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MCP 适合把工具复用到多个 AI 客户端，但它不是每个 LLM 应用的默认答案。本文面向开发者比较 MCP、CLI 封装和原生函数调用，帮助你选择能进生产、又不过度设计的架构。

面向开发者和运维团队的 AI 浏览器自动化框架对比：哪些场景适合智能体工具，哪些场景仍应优先选择 Selenium 或 Playwright 式确定性自动化。

最新中国大模型竞争不是一张排行榜能讲清楚。Qwen3.6、DeepSeek V4、Kimi K2.6、GLM-5.1 和 MiMo V2.5 分别押注多模态 Agent、长上下文、代码、开源控制与生产评测。

MiMo V2.5 和 MiMo V2.5 Pro 让小米进入严肃开源模型讨论：1M 上下文、多模态输入、Agent 能力声明。本文帮你在不被宣传带偏的情况下读懂它。

GLM-5.1 是 Z.ai 与智谱 AI 面向 agentic engineering 的 MIT 许可 754B 参数旗舰模型。本文解释模型卡中的关键声明、基准测试的价值，以及为什么团队仍需要自己的生产级评测。