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SurferCloud 是一家云计算提供商，收到了大量用户的负面评价和投诉。基于广泛的调查和用户证言，潜在客户在考虑其服务前应注意多个重大风险信号。
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我们给自己设定了一个挑战，为那些寻求价格为1美元的VPS而没有任何预付要求的人找到最好的交易。这是一项艰巨的任务，但我们坚持不懈，在我们的社区中搜寻符合要求的报价。
我们选择了最近宣传有1美元VPS的供应商，最高月费不超过1.99美元。这些供应商已经在OneDollarVPS上进行了介绍。
要找到一个可靠的和便宜的1美元VPS可能是一个艰巨的任务。因此，我们已经策划了一个能够提供这些廉价VPS选项的供应商名单。
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GPT-5 已于 2025 年 8 月 7 日正式发布，为全球开发者和用户带来了先进的推理能力和多模态功能。随着发布而来的关键问题是：GPT-5 多少钱？ 本综合指南涵盖了所有定价选项，从免费访问到企业解决方案。
官方 GPT-5 价格（2025 年 8 月更新）
1. OpenAI API 价格
OpenAI 发布了 GPT-5 模型的官方定价：
| 模型 | 输入（每 1K 令牌） | 输出（每 1K 令牌） | 上下文窗口 |
|---|---|---|---|
| GPT-5 | $1.25 | $0.125 | 400K 令牌 |
| GPT-5 Mini | $0.25 | $0.025 | 128K 令牌 |
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随着 GPT-5 于 2025 年 8 月 7 日正式发布，AI 爱好者和开发者们都迫不及待想体验 OpenAI 迄今为止最先进的模型。好消息是，无论你是普通用户、开发者还是探索 AI 能力的企业，都有多种合法途径可以完全免费使用 GPT-5。
为什么值得尝试 GPT-5
GPT-5 代表了 AI 能力的重大飞跃：
- 增强推理能力： 更强的逻辑思维和问题解决能力
- 超大上下文窗口： 高达 400,000 个 token（约 300,000 字）
- 多模态能力： 无缝处理文本、图像和代码
- 更高准确性： 更准确的事实回答，减少幻觉
- 更快处理速度： 优化速度与质量兼顾
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随着 AI 工具的快速发展，许多用户渴望直接在他们喜爱的编码和生产力平台中利用 GPT-5 的强大能力。作为一款创新的 AI 代码编辑器，Cursor 集成了 GPT-5，以提升用户体验，使编码和 AI 辅助任务更加高效。以下是如何高效使用 GPT-5 与 Cursor 的详细介绍。
什么是 Cursor 与 GPT-5 的集成？
Cursor 是一款由 AI 驱动的代码编辑器，融合了像 GPT-5 这样先进的模型，帮助开发者进行编码、调试和内容生成。通过集成 GPT-5，Cursor 允许用户在工作流程中直接利用该模型强大的处理能力，加快并智能化代码开发过程。
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OpenAI 的 GPT-OSS-120B 是一款开源权重的大型语言模型，拥有约1170亿参数（其中活跃参数为51亿），旨在提供强大的推理和自主能力，包括代码执行和结构化输出。与需要多块 GPU 的超大模型不同，GPT-OSS-120B 可以高效运行于单块 Nvidia H100 GPU 上，使得本地部署对追求隐私、低延迟和控制权的组织和高级用户更加可行。
本文汇总了截至2025年8月的最新知识和实操步骤，帮助您本地运行 GPT-OSS-120B，包括硬件需求、安装选项、容器化部署及优化技巧。
为什么要本地运行 GPT-OSS-120B？
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简介
OpenAI 的 GPT-OSS-20B 是一款先进的开源语言模型，专为本地部署设计，允许用户在自己的硬件上运行强大的 AI 模型，而不必完全依赖云服务。本地运行 GPT-OSS-20B 可以增强隐私保护、降低延迟，并支持定制化应用。以下是您需要了解的入门信息。
硬件需求
本地运行 GPT-OSS-20B 需要相对强劲的硬件配置：
- 内存（RAM）： 建议至少有 13GB 的空闲内存。
- GPU： 需要一块性能强劲且显存 16GB 及以上的显卡（例如 NVIDIA A100、RTX 3090）。更大的模型如 GPT-OSS-120B 需要更强的硬件支持。
- 存储空间： 模型大小约为 20GB，请确保有足够的磁盘空间。
- 处理器： 多核 CPU 有助于预处理和数据流管理。
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亚马逊的 Kiro IDE 已成为一款革命性的智能开发环境，正在改变开发者的编码方式。与传统 IDE 不同，Kiro 结合了规范驱动开发和 AI 自动化，帮助你比以往更快地从原型走向生产。最棒的是？你现在就可以免费下载并使用它，无需等待名单。
什么是 AWS Kiro IDE？
AWS Kiro IDE 是一款智能集成开发环境，利用人工智能简化开发流程。它基于 Code OSS（与 VS Code 同一基础），Kiro 引入了多项突破性功能：
- 规范驱动开发：将自然语言提示转化为详细规范，再生成可运行代码、文档和测试
- 智能自动化：AI 代理在后台处理文档生成、单元测试等重复任务
- 多模态上下文：将截图、图表和架构图直接融入开发流程
- 企业级安全：内置数据加密、IAM 集成及全面审计日志
- 兼容 VS Code：导入现有设置、主题和插件，体验熟悉的环境
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Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是一款先进的大型语言模型（LLM），设计用于多样化的自然语言处理任务，包括指令跟随和多语言支持。运行该模型需要搭建合适的环境、框架和工具。以下是一个简单易懂的分步方法，帮助您高效部署和使用 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。
1. 前提条件与环境搭建
在开始运行模型之前，请确保您的系统满足必要的硬件和软件要求：
- 硬件： 理想情况下，您需要一台高显存的机器——大多数实现建议推理时至少需要 30GB 显存，较大规模部署则需 88GB。
- 软件： Python 3.8 及以上版本，支持 CUDA 的 GPU 驱动，以及常用深度学习框架如 PyTorch 或 VLLM。
- 框架： 您可以通过多种框架运行 Qwen3-235B，包括 Hugging Face Transformers、vLLM，或用于优化推理的自定义引擎如 llama.cpp。
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本地运行 Kimi-K2-Instruct 起初可能看起来很复杂——但只要掌握正确的工具和步骤，过程其实非常简单。无论你是想尝试先进 AI 模型的开发者，还是希望完全掌控推理过程而不依赖云端 API 的用户，本指南都会一步步带你完成整个流程。
什么是 Kimi-K2-Instruct？
Kimi-K2-Instruct 是 Moonshot AI 推出的先进 AI 语言模型，专为指令跟随任务设计。它支持聊天补全，且针对多种推理引擎进行了优化，如 vLLM、SGLang、KTransformers 和 TensorRT-LLM。该模型兼容 OpenAI 和 Anthropic 风格的 API，方便与现有工具集成。
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