刚刚，Gemini 3.1 Pro 发布！清华姚顺宇站台宣传，Karpathy：应用商店的时代结束了

刚在印度 AI 峰会上经历了最尴尬的一幕，Google CEO Sundar Pichai 转头就在今天凌晨官宣了最新模型 Gemini 3.1 Pro。

时机选得，相当精准（doge）。

▲OpenAI CEO 和 Anthropic CEO 在合影时拒绝握手，而是高举拳头。

虽然距离上周 Gemini 3 Deep Think 的更新没几天，但 3.1 Pro 的定位，Google 说得很清楚——专为那些「一个简单答案远远不够」的任务而设计，是解决复杂问题的基础底座。

按惯例，0.1 的版本号更新通常意味着小修小补，然而，在测试模型解决全新逻辑模式能力的 ARC-AGI-2 基准上，3.1 Pro 拿下 77.1%，是上代 3 Pro（31.1%）的两倍多，同时压过了 Anthropic 的 Opus 4.6（68.8%）和 OpenAI 的 GPT-5.2（52.9%）。

其它方面，科学知识测试 GPQA Diamond 拿了 94.3%，智能体类基准 MCP Atlas 和 BrowseComp 分别拿下 69.2% 和 85.9%。

编程能力方面，竞争性编程基准 LiveCodeBench Pro 的 Elo 评分达到 2887，超过 3 Pro 的 2439 和 GPT-5.2 的 2393。SWE-Bench Verified 上，3.1 Pro 拿了 80.6%，和 Opus 4.6 的 80.8% 基本打平。

当然，3.1 Pro 也不是处处碾压。

多模态基准 MMMU Pro 上，上代 3 Pro 反而略胜（81.0% vs 80.5%）；启用工具支持的 Humanity’s Last Exam 里，Opus 4.6 以 53.1% 拿了第一。外界长期批评 Google 工具使用效率不如对手，这次还是没能完全堵上嘴。

第三方知名分析机构 Artificial Analysis 则给出了相当实在的评价。

3.1 Pro 在他们的智能指数里排名第一，比 Opus 4.6 高 4 分；整个测试跑下来总计使用约 5700 万 tokens，完成测试的成本不到 Opus 4.6 的一半。能打又省钱，这个组合还是很香的。

Google DeepMind 首席科学家 Jeff Dean 也转发了一个是用 3.1 Pro 模拟城市规划、设计全新城市的应用，从零生成可交互的规划界面 demo。

Google 官方博客则展示了几个更日常的方向。代码动画方面，3.1 Pro 可以直接根据文字提示生成动态 SVG，因为是纯代码生成而非像素，任意缩放都不失真，文件体积也远小于传统视频。

复杂系统方面，模型直接接入公开遥测数据流，搭出了一个实时追踪国际空间站轨道的航天仪表盘。

更有意思的是两个创意类 demo。

一个是 3D 椋鸟群模拟，不只是生成视觉代码，还支持用手势操控鸟群，并配有随鸟群动态变化的生成音乐；

另一个是把《呼啸山庄》的文学氛围转化成一个现代个人网站，模型没有简单概括情节，而是分析了小说的整体基调，设计出了贴合主人公气质的界面风格。

此外，网友们也贡献了不少精彩的案例。有人让 3.1 Pro 生成一个「鬼怪猎人穿越鬼屋」的动态 SVG 循环动画，结果直接看呆，评价是「Google 这次是认真的」。

还有网友认为让它生成种子破土、根系延伸、茎秆冒出、叶片展开、直到长成完整大树的交互动画，每个生长阶段的过渡都顺滑自然，说这是见过最好的同类效果。

去年从 Anthropic 转投 Google DeepMind 的清华物理系特奖得主姚顺宇也站台宣传：「Gemini 不仅是一个优秀的模型，而且更好的模型正以不可阻挡的方式到来。」

当然，这些 demo 加在一起说的是同一件事：模型能做的事，已经从单纯的回答问题延伸到完成一整套专业或创意工作流了。
价格方面，API 按分级付费，整体和上代 3 Pro 保持一致，但跟 Anthropic Opus 系列比还是相对便宜的。

20 万 tokens 以内，输入 2 美元 / 每百万 tokens，输出 12 美元；超过 20 万 tokens，输入涨到 4 美元，输出 18 美元。搜索功能每月前 5000 次免费，之后每 1000 次查询收费 14 美元。

现在，开发者可以在 AI Studio、Gemini API、Gemini CLI、智能体开发平台 Google Antigravity 以及 Android Studio；企业用户在 Vertex AI 和 Gemini Enterprise；普通用户在 Gemini 应用和 NotebookLM 都能用，后者仅限 Pro 和 Ultra 订阅。

值得注意的是，3.1 Pro 目前只是预览版，Google 大概率是要继续打磨好智能体工作流再推正式版，向外界展示出一副还没使全力的姿态。

至于这种能力渗透到个人层面会发生什么，这让我联想到了 OpenAI 联创 Andrej Karpathy 刚刚发布的推文：

他想用 8 周时间把静息心率从 50 降到 45，计划是设定 Zone 2 有氧总时长目标，配合每周一次 HIIT。为了追踪进展，他花了 1 小时用 vibe coding 做了一个专属仪表盘。

过程比想象中麻烦，Claude 需要对 Woodway 跑步机的云 API 进行逆向工程，提取原始数据，处理筛选，搭出 Web 前端界面，中间还有公制英制单位混用、日历日期对不上这些 bug 需要手动发现并要求修复。

Karpathy 的感叹很犀利，两年前这事得花 10 小时，现在 1 小时。但他更在意的是：这本来应该只需要 1 分钟。
他的判断是，应用商店模式正在过时。

300 行代码、LLM 几秒生成的专属工具，没必要变成一个正经 App 让你去搜索下载。他同时也点了行业的问题：99% 的产品仍然没有 AI 原生的 CLI，还在维护给人看的前端界面，而不是直接提供便于 Agent 调用的 API。

Woodway 跑步机本质上就是个传感器，结果还得让 LLM 去逆向工程它，完全没必要。

把 Jeff Dean 的城市规划 demo 和 Karpathy 的跑步仪表盘放在一起看，其实是同一件事的两面。当普通人花 1 小时就能为自己做一个高度定制的专属工具，由 AI 原生传感器和执行器构成、LLM 负责编排、即兴生成高度定制专属应用的时代，就已经近在眼前了。

附官方博客：
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刚刚，OpenAI 硬件全家桶曝光！智能音箱内置摄像头+刷脸购物，ChatGPT 要住进你家了

据 The Information 爆料，OpenAI 正在开发一款智能音箱，它将配备摄像头，支持类似苹果 Face ID 的人脸识别。你未来可能「看一眼」就能完成购物支付，类似功能目前在小米 Rokid 等智能眼镜已经实现。

在苹果、Meta 都在把 AI 塞进眼镜、手表、吊坠等可穿戴设备时，OpenAI 尝试把摄像头塞进了音箱，能「看见」你和周遭的环境，AI 对你的理解也将从语言延伸到行为，你的作息、习惯、情绪状态，都将让 AI 读懂和拼凑出一个真实的你。

▲产品假想图，由 Nano Banana Pro 生成

APPSO 先给你快速梳理下 OpenAI 智能音箱的核心信息

• 定价：200-300 美元（约 1450-2200 元人民币）
• 发售时间：最早 2027 年 2 月
• 核心功能：摄像头环境感知、Face ID 级人脸识别、语音购物
• 设计团队：Jony Ive 的 LoveFrom + OpenAI 硬件团队
• 产品矩阵：智能音箱首发，智能眼镜、智能灯后续跟进

「长眼」的智能音箱，你敢用吗

智能音箱这个品类，从 Amazon Echo 到 Apple HomePod，已经卷了快十年。但这些设备的「智能」，往往停留在「能听懂关键词」的层面，离真正的「理解」差着十万八千里。

OpenAI 的解法简单粗暴：给它装上眼睛。

智能音箱内置摄像头，能识别你周边环境，比如桌上摆了什么、旁边在聊什么。还支持类似 Face ID 的面部识别，可以直接刷脸完成购买。这种「所见即所得」的购物体验，目前市面上的智能音箱还做不到，

结合 ChatGPT 去年上线的购物功能——用户可以在对话框里完成从选品到跳转下单的完整流程，这个刷脸购买功能将有望直接服务于「AI 即购物入口」的闭环，成为消费决策链条上的第一道关口。

如无意外，这也将对现有流量分发逻辑造成重大的挑战：Google 靠搜索吃了二十年广告红利，电商平台靠货架逻辑构建起庞大生态，而 OpenAI 想在这两者之前再插入一个新的决策层级。

此外，这款智能音箱还能通过持续的视觉观察判断用户状态——比如发现你在重要会议前夜还在熬夜，会主动提醒你去早点睡。这样一来智能音箱的定位，就从一个智能家居产品，变成了一个 AI 管家中枢。

不过，这种全天候的数据采集，隐私边界在哪里，或许有待 OpenAI 正式发布时给出答案。

想要买到这款产品，还要等一段时间。首款设备最早也要到 2027 年 2 月才能发货。眼镜等其他产品更慢，预计 2028 年才能大规模量产，至于那个智能台灯，原型机有了，但到底会不会发布，还是个未知数。

「含果量」十足的 OpenAI 硬件团队

OpenAI 的硬件野心，从团队规模就能看出来，整整 200 人，而且还在疯狂扩张。其中更令人期待的是，前苹果首席设计官 Jony Ive ，亲自为 OpenAI 操刀产品设计。

这支团队的「含果量」极高，团队由副总裁 Peter Welinder 领导，他此前负责 OpenAI 的新产品探索团队。核心成员包括：

•  Tang Tan：苹果 25 年老将，曾任 iPhone 和 Apple Watch 产品设计主管，直接向苹果硬件主管 John Ternus 汇报，被认为是把 Jony Ive 的设计理念转化为大规模可制造产品的关键人物
• Evans Hankey：苹果前工业设计负责人，曾接替 Jony Ive 执掌苹果设计团队，现为 OpenAI 工业设计负责人
• Scott Cannon：供应链负责人
• Adam Cue：苹果服务主管 Eddy Cue 之子，负责开发驱动 OpenAI 未来设备的软件
• Ben Newhouse：产品研究负责人，正致力于重写 OpenAI 的基础设施以适应音频 AI
• Atty Eleti：负责设备隐私相关工程工作

虽然 Jony Ive 并未直接加入 OpenAI，但他对设计拥有最终决定权，据说每周都会出现在旧金山市中心的办公室。有员工透露，团队讨论时经常会说「Jony 会想要什么」。

然而 Jony Ive 和 OpenAI 的合作并非一帆风顺。据两位知情人士透露，一些 OpenAI 员工抱怨 LoveFrom 修改设计的速度缓慢，且很少分享其构思新设计的流程。这种保密作风和对设计的极致追求，是苹果公司的典型做法——而该团队的许多员工和领导层都来自那里。

为了保持这种运作方式，OpenAI 的设备团队与公司其他部门是分开的。虽然 OpenAI 总部位于米申湾，但设备团队在旧金山市中心杰克逊广场附近的一间办公室办公，离 LoveFrom 的办公室不远。

OpenAI 挖人的手段也很「简单粗暴」——直接用超过 100 万美元的股票期权砸人，薪酬远超苹果标准。据 The Information 报道，OpenAI 今年已经从苹果挖走了 20 多位硬件大牛，而 2023 年这个数字几乎为零。

苹果显然坐不住了。据知情人士透露，苹果去年曾突然取消了原定在中国举行的年度闭门会议——这个会议通常由高管向员工介绍未来产品计划。取消的原因竟然是：「防止更多高管跳槽到 OpenAI」。

内部怎么拧，是执行的事。但有一件事，从一开始就没有悬念——OpenAI 必须做硬件。

软件端 200 亿美元的年收入，已经证明了 AI 是一门好生意，但要让 AI 真正成为水电煤一样的基础设施，必须有一个物理入口。手机这条路走不通——苹果的生态护城河不是一款 AI 新品轻易能够撬动的，其它手机厂商自己也在全力 AI 化，不会将大好的硬件阵地拱手相让。

当然，更根本的问题是，手机的形态本身，可能就不适合做 AI 的宿主。

当 AI 足够聪明时，它不应该被禁锢在一块长方形的玻璃屏幕里，它应该是无处不在的。因此，从音箱、眼镜甚至台灯这些陪伴感更强的品类切入，是 OpenAI唯一，也是最合理的选择。而这一切，或许从 ChatGPT 的产品设计方向上就已经埋下了伏笔。

与 Anthropic 这类深耕企业服务的 AI 公司不同，OpenAI 从一开始就带着强烈的 ToC 基因——ChatGPT 不只是一个工具，它有情绪、有记忆、会共情，Sam Altman 一直在让它变得更像一个「人」。

这背后的逻辑，如今看来相当清晰：一个冷冰冰的 AI 助手，你不会想把它放在卧室里；但一个懂你、记得你习惯、会关心你睡没睡好的 AI，才有资格住进你的生活。

OpenAI 的硬件版图浮出水面

智能音箱只是 OpenAI 硬件全家桶的其中一个，此前 OpenAI 已经被曝出在开发智能眼镜、智能灯、甚至可穿戴别针等多种形态。其中智能眼镜可能要等到 2028 年才能量产——这个时间点，恰好和苹果传闻中的 AI 眼镜撞期。

OpenAI 硬件产品线（APPSO 据曝光信息整理）

• 智能音箱（代号未知）：首款产品，200-300 美元，2027 年 2 月出货
• AI 耳机（代号 Dime/「甜豌豆」）：金属鹅卵石造型，胶囊状耳机置于耳后，2nm 芯片
• 智能眼镜：2028 年量产，与 Meta Ray-Ban、苹果 N50 正面竞争
• 智能灯：原型已准备，是否发布待定
• AI 笔：Sam Altman 多次暗示的「口袋设备」

值得注意的是，OpenAI 的硬件策略似乎经历了调整。此前传闻的 AI 耳机项目「Dime」（甜豌豆），原计划是一款「类手机」全能设备，搭载 2nm 智能手机级芯片。但由于 HBM 内存短缺导致成本过高，OpenAI 被迫调整策略——先推纯音频功能的「阉割版」，等成本下降后再发高配版。

这种「先占坑、后完善」的策略，在硬件圈并不罕见。对 OpenAI 来说，也没有苹果的包袱，不需要将产品打磨到完美才推出市场，即便首款产品不够惊艳，这也是 AI 行业发布产品的一贯风格。

此外 OpenAI 不止挖苹果的人，也盯上了苹果花了几十年打造的供应链。

据知情人士透露，中国主要的 iPhone 和 AirPods 代工厂立讯精密已经拿下了至少一款 OpenAI 设备的组装合同，而负责组装 AirPods、HomePod 以及 Apple Watch 的歌尔股份也在跟 OpenAI 接洽，为未来产品提供扬声器模组等零部件。

Sam Altman 曾在一次采访里提到 OpenAI 硬件的愿景：「智能手机是时代广场，信息轰炸、注意力粉碎。OpenAI 要做的，是一间『湖畔小屋』——让你在需要专注时，能关上门，屏蔽噪音。」

他的核心逻辑在于，AI 硬件不是要取代手机，而是要填补「不方便掏手机」或「需要深度专注」的场景。从这个角度看，智能音箱、AI 笔这类「放在桌上不突兀」的设备，确实比 24 小时佩戴的 AI 吊坠更友好。

但愿景归愿景，现实很骨感。OpenAI 不是第一家想用 AI 硬件重新定义人机交互的公司。Human Pin、Rabbit R1、Friend AI 吊坠……这些「网红 AI 硬件」的销量也都不尽如人意。

此前很多 AI 硬件往往解决的是「伪需求」——它们能做的，手机基本都能做，而且手机做得更好。要改变消费者习惯了近二十年的屏幕交互，接受一个「看不见摸不着」的 AI 助手，挑战不小。

OpenAI 要面对的，不只是市场教育难题，还有巨头的围剿。

据彭博社记者 Mark Gurman 爆料，苹果正在加速推进三款全新的 AI 可穿戴设备：智能眼镜 N50、可穿戴吊坠、摄像头 AirPods，都围绕 Siri 数字助手构建，通过摄像头获取视觉上下文来执行各种操作。

2026 对于 OpenAI 来说，无论是大模型 AI 产品，还是新兴的硬件产品，都会面临一个超级内卷的竞争环境。

即便如此 OpenAI 依然可能给 AI 硬件行业带来一些变化，甚至是分水岭。

它有最豪华的苹果班底、最激进的产品定义、以及 ChatGPT 这个全球份额第一的 AI 产品。但 OpenAI 也面临着所有 AI 硬件共同的困境：如何证明 AI +硬件给体验带来了质的变化，而非只是让产品卖得更贵的又一个理由。

作者：李超凡、莫崇宇

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1000 块/年的输入法，我用它习惯了「口喷」，再也回不去打字了 | AI 器物志

编者按：
当 AI 开始寻找自己的形状，有些选择出人意料。
AI 在智能手机上生出了一颗独立按键，似乎让智能手机找回了久违的进化动力。眼镜凭借着视觉和听觉的天然入口，隐隐有了下一代个人终端的影子。一些小而专注的设备，在某些瞬间似乎比 All in one 的设备更为可靠。与此同时，那些寄望一次性替代手机的激进尝试，却遭遇了现实的冷遇。
技术的落地，从来不只是功能的堆叠，更关乎人的习惯、场景的契合，以及对「好用」的重新定义。
爱范儿推出「AI 器物志」栏目，想和你一起观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？

我很难用熟悉的软件分类去安放 Typeless。

它跟传统输入法格格不入——界面里几乎看不到键盘，最显眼的是一个语音按钮。它也跟那些自称「AI 加持」的输入法不太像，那些产品总喜欢把功能铺满首页，Typeless 的功能反而少得可怜，像是故意把选择题删成了一道填空题。

这份不合群带来一个关键词：越界。

输入法原本服务人与人沟通，目标清晰——打字更快，选词更准。Typeless 把边界往外推了一步，它更在意把自然语言说出的需求梳理得井井有条。它把语言提炼成想法，或者说，它从一段话里捞出真正的意图，再把意图写成一段能直接用的文字。

输入的对象变了。不只是写给人，更多是写给模型。

一款会思考的输入法

我第一次意识到它「会思考」，是在最普通的口述里。

说话时会绕，会补充，会重复，也会用很多填充词。Typeless 的输出更像想清楚之后才落笔的版本——句子更短，信息更集中，语气更收敛。它不执着把说过的每一个音节都留下来，更在意到底想表达什么。

▲ 口述内容被 Typeless 转写后

临时改主意时，差异更明显。传统听写会把自我修正一股脑堆在屏幕上，留下许多中间态。Typeless 更像把中间态折起来，只把最后那个「定稿」留下。屏幕上出现的不是过程，是结果。

需要把一段想法拆成条目时，用普通输入法得先说完再自己排版。Typeless 往往会主动把结构摆出来，逻辑顺序更清楚，段落边界更干净。它像是随手把笔记整理了一遍。

「边说边改」是另一种用法。说完一段话，接着补一句改写要求——更克制、更正式、更短，或者把语气改成邮件——它会在原文上直接调整。不需要停下来选字、删句、重写开头，只要继续说出修改意图。

翻译也是高频场景。需要中英来回切换时，它把翻译变成输入动作的一部分。更省心的是语气处理，它不会把句子翻得像说明书，整体更接近日常沟通。

在办公室或通勤场景里不方便大声说话？它提供了小声输入一类的模式。语音输入过去常被「场合」限制，这类适配决定了它能不能真的用起来，而不是只在安静房间里表现良好。

常用表达也能做成快捷方式——一段固定格式的确认信息，一段常用的工作回复。Typeless 更像把这些东西做成可调用的块，减少重复劳动。输入法从「敲字」变成「调度」。

这些体验汇总到一个点上：Typeless 一直在 Thinking。它把杂乱的口语消化掉，再把更有条理的文字吐出来。它不追求完整复刻说话的全过程，它在整理真正的想法。

这是它最不一样的地方。

AI 器物的新物种

在讨论 AI 产品时，我们更习惯看到的是软硬结合的新尝试——智能眼镜、AI 耳机、豆包手机，它们在新场景里重新定义硬件的形态和交互方式。Typeless 走的是另一条路。

它是纯软件工具，但本质上仍然是硬件的延伸。

从打字机到键盘，再到输入法，这条线索一直存在。打字机把手写变成了机械敲击，键盘把机械敲击变成了电信号，输入法把电信号变成了字符选择。每一次演进，都是在人与文字之间增加一层更高效的转译机制。

Typeless 延续了这个逻辑，但加入了一个新元素——AI 不再只是辅助选字或纠错，它成为输入链路的核心。

传统输入法关心的是「把字打出来」，效率体现在敲击次数、选词准确率、响应速度。到了模型时代，真正消耗时间的往往不是第一次把需求说清楚，而是后续的反复修改。一次改动里夹着大量细节——语气、结构、删改尺度、信息顺序，每一项都需要来回拉扯。人工沟通的成本会在这一步迅速膨胀。

Typeless 解决的就是这段拉扯。

它让「说一句—改一下—再说一句—再改一下」变得顺滑，五到十分钟内把十轮调整连续做完。每一轮都能直接看到结果，马上继续下一轮。输入不再以「把字符敲完」为终点，而是以「文本进入可继续加工的状态」为终点。

这里出现了一个新的「精准输入」。

打字机和键盘诞生时，精准指向的是某个字、某句话。AI 时代的输入变长了，上下文变厚了，沟通频次也变高了。现在的精准更像针对一段超长上下文的控制：按想要的方式分段，或者连写；把某一句压短，或者把某一段扩写；要求它不要分点，或者把逻辑拆成几条。

控制对象变了，输入法的职责也随之变化。

这也是「给 AI 用的输入法」的含义。

▲ Prompt 由 Typeless 转写而成

Typeless 的重点不在社交表达的情绪张力，它更适合把需求交给模型，再把模型产出收拢成能用的文本。它强化的是人与 AI 的沟通效率。商业模式也很符合这种取向——界面极简，没有广告位，付费方式更像「为结果付费」。订阅用户不限量，非订阅用户每周有固定额度。产品用得越多，价值越容易被衡量。

把它放回国内输入法的语境，对比会更清晰。

老派输入法以搜狗为代表，今天也能加上「AI」二字，也能提供一堆 AI 功能。但它依旧像原来的产品——键盘还在，广告和功能标签也还在。输入法被迫承担太多与输入无关的任务，效率容易被稀释。

▲ 搜狗 AI 输入法

另一类是 AI 工具的延伸，比如豆包或微信输入法，它们更像把既有的 AI 能力塞进键盘里，做成一个入口。入口当然有用，但入口并不等于工具。入口解决的是「去哪里用 AI」，Typeless 更关心「怎样把 AI 用得更精确」。

▲ 左边为豆包输入法听写，右边为 Typeless 听写

真正的 AI 输入法，服务的对象变了。它主要服务与模型的高频沟通，服务长上下文里的精确控制，服务反复修改直到结果落地。它不需要把自己做成一个热闹的广场，它只要把那条最难的链路打通。

它也有副作用。用它跟同事沟通时，偶尔会显得过于干净，像把语气里的缓冲都删掉了。对方会觉得不够有人味。会在这种场景里切回普通输入法，手动敲几句更口语的句子，补一个表情，或者加一段无意义的笑声。这不是 Typeless 的问题，而是它的真实位置——它最自然的场景是与 AI 沟通，不是与人闲聊。

▲ 给同事发显得有点「人机」感

输入法向来是残酷的赛道。到处都能用，也意味着到处都会被挑剔。每一次卡顿、每一次误判、每一次隐私疑虑，都会直接影响它能否留下来。Typeless 要证明的不是「模型有多强」，而是「日常输入是否真的变快、变准、变省心」。

当人与 AI 的沟通变得日常，输入法可能会成为最隐蔽、也最核心的接口。它要做的不是替用户写完一切，而是把说出的信息整理成更可控、更可迭代的文本，让「多轮修改」从一种负担变成一种自然动作。

这类产品最终能不能站住脚，取决于两件事：一是它能否在所有细碎场景里保持稳定，二是它能否让「为结果付费」变得理所当然。

输入层向来没有中间地带——要么融入习惯，要么被迅速替换。Typeless 作为 AI 产品演进史上的一个新节点，把自己定位在了那条更窄、也更陡的路上。

One more thing： 我们是怎么用嘴「喷」出一篇文章的

上面的这些文字，以及下面的部分文字，我们全程只动了嘴皮子，指挥 Typeless、ChatGPT、Claude 等工具完成，没有手打一个字。

按照以往，要写一篇这样的文章，最少也得花上 2 个小时，现在只用了 30 分钟。

先介绍一下这个产品的具体细节。Typeless App 支持手机端的 iOS 和 Android，以及电脑端的 Windows 和 Mac。

免费方案提供每周 4000 字转写；而付费没有字数的限制，每个月 30 美元，每个季度 60 美元，一年 144 美元。

这个价格并不便宜，但它很符合 AI 时代「付费交货」的结果导向模式，即使是免费用户，也不会遇到广告和太多限制，最主要的差距仅限转写字数。

其实 Typeless 不太像一个「输入法」，它完全没有传统的键盘，只有少数几个按键，更不用提什么 AI 斗图、表情包的功能，只做好「语音转文字」的本职工作。

我很喜欢 Typeless 的在设备上全局的集成形式——手机上是输入法，电脑上是热键，让它可以像 AI 助手一般跨应用使用，这是 ChatGPT 无法给出的细节体悟。

整个过程还挺有意思，一开始我们只是想测试用 Typeless 和 ChatGPT 进行写稿的过程，但随着一轮一轮的对话深入，稿子不断打磨，最终出来了一篇观点明确的文章，不仅行文流畅，AI 味也很少。

一开始，我们先抛出了一些初步的想法，关于 Typeless 这个产品的一些观点，以及资料收集和写作注意事项，这些「意识流」的口述被 Typeless 整理成条理清晰的文字，直接用作 ChatGPT 的提示词。

ChatGPT 给出的第一版稿件没啥信息量，结构也不正确，语言平铺直叙还很有 AI 味，距离一篇好看的文章还有不小距离。换做平时，想要给细致的修改建议，不免得要花大量的笔墨给出新的提示词。

▲ Prompt 由 Typeless 转写

但现在我们有 Typeless，只要把听写打开，我们可以从头到尾一句一句提修改意见，并根据文段补充相应的观点和叙述。

▲ Prompt 由 Typeless 转写

我们需要尽可能给出细节，比如对比 Typeless 和搜狗、豆包、微信输入法区别的部分，就需要强调这几种产品的差异，AI 在写作时才能凸显 Typeless 的优势。

▲ Prompt 由 Typeless 转写

经过几轮的修改，ChatGPT 生成的内容已经相对完善，这时候我们可以换用 Claude 进行润色。

我们首先给 Claude 喂了几篇爱范儿写过的 AI 新硬件文章，让它充分学习我们行文的风格，据此来修改 ChatGPT 的草稿。

Claude 的初稿也还有提升空间，这时候我们可以继续用 Typeless 帮我们转述一些相对更细节的修改建议，直到满意为止。

▲ Prompt 由 Typeless 转写

其实我们对着 Typeless 侃侃而谈的文本量，累计可能已经比最终的成稿还要大，但出稿的效率大大提升，并且过程要比单纯写作更加轻松。

AI 时代，Typeless 应该「无处不在」

一开始试用 Typeless 的时候，作为一个不太习惯用语言来梳理想法和表达自己，也不需要长篇大论去表达想法的人，我会觉得它不适合我，更适合天天需要给出大量反馈的领导、Mentor、甲方人群。

但进一步探索使用之后，我觉得我还是狭隘了。在这个 AI 时代下，Typeless 不应该只是一个独立的 App，更应该成为一种「标配」无处不在。

从小处说，「语音转文字」，远远不能停留在「准」，在 AI 时代下更应该追求「精」。以后发语音转文字就全是精炼的信息，而不是满屏的「呃」「那个」以及口误。

▲ 42 秒的语音有用信息只有 10 个字

比起给爸妈手机装一个 Typeless，我更希望类似的功能直接集成到微信中——或者说，所有应用内置的「语音转文字」功能，都值得以 Typeless 的方式重做一遍。

更大的价值，在于 Typeless 给 AI 交互提供了一种新的可能。

哪怕是每天都在写稿，我的表达能力经常追不上自己的想法。甚至不是写稿，只是用键盘和 ChatGPT 对话，很多时候火花在敲击字母的时候，就已经熄灭。

改成开口说话，事情会轻松很多。我不必先想好结构，也不用马上挑最精确的词，语言会先把材料「拽」出来，观点和洞察会更自然而然流淌。

这就像在现场指导一个实习生做修改，指令可以很细，细到每一句话怎么落地——是的，我们每个人都有了 AI 作为「乙方」。

指望「一句话」让 AI 生成一切，基本不现实，信息密度太低，AI 很容易离题，素材又撑不起来，于是成品常常空、泛、虚，表面上写完了，读起来却像没落过笔。

对于 AI 来说，「上下文」很大程度决定了生成的质量，我们必须要给模型「喂」大量的想法、观点和语料，才能得到更符合预期的结果。为什么这两年内存价格大涨？要运行和训练 AI，超大的上下文必不可少，于是 AI 行业产生了对内存的巨大需求。

用 Typeless 的体验，更像是在给 AI 喂一份更丰富的语料，生成的内容有据可依，观点也够牢靠，AI 更多只是负责把这些碎片变成更好读的文章。

所以，不仅微信可以集成类似 Typeless 的功能，所有的 AI 公司，完全可以把这种「AI 翻译层」集成在聊天机器人之中，引导用户把提示词往多了说。

而只要用户给 AI 注入的内容够多，AI 模型能力的差距，也会被进一步缩小。

▲ 用 Typeless 转写的超长 Prompt

或许有人会对 Typeless-ChatGPT 这套解决方案有点悲观，这岂不是意味着，人类创作真的会彻底在 AI 时代消亡？

是，但又不全是，Typeless 只能消除「写作」这件事的成本和门槛，但却进一步凸显出「思想」的重要，让人类的感悟、观点、洞察变成了写作真正的核心。

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突发！OpenClaw之父宣布加入OpenAI，小扎抢人失败

就在刚刚，OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 在 X 平台官宣加入 OpenAI。

他还发了一篇长文解释自己的选择。用他自己的话说：「我将加入 OpenAI，致力于把智能体带给每一个人。OpenClaw 将转为基金会形式运作，并保持开源和独立。」

这个结局，某种程度上也算是意料之中。

此前就有消息称，OpenAI 不仅想把 Peter 本人挖过来，连带着维护这款开源 Agent（智能体）项目的几位核心成员也要一锅端。谈判的条件相当诱人——让他们在 OpenAI 负责个人智能体相关工作，顺便参与其他产品开发，甚至还在讨论成立一个基金会专门运营 OpenClaw 开源项目。

不过在最终拍板之前，除了 OpenAI，Meta 同样在疯狂发力。毕竟现在 AI 人才争夺战打得火热，而个人智能体又被各家列为重点方向，谁都不想落后。

上周 Peter Steinberger 就在 Lex Fridman 的播客时爆料，现在每个月自掏腰包 1 万到 2 万美元维持 OpenClaw 运营，同时正在跟好几家大型 AI 实验室谈合作，其中最有意思的对话就来自 Meta 和 OpenAI。

这场争夺战到底有多激烈呢？

Peter 当时在播客里还透露了一个有趣的细节。扎克伯格给他打电话前，居然让他等了 10 分钟，理由是小扎正在写代码。接通之后，俩人花了 10 分钟争论 Claude Code 和 Codex 哪个更好用。

更夸张的是，之后的一周里，扎克伯格一直在玩 OpenClaw，不断发消息反馈「这个太棒了」或者「这个很烂，你得改」。这种亲自下场的紧迫感，足以证明 Meta 对 Agent 赛道有多重视。

另一边 OpenAI 也没闲着，直接甩出超级算力作为筹码。

面对如此豪华的待遇，Peter 对此表现得有点凡尔赛。说自己面前有几条路可以选：什么都不做享受生活、再开一家公司，或者加入大实验室。但他有个核心条件不动摇：项目必须保持开源。

用他自己的话说，「我做这个又不是为了钱……当然，这确实算是一种很棒的认可，但我更想玩得开心、做出影响力」。

为什么最终选择了 OpenAI

在官宣的长文里，Peter 详细解释了自己的心路历程。

他说过去一个月像一场旋风，从未想到自己做着玩的项目会掀起如此大的波澜。「互联网又一次变得『奇怪』起来，而看到我的作品激励了世界各地这么多人，真的非常有趣。」

突然之间，无数可能性向他敞开。很多人试图把他推向不同方向，给建议，问能否投资，或者接下来打算做什么。用 Peter 的话说，「应接不暇」都不足以形容那种感觉。

但他很清楚自己想要什么。「当初开始探索 AI 时，我只是想玩得开心，也希望能激励他人。而现在，这只『龙虾』正在席卷世界。我的下一个目标，是打造一个连我妈妈都能轻松使用的智能体。」

要实现这一点，需要更广泛的改变，需要更加深入地思考如何安全地去做，也需要接触最前沿的模型和研究成果。

Peter 坦言，完全能想象 OpenClaw 会发展成一家大型公司。但说实话，这对他来说并没有那么吸引人。「我骨子里是个『建造者』。创办公司的那一套我已经经历过了，13 年的时间投入其中，也学到了很多。现在我想做的是改变世界，而不是再打造一家大公司。」

与 OpenAI 合作，是把这一切带给更多人的最快方式。

上周他在旧金山，与多家顶尖实验室交流，接触到了许多优秀的人，也看到了尚未发布的研究成果。这些经历在各个方面都让他深受启发。「感谢本周与我交流的每一个人，也感谢这些宝贵的机会。」

对 Peter 来说，OpenClaw 保持开源并拥有自由发展的空间一直非常重要。最终，他认为 OpenAI 是最适合继续推进自己愿景、并扩大其影响力的地方。「与他们深入交流后，我越来越清楚地意识到，我们拥有相同的愿景。」

围绕 OpenClaw 形成的社区非常特别，甚至可以说有些「魔力」。OpenAI 已经做出明确承诺，让 Peter 能够投入时间继续支持这个社区，并且已经成为项目的赞助方。为了让它拥有更完善的架构，Peter 正在推动将其转型为基金会。「它将继续成为思想者、黑客，以及希望掌控自己数据的人们的聚集地，目标是支持更多模型和公司。」

在长文的最后，Peter 写道：「对我个人来说，能够加入 OpenAI，站在 AI 研究与开发的最前沿，并与你们一起继续构建未来，我感到无比兴奋。」

然后用一句话收尾：「Claw 即法则。」

OpenClaw 为啥这么香

那么问题来了，OpenClaw 到底凭什么能让巨头们这么上心？

答案很简单，它代表了下一个时代。

实际上，OpenClaw 最近几周突然爆火的核心原因在于它能让用户搭建功能强大的 AI 智能体，这些智能体可以直接控制电脑并完成复杂任务，比如根据商务会议录音生成新的营销材料，或者直接帮你预约牙医。

要知道，虽然「智能体」这个概念已经火了一年多，但目前大多数 Agent 还是专注于某一类特定任务。比如操作 Microsoft 或 Salesforce 的企业软件。

就连目前最受关注的智能体产品——Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex——也都是编程智能体，主要用来写代码和改代码。

OpenClaw 牛就牛在，它允许用户调用不同厂商的多种 AI 模型，而且可以给智能体授予对电脑的完全访问权限。

这种「通吃」的能力，正是各家巨头梦寐以求的。

当然了，部署 OpenClaw 需要一定的技术门槛，尤其是在确保 OpenClaw 智能体不会过度访问敏感信息方面，所以目前主要还是技术背景用户在用。

也正因为如此，对 OpenAI 来说，一个潜在改进方向就是简化安装配置流程，比如直接整合进现有的智能体产品里——这或许也是他们这么急着拉拢 Peter 团队的原因之一。

OpenAI 的「智能体之年」翻车了？

说到 OpenAI 自己的 Agent 产品，就不得不提一件有点尴尬的事了。

一年前，OpenAI CEO Sam Altman（山姆·奥特曼）在博客里预测，2025 年会出现首批能进入职场、「实质性改变企业产出」的 AI 智能体。和当时很多 AI 领域大佬一样，奥特曼显然是过于乐观了。

去年 7 月推出的 ChatGPT Agent，本意是帮订阅用户在电脑上完成任务，比如构建财务模型或者为晚宴采购食材。但它并没有达到公司的一些内部目标——其中就包括实现 ChatGPT 每周活跃用户中 10% 的使用率。

一位知情人士透露，发布初期高峰阶段，ChatGPT Agent 的每周付费活跃用户达到 400 万，相当于当时 3500 万 ChatGPT 每周付费活跃用户的约 11%（当时每周至少用一次 ChatGPT 的总人数为 6.8 亿，大多数是免费用户）。

这个数字看起来还不错。但几个月后，就跌破了 100 万。数据的崩盘直接导致 OpenAI 将 2025 年通过销售智能体产品获得的收入预期下调了一半，降至 14 亿美元。

问题到底出在哪儿呢？知情人士给出的第一个原因是，用户根本不清楚该怎么用这种通用型、可操作浏览器的智能体。这也反映出一个更广泛的问题——很多 ChatGPT 用户压根不了解产品的全部功能，比如它可以分析一张枯萎植物的照片给出养护建议，或者根据电脑报错截图提供修复方案。

但这还不是全部原因。更致命的问题在于，AI 模型在用户电脑上实际执行操作的能力，并没有在信息整合和研究总结方面表现得那么出色。而「能代替用户操作电脑」恰恰是 ChatGPT Agent 的核心卖点。

换句话说，理想很丰满，现实很骨感。

吃一堑长一智，现在 OpenAI 似乎在换策略了。后续，我们也能看到 OpenAI 开始推出更专业化的智能体产品，比如「购物研究智能体」——这是 ChatGPT 的一项功能，可以帮用户选购商品并提供推荐。

这样做有两个好处：一是用户更清楚智能体具体能干啥，二是产品团队需要开发和保障的功能范围更小，更容易做到稳定可靠。

除了调整产品策略，知情人士还表示，OpenAI 或许可以通过 Atlas 浏览器为其智能体产品寻找新出路。

这款浏览器整合了 ChatGPT Agent 的多项能力，不过目前还不清楚有多少人在用。而且自发布以来，外界关于这款产品的消息也不多。

简言之，Agent 确实是未来。但怎么让用户真正用起来，这事显然比想象中难多了。现在 OpenAI 入手 OpenClaw 团队，或许也是想从开源社区这找找灵感。

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苹果春季发布会前瞻：新 iPhone 三千块，新 MacBook 也是三千块？

趁着除夕合家欢的不止中国人民，还有苹果全家桶。

昨晚加班看春晚期间，爱范儿收到了来自苹果的邀请函，官宣将于 3 月 4 日晚 10 点举办 2026 年的首场发布会：

与往年类似，今年的春季发布会依然采用「现场活动 + 线上录播」模式。爱范儿届时将会前往上海，第一时间为大家带来今年新品的同步首发体验。

根据之前的预测，这次春季发布会将是苹果 2026 年「满满当当」的产品线的开头，我们预计会见到一大票新品的亮相，包括但不限于：

• iPhone 17e
• 使用 A18 处理器的无印 MacBook
• M5 Pro/Max 款的 MacBook Pro
• 新一代 iPad Air 和无印 iPad
• 新版 Studio Display、Apple TV 和 HomePod mini

虽然这次新品不少，但真正引人注目的实际上只有两款：新的平价版 iPhone 17e，以及神龙见首不见尾的 A18 MacBook。

iPhone 17e：更多彩，更完善

作为 iPhone 16e 的继任者，iPhone 17e 的定位仍然是那个「最便宜的全新 iPhone」，产品重点依然是渗透新兴市场和企业客户。

相比去年 16e 有些束手束脚的配置，iPhone 17e 预计将搭载与标准版 iPhone 17 同款的 A19 芯片，并且终于补齐了 MagSafe ——可惜功率依然是 25W 封顶。

▲ 图｜Smart Depot Tech

同时，iPhone 17e 还将作为苹果新一代自研蜂窝网络基带与无线芯片（C1X 和 N1）的测试平台，苹果对于 SoC 综合能力的整合程度更上一层楼。

除此之外，iPhone 17e 也非常有可能正式终结自 2017 年开始的刘海屏时代，选择加入灵动岛。

▲ 图｜GSMArena

但有了灵动岛不代表 17e 可以获得和 iPhone 17 相同的「牙膏挤爆」的待遇，根据供应链泄露的部分消息，它的屏幕刷新率依然是 60Hz ——

机身周边参数上，iPhone 17e 大概率也会沿用单摄像头设计，以及 USB 2.0 传输标准，并且依然不支持 DP 输出（iPhone Air 同款待遇）。

但苹果 2026 年的关键词似乎是「多彩」。

根据新近的供应链爆料，iPhone 17e 有可能会新增一些类似 iMac 的彩色选项，不再像 16e 那样只有黑白两色：

▲ 图｜Threads @privatetalky

不过为了增加竞争力，有消息表示苹果可能会逆势而行，将 iPhone 17e 的起步容量提升至 256GB，并继续着重于「优秀续航」这一核心卖点。

从目前已知的参数来看，iPhone 17e 仍然是一款「相对均衡但缺乏惊喜」的平价版 iPhone。

虽然补齐了 MagSafe 和 SoC 上的短板，但 60Hz 屏幕在 2026 年的手机市场里还是显得「遥遥落后」了一些，不免让人发问：

苹果到底从哪里找到新的 60Hz OLED 生产线的？

▲ 图｜Threads @privatetalky

尤其是去年的 iPhone 17 实在太超模了，双摄、高刷且国补的 iPhone 17，甚至是和直降 2000 元的 iPhone Air 相比，iPhone 17e 的性价比优势几乎荡然无存。

参考 iPhone 16e 的价格，iPhone 17e 的定价预计将维持在 599 美元（4499 人民币）——

虽然有「加量不加价」的光环，但 iPhone 17 很好的抵消了这一点。

因此，爱范儿目前对于 iPhone 17e 的购买建议依然是「再等等」，它更适合在渠道价格进一步下探或有额外补贴时入手。

除此之外的任何时候，明显都是 iPhone 17 更划算一些。

新 MacBook：「上网本」文艺复兴

正如爱范儿昨日的快讯，今年话题度最高的产品除了新 iPhone，还有新的无印 MacBook。

▲ 图｜MacRumors

关注度高的原因也很简单：新 MacBook 预计将搭载 A18 Pro 处理器，正式开启了「Mac 用 A 系处理器，iPad 用 M 系处理器」的魔幻时代。

选用 A 系列处理器的好处显而易见，新无印 MacBook 的正式价格预估为 600 美元左右，国行价格预估会在 4000 元档。

换句话说，这是一台比 iPhone 17 还便宜的 MacBook。

新无印 MacBook 的屏幕尺寸预估为 12.9 寸，和十年前的 12 寸 MacBook 比较接近，但设计语言更接近现在的 MacBook Air，不会使用传统的楔形机身。

▲ 图｜Yanko Design

苹果内部测试表明，虽然用着落后一代的 A 系列处理器，在 MacBook 的机身空间和 macOS 的加持下，新 MacBook 的性能甚至会强于曾经的 M1 处理器 Mac。

如果配置得当，新无印 MacBook 无疑会成为钉子户 M1 MacBook Air 的「最强起钉器」。

▲ 图｜TechRadar

至少对于文档处理、浏览器多任务、轻量剪辑和修图而言，A18 Pro 不会构成瓶颈——毕竟它运行的是完整的 macOS，而不是 iPadOS。

另外据彭博社的 Mark Gurman 透露，苹果内部正在测试更活泼的颜色组合，包括浅黄、浅绿、蓝色、粉色，以及经典的银色和深空灰。

▲ 图｜9to5Mac

实际上，苹果内部测试的几款颜色和本次邀请函苹果 logo 使用的主题色几乎相同，几乎可以看作是一种「官方预告了」：

▲ 图｜X @markgurman

虽然最终量产版不确定会有几种色彩 SKU，但整体方向明显更年轻化。

考虑到 2026 年国补政策仍将延续，再加上教育优惠，新 MacBook 在国内的实际入手价格可能进一步下探至 3000 元档。

前几代销量已经证明，当 Mac 真正进入「买得起」的区间，潜在用户的转化率会迅速提升——

如果再加上之前发布的 Apple Creator Studio，一台轻薄 MacBook 加上一套准专业级工具，价格甚至不超过一台标准版 iPhone，夫复何求？

▲ 图｜Apple

对很多人来说，这就是「年轻人的第一台 Mac」。

还有哪些惊喜

除了两款重点新产品之外，3 月 4 号的发布会上我们还将迎来不少现有产品的升级。

比如时隔近半年之后，MacBook Pro 终于迎来了 M5 Pro 和 M5 Max 的芯片升级，重点升级依然集中在 GPU 图形能力上。

▲ 图｜Threads @privatetalky

同样的 10 核 CPU 和 10 核 GPU 配置，标准版 M5 对比 M4 在图形性能上实现了 35%-50% 的提升。

如果三月份的 M5 Max 也能实现类似的提升幅度，根据外媒 MacWorld 的估算，新款 MacBook Pro 的 Geekbench 6 GPU 跑分极有可能会超过 80 颗 GPU 的 M3 Ultra。

▲ 图｜MacWorld

另有爆料声称，M5 Pro 和 M5 Max 有可能采用台积电的新一代晶片封装技术「SoIC-MH」（系统集成芯片水平成型技术），能够将不同种的芯片（die）集成到一个封装（package）之中。

如果 M5 Pro、M5 Max 以及未来的 M5 Ultra 采用了 SoIC-MH 方案，最大的好处就是可以建立独立的 CPU 和 GPU 区域，无需像之前的 Apple Silicon 那样必须紧密集成在一起。

▲ 图｜Wccftech

这样一来，苹果就可以提供更加灵活的 CPU 和 GPU 核心数搭配，虽然不会让消费者自由定制搭配，但可选的处理器 SKU 会比现在多出许多。

至于硬件外观方面，M5 Pro 和 M5 Max 版 MacBook Pro 不会有任何新变化，想要用上双层 OLED 的 MacBook Pro 起码要等到 2027 年后了。

除了 MBP，本次春季发布会上预计还会出现新一代 iPad Air 和无印 iPad，以及新版 Studio Display、AppleTV 和 HomePod mini。

▲ 图｜AppleInsider

只不过根据供应链爆料和其他零星泄露，上述新品都类似曾经的半代升级，外观和硬件配置上不会有非常明显的变化。

尤其是传言许久的 OLED 版 iPad mini，在去年夏天一些爆料之后，就仿佛从地表消失了一样——可能是没有通过内部审定吧。

考虑到今年会迎来更多更疯狂的内存涨价，现在是一个罕见的「等等党吃大亏」的时间点。

对于上述除 iPhone 17e 以外的新品，爱范儿的购买建议都是：

明确需求，该买就买，买新不买旧。

本次苹果春季发布会将于 3 月 4 日晚 10 点召开，除了观看官方直播外，也可以锁定爱范儿公众号，我们将从上海现场为大家带来更多即时信息和体验。

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