文章总结： 本文介绍AgnesAI大模型提供文本、图像、视频生成全免费服务，无使用限制且在多个评测榜排名靠前。关键发现包括7天内处理1万亿Token文本、生成200万张图片和200万秒视频，反映用户从体验转向高频生产应用。可操作建议包括通过官网获取APIKey并参考文档进行集成，近期将免费升级百万上下文和4K图像输出能力。 综合评分： 82 文章分类： 产品介绍,解决方案,AI安全,安全工具,其他

可以看出，Agnes AI 把它们合成得相当不错：

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文本、图像、视频全免费，Token随便用，这家大模型彻底爆了！

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玩的时间长了，甚至有点儿上瘾了，总想把自己脑海中的创意更加完美地呈现出来。

免费的就是好啊，不用小心谨慎，Agnes AI 随便你试，想试多少次就试多少次，试到自己满意为止，毫无心理负担。

不过，我还是想体验下程序员最常用的文本模型，看看 Agnes AI 表现怎么样。

我一直用 Claude Code 做开发，在 Cluade  Code 中使用 Agnes AI 也不麻烦，只要在 CC Switch 中配置一下就好，细节可以参考官方文档：

https://agnes-ai.com/doc/cid3

我想试试 Agnes AI 对大型代码库的理解能力，思来想去，我选中了 SQLite 这个嵌入式数据库，大概有50万行C代码和 TCL 脚本，由于这是数据库的实现代码，逻辑复杂，对大模型来说是不小的挑战。

我先让它分析了一下 SQLite 的整体架构：

这是个小小的考验，不出我的意料，它干得不错。

接下来是真正的挑战：分析一下一条 SQL 语句在 SQLite 中是如何执行的，越详细越好。

这就要求 Agnes 必须要“通读”整个源码，并且理解整个源码才行。

从上面的动图可以看出，Agnes AI 的分析是相当详细的，它把 SQL 的执行分为若干阶段：

1.入口

2.词法分析+语法分析

3.语义分析+查询优化+VDBE字节码生成。

4.字节码执行

……

每个阶段都用代码片段，调用关系给出了详细的解释。

最后还给出了关键的设计哲学：

1. 虚拟机器架构：SQL 不直接操作数据，而是编译为 VDBE字节码再解释执行。这使得优化器可以灵活编排指令顺序，同时也支持 EXPLAIN 和 EXPLAIN QUERY PLAN

2. 基于成本的启发式优化：SQLite 的优化器是规则+代价驱动的，主要比较 “扫描行数” 选择最小方案

3. 可插拔 VFS 层：操作系统接口完全抽象，可以自定义文件系统（内存数据库、压缩存储等）

4. WAL 并发：读不阻塞写、写不阻塞读，极大提升了并发性能

特别值得一提的是：Agnes AI 将在近期将会迎来两个重大升级：

1.文本模型支持百万上下文，处理超长文本不但更加得心应手，还能减少长内容分段、切片及重复传递上下文带来的信息损失和开发成本，如果你有长篇小说、技术手册想让它实现问答，非常适合。

2.图像模型新增4K输出能力，更好满足设计创作、广告素材、电商展示、自媒体内容等高分辨率需求。

这两个升级都不需要无需付出任何费用，非常值得期待。

写在最后

一路体验下来，我发现Agnes AI带来的最大变化，并不是省下了多少钱，而是改变了使用 AI 的方式。

过去，调用大模型（尤其是图像和视频）总是想计算一下成本，很多创意还没来得及验证，就已经被预算和顾虑拦住了。

现在，你会更愿意尝试那些天马行空的想法，图片生成不好？重来。视频效果不满意？继续试。Agent 跑一天？随便！

以前需要精打细算的事情，现在都可以大胆尝试，再无后顾之忧。

AI 不再是一个偶尔打开体验一下的新奇工具，而开始像水、电、网络一样，成为随手可得的基础能力，这或许正是它的口号：Agnes AI，让世界级 AI 属于每一个人。

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