具身智能正在经历从实验室走向产业化的关键转折点。长期以来,机器人操控模型面临着"一机一训"的困境——每换一个机器人本体、每增加一个新任务,都需要重新采集数据、重新训练模型,这种高昂的迁移成本严重制约了具身智能的规模化落地。

此次蚂蚁集团开源的 LingBot-VLA 具身大模型,为行业带来了三个重要突破:

首次验证了具身智能领域的 Scaling Law
通过 20,000 小时真实机器人数据的预训练,系统性证明了 VLA 模型性能随数据规模持续提升的规律。这一发现意义重大——它表明具身智能可以像大语言模型一样,通过"大数据+大模型"的范式实现能力跃迁,为行业指明了清晰的技术路线。
解决了跨本体泛化的核心难题
通过涵盖 9 种主流双臂机器人构型的大规模预训练,LingBot-VLA 实现了"一个大脑,多种身体"的愿景。在 GM-100 真机评测中,其跨本体泛化成功率达到 17.3%,这意味着同一个模型可以快速适配不同厂商的机器人硬件,大幅降低了商业化部署的门槛。
打造了真正实用的开源生态
不同于许多"只开源权重"的项目,LingBot-VLA 同步开放了数据处理、高效微调、自动化评估的全套工具链,训练效率达到主流框架的 1.5~2.8 倍。这种"开箱即用"的完整方案,将帮助开发者以更低成本快速落地自己的具身智能应用。
特别值得关注的是,LingBot-VLA 引入深度信息后的性能提升,体现了空间感知能力对机器人操控的重要性。结合昨日开源的 LingBot-Depth 模型,我们看到了一个清晰的技术演进路径:从精准的空间感知到智能的操控决策,具身智能正在构建起完整的"感知-认知-执行"闭环。

随着蚂蚁集团承诺未来几天将陆续开源更多具身智能成果,我们有理由相信,2026 年将成为具身智能从"能用"到"好用"、从"实验室"到"生产线"的关键转折年。

SegmentFault 思否编辑部
2026年1月

以下内容转载自蚂蚁灵波科技官方公众号。

继昨日开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth 后，今天，我们为大家带来了具身大模型 LingBot-VLA。

LingBot-VLA 具身大模型全面开源

在上海交通大学开源的具身评测基准 GM-100（包含 100 项真实操作任务）测试中，LingBot-VLA 在 3 个不同的真实机器人平台上，跨本体泛化平均成功率相较于 Pi0.5 的 13.0% 提升至 15.7%（w/o Depth）。引入深度信息（w/ Depth）后，空间感知能力增强，平均成功率进一步攀升至 17.3%，展现了 LingBot-VLA 强大的准确性和泛化性。

在 GM-100 真机评测中，LingBot-VLA 跨本体泛化性能领先

在 RoboTwin 2.0 仿真基准（包含50项任务）评测中，面对高强度的环境随机化干扰（如光照、杂物、高度扰动），LingBot-VLA 凭借独特的可学习查询对齐机制，高度融合深度信息，操作成功率比 Pi0.5 提升了 9.92%，实现了从虚拟仿真到真实落地的全方位性能领跑。

在 RoboTwin 2.0 仿真评测中，LingBot-VLA 跨任务泛化性能领先

01 Scaling Law 下的大规模真机数据预训练
长期以来，由于本体差异、任务差异、环境差异等，具身智能模型落地面临严重的泛化性挑战。开发者往往需要针对不同硬件和不同任务重复采集大量数据进行后训练，直接抬高了落地成本，也使行业难以形成可规模化复制的交付路径。
图片
针对上述问题，我们基于在海量真实世界数据上的预训练，第一次系统研究了 VLA 模型在真实机器人任务性能上随着数据规模增长时的 Scaling Law。项目发现随着预训练数据规模从 3,000 小时扩展到 6,000、13,000、18,000，最终至 20,000 小时，模型在下游任务的成功率获得持续且显著的提升。值得注意的是，预训练数据量达到 20,000 小时时，模型性能仍呈现上升趋势，表明 VLA 的性能仍然能够随着数据量的增加而提升。这些实验结果证明了 VLA 模型在用真实数据预训练时呈现了良好的可扩展性，为未来的 VLA 开发和大规模数据挖掘提供了重要启示。
图片
依此研究结果，我们仔细构造了 20,000 小时的真实机器人训练数据，涵盖了 9 种主流的双臂机器人构型（包括 AgileX Cobot Magic，Galaxea R1Pro、R1Lite 、AgiBot G1等）。为了进行精确的数据标注，数据里的视频由人工标注者按原子动作进行切分，并用大模型标注视频对应任务和子任务。在 codebase 的开发中，适配了 Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 分布式、混合精度、算子融合等优化，从而让同一个“大脑”可以快速迁移至不同形态的机器人上，并在任务变化、环境变化时保持可用的成功率与鲁棒性。

02 深度信息辅助的机器人操控性能提升

仿真实验结果

为了显式捕捉操控环境中的空间感知能力，并进一步提升机器人执行的鲁棒性，我们采用了一种基于查询向量（query）的深度蒸馏方法。具体而言，我们引入了与三视角操作图像相对应的可学习 queries，这些 queries 经 VLM 处理后，与 LingBot-Depth 输出的 depth embeddings 进行对齐。这种对齐机制在维持模型训练与推理的效率的同时，有效将深度信息集成到 LingBot-VLA 中。在真实机器人平台和仿真环境下进行的广泛实验证明，深度信息的融入提升了 LingBot-VLA 的操控性能。

03 后训练成本低、效率高、代码全开源，真正实用的 VLA 模型
得益于涵盖主流构型和详尽任务的大规模预训练，LingBot-VLA 具备强大的通用操控能力，并且能够将其高效迁移到多样的下游机器人任务中。实验表明，LingBot-VLA 在下游任务中能够使用更少的数据，达到超越 π0.5 的性能；并且性能优势会随着数据量的增加而持续扩大。目前，LingBot-VLA 已与星海图、松灵、乐聚等知名机器人厂商完成适配，验证了模型在不同构型机器人上的跨本体迁移能力。

与此同时，我们构建了一套高效的后训练工具链，在 8 卡 GPU 配置下实现了单卡每秒 261 个样本的吞吐量，其训练效率达到 StarVLA、OpenPI 等主流框架的 1.5~2.8 倍，实现了数据与算力成本的双重降低。此次开源，我们不仅提供了模型权重，还同步开放了包含数据处理、高效微调及自动化评估在内的全套代码库。我们希望这一举措可以大幅压缩模型训练周期，降低商业化落地的算力与时间门槛，助力开发者以更低成本快速适配自有场景，提升模型实用性。目前我们的模型、后训练代码、技术报告、以及我们和上海交大共同打造的 GM-100 Benchmark 已全部开源，欢迎大家访问我们的开源仓库。

具身智能的大规模应用依赖高效的具身大模型，这直接决定了模型是否可用以及能否用得起。我们希望通过 LingBot-VLA 的开源，积极探索具身智能上限，推进具身智能研发早日进入可复用、可验证、可规模化落地的新阶段。

本周，我们已相继开源 LingBot-Depth 和 LingBot-VLA 两款模型，未来几天，我们还将陆续为大家带来我们在具身智能领域智能基座方向的更多成果。我们期待与全球开发者、研究者、产业伙伴一起，加速具身智能技术的迭代与规模化应用，助力 AGI 更快到来。weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275224727224498 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275225108906187 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275225469616482 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275225834520667 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275226186580289 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275226681770116 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275227038023914 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275227402928297 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405275227759706284

Invicti Standard v26.2.0 for Windows - 企业级 Web 应用与 API 安全

Invicti (formerly Netsparker) | Web Application and API Security for Enterprise

请访问原文链接：https://sysin.org/blog/invicti/ 查看最新版。原创作品，转载请保留出处。

作者主页：sysin.org

Invicti 源自 DAST 先驱 Netsparker 和 Acunetix，并融合了 Kondukto 提供的 ASPM 能力，是唯一一款基于验证的应用安全平台，能够在攻击者利用之前发现、验证并优先排序真实漏洞。

3600+ 家顶级组织信任 Invicti

完整的 AppSec 覆盖

以信心验证漏洞、自动化修复并管理风险态势

Invicti 关联来自所有测试工具的结果，确认哪些是真实问题，并通过 AI、自动化和 ASPM 推动更快的修复。

发现（Discover）

发现组织中的每一个网站、应用、API 以及隐藏资产。

预测（Predict）

在测试开始之前，识别并评分风险最高的应用。

扫描（Scan）

以 99.98% 的准确率扫描网站、应用和 API，检测漏洞。

优先级排序（Prioritize）

在单一视图中关联所有安全测试工具的结果，并按风险对漏洞进行优先级排序。

精准定位（Pinpoint）

发现其他扫描器无法识别的隐藏文件，自动精准定位代码位置，让开发人员无需手动查找漏洞。

修复（Remediate）

生成 AI 驱动的修复方案，向开发人员展示每个漏洞的根本原因，并提供逐步的解决方法。

部署（Deploy）

通过基于验证的校验、AI 指导的修复，以及映射至 PCI DSS、SOC 2 等标准的合规就绪报告，实现安全代码交付。

行业领先的 DAST，驱动智能 AppSec 平台

其他 AppSec 平台只是将 DAST 作为事后补充；Invicti 从一开始就以 DAST 为核心构建，并加入行业领先的 ASPM 功能，用于统一、验证并优先处理整个安全技术栈中的告警 (sysin)。我们提供无缝集成、经运行时验证的高准确性、更快的修复速度，以及对风险态势的真实洞察。

SAST | SCA | 容器安全 | DAST | API 安全 | ASPM

查找、优先排序并修复代码漏洞

Invicti 与领先的 SAST 提供商集成，为团队带来两全其美的能力：对所有应用代码进行前瞻性的静态测试，并结合 DAST 的基于验证的确认机制。这是真正没有噪音的 SAST。

世界领先的 DAST，因 AI 更强大

行业领先的 DAST 引擎持续通过 AI 创新不断进化，缩小自动化扫描与人工渗透测试之间的差距。我们的 AI 创新不仅提升了 DAST 的准确性，还帮助修复由 AI 驱动软件带来的风险。

8 倍
扫描速度快于主要竞争对手

99.98%
可利用漏洞的确认准确率

70%
AI 修复方案的采纳率

40%
相比其他主流 DAST 产品发现更多漏洞

为开发人员和安全负责人简化 AppSec

CTO & CISO：

降低 AppSec 风险，证明 ROI，自信领导

• 通过 99.98% 准确率的扫描结果，大幅减少手动分流时间
• 使用灵活、可扩展的部署模型治理 1,000+ 应用
• 提供满足审计要求的资产与风险清单洞察

工程团队：

快速创新，安全交付，最小化开发干扰

• 基于验证的发现 = 不再浪费分流时间
• CI/CD 优先的集成，自动创建问题
• 面向开发者的修复指导 + 充分的分析空间

DevSecOps 团队：

解除交付阻塞，安全治理，凭可见性扩展规模

• 在不增加摩擦的情况下，将安全融入每一个流水线阶段
• 基于角色的访问控制，实现跨环境的安全自治
• 支持认证后扫描与跨应用扫描，提供深度运行时可见性

深受高度监管行业信赖

行业

• 政府
  持续满足合规标准，保持 ATO。
• IT 与电信
  跨环境扩展，集成至 CI/CD 工作流，快速修复真实漏洞。
• 金融服务
  安全创新，加速开发。
• 医疗健康
  保护患者数据，通过内置报告证明 HIPAA 合规性。

与你已在使用的工具无缝集成

已与 110+ 解决方案集成

Invicti 版本

Invicti Web 应用程序安全扫描程序有两个版本：

• Invicti Enterprise 是一种多用户企业和可扩展解决方案，可按需提供或作为本地解决方案提供（Invicti Enterprise On-Premises、Invicti Enterprise On-Demand）。
• Invicti Standard 是一个单用户 Windows 应用程序。

Invicti 的两个版本都使用相同的 Proof-Based Scanning 技术来提供高度准确的扫描结果。此外，两者都易于使用，并且彼此完全集成，并支持与许多其他工具的集成。

Invicti Enterprise 是一个多用户在线 Web 应用程序安全扫描解决方案，具有内置的工作流工具。它专为帮助企业在几个小时内扫描和管理数百甚至数千个网站的安全性而设计 (sysin)，无需安装任何新的硬件或软件。

Invicti Enterprise 用于集成到软件开发生命周期、DevOps 和实时环境中，以在实时环境中开发或运行数千个 Web 应用程序和 Web 服务时对其进行扫描。它也可作为本地版本提供。

Invicti Standard 可作为带有内置渗透测试和报告工具的 Windows 应用程序提供，其中许多工具允许完全自动化的安全测试。Invicti Standard 用于进行手动分析和利用，非常适合需要进行更高级测试的情况，例如需要用户输入的单个组件。

系统要求

支持最新的 Windows x64 操作系统，包括但不限于：

• Windows Server 2025，OVF
• Windows Server 2022，OVF
• Windows 11
• 更多：Windows 下载汇总

新增功能

Invicti Standard Release v26.2.0

发布日期：2026 年 2 月 10 日

✅ 新功能

• 新增支持使用客户端证书认证的 SEM 集成
• 新增在 OAuth2 选项卡中使用密钥（secrets）的支持
• 在身份验证验证（Authentication Verification）中新增 .har 文件下载功能

✅ 改进

• 将 Invicti.Common.Browser.Driver 的 Node 版本更新至 v20.20.0
• 将 Shark.Java 软件包从版本 20 升级至版本 21
• 改进了登录失败通知
• 增量扫描现在可以正确检测新增和已修改的页面，并在没有变化时不执行任何操作
• 改进了 DOM XSS 模拟

✅ 已解决的问题

• 修复了影响“详细扫描报告（Detailed Scan Report）”生成的问题
• 修复了创建知识库（Knowledge Base）条目时的问题
• 更新了 Secrets 部分的信息面板 (sysin)

下载地址

Invicti Standard v26.2.0 - 10 February 2026

• 请访问：https://sysin.org/blog/invicti/

相关产品：

• Acunetix v25.11.0 (Windows, Linux) - Web 应用程序安全测试
• Magic Quadrant for Application Security Testing 2023

更多：HTTP 协议与安全

如果你是一个 Java 后端开发者 或者 全栈开发者，那你大概率听过 RuoYi 系列框架。

在国内开源后台管理系统里，RuoYi 可以说是 使用人数最多的框架之一。
但传统的 RuoYi 项目也有一个问题：

前端架构逐渐显得“老派”。

而最近，我在做项目的时候发现了一个让我眼前一亮的项目：

RuoYi-Plus-Soybean

简单一句话概括：

RuoYi 的强大后端 + Soybean Admin 的现代化前端 + SaaS 多租户架构

在实际体验了一段时间之后，我觉得这个项目非常适合 企业后台系统开发、SaaS平台搭建、以及技术学习。

这篇文章我就结合 真实使用体验，给大家详细介绍一下这个项目。

一、RuoYi-Plus-Soybean 是什么？

RuoYi-Plus-Soybean 是一个 现代化企业级多租户管理系统。

它的核心思路非常简单：

后端使用 RuoYi-Vue-Plus

前端使用 Soybean Admin

然后整合成为一个 完整的企业级后台解决方案。

简单来说，它帮开发者解决了三个核心问题：

1️⃣ 企业级后台系统架构

2️⃣ 现代化前端技术栈

3️⃣ SaaS 多租户支持

项目作者的定位也很明确：

为开发者提供一套 开箱即用的企业管理系统解决方案。

二、为什么我会选择这个项目？

一开始我也是用传统的 RuoYi-Vue。

但在做项目的时候，我遇到了几个比较明显的问题：

1 前端技术栈稍微有点旧

传统 RuoYi-Vue 使用的是：

• Vue2
• ElementUI
• Webpack

虽然稳定，但对于现在来说技术栈确实有点老了。

而 RuoYi-Plus-Soybean 使用的是：

• Vue3
• TypeScript
• Vite
• Naive UI
• Pinia
• UnoCSS

整个前端技术栈可以说是 非常现代化。

2 支持 SaaS 多租户

现在很多系统都不是单租户系统，而是 SaaS模式。

比如：

• 企业管理系统
• CRM
• ERP
• 教育平台
• 电商管理后台

这些系统往往需要：

一个系统 → 多个企业使用

这就涉及到 多租户架构。

RuoYi-Plus-Soybean 在这一点上做得非常完整：

• 租户管理
• 租户隔离
• 租户配置
• 租户数据管理

可以直接拿来做 SaaS平台。

三、项目技术栈（非常现代）

这个项目的技术栈其实非常漂亮。

我们先看 前端部分。

前端技术栈

核心技术：

• Vue 3.5
• TypeScript
• Vite
• Naive UI
• Pinia
• Vue Router
• Axios / Alova
• UnoCSS
• pnpm

简单解释几个关键技术。

Vue3 + TypeScript

Vue3 + TS 基本已经成为 现在企业级前端标配。

优点很明显：

• 类型安全
• 代码更规范
• 可维护性更高

Vite

相比传统的 Webpack：

Vite 的启动速度 快很多。

开发体验也非常丝滑。

Naive UI

这是一个 Vue3时代非常优秀的组件库。

特点：

• 设计现代
• 组件丰富
• TypeScript支持非常好

很多企业后台系统现在都在使用它。

UnoCSS

这个东西很多人第一次看到会有点懵。

其实它类似：

Tailwind CSS 的升级版。

写样式可以直接写在 class 里：

<div class="flex flex-col items-center justify-center p-4 bg-blue-100 rounded-md">

开发效率非常高。

后端技术栈

后端基本继承了 RuoYi-Vue-Plus 的架构：

• Spring Boot
• Spring Security
• Sa-Token
• MyBatis-Plus
• MySQL

这一套组合基本就是：

Java 企业级后台黄金组合。

四、项目架构设计

这个项目的工程结构其实也很有意思。

它使用的是：

Monorepo 架构

项目核心目录如下：

root
├ build
├ docs
├ packages
├ public
├ src
└ vite.config.ts

其中比较有意思的是：

packages 目录

这个目录是 monorepo 多包管理。

例如：

packages
├ axios
├ alova
├ hooks
├ materials
├ utils

好处是：

• 代码复用更高
• 结构更清晰
• 模块化更强

对于大型项目来说，这种结构非常舒服。

五、项目核心功能

这个项目其实已经自带了一整套 企业后台能力。

用户管理

包括：

• 用户信息
• 角色分配
• 权限控制

角色权限管理

支持：

• 角色权限
• 菜单权限
• 按钮权限

权限控制粒度非常细。

租户管理

这是整个项目的 核心亮点之一。

支持：

• 租户创建
• 租户配置
• 租户隔离

适合做：

• SaaS平台
• 企业系统
• 多组织系统

字典管理

很多系统都会有：

• 状态
• 类型
• 标签

这些都可以通过 数据字典管理。

系统监控

系统自带：

• 登录日志
• 操作日志
• 在线用户
• 缓存监控

对于后台系统来说非常实用。

代码生成器

这是 RuoYi 系列的 经典功能。

通过数据库表结构可以直接生成：

• Controller
• Service
• Mapper
• 前端页面

对于 CRUD 系统来说：

开发效率直接翻倍。

六、项目安装其实非常简单

项目强制使用：

pnpm

所以第一步：

安装 pnpm

npm install pnpm -g

然后克隆项目：

git clone https://gitee.com/xlsea/ruoyi-plus-soybean.git

进入目录：

cd ruoyi-plus-soybean

安装依赖：

pnpm install

启动项目：

pnpm dev

浏览器打开：

http://localhost:5173

基本就能跑起来了。

七、我真实使用后的感受

我简单说一下 真实体验。

优点

1 技术栈非常新

Vue3 + Vite + TS
开发体验很好。

2 组件封装非常完善

项目自带很多：

• 表格组件
• 表单组件
• 字典组件
• 布局组件

开发后台系统效率很高。

3 SaaS支持很好

多租户能力是这个项目最大的价值。

如果你想做：

• 企业平台
• 管理系统
• SaaS产品

这个项目真的非常合适。

4 UI非常现代

相比传统 RuoYi：

这个 UI 真的好看很多。

不足

当然也有一点点小问题。

比如：

• 文档还在不断完善
• 生态还在发展

不过整体来说：

项目质量已经非常高。

八、适合哪些人使用？

我觉得这个项目特别适合以下几类人：

1 Java 后端开发者

想学习 企业后台系统架构。

2 全栈开发者

想快速搭建：

• 管理系统
• SaaS平台
• 企业后台

3 想做毕业设计的同学

这个项目其实也很适合：

• 毕设
• 课程设计
• 项目练习

技术栈也很主流。

九、总结

如果让我用一句话评价这个项目：

它是目前 RuoYi 生态里，最现代化的后台管理系统之一。

它解决了几个关键问题：

• 前端技术栈升级
• SaaS 多租户支持
• 企业级后台能力
• 开箱即用

如果你正在找一个：

现代化 + 企业级 + Java后台框架

我真的建议你试试这个项目。

项目地址（gitee和github上都有项目地址，gitee更好获取）：

https://gitee.com/xlsea/ruoyi-plus-soybean

如果你觉得项目不错，也可以：

• ⭐ 点个 Star
• 🐛 提 Issue
• 🔧 提 PR

一起把这个项目做得更好。

感谢大家，我们下篇文章见 👋

本文由mdnice多平台发布

最近 NanoBanana2 的热度持续走高，后台很多开发者朋友都在问：NanoBanana2 接口怎么国内快速接入？有没有稳定可用的 NanoBanana2PI 方案？接入有没有现成的代码可以参考？

今天这篇文章，就给大家带来完整的 NanoBanana2 接口从 0 到 1 接入实战教程，全程干货，附可直接复制运行的代码示例，就算你是刚入门的新手，也能跟着步骤 10 分钟跑通调用。

一、先解决核心问题：国内为什么不推荐直接用原生 NanoBanana2 接口？
很多开发者刚接触的时候，第一反应都是直接对接海外原生接口，但实际落地时，会遇到几个几乎无解的问题：

1. 网络访问限制，国内直连延迟极高、超时率爆表，就算配置了代理，也随时可能出现链路中断，完全无法用于生产环境；
2. 合规风险不可控，个人和中小团队直接对接海外接口，存在诸多不确定因素；
3. 计费规则不友好，海外接口大多采用阶梯包月制，对小流量开发者不友好，且调用失败仍会计费，成本完全不可控。
   所以对于国内开发者而言，选择一个稳定靠谱的国内 NanoBanana2 源头接口中转站，是最高效、最稳妥、成本最低的方案。

二、NanoBanana2API 接口筛选标准，我的 4 个核心原则
我筛选商用接口，从来不会只看单价，核心看这 4 点，踩过坑的朋友应该都懂：

1. 链路稳定性：是否为源头直连接口，失败率多少，有没有明确的 SLA 保障；
2. 计费规则：是否支持成功才计费，失败请求是否全额退费，这是避坑的核心；
3. 并发能力：是否有硬性并发限制，会不会出现流量上涨就被限流的情况；
4. 接入成本：单价是否透明合理，有没有隐藏消费、最低消费、强制预存。
   基于这几个标准，我对比了市面上近 10 家提供 NanoBanana2 接口的平台，最终选定了速创 API 的方案，也是我目前线上项目正在稳定使用的，接下来的实战教程，也会基于这个接口来演示。

三、NanoBanana2 接口接入实战：从 0 到 1 完整步骤
步骤 1：获取专属 API 密钥
首先进入速创 API 官网，完成注册登录，在控制台中找到 NanoBanana2API 板块，一键开通接口权限，即可获取专属的 API_KEY，全程无需人工审核，秒开秒用，新手也能无障碍操作。

步骤 2：查阅接口文档
开通权限后，即可查看完整的全中文接口文档，包含请求方式、参数详情、返回示例、错误码说明等全量内容，文档标注清晰，即便是第一次接入，也能快速读懂各项配置。

步骤 3：代码调用示例（可直接复制运行）
这里给大家提供最常用的 Python 调用示例，其他编程语言的示例，在速创 API 官网文档中都可以直接获取。

python

运行

import requests

速创API NanoBanana2接口地址（官网文档可获取最新地址）

url = "https://api.suchuangapi.com/v1/nanobanana2/generate"# 替换为你自己的API_KEY
api_key = "YOUR_API_KEY"# 请求参数配置
payload = {"prompt": "你好，NanoBanana2","max_tokens": 512,"temperature": 0.7,"top_p": 0.9}# 请求头配置
headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {api_key}"}# 发送POST请求
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)# 处理返回结果if response.status_code == 200:

result = response.json()print("调用成功，返回结果：", result)else:print("调用失败，状态码：", response.status_code, "错误信息：", response.text)

只需将代码中的YOUR_API_KEY替换为控制台获取的专属密钥，即可直接运行代码，完成 NanoBanana2 接口的调用。

步骤 4：测试与调优
运行代码后，即可查看接口返回结果，建议先在测试环境完成多轮调用测试，验证接口的响应速度、稳定性和返回内容质量。我自己实测下来，接口平均响应时间在 300-800ms，成功率稳定在 99.9% 以上，完全满足商用需求。

四、商用 3 个月的真实体验总结

1. 计费完全透明：真正做到成功才计费，失败请求全额不扣费，控制台可查看每一条请求的详细日志和扣费明细，没有任何隐形消费，接口单价低至 0.05 元 / 次，成本可控性拉满；
2. 无任何并发限制：不管是单条测试，还是每秒数千次的高并发调用，都没有任何限流限制，无需额外付费提升并发额度，适配从个人测试到大规模商用的全场景需求；
3. 稳定性拉满：源头直连 NanoBanana2PI，没有多层中转的链路风险，线上项目稳定运行 3 个月，未出现过大规模接口故障，运维成本直接降到最低；
4. 接入门槛极低：除了 Python，还支持所有主流编程语言，提供完整的 SDK 和代码示例，即便是零基础的新手，也能快速完成接入。
   五、新手常见问题排查
5. 调用返回 401 错误：检查 API_KEY 是否填写正确，是否已在控制台开通 NanoBanana2API 接口权限；
6. 调用超时：检查本地网络环境，速创 API 接口国内直连，正常无超时问题，若持续出现可联系官方客服排查；
7. 计费疑问：控制台有完整的调用日志，成功与失败请求均有明确记录，失败请求不会产生扣费，有疑问可随时联系客服核对。

👋 SCALE 用户们的心声

在社区与用户的持续交流中，我们发现有两类高频需求始终未被充分满足。

​需求一​：我想知道某些榜单上没有的模型，或者我们团队微调/私有部署的模型，它的 SQL 能力是什么水平，缺少标准化的评测基准和工具。

​需求二​：榜单上的模型很多，但我们的业务场景比较特殊，榜单分数不能直接指导选型，需要用自己的数据跑一遍才放心。

现在，SCALE 正式推出 ​模型测评实验室​，直接回应这两个核心诉求。

• ​自定义模型测评​：接入模型 API，选择关注的测评维度，即可获得与 SCALE 榜单同标准的能力评估报告。
• ​自定义数据集测评​：上传业务数据集，勾选候选模型，即可获得贴合真实场景的模型对比结果。

简而言之 — ​用户定义 “测什么” 和 “测谁”​，SCALE 负责给出专业、可信的答案。

👉️ 你来决定测什么模型

在 模型测评实验室 界面中的 自定义模型测评 部分点击创建测评。用户只需三步，即可验证自有模型在 SQL 赛道上的真实段位。

第一步：接入模型

填写模型名称和 API 参数。支持 OpenAI 标准接口格式，兼容该接口的模型只需填入 openai_api_base、key、model 即可完成接入。

第二步：选择关注的测评维度

不需要跑完所有测试 —— 根据实际关注点，自由勾选需要评测的维度和子维度即可。例如：

• 模型主要用于查询性能调优？

  只勾选 SQL 优化 下的相关子维度

• 关注跨数据库迁移能力？

  只勾选 方言转换

• 想做一次全面体检？

  全部选择

  

选择后，页面会实时显示预估 Token 消耗，便于提前评估成本。每个子维度还支持查看数据集详情，测评前即可了解 “考题”。

第三步：确认并等待报告

确认模型参数和测评范围后，填写接收邮箱即可提交。测评完成后，《评测报告》将直接发送至邮箱。

适用场景

• ​企业技术选型​：正在评估某个榜单目前没有模型能否胜任内部 SQL 相关任务，需要一份客观的能力报告。
• ​模型研发团队​：微调或训练了面向 SQL 场景的模型，需要用权威基准验证能力水平、找到短板方向。
• ​模型服务商​：希望了解自家模型在 SCALE 标准下的表现，为产品迭代和市场定位提供数据支撑。

获得的价值

接入模型 API 后，将获得一份与 SCALE 榜单模型同数据集、同维度、同标准的专业评测报告。这意味着可以直接将自有模型的表现与 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax 等主流模型进行横向对标，清晰定位能力梯队和提升方向。

👉️ 你来决定测什么数据

在 模型测评实验室 界面中的 自定义数据集测评 部分点击创建测评。用户可以在真实业务数据中测试出哪款模型最适合。

第一步：上传数据集，选择候选模型

上传测评数据集（支持 jsonl 或 csv 格式），描述测评方向和评价标准。随后从 SCALE 榜单中 勾选想对比的模型 —— 可以只选 2-3 个最终候选做精准对比，也可以选更多做全面摸底，完全按需决定。

当前模型覆盖国内外主流厂商，如果关注的模型不在列表中，也可以提交扩展请求。

第二步：填写联系方式

留下姓名、手机号和企业名称，便于测评完成后联系交付报告。商业信息严格保密。

适用场景

• ​技术选型决策者​：团队正在为某个 SQL 相关项目选择大模型，榜单排名是参考，但真正的决策依据应该来自自己的业务数据
• ​DBA/数据工程团队​：手头有一批典型的业务 SQL（慢查询、迁移脚本、复杂报表等），想看看不同模型处理这些 SQL 的实际效果
• ​产品经理/架构师​：需要为管理层提供一份基于真实场景的模型对比报告，支撑采购或集成决策

获得的价值

上传业务数据后，SCALE 会用勾选的模型逐一运行测评，输出一份 ​基于真实业务场景的模型对比报告​。不同于通用榜单分数，这份报告直接回答 ​哪个模型最适合你的业务​。

🤔 哪种测评模式更合适你？

验证自有模型的 SQL 能力水平

• 推荐模式：自定义模型测评
• 需要准备：模型 API 相关参数
• 将获得：《模型 SQL 能力评估报告》

用业务数据对比不同模型的实际表现

• 推荐模式：自定义数据集测评
• 需要准备：业务数据集（jsonl/csv）
• 将获得：基于真实场景的《模型对比报告》& 专业咨询

🤔 为什么要推出此功能？

模型测评实验室 解决的核心问题是：​让评测回归真实需求​。

每个团队的模型不同、业务不同、关注点不同 —— 通用榜单排名是重要参考，但无法替代针对性的评估。模型测评实验室 正是为此而生：用户决定测评的维度和对象，SCALE 确保评测过程的专业性和结果的可信度。

欢迎访问 SCALE 官方平台，进入「​模型测评实验室​」开启专属测评。测评完成后我们会主动联系，提供详细的测评报告和专业的咨询服务。如有任何问题，欢迎随时与我们联系。

在 2026 年做 TikTok 运营，最怕的不是内容不够爆，而是账号莫名被限流甚至封号。而住宅 IP 作为当地宽带运营商分配给真实家庭的 IP 资源，就是确保账号安全的第一道防线。

为什么住宅 IP 对 TikTok 如此重要？

TikTok 风控系统的不断升级，让数据中心 IP 逐渐失去竞争力。一旦检测到 IP 归属地异常、使用频率过高，或是被多个账号共享，便会立即判定为非真实用户，进而触发平台处罚，让前期运营一夜归 0。
住宅 IP 则截然不同，它源自全球正规运营商，是分配给真实家庭用户的 IP 资源，能够轻松通过 TikTok 的底层风控检测，从根源规避账号安全风险。

TikTok + 住宅 IP 的优势从何体现？

高信任度

TikTok 的风控系统能精准识别 IP 类型。数据中心 IP 和机房 IP 极易被标记为高风险，而使用住宅代理注册或运营的账号往往更安全。

使用独享的静态住宅 IP，可以让你的 TikTok 账号拥有一个完全独立的网络身份，有效降低共享 IP 带来的关联风险。

流量精准分发

TikTok 的推荐算法会优先将内容推送给同区域的真实用户。使用住宅 IP 登录账号，平台会默认你是一个本地创作者，从而获得同城流量池的自然倾斜。

优质静态住宅 IP 支持国家/州/城市精准定位，无论你想做纽约的街头潮流还是东京的美妆测评，都能精准匹配目标城市的流量入口，让视频一开始就推给对的人。

增加账号信任度

长期使用同一个纯净住宅 IP 运营账号，平台会逐步建立对账号的信任度。这种信任不仅体现在风控通过率的提升，更直接反映在内容发布的初始流量分配上，让内容从发布之初就拥有更好的起量表现，为后续爆款内容奠定基础。

长期稳定、周期适配的 IP 使用方案，更符合 TikTok 账号长期养号、稳定运营的底层逻辑，能有效减少环境波动带来的风险。

总结

只有先让平台信任你，用户才有机会看见你。用好纯净、稳定、合规的住宅 IP，不仅能提升账号安全系数，也是社媒运营长期稳定发展的重要基础。

Hi大家好，我是给你们带来惊喜的运营小番茄。本期更新为短说V5.3.2正式版，修复了已知的问题。如需了解本次V5.3版本新增的功能，具体可点击查看下方链接查看详情：主要是在PC用户端新增了模块：活动模块、话题模块、认证模块、榜单模块、版主管理面板、用户小名片等功能；管理后台新增更多数据统计功能（版块数据统计、话题数据统计），新增操作日志（内容操作日志、用户行为日志、管理员操作日志）等，用户端新增了内容浏览记录，并做了大量新增和优化。01bug修复修复已知问题 1【PC】修复目前切换到门户首页，两张图重复加载了，然后无需缺省图情况下显示了缺省图的问题；2【PC】修复了取消版块内列表置顶，点击没有反的问题；3【PC】修复了论坛组件样式，视频封面没有显示的问题；【PC】修复了取消版块内列表置顶，点击没有反的问题；4【PC】修复了版块分类列表，背景图不显示的问题；5【PC】修复了用户自己发布的匿名评论没有删除按钮的问题；6【通用】修复了链接选择器，设置有符号的帖子链接时，会被截取，需要显示全的问题；7【通用】修复了管理员在版块列表页退出版块，没有弹出提示的问题；8【通用】修复了管理后台查看帖子详情，@用户没有显示出来的问题；9【通用】修复了人气榜 周人气榜列表目前无法显示的问题；10【通用】修复了新增带话题数未统计待审核话题的问题；11【通用】修复了非首页，点击禁言，选择其他原因，输入框显示异常的问题；12【移动端】修复了草稿箱数量，目前不是真实数量 新增删除草稿都无法改变这个的问题；13【移动端】修复弹窗广告，目前已经过期的也在接口中返回的问题；14【移动端】修复了频道列表，返回的置顶时间变成时间戳了的问题；15【移动端】修复了App首页导航-活动-活动中心点击进活动详情页，UI异常的问题；16【移动端】修复了小程序中，进入版块，分类列表的数据无法加载显示的问题；17【移动端】修复了频道列表，对帖子版块内列表置顶，刷新页面，接口没有返回已置顶信息的问题；18【移动端】修复了目前版块分类列表时，左侧的分类没有固定，能上下滑动了的问题；19【移动端】修复了热评榜显示了匿名用户的真实昵称的问题；20【移动端】修复了在问卷版块里，点击发布问卷，跳转到发布页面，此时版块logo丢失没有显示的问题；21【移动端】修复了我的发布页面，类型筛选失效的问题；22【移动端】修复问卷草稿删除失败的问题；23【PC】修复导航关闭后设置状态开启，无法开启的问题；24【PC】修复认证页面偶发进入一直在转圈的问题；25【移动端】修复版块列表中，帖子编辑点击无效过。频道列表可以触发的问题；26【移动端】修复匿名贴，作者信息栏不显示了的问题；27【移动端】修复进入详情页，版块logo没有显示的问题；28【PC】修复刚创建的活动，还可以报名但是显示活动已结束的问题；29【PC】修复我的页面，问卷下拉第二页时数据加载异常的问题；30【通用】修复后台删除草稿箱，删除成功但没有效果的问题；31【PC】进入用户个人主页 缺省图错位的问题

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