WeWorkBuddy

Named entitymodelInsufficient data

GLM

Name variants glm

站点注册地址: https://agent.midalo.ai/ (一定要用这个地址注册,不然看不到注册 ID,防止后面领不到鸡蛋) 本站主打平价,计费透明 留下注册 ID 送 2 体验金,加入 QQ 群送 3 体验金,合计 5$,足够完整测试一整天 Midalo API 官方 QQ 群:1030748124 (注册后进群,私信管理员或联系客服发送账户 ID 即可随机领取测试额度鸡蛋,24 小时内到账) 客服 QQ:3809674723 微信联系方式:wjn168178 (添加备注来意,B 端老板可加) Midalo 中转站支持模型 claude(全系) kiro GPT-Image GPT-Pro(Codex 线 · gpt-5 / gpt-6 系列文本模型 · 适配 Codex CLI 与编程 IDE ·

This explanation quotes or summarizes the cited source record. Saving creates a bookmark on this device, with no automatic account sync.

First observed in our collection
Oct 10, 2026, 9:00 AM UTC
Earliest cited publication
Aug 26, 2026, 2:50 PM UTC
Last observed
Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC

Evidence in the last complete seven days

Source mentions
4
Previous seven days 6
Distinct sources
1
Previous 2
Comparable growth
Not comparable
Ranking appearances
0

Collection observations and undated records are separate from dated publication counts. Observed in 7d:4 · Undated records:0

Collection coverage · Limited historyCurrent / previous observed days 7 / 3

Counts use complete UTC days. First observed means first seen by this collection, not when a term was coined.

Current window:2026-10-29 → 2026-11-05 (end excluded) · History 11 days

Observed source coverage by seven-day window
SourceCurrent daysPrevious daysLast success
arXiv63Nov 5, 2026, 10:00 AM UTC
arXiv72Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC
Ask HN73Nov 5, 2026, 3:00 PM UTC
Ask HN73Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC
Ask HN73Nov 5, 2026, 3:00 PM UTC
Ask HN73Nov 5, 2026, 3:00 PM UTC
GitHub73Nov 5, 2026, 12:15 PM UTC
GitHub Issues73Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC
GitHub Releases71Nov 5, 2026, 12:00 PM UTC
GitHub73Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC
GitHub Issues73Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC
GitHub Releases73Nov 5, 2026, 3:14 PM UTC
GitHub73Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC
GitHub Issues73Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC
GitHub Releases73Nov 5, 2026, 3:14 PM UTC
GitHub Discovery00Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC
GitHub Trending73Nov 5, 2026, 3:14 PM UTC
Google72Nov 5, 2026, 10:00 AM UTC
Hugging Face72Nov 5, 2026, 8:15 AM UTC
Hugging Face Spaces00Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC
Hacker News73Nov 5, 2026, 12:45 PM UTC
Hacker News73Nov 5, 2026, 3:30 PM UTC
Hacker News73Nov 5, 2026, 3:30 PM UTC
Hacker News00Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC
Show HN00Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC
MIT News72Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC
OpenAI73Nov 5, 2026, 11:30 AM UTC
Product Hunt73Nov 5, 2026, 12:45 PM UTC
量子位73Nov 4, 2026, 10:15 AM UTC
OpenRouter00Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC
Hugging Face Models00Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC
HF Daily Papers00Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC
OpenRouter00Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC
SEC EDGAR73Nov 5, 2026, 10:30 AM UTC
Sequoia Capital72Nov 5, 2026, 10:00 AM UTC
Simon Willison00Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC
TechCrunch73Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC
Contracts Finder73Nov 5, 2026, 10:00 AM UTC
V2EX73Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC
  • Counts describe monitored public sources, not the whole web or search demand.
  • Both weeks need adequate, comparable collection coverage.

Daily history · up to 90 days

Bars show dated source mentions. The latest UTC day may be incomplete. Zero mentions and missing collection coverage are different conditions.

2026-08-262026-11-05

Dotted markers indicate days with no record. They are not counted as zero mentions.

View accessible daily data
Daily source mentions and collection observations
UTC dateMentionsSourcesObservationsRanking appearances
2026-08-261100
2026-08-27 · No record————
2026-08-28 · No record————
2026-08-29 · No record————
2026-08-30 · No record————
2026-08-31 · No record————
2026-09-01 · No record————
2026-09-02 · No record————
2026-09-03 · No record————
2026-09-04 · No record————
2026-09-05 · No record————
2026-09-06 · No record————
2026-09-07 · No record————
2026-09-08 · No record————
2026-09-09 · No record————
2026-09-10 · No record————
2026-09-11 · No record————
2026-09-12 · No record————
2026-09-13 · No record————
2026-09-14 · No record————
2026-09-15 · No record————
2026-09-16 · No record————
2026-09-17 · No record————
2026-09-18 · No record————
2026-09-19 · No record————
2026-09-20 · No record————
2026-09-21 · No record————
2026-09-22 · No record————
2026-09-23 · No record————
2026-09-24 · No record————
2026-09-25 · No record————
2026-09-26 · No record————
2026-09-27 · No record————
2026-09-28 · No record————
2026-09-29 · No record————
2026-09-30 · No record————
2026-10-01 · No record————
2026-10-02 · No record————
2026-10-03 · No record————
2026-10-04 · No record————
2026-10-05 · No record————
2026-10-06 · No record————
2026-10-07 · No record————
2026-10-08 · No record————
2026-10-09 · No record————
2026-10-100010
2026-10-11 · No record————
2026-10-12 · No record————
2026-10-13 · No record————
2026-10-14 · No record————
2026-10-15 · No record————
2026-10-16 · No record————
2026-10-17 · No record————
2026-10-18 · No record————
2026-10-19 · No record————
2026-10-20 · No record————
2026-10-212120
2026-10-220000
2026-10-232110
2026-10-240010
2026-10-250000
2026-10-262120
2026-10-271100
2026-10-281110
2026-10-290000
2026-10-300000
2026-10-311110
2026-11-011110
2026-11-021100
2026-11-031120
2026-11-040000
2026-11-051120
Source reference for [推广] [满血中转站] 稳定号池不降智,双 11 活动新用户注册送 5$(站点支持 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、grok 等主流模型!). Screenshot not yet available.
Source record · preview pending · v2ex.comOpen the source for the full page.

Source evidence

Sources in the evidence shown:V2EX 12 · GitHub Discovery 1 · GitHub Releases 1

  1. V2EX · Published Nov 5, 2026

    [推广] [满血中转站] 稳定号池不降智,双 11 活动新用户注册送 5$(站点支持 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、grok 等主流模型!)

    站点注册地址: https://agent.midalo.ai/ (一定要用这个地址注册,不然看不到注册 ID,防止后面领不到鸡蛋) 本站主打平价,计费透明 留下注册 ID 送 2 体验金,加入 QQ 群送 3 体验金,合计 5$,足够完整测试一整天 Midalo API 官方 QQ 群:1030748124 (注册后进群,私信管理员或联系客服发送账户 ID 即可随机领取测试额度鸡蛋,24 小时内到账) 客服 QQ:3809674723 微信联系方式:wjn168178 (添加备注来意,B 端老板可加) Midalo 中转站支持模型 claude(全系) kiro GPT-Image GPT-Pro(Codex 线 · gpt-5 / gpt-6 系列文本模型 · 适配 Codex CLI 与编程 IDE ·

    View source record →
  2. V2EX · Published Nov 3, 2026

    [推广] 一个 Key 接入 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、grok 等主流模型,注册还能领体验额度,欢迎各位 V 友和企业团队前来试吃!

    点击链接注册 API 中转站即可免费随机领取 2-5 美刀鸡蛋 Midalo API 中转站注册地址: https://agent.midalo.ai/ (一定要用这个地址注册,不然拿不到赠送额度) 注册完后加入群聊:1030748124 然后群里发送注册 ID ,即可免费领取 1:可用模型 claude(全系) kiro GPT-Image GPT-Pro(Codex 线 · gpt-5 / gpt-6 系列文本模型 · 适配 Codex CLI 与编程 IDE · 支持上下文缓存 ) Gemini-Antigravity Gemini-CLI Grok Deepseek GLM(grok-4.5) Kimi( K2.7 / K2.8 Preview / K3.1) Kimi-K3(2.8 万亿参数旗舰 ·

    View source record →
  3. V2EX · Published Nov 2, 2026

    [程序员] 在搞一个 AI Coding 的 mac 项目,发现 glm 接入 claude 比 zcode 聪明太多了

    我不是程序员,最近在学 AI Coding 。前一阵子知道了 Magpie 。然后把各种能接入的地方都接入了,然后就说试用一下用不了的 Claude Code 。 目前在做一个 Mac 的小软件。发现 GLM 5.3 flash ,在各种 Harness Agent 里面都不如在 Claude Code 里面聪明。天呐,这还有一层等级差距啊? 这是为啥呀? 让他在画某个 UI 的途中,在很多 Agent 里面,他跟我玩 Cosplay ,他还跟我说,最迟 30 分钟给方案,你的这个改动要花一天工时,这种非常拟人的话。然后自然就是什么都画不出来也不知道自己为什么错。那你也知道的,就会又陷入到那种拟人的各种出错、各种无法进行的状态。 我才刚刚试了下 Claude Code ,就发现我靠,它真的能分析出来到底哪一个地

    View source record →
  4. V2EX · Published Nov 1, 2026

    [分享创造] 把 DeepSeek 的 Super-agent 思路做成一个人的桌面助手: AnyModelBot,首个开箱即用的 DeepSeek Super Agent

    DeepSeek 前阵子开源了 dsh-superagent 原型 ,核心原则就一句: 占用尽量少的注意力,带来尽量多的价值。 不过它是面向团队、盯着 GitHub 仓库的研究原型,个人没法直接用。 我们把这套思路做进了开源桌面助手 AnyModelBot ,装好就是开箱即用的 DeepSeek Super Agent ,这是它的首个实现,不需要任何配置。 Super Agent 三件套 后台任务 :调研、做报告这类要跑一阵子的事,交代一句就在后台做,聊天照常,不用排队等。 定时规则 :一句话写下长期吩咐,比如「每天早上 8 点看看 X 的价格,低于 200 告诉我」,按时自动执行。新规则可以先用「观察」模式试跑,只读、不打扰你。 「需要你」 :所有等你回答、批准的事集中在一处,没事时不占地方。 不打扰是硬规矩

    View source record →
  5. V2EX · Published Oct 31, 2026

    [分享创造] 3 天、12 亿 token:使用 AI 端到端把我用了十几年的股票公式决策系统搬成了 Web 服务,欢迎大家使用反馈

    分享一次 "纯 AI 许愿式开发" 的过程。 我自己用了十几年的通达信决策系统(一套股票指标公式,24 类信号)。这次用 AI 花了 3 天、约 12 亿 token ,端到端把它从公式系统重构成前后端服务 —— 连 Docker + 阿里云 ECS 一键部署都是 AI 完成的。我自己一行代码没写、也没细看,全程 "许愿式开发":提需求 → AI 写 → 直接上。用的 CC + GLM 。 网站地址( Web / 手机端都已适配): https://www.zhiguyuntu.com 核心功能(一个展示关键决策信号的页面,十几年的规则体系): https://www.zhiguyuntu.com/help#overview 原本是打算方便自己使用的,为避免误解,说清几点: 这是研究工具,不是荐股软件:所有信号

    View source record →
  6. V2EX · Published Oct 28, 2026

    [推广] 🥭 芒果 AI|国产模型 0.05 折 [Deepseek4.1-flash。kimi-k3.1-pro] ,低价 API,适合大 Token 量用户

    🥭 芒果 AI |国产模型 0.05 折起,Token 放开用,别再为 API 账单肉疼 AI 越用越多,API 账单能不能别涨那么快? 写代码、跑 Agent 、批量处理任务、调用 AI 生图……现在用 AI ,真正花钱的往往不是问一两个问题,而是每天大量调用。 模型能力很重要,但如果每次请求都要精打细算,很多自动化任务也很难放开跑。 所以,芒果 AI 想解决的就是一件事:让你用更低的成本,调用更多 Token 。 🥭 价格够低,才敢放心多用 国产模型低至 0.05 折起,适合高频调用和日常开发。 DeepSeek 、Kimi 、GLM 等模型,一个 API 入口按需选择。 新用户注册送 1 元体验额度,先用再决定。 AI 生图 ¥0.015 起,高质量档 ¥0.15 起。 哪些场景适合? AI 编程:

    View source record →
  7. GitHub Discovery · Published Oct 27, 2026

    modelflare-ai/AnyModelBot

    🤖 Open-source, local-first alternative to Grok Bot, OpenAI dots and Claude Duet. Your own AI bots on any model: GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi, GLM and 70+ more through one Modelflare key. Reach them in the app, WeChat or Feishu; they remember you, work in the background, run commands and use your computer. Pay per use.

    View source record →
  8. V2EX · Published Oct 26, 2026

    [分享创造] [开源]Deepseek Harness 备份同步插件的插件

    这两天要做个财务的事情,去开了 Windows 的机器,顺手想着也在 Windows 的机器上装个 DSH,以为官方登录应该有同步策略,可以把其他设备上的插件配置都同步过来,但是发现过于乐观了,忘记了 DSH 就是“万物皆插件”,正好新装梁叔叔给了 6 块钱打赏,就做了一个,当然最后实际上 6 块钱不够(基本功能实现 6 块钱够了),后续的部分是好兄弟 GLM 收的尾。 dsh-sync 当然也可以直接在官方插件列表里搜索 dsh-sync ,插件市场正在提交。 简介 把一整台机器上的 DSH「个人状态」加密备份到云端,换电脑后一条命令还原:插件、插件设置、模型与界面偏好、MCP 服务器、自建 skill、API Key,全都在里面。 一个归档:所有配置打包成一个加密文件,云端只看到密文。 三种目标:S3 兼容

    View source record →
  9. V2EX · Published Oct 26, 2026

    [推广] [推广] Kimi K3.1 Pro 发布了,编程 Agent 能力逼近 Opus 5.5? TokVi 继续送免费 Token

    V 友们好,最近 AI 模型更新得是真快。 前两天还在跟大家分享 Claude Opus 5.5 、Sonnet 5.5 ,结果 Kimi K3.1 Pro 也正式发布了。 这次 Kimi 有几个点挺值得关注的: 100 万 Token 上下文,适合处理大型代码库、长文档 Terminal-Bench 4.0 官方公布得分 65.7%,接近 Claude Opus 5.5 的 66.4% 同时发布 Highspeed 版本,官方称输出速度提升约 2–3 倍 更侧重 Coding 、Agent 和复杂任务处理 当然,跑分归跑分,真正放进 Claude Code 、Coding Agent 或实际项目里,效果怎么样还得自己测。 我们在做的 TokVi 是一个多模型 API 接入平台,目前提供 Kimi 、DeepS

    View source record →
  10. V2EX · Published Oct 23, 2026

    [程序员] 为什么很多人都把 DeepSeek 神化了,看不起国内豆包和其它 LLM?

    我认为 DeepSeek 、MiniMax 、Kimi 、GLM 这些 LLM 公司被严重高估了: 月活( MAU ) : 豆包 4.2 亿,千问 1.7 亿,DeepSeek 1.2 亿,智谱 2000 万,Kimi 1000 万; 商业化( ARR ) : 豆包 272 亿,智谱 68 亿、阿里 80 亿、DeepSeek 27-34 亿、Kimi 20 亿; 开源贡献 : Qwen:开源了超过 460 个模型,衍生模型超 30 万个,全球下载量破 20 亿次; GLM:开源 50 余款模型,GLM-5.2 以 51 分位居全球开源智能指数榜首; DeepSeek:开源了 DeepSeek-V4 、DeepSeek-R1 、DeepSeek-VL 等模型。 豆包的战略和 Google 的 Gemini 是很

    View source record →
  11. V2EX · Published Oct 23, 2026

    [分享创造] 自己用 AI 写代码写到肉疼,干脆做了一个多模型网关 + 网页聊天,聊聊踩过的坑

    平时主要用 OpenCode / Claude Code 写代码,每个月光订阅和 API 就是一笔不小的开销,而且不同模型要开不同平台、管一堆 Key ,切来切去很烦。 所以这几个月下班后自己折腾了一个小项目: 一个 Key 调用多个模型 ( DeepSeek 、GLM 、Kimi 、Claude 、GPT 等),兼容 OpenAI / Anthropic 两种格式,在 OpenCode 、Claude Code 、Cursor 里改个 base URL 就能用。 后来朋友说不想配客户端,就又加了一个 网页聊天 ,体验类似 Claude 网页版,登录就能直接和各个模型对话、切换模型对比效果。 做的过程中印象比较深的几个点: 两种 API 格式兼容 :OpenAI 和 Anthropic 的流式返回格式差别不小,

    View source record →
  12. V2EX · Published Oct 21, 2026

    [推广] [满血中转站] 稳定号池不降智,欢迎 V 友们进来领鸡蛋

    各位 V 友,不知道大家除了官方订阅和官 key,还有没有平时也需要中转站做备用的。 今天给大家来自荐一下自己做的一个满血中转站,稳定号池不降智,欢迎各位 V 友前来试吃,其他的不重要,重要的是先来领取鸡蛋啊~~~ Midalo API 中转站注册地址: https://agent.midalo.ai/ (一定要用这个地址注册,不然看不到注册 ID,防止后面领不到鸡蛋) Midalo API 官方 QQ 群:1030748124(注册后进群,私信管理员或联系客服发送账户 ID 即可随机领取 2-5$不等额度鸡蛋,24 小时内到账) 客服 QQ:3809674723 1:模型示例 claude(全系) kiro GPT-Image GPT-Pro(Codex 线 · gpt-5 / gpt-6 系列文本模型 ·

    View source record →
  13. V2EX · Published Oct 21, 2026

    [推广] [midalo 米搭 AI 中转站] 1024 提前给大家发福利, 不降智、7*24 小时稳定,新用户注册进群即送 5$

    1024midalo 米搭给大家发福利啦!: 🎁 新用户注册进群即送 5$ 额度 站点地址: https://model.midalo.ai/ 官方 QQ 群:389039568 (注册后进群,私信管理员或联系客服发送账户 ID 即可领取 5$,24 小时内到账) 客服 QQ:480419379 站点介绍 1. 模型覆盖全 覆盖 Claude / GPT / Gemini / DeepSeek / Grok / GLM / Kimi(含 k3),共 57+ 个模型。模型广场可实时查看当前可用型号和价格,新模型上线后第一时间跟进。 2. 计费清晰 支付宝 / 微信 / USDT 实际扣费以控制台使用日志为准。 3. 开票相关 是否支持开票:支持 多少起开:一般纳税人 6 点 5000 ,小规模 1 点 1000

    View source record →
  14. GitHub Releases · Published Aug 26, 2026

    Release v5.16.1

    Release v5.16.1 This is a special release as we include GLM! (and a few small fixes) GLM-5.3-Flash GLM-5.3-Flash, the first natively multimodal model in the GLM-5 series. With 320B total parameters and just 18B active parameters, it outperforms GLM-5.2 across benchmarks and real-world workloads at one-tenth the price, while approaching Claude Opus 4.8 on cod

    View source record →

Review priority 51 / 100

This score orders research candidates. It is not search volume, a forecast or verified commercial demand.

  • Evidence

    18.6 / 30

    Distinct dated articles or first observations; repeat crawling adds nothing.

  • Publisher diversity

    8 / 25

    Conservative owner grouping; syndicated copies count once.

  • Comparable change

    0 / 20

    Comparable complete weeks only; no percentage from a zero baseline.

  • Recent evidence

    15 / 15

    Latest publication or first observation, not repeated fetch time.

  • Name specificity

    9.4 / 10

    Explicit entities and technical concepts outrank ambiguous acronyms.

Limitations and interpretation

  • First observation is a collection milestone, not proof that a word or product is new to the world.
  • Counts describe monitored public sources, not the whole web or search demand.
  • First observed here is not the invention date of a name or idea.
  • Candidates come from public titles, summaries and entity URLs, not verified full-text analysis.
  • Owner grouping is conservative; undisclosed syndication may remain.
  • An established concept or common product name retained as a baseline, not a newly invented term.
  • Both weeks need adequate, comparable collection coverage.
  • Sources behind this term changed or lack a comparable baseline.
  • Recent evidence includes collection over three days after publication.
  • Current evidence comes from one publisher or owner.

← Back to New Term Radar