级别 我开的也是medium 而且安索奥佩克这次 它还史无前例的送了一张重置卡 这张重置卡就是针对cloud ops 5.5模型的 当我们的cloud ops 5.5模型的额度用完之后 我们就可以使用这张重置卡 在开始测评之前 我们可以先看一下 安索奥佩克官方发布的cloud ops 5.5 它的benchmark的得分到底怎样 官方给出的benchmark非常亮眼 首先第一项是terminal bench 它主要用于测试agent在中端完成复杂多步骤任务 OPS5.5比OPS5模型要高14.1个百分点 比GPT6要高8.5个百分点 而且远高于GPT5.6所有模型 比Anthoropic本月发布的Fibor 5.1模型也要强 然后我们再看第二项 第二项也是考察agent的编程能力 OPS5.5比GPT6模型 高1.1个百平点 比Fibur 5.1要高大约4个百平点 然后我们再看这一项Cursor Bunch 它主要用于测试编程Agent在Cursor评测中的表现 这项测试中OPS5.5也超过Fibur 5.1 而且领先于OPS5模型 然后我们再看这一项基准测试 它是测试跨职业的实际知识工作 OPS5.5的得分也远超于Fibur 5.1 OPS5还有GPT6模型 在业务流程自动化这项基准测试中 OPS5.5领先于斐波5.1还有OPS5 但是比GPT6要差1.4个百分点 在跨学科高难度推理这项基准测试中 OPS5.5模型也超越其他模型 包括斐波5.1、OPS5还有GPT6模型 它比GPT6模型要领先10个百分点 在Agen的科研任务这项测试中 OPS5.5要领先于斐波5.1还有OPS5 但是比GPT6模型要低大约6个百分点 在电脑操作还有界面完成这一项基准测试中 OPS5.5模型的Defen也是超过Fibon 5.1还有OPS5模型 在视觉图表识别这一项基准测试中 OPS5.5和Fibon 5.1几乎不相上下 比OPS5模型要高大约5个百分点 好 下面我们就用多种复杂案例来测试Cloud的OPS5.5模型 它的综合能力到底怎样 首先在Cloud的网页版中 我先问他他的知识截止日期 他给出的知识截止日期是2026年6月底 这个知识截止日期是非常新的 然后紧接着我就问他 他是否知道table并且不让他进行搜索 然后他就给出了table是在openAI工作 而且他解释了为什么table被叫做resetgap 好下面我们先看一下第一个测试题 这个测试题是让cloud ops5.5模型实现一个动画 用动画展示蝴蝶葱猫猫虫 到变称简到破简称叠的生命周期 然后我们点击 它为我们生成了这个动画 点击播放 好可以看到 这是一个冲卵 然后钻出一只毛毛虫 这只毛毛虫在吃树叶 然后在不断变大 好它在不断吃树叶 好它爬上了这个树枝 然后开始变成一个涌 然后这个勇开始退化成蝴蝶 好 这只蝴蝶钻出来了 翅膀还处于折叠状态 然后不断变大 好 它变成了一只真正的蝴蝶 开始煽动翅膀 进行飞行 它为我们实现的这个动画 效果真的是挺出乎意料的 好 下面我们继续看下一个测试 这个测试题我是直接在Cloud Code中 用Cloud Ops 5.5模型推理级别选择密节目 开发一款模仿Apple Music风格的 一款原生的Mac OS音乐播放器 在Cloud Code中它耗时大约35分钟 为我们完成了这个音乐播放器的开发 然后我们直接在Xcode中打开这个音乐播放器 然后点击运行 我们运行一下看一下这个音乐播放器的效果 打开这个音乐播放器之后 我们就看到了这个非常类似于 Apple Music的这个界面 还有风格 在这里甚至还可以导入音乐 我们可以点击导入一个音乐进行测试 我这里选一个 我之前下载的用AI生成的音乐 这里导入完成 我们播放一下 我们还可以调节音量 好我们暂停 然后这里是他为我们生成的一些用于测试的合成的音乐 比如说我们随便播放一个 这是他为我们合成的这种音乐 然后我们点击这里可以加入到这些播放列表 比如说可以创建一个新的播放列表就可以加入 然后我们再点击歌曲这里 这是这些歌曲列表 这里是专辑 这里是歌手 这些专辑我们都可以进行播放 还可以调出来这个迷你播放器 还可以调出来这种列表 无论是这个UI界面还是这种风格 它实现的都非常像Apple Music 好下面我们看下一个测试题 这个测试题我在之前测试飞伯5.1 以及其他模型的时候都用过 也就是上传一张室内拼面图 然后让OPS5.5模型将这个拼面图 转换成3D可探索的防务模型 然后我们就看一下 它为我们实现的这个效果 这是第一层的俯视图 然后我们还可以看到第二层的俯视图 我们再切换到第一层 然后我们直接进入室内 这样的话我们就进入了室内 可以看到这一次 他为我们设计的这个房屋效果图 真的太好了 太真实了 然后这里是这个出口 然后我们从远处观察这个房屋 好 可以看到这个效果是非常不错的 我们再进入这个室内 这个门会自动打开 这里是客厅 放着这些绿植 沙发 还有插机 还有电视 电视棍 然后这地板的效果实现的也非常真实 而且我们还可以看到这个灯在亮着 然后这里就是餐厅 可以看到这些桌椅设计的也非常真实 尤其是餐桌的这种木质纹理效果也非常不错 还有这些绿植 透过窗户还能看到窗外 然后我们再继续探索 这里是卧室 然后我们直接走进 好进入之后就可以看到这种衣柜 还有放置的这个床 还有电视 还可以透过窗户来查看外边 我们再走出去 走出去之后 这个门会自动关闭 这里是这个洗手间 这个效果设计的也非常不错 这里还有这面镜子 这面镜子设计的也非常逼真 然后我们再走出来 我们再继续探索 这个房间这里面放的好像是这些书籍 还有文件 然后我们再走出来 我们继续往前走 这里是这个厨房 这个门会自动打开 进入之后可以看到这个厨房设计的非常不错 包括厨房的这些柜子 它的颜色还有这种细节 这里是洗碗槽 这里是灶台 还有抽油烟机 这里还放着冰箱 這個樓梯,它設計的效果也非常不錯,包括樓梯的這種地面。 我们上了二楼 这里可以看到这些绿植 然后我们先进这个房间进行查看 这是一个卧室 可以看到这个卧室设计的非常逼真 包括这些橱柜 好 这里是这个阳台 我们可以从卧室走到阳台 这个阳台它设计的也非常不错 放了一盆大绿植 还有这些沙发 还有这个桌子 然后我们可以朝远处眺望 然后我们再进其他房间进行查看 我们走出这个卧室 我们探索这个房间 这也是个卧室 这里是这个卧室的洗手间 而且这个卫生间 它甚至设计成了干湿飞泥 然后我们再探索这个房间 这个房间是一个树房 可以看到这里是木制的地板 这里是放的一些书和文件 它设计的这个院子 效果也非常不错 可以看到刚才这个阳台的效果 这是我们测试的 让Cloud OPS 5.5模型 根据平面图 生成3D可探索的真实的房屋 这个效果远远超乎我之前的意料 我在Cloud Code中使用OPS 5.5模型 还让它完成了一个背单词的应用的开发 也就是原生iOS背单词应用 这里它耗时大概一小时三分钟 完成了这个应用的开发 然后我们先运行一下看一下这个效果 这里在模拟器中打开了这个背单词应用 我们放大看一下效果 可以看到它设计的这个UI界面也非常简洁清新 我们点击开始学习 这里是单词卡片 我们点击它的中文解释 这里是这个单词的中文解释 这里还可以播放发音 这里还可以播放句子的发音 我们还可以点击查看详情 这里就进入了这个详情页 在详情页中 它包含更多的信息 包括解释 还有例句 还有同意词等 还可以添加到笔记 当掌握之后 我们就可以点击标记为一掌握 然后我们点击完成 这里就进入到第二个单词卡片 这里还可以进行提示 还会显示这种例句 这里我们还可以点击收藏这种单词 学习完成之后 这里就会出现提示 好学完之后 这里就会出现这种动画效果 还有音效 下面这里还会出现每日一词 我们还可以点击快速测试 好这里我们就选对了 我们继续选择 好我们选对了 我们继续选择 这里我们随便输入一个错误的进行测试 好这里就会提示错误 当完成测试之后 这里就会显示我们的得分 还有正确率错误率 还有代复习的单词 然后我们就可以点击返回 我们还可以点击练习 在练习这里我们可以选择各种练习题 包括刚才的混合练习 在下面这里还有这种错题本 在这里还有这种测试记录 还有我们收藏的单词 然后我们可以查看进度 好这里是这种进度 还有成就 我们点击成就就可以查看我们解锁的成就徽章 在设置这里我们就可以进行设置 包括每日学习多少个单词 这里还能选择发音是美音还是音音 还有外观 比如说我们这里选择深色 这里就切换成了深色 这种深色效果看起来也非常不错 这是我们测试的 在Cloud Code中开发原生LS应用的效果 这个效果也是挺出乎意料的 下面我们再看一下这个测试题 像这个测试题的提示词非常简单 让它实现一款第一人称的射击游戏 然后我们就进入游戏 看一下这个游戏的效果 进入游戏之后玩家拿着一把枪 然后我们还可以来切换武器 比如说切换成手枪 还可以射击 我们再切换成这个步枪 然后往前走 我们可以进入这个建筑进行躲地 远处有设计我们的敌人 然后我们直接躲在这个位置 我们可以投放手雷看一下效果 扔出了一个手雷 这是手雷爆炸的效果 然后我们对于这些敌人进行设计 将敌人给命中了 然后我们继续设计 然后这里再换弹夹 我们继续设计 然后扔炸弹 扔手雷 然后我们躲到二层 看一下效果 在二层我们可以查看远处的这种效果 还可以扔手雷 然后我们走下来继续对战 好 好 这里我们被打死了 被打死这个效果实现的也非常不错 Colus OPS 5.5模型 帮我们完成的这种效果 是非常非常可疑的 而且运行这款游戏 我的电脑也不会出现发烫 这说明Cloud Ops 5.5模型 它的编程能力确实有了非常大的提升 好下面我们在Cloud Design中进行测试 在Cloud Design中 我让它为一款键盘 设计一个高端的这种详情页面 它实现的这个产品详情页 看上去非常的美观 而且它放置的这种键盘的图像 看上去也非常具有科技感 它设计的这个页面就不会出现 像蓝紫渐变 这种一眼看上去就是AI设计的这种效果 而且它设计了不同主题的这种页面 这个就是深色主题的页面 这是另一种风格的详情页 看上去都非常的简洁清爽 这里我还让Cloud Design设计了手机APP的这种UI效果 让它设计了这种可探索的宇宙空间的这种APP 它给出了三种不同的风格 我们可以先看一下第一种风格 点击下一步 这里展示的这个木星效果也非常不错 我们继续点击 然后再进行探索 在下面这里我们还可以看到这几个标签页 比如说这里是探索 然后我们再点击第二个标签页 这里可以查看这种太阳系的效果 然后我们还可以点击打开这种地球的效果 然后我们还可以往下拉来查看各种详情 它设计的这个页面是非常不错的 包括这种动画 然后我们再看一下这个标签页 天空 我们直接点击 好这样的话就进入到了这种星空的效果 我们还可以拖动来查看不同的行星 比如说这里是定位到这个木星 我们点击打开 这里就可以查看这种木星的效果 而且还可以查看它的各种详情 包括数据 这里还可以进行比较 我们还可以点击其他的这种行星 与它进行大小的比较 我们还可以探索其他的这种行星 还可以查看它的详情页 这里还有这个列表 我们可以进入来查看这种不同的这种行星 还有恒星 比如说我们可以点击进入这一个 然后我们再点击这个标签页 进行查看 然后我们可以随便点击一个进行测试 好 这是Cloud Design为我们设计的 可以用于探索宇宙和行星的这个APP 然后这里还给出了其他主题 比如说这个颜色的主题 这里还给出了另一种颜色的主题 在Cloud Design中 我们只用了一个非常简单的提示次 它就帮我们设计出了这个非常有意思的UI原型 在Cloud Design中我还用OPS5.5模型 让它生成一幅水墨动画 我们可以看一下这种效果 刚开始是这些墨色在这种宣纸上渲染出来的这种效果 这里会出现这种文字 然后这个是水墨单轻 然后紧接着就进行了转场 进入下一步 然后生成这种层层叠叠的这种山脉 这种水墨的山脉 可以看到这个效果也是非常真实 而且这种墨色蕴染宣纸的效果 看上去也非常的形象 好 这是它勾勒出的这种山脉 然后这里就会勾勒出这种太阳的效果 还能看到这种鸟 这里还会有水 还能看到一艘船 好 紧接着就进行了转场 然后就到了这一步 莫测渲染出来了这种荷叶 好,這裡還開出了荷花。可以看到,它生成的動畫是非常完美的。 包括這種荷花畫出來的效果。然後下面又開始畫出這種水面的效果。 效果 好紧接着又开始转场 好这里开始画一棵树 可以看到这种树的主干 还有它的枝干 效果都非常不错 然后在树上画出了花 这是没画的效果 可以看到这个动画看上去 真的是非常完美 好又进入下一个转场 不同颜色又开始在宣纸上进行 浑染 好 这些墨色开始进行旋转 并且交织成了不同的颜色 好 这里给出了墨菲五色 好 这样的话 这个动画就已经完成 OPS5.5模型在Cloud Design中 帮我们实现的这种动画效果 我们甚至都可以拿来做真正的动画 然后配上音乐和配上语音 然后录制成真正的动画进行发布 尤其是这种墨色在宣纸上 阴晕出来的这种效果 真的是挺超乎想象的 而且我还在Cloudcode中 让Cloudcode使用个斗游戏引擎 开发了一款游戏 我们可以先运行游戏 看一下游戏效果 这款游戏实现的是玩家驾驶A10攻击机 可以打击地面上的各种目标 比如说我们可以发射导弹 然后地面上的火力会打击我们 我们需要进行躲避 好 这里提示我们被导弹给击中 我们还可以再次进入游戏 我们可以发射各种导弹 可以看到这个效果也是非常不错的 我们需要躲避地面上的这种火力 好 我们这里被击中了 它实现了这个游戏的效果 无论是发射导弹 还是进行开炮 还是被地面火力击中 这种效果都非常贴近真实 而且我还让OPS5.5模型 开发了一款可以在南宋古都的街头进行战斗的游戏 玩家手持武器可以与这些黑衣人进行战斗 我们遇到黑衣人就可以进行战斗 还可以使出不同的招式 这样的话就将黑衣人给消灭了 而且我们还可以来切换不同的兵器 比如说切换成双刀 我们可以用这种招式来打击黑衣人 而且我们走进这种建筑 还能看到这种建筑剥落的这种枪皮 露出的这种青砖 可以看到它还原的这种建筑的效果 也非常真实 而且具有古色古香的这种效果 每个建筑的外墙都不太一样 我还测试了 让OPS5.5实现一个机械的计算器 我们可以看一下这个效
本次執行流程與問題處理
下達指令
預期流程
- 下載與語音辨識
- 來源選擇與品質檢查
- 文字校正與句子單元
- 筆記與發布
- 公開網頁發布
1. 下載與語音辨識
工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）
處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿
產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）
耗時：56.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
2. 全文快速校讀
工具：videonote_rapid_transcript_review.py
處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目
產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）
耗時：50.0 秒
關係：依序執行
結果：完成
3. 建立句子單元
工具：videonote-build-sentence-units
處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：1.1 秒
關係：依序執行
結果：完成
4. 句子密度平衡
工具：videonote_balance_sentence_units.py
處理：平衡句子長度與密度
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.1 秒
關係：依序執行
結果：完成
5. 時間軸稽核
工具：videonote_timeline_audit.py
處理：檢查時間軸與音訊對齊
產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）
耗時：0.1 秒
關係：依序執行
結果：完成
6. 品質檢查
工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）
處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質
產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）
耗時：0.2 秒
關係：依序執行
結果：完成
7. 播放時間軸回填
工具：videonote_rebase_display_timeline.py
處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間
產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）
耗時：0.2 秒
關係：依序執行
結果：完成
8. 逐字稿交叉檢查
工具：videonote_cross_check_transcript.py
處理：交叉檢查逐字稿與來源字幕
產出：transcript_crosscheck_report.json（交叉檢查）
耗時：0.2 秒
關係：依序執行
結果：完成
9. 來源句整理
工具：videonote_prepare_source_entries.py
處理：整理來源句子供時間軸與頁面使用
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.3 秒
關係：依序執行
結果：完成
10. 生成筆記摘要
工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）
處理：生成筆記摘要與重點
產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）
耗時：110.4 秒
關係：依序執行
結果：完成
11. 建立筆記頁面
工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）
處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面
產出：note.html（筆記 HTML）
耗時：0.4 秒
關係：依序執行
結果：完成
12. 發布公開頁面
工具：videonote-publish（發布公開頁面）
處理：發布到公開網站與每日列表
產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）
耗時：0.5 秒
關係：依序執行
結果：完成
手動來源字幕
- 尚未產生
自動來源字幕
Whisper 字幕
Qwen 字幕
- 尚未產生
Parakeet 字幕
- 尚未產生
MOSS 字幕
- 尚未產生
聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）
- 尚未產生
校正前後逐字稿
- 校正前 transcript.whisper.json 純文字 JSON
- 校正後 transcript.json 純文字 JSON
目前待解決問題與初步改善方向
- Whisper 幻覺段落已切除
已移除 1 段幻覺內容，其餘逐字稿保留使用。；原始 Whisper 證據保留在 transcript.whisper.raw.json。
- 逐字稿全文快速校讀未完成
已保留自動字幕/原始逐字稿並繼續生成筆記。；未完成的全文速讀項目可在精進模式回聽確認。；RAPID_REVIEW_STATUS=REVIEW_REQUIRED_INVALID_OUTPUT
- Qwen3-ASR 未完成，需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。