免费无限量API调用 GLM-5、Qwen3.5-398B 使用教程(AtomGit 限时开放)

免费无限量API调用 GLM-5、Qwen3.5-398B 使用教程(AtomGit 限时开放)

免费无限量API调用 GLM-5、Qwen3.5-398B大模型的 使用教程(AtomGit 限时开放)

SEO关键词:GLM-5免费、Qwen3.5-398B免费API、AtomGit AI模型、免费大模型API、Qwen3.5接口调用、GLM5接口地址

最近在找一些可以免费调用的大模型 API时,意外发现一个平台开放了限时活动:AtomGit 提供 GLM-5、Qwen3.5 系列模型的免费调用,而且不限量。

https://atomgit.com/setting/points?type=invite&picode=RJFA9V4U&utm_source=ic_p

对于经常做 AI工具开发、自动化脚本、AI应用测试 的开发者来说,这种活动其实不太常见,所以简单记录一下注册和调用的方法,也顺便测试了一下实际情况。

在这里插入图片描述

一、AtomGit 限时开放免费大模型

目前 AtomGit 放出的模型主要有三个:

  • zai-org/GLM-5
  • Qwen/Qwen3.5-122B-A10B
  • Qwen/Qwen3.5-397B-A17B

从参数规模来看,Qwen3.5-397B 已经是非常大的模型级别了,一般平台调用成本也比较高。

官方活动说明是:

免费且不限调用量

不过因为活动刚出来,用的人明显很多,实际调用稳定性暂时还不好说。


二、注册地址

注册地址:

https://atomgit.com/setting/points?type=invite&picode=RJFA9V4U&utm_source=ic_p

注册完成后,需要到后台生成 API Key

API Key 地址:

https://ai.atomgit.com/dashboard/api-key

在这里插入图片描述


⚠️API需要账号绑定好邮箱后使用 不然会有调用限制

三、API 调用地址

官方提供的接口地址:

https://api-ai.gitcode.com/v1 

模型名称示例:

zai-org/GLM-5 Qwen/Qwen3.5-122B-A10B Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 

如果你之前用过 OpenAI API 格式,基本可以直接兼容。

例如 Node.js 调用示例:

import OpenAI from"openai";const client =newOpenAI({apiKey:"你的API_KEY",baseURL:"https://api-ai.gitcode.com/v1"});const completion =await client.chat.completions.create({model:"Qwen/Qwen3.5-397B-A17B",messages:[{role:"user",content:"写一段介绍Vue的文字"}]}); console.log(completion.choices[0].message);

整体接口结构和 OpenAI 基本一致,所以很多 AI工具、客户端、插件 都可以直接对接。


四、OpenClaw 测试情况

我用 OpenClaw 测试了一下模型连接。

成功验证的模型是:

Qwen3.5-397B-A17B-5 

如下图:

免费无限量的 GLM-5、Qwen3.5-398B 模型,AtomGit 限时免费 1

不过有一个比较奇怪的问题:

上下文只有 16K

免费无限量的 GLM-5、Qwen3.5-398B 模型,AtomGit 限时免费 3

按理说 Qwen3.5 的上下文能力是很高的。

而如果通过 OpenClaw 官方登录 Qwen 模型,上下文可以达到:

125K

如下图:

免费无限量的 GLM-5、Qwen3.5-398B 模型,AtomGit 限时免费 4

目前还不太确定是:

  • 平台限制
  • 模型代理
  • OpenClaw 识别问题

五、调用稳定性测试

需要注意的是:

由于活动刚发布,目前调用成功率不高

测试情况:

  • API 请求多次失败
  • 可能是访问量过大
  • 或者接口暂时限流

简单来说就是:

能注册先注册,API慢慢再测试。


六、适合哪些开发者

如果你是以下几种情况,可以试试:

  • 开发 AI工具
  • AI自动化脚本
  • 测试 大模型应用
  • RAG知识库
  • 开发 AI助手 / ChatBot

尤其是做 Node.js / 前端 AI 应用开发 的,这种 OpenAI兼容接口用起来非常方便。


七、总结

AtomGit 这次的活动最大亮点有两个:

1️⃣ 开放超大模型

  • GLM-5
  • Qwen3.5-397B

2️⃣ API兼容 OpenAI

基本所有 AI 工具都可以直接接入。

不过目前也存在几个问题:

  • 调用稳定性一般
  • 上下文暂时只有 16K
  • 活动是否长期还不确定

所以建议:

先注册拿 Key,再慢慢测试。

Read more

Z-Image-Turbo实战案例:企业级AI绘画平台搭建,支持批量出图部署教程

Z-Image-Turbo实战案例:企业级AI绘画平台搭建,支持批量出图部署教程 1. 为什么企业需要Z-Image-Turbo这样的AI绘画平台 很多团队在实际业务中都遇到过类似问题:电商要每天上新上百款商品图,营销部门要快速产出节日海报,设计团队被反复修改的配图需求压得喘不过气。传统方式要么外包成本高、周期长,要么用普通AI工具生成效果不稳定、细节粗糙、风格不统一。 Z-Image-Turbo不是又一个“能画图”的玩具模型——它是一套真正能进生产线的文生图解决方案。32GB完整权重预置、9步极速推理、1024×1024原生分辨率支持,意味着你不用再等下载、不用调参、不用拼凑环境,开机就能跑出专业级图像。更重要的是,它基于阿里ModelScope官方开源版本深度优化,稳定性强、接口干净、无隐藏依赖,特别适合企业内网部署和批量集成。 这不是“试试看”的技术尝鲜,而是能直接嵌入你现有工作流的生产力工具。接下来,我会带你从零开始,把这套能力真正落地成可用、可管、可批量的AI绘画平台。 2. 开箱即用:Z-Image-Turbo高性能环境详解 2.1 镜像核心能力一目了然

By Ne0inhk
文心大模型 4.5 系列开源首发:技术深度解析与应用指南

文心大模型 4.5 系列开源首发:技术深度解析与应用指南

文心大模型 4.5 系列开源首发:技术深度解析与应用指南 2025 年 6 月 30 日,百度正式在国内领先的开源平台 GitCode 发布文心大模型 4.5 系列开源模型。此次开源不仅覆盖了从数亿到数百亿参数的多种规模,还在多模态理解、指令遵循、世界知识记忆等任务上刷新了多项基准测试记录。本文将从模型架构、训练细节、性能表现、部署方案及与 GitCode 深度融合等方面进行超详细技术解析,助力开发者快速上手、落地应用。 文章目录 * 文心大模型 4.5 系列开源首发:技术深度解析与应用指南 * 一、背景与意义 * 二、文心 4.5 系列模型概览 * 三、MoE 架构创新:多模态异构设计 * 四、训练与推理:高效优化 * 五、

By Ne0inhk

开源软件管理实战指南:从问题诊断到高效运维

开源软件管理实战指南:从问题诊断到高效运维 【免费下载链接】yuzu-downloads 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/yu/yuzu-downloads 问题诊断:开源软件管理中的三大痛点 当你在终端输入./application却得到"权限被拒绝"的错误时,是否意识到这可能是开源软件管理体系缺失的信号?某科技公司开发团队曾因未验证版本哈希值,导致部署了被篡改的中间件,造成核心数据泄露;一位独立开发者花费三天时间排查兼容性问题,最终发现仅是使用了不匹配系统架构的软件版本;某高校实验室因未建立版本回滚机制,在重大实验前的软件更新后,关键设备无法正常工作。这些真实场景揭示了开源软件管理中普遍存在的安全验证缺失、版本适配混乱和应急机制不足三大核心问题。 方案设计:构建开源软件全生命周期管理体系 决策矩阵:如何精准选择软件版本? 面对琳琅满目的开源软件版本,如何做出最适合自身环境的选择?以下决策矩阵将帮助你系统分析: 评估维度优先级权重稳定版考量因素测试版考量因素历史版考量因素功能完整性30%核心功能无缺失新功能覆盖

By Ne0inhk

ollama镜像Phi-4-mini-reasoning:轻量开源模型在教育SaaS中的低成本集成方案

ollama镜像Phi-4-mini-reasoning:轻量开源模型在教育SaaS中的低成本集成方案 1. 为什么教育SaaS需要一个“刚刚好”的推理模型 很多教育类SaaS产品团队都遇到过类似的问题:想给学生加个智能解题助手,或者给老师做个自动批改建议功能,但一查大模型方案,要么API调用成本高得吓人,要么本地部署要配A100显卡、写一堆CUDA兼容代码,运维成本直接劝退。 这时候你会发现,不是所有场景都需要GPT-4级别的全能选手。一道初中数学题的逻辑推演、一段作文的结构点评、一个知识点的通俗解释——这些任务其实不需要130B参数,也不需要128K上下文全加载进显存。真正需要的是:响应快、推理准、部署轻、成本低、能离线。 Phi-4-mini-reasoning 就是为这类“精准推理”场景而生的模型。它不拼参数规模,而是把力气花在刀刃上:用高质量合成数据训练基础能力,再针对数学、逻辑、分步推导等教育高频任务做专项微调。更关键的是,它被完整打包进 Ollama 镜像,意味着你不用装Python环境、不用配transformers版本、不用折腾GPU驱动——只要一台能跑Do

By Ne0inhk