WorkBuddy 接了个 1M 上下文的模型，能干啥

社区的材料，最怕的就是「多」。一年的走访台账、几十份会议纪要、一堆居民诉求记录、巡查照片，全攒在电脑里。资料一多，就得挑着给 AI，挑哪份漏哪份，前后口径还对不上。

10 月 2 日，WorkBuddy 接入了一个新模型 Space Bunny，国内独家。第一句话得先说清楚它最值钱的地方，上下文 100 万 Token，换成汉字约 130 万字。这个体量意味着，你把一年的材料一次性全丢进去，它能一口气读完，不用分批喂、不用自己想办法摘要压缩。

— 一百三十万字，一次读完 —

它到底能干啥

先说三个最实在的。

第一，成堆的材料一次丢进去。 以前把一年的走访台账交给 AI，得先自己挑重点、删重复、贴摘要，光整理材料就半天。现在全丢进去就行，让它自己找规律、做年度汇总、比对台账和实际差在哪。

这是我一年的走访台账（附在后面），帮我做一份年度汇总。按走访次数、问题类型、办结情况、反复出现的老问题四块来，反复出现的问题单独列出来。

第二，图片和视频能直接看。 这个模型原生支持读图读视频，走访时拍的现场照片、装修违规的监控截图、小区里乱堆的杂物照片，直接丢进去问，不用自己先描述一遍。视频也一样。

下面这几张是居民反映楼道堆杂物的现场照片，你看一下问题在哪、属于什么类型、有没有安全风险，按清单列出来。

第三，思考深度可以自己调。 整理台账这种机械活，调浅档就够，跑得快；碰上要分析、要推理的活，调深档，让它多想一会儿。这个不用学，界面上就是滑块。

— 深浅自己调，快慢有取舍 —

怎么用

打开 WorkBuddy，点模型选择器，里面能找到 Space Bunny。选中了直接发任务，界面跟平时没两样，模型在后台换了个芯。

有两点要提前知道。10 月 2 日到 10 月 7 日是限时折扣，过了这几天走原价，这个跟第 6 篇说的 Hy4 夜间限免是两码事，别混。

它是匿名模型，不公开实验室和训练细节。意思是你只能看到它的表现、用量和结果，看不到背后是谁。对咱们来说没影响，就是心里有个数，遇着不稳定的活多跑一遍核对。

一条红线

材料可以一次丢，但涉密的和不脱敏的别往里扔。1M 上下文再大，也只是能装得多，不是什么都能装。居民身份证号、手机号、家庭住址这些，转之前先清干净。

从哪开始

手头要是正好攒了一年的台账或者一批走访照片，今天就试一把。把东西全丢进去，让它先出一份年度汇总，看看它读得准不准。

130 万字的容量摆在那儿，能不能吃进去，一试就知道。

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本文由 AI 辅助创作，涉及功能以实际版本为准。