2026最新AI聚合系统(渐进式AIGC系统):nano-banana-2第二代绘画、VEO3/VEO3.1、Sora-2视频生成大模型私有化独立系统+扣子工作流Agent智能体

2026最新AI聚合系统(渐进式AIGC系统):nano-banana-2第二代绘画、VEO3/VEO3.1、Sora-2视频生成大模型私有化独立系统+扣子工作流Agent智能体

SparkAi系统:渐进式AIGC系统,一款基于OpenAi/ChatGPT、GPT-5.2/GPT-5、最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、nano-banana-2第二代绘画大模型、Gemini-3.1-pro、DeepSeek、Sora-2、VEO3.1、Agent智能体 扣子(coze)插件、工作流、函数、知识库 等AI大模型能力开发的一站式AI系统;支持「🤖AI聊天」、「🎨专业AI绘画」、「🧠AI智能体」、「🪟Agent应用」、「🎬AI视频生成」等,支持独立私有部署!提供面向个人用户 (ToC)、开发者 (ToD)、企业 (ToB)的全面解决方案。

一、SparkAi系统/官网

最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、GPT-5.3-Codex、GPT-5.2、GPT-5-PRO、gpt-image-1.5绘画大模型、超强生图 nano-banana-2第二代绘画大模型、Gemini-3.1-pro、最强VEO3/3.1、最火Sora-2.0视频生成大模型支持公告

Midjourney HD视频功能

全新的MJ高清视频创作能力

超强生图模型Nano Banana:支持最新Nano-Banana-2 第二代绘图(gemini-3-pro-image-preview)大模型

单图玩法(制作3D手办)等创意玩法
多图玩法(人物换装联动等创意玩法)

支持Claude最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview大模型

VEO3.1视频生成大模型

VEO3谷歌官方最新的视频生成模型,生成的视频带有声音,目前全球独一家带有声音的视频模型。 支持VEO3/3.1、VEO3.1-fast、VEO3.1-components(支持首帧传递,不支持尾帧)、veo3.1-pro大模型:支持视频自动配套音频生成,质量高价格很低,性价比最高的选择。
生成效果质量演示
提示词(VEO3.1-PRO模型生成):
一只小狗开着保时捷汽车,在城市路口被交警发现,刚检查是否酒驾,小狗突然开走。
VEO3.1-PRO大模型生成效果质量演示

VEO3.1-PRO大模型生成效果质量演示

支持Sora 模型 2.0视频生成大模型

提示词(Sora-2模型生成):
一只真实的老虎和一只可爱的猫 大街上 跳着musicmusic卡点舞。
Sora-2大模型生成效果质量演示

Sora-2大模型生成效果质量演示

支持最新GPT-5.2相关大模型

支持最新gemini-3.1-pro相关大模型

支持最新gpt-image-1.5绘画大模型

OpenAI gpt-image-1.5 模型, 更好的一致性。

.....

程序逐步功能迭代增加、价格保持统一、超高性价比版本系统! 截止2026年3月系统已经不断开发更新迭代三年之久。

《SparkAI系统介绍文档 - 渐进式AIGC系统》

二、Coze-Agent独立大模块开发

工作流调用演示

返回和官方一致

2.1 Agent首页

支持Agent网站名称动态设置

2.2 Agent智能体商店

支持Agent智能体使用自动评分、活跃度、热度(自研算法)

2.3 Agent智能体对话首页

支持推荐问题设置和显示

2.4 Agent智能体实时流式响应

2.5对话完成响应

Agent智能体推荐问题支持、用户前端快捷追问支持

2.6 Agent智能体实时响应调用模型、插件、工作流、思考过程

2.7支持多文件类型上传

2.8插件、工作流、知识库等配置

2.9支持Agent应用链接分享功能、微信扫码分享功能、对话记录预览模式、内容海报分享功能

3.0系统功能特性

三、系统演示

快速体验

SparkAi官方演示站:

https://ai.sparkaigf.com

管理后端:

https://ai.sparkaigf.com/sparkai/admin

测试账号:admin、123456

四、系统功能模块

4.1 AI全模型支持/插件系统

AI大模型

4.2 AI智能体应用

4.2.1 AI智能体广场

GPTs应用+Prompt自定义预设应用、可全网搜索使用

4.2.2 支持用户自定义创建AI智能体

4.3 AI专业绘画

文生图/图生图/参考图生图

Vary Region 局部编辑重绘
混图生图
AI换脸

4.4 Dall-E2/E3绘画

支持对话绘画

4.5 独立AI视频生成(PikaAi)

文生视频 / 图生视频 可生成15秒视频

4.6 智能思维导图生成

4.7 AI画廊

画廊广场

4.8 推介系统

4.9 支持微信登录

支持微信环境静默登录、浏览器中微信主动扫码登录、邮箱注册登录、手机号注册登录

4.10 微信官方原生支付支持

支持官方微信支持、易支付、码支付、虎皮椒支付等支付方式, 支持同步检查订单状态, 支持订单搜索和管理。

官方微信支付开启下,在PC端我们会调用native支付(直接生成二维码支付)

在手机微信环境内,我们将调用Jsapi支付(直接调用手机微信钱包进行支付)

更多详情直接访问官方演示站查看~

4.11 手机移动端(部分)

更多详情直接访问官方演示站手机端查看

4.12 管理后台(部分)

新版本仪表盘

智能体其他和后台页面太多功能,就不展示了,直接访问官方演示站点和演示后台。

Read more

pywebview:用Python+Web技术打造轻量级桌面应用!

pywebview:用Python+Web技术打造轻量级桌面应用!

✍️作者:唐叔在学习 💡专栏:唐叔学python ✨关键词:Python桌面开发、pywebview教程、WebView应用、前后端分离、JS与Python交互、桌面应用打包、Electron替代方案、Python GUI 大家好,我是唐叔。今天我们来聊聊一个非常轻量且强大的Python库——pywebview。如果你曾经为开发一个简单的桌面应用而纠结于Electron的笨重、PyQt的复杂,或是Tkinter的界面简陋,那pywebview或许正是你一直在找的解决方案。 文章目录 * 一、介绍 * 二、安装 * 安装全量版本 * 安装指定环境版本 * 三、使用入门 * 3.1 基本使用 * 3.2 应用程序架构 * 纯网络服务架构 * 无服务器架构 * 3.3 JS与Python交互 * 四、应用打包 * 五、常见使用场景 * 5.1 文件操作 * 文件下载

Webstorm中的编码辅助AI

Webstorm中的编码辅助AI

Webstorm中的编码辅助AI * MarsCode * MarsCode在WebStorm中的使用 * 安装方式 * 核心功能 * 其它AI插件 MarsCode MarsCode 是一款由 字节跳动(ByteDance) 推出的 AI 编程助手,类似于 GitHub Copilot,提供智能代码补全、生成和优化功能。目前,它主要支持 VS Code 和 JetBrains 系列 IDE(如 WebStorm),但需要手动安装插件。 MarsCode在WebStorm中的使用 安装方式 通过Marketplace安装 1. 在 WebStorm 的 Settings > Plugins 中搜索 MarsCode。 直接安装并重启 IDE。 核心功能 1. 智能代码补全:基于上下文预测代码,支持多种语言 2.

Spring AI 1.1.2 集成 MCP(Model Context Protocol)实战:以 Tavily 搜索为例

本文分享在 Spring Boot 3.5 + Spring AI 1.1.2 中集成 MCP Client 的完整落地方案。通过连接 Tavily MCP Server,让大模型在对话中自动调用搜索工具获取实时信息,同时保持 Spring Boot 体系内的工程化体验。 一、MCP 是什么?为什么需要它 MCP(Model Context Protocol) 是一种让 LLM 与外部工具/资源交互的标准化协议: * MCP Server:将工具能力(搜索、查库、读文件等)以统一格式暴露 * MCP Client:连接 Server、拉取工具定义,并在需要时转发工具调用 * LLM(通过

[AI]从零开始的DeepSeek本地部署及本地API调用教程

[AI]从零开始的DeepSeek本地部署及本地API调用教程

一、前言         最近DeepSeek也是比较火,我也去学习了一下如何本都部署DeepSeek,目前主要方法有两种吧,一种是自己拉取开发环境并且运行模型,另一种则是使用框架来运行模型。使用框架运行模型也是目前部署DeepSeek最简单的方法。那么本次教程,就来教大家如何使用本地的模型框架来运行DeepSeek模型并且调用这个模型的API,如果你准备好了,那就让我们开始吧! 二、使用的框架及硬件要求         本次教程中,会为大家介绍使用Ollama和LM Studio两种框架运行DeepSeek模型,这两款框架在一些地方也各有自己的优缺点,具体的大家可以自行体会。之前的教程中已经为大家演示过如何安装Ollama并且运行llama模型。但是没有教大家如何修改Ollama的路径,本次教程会将这一空缺补齐。         现在来讲讲硬件要求,首先要明确一点的是要运行大模型需要比较高的算力,所以,尽量不要使用太老的电脑进行尝试。对于一些被量化过的模型,比如1.5B参数的模型甚至更小的模型,使用CPU就可以勉强运行。对于一些较大的模型,比如4B,6B,8B的模型,可能就