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MCP 適合把工具複用到多個 AI 用戶端，但它不是每個 LLM 應用的預設答案。本文面向開發者比較 MCP、CLI 封裝和原生函式呼叫，幫助你選擇能進生產、又不過度設計的架構。

面向開發者與營運團隊的 AI 瀏覽器自動化框架比較：哪些場景適合代理式工具，哪些場景仍應優先選擇 Selenium 或 Playwright 式確定性自動化。

最新中國大模型競爭不是一張排行榜能講清楚。Qwen3.6、DeepSeek V4、Kimi K2.6、GLM-5.1 與 MiMo V2.5 分別押注多模態 Agent、長上下文、程式碼、開源控制與生產評測。

MiMo V2.5 和 MiMo V2.5 Pro 讓小米進入嚴肅開源模型討論：1M 上下文、多模態輸入、Agent 能力聲明。本文幫你不被宣傳帶偏地讀懂它。

GLM-5.1 是 Z.ai 與智譜 AI 面向 agentic engineering 的 MIT 授權 754B 參數旗艦模型。本文說明模型卡中的關鍵聲明、基準測試的價值，以及為什麼團隊仍需要自己的生產級評測。