今日 Product Hunt 热榜对应太平洋时间 2026-10-07 日榜（上海时间 10 月 8 日上午抓取，太平洋时间当日尚未到午夜，名次和分数仍可能变化）。榜单页写明：分数是此刻的活跃分数，名次反映所查看时段结束时按分数的排序；这次抓到的前十按分数从高到低排列，与页面顺序一致。前半段是把人和 Agent 放进同一间办公室或同一本数据笔记本、让落地页跟着广告和名单变化，以及在自己的电脑上把演示过一次的操作收成可再跑的流程。后半段是把第一人称视频收成机器人训练数据、在 Figma 画布上改设计和做原型、预览一个在欧洲训练的万亿参数模型、让买家边点演示边提问、把文件和模型放在欧盟的一台云电脑上，以及从公开讨论里找出正在描述你所解决问题的人。按日榜页顺序，前五是 Velozity、GenPage 3.0、IrisGo for Solopreneurs、Databench by Alkera 与 Pegasus 1.6 by TwelveLabs，后五是 Figma Agent、Mistral Large 4、Supademo AI Demo Agent、Rool 与 Ownfeed。
1. Velozity · 官网
标语：The Multiplayer AI Office where your team and agents work.
背景
Velozity 日榜第 1，发布页标为有免费方案，公司信息写 Launched in 2026。发帖人 Darshan（@ishudarshan）写自己是联合创始人；Akash Mandal 在帖里以 CTO 身份补充实现。Darshan 的原话是：AI 是单人的，真正的工作是多人的。团队里每个人各自付费、各自提问，再把答案贴回聊天。Velozity 把聊天、音视频（带转录）、任务、日历和文件放进同一处，并让 Agent 用你已经在付费的订阅（页面举例 Claude、Codex）工作，不另开一张 AI 账单。内置 Agent 名叫 Speed，官网写它从第一天就在团队里，不需要 Claude Code 或 Codex 订阅。人可以看见谁在线，敲同事的「cabin」直接说话，不用发会议链接。这次发布是他们自己在 Velozity 里排的。支持时间写为周一到周六 10:00–20:00 IST，回复时间 24–48 个工作小时。抓取时日榜页上的当前分数约 385、评论约 112。
产品要解决的问题
同一次工作被拆进聊天、会议和各自的 AI 窗口。换一个同事或换一个 Agent，上下文就要重讲一遍。
产品市场分析
发布页写给创业公司，以及研发、产品、销售、运营团队，或同时用好几个 AI 的个人。变现信号是「free to start」。这次没有抓到公开价目表。团队回复：任务按人分配，管理员在 Pro 上有团队活动仪表盘，也可以问 Agent 谁的未完成任务最多。自动标出过载的视图还没有。Akash 复述了按负责人查看任务和询问未完成工作，并确认自动检测过载仍未做。官网首页有四段客户引言，并附了他们自己的结果数字：Devcansol 写日常协作摩擦少 85%；Drivigo 写协调比原先快 4 倍；Sumit Nirmal 写每人每月少花 214 美元；Suraj Lal Mehta 写工具切换少 97%。这些是首页引言里的数字，不是独立审计。对照是继续用分开的聊天、会议和各自的 AI 订阅。有人把它比作从桌面 Office 到 Google Docs；Darshan 回复，治理是起点：离开工作区的东西要人批准。
产品上下游
上游是你已经付费的模型订阅、放进 Space 的文件，以及个人连接的邮件、日历和会议记录。团队回复，个人邮件、日历和会议笔记只由本人的 Agent 只读，不会因为同处一个 Space 就给同事的 Agent。放进 Space 的文件属于这个 Space：里面的人和 Agent 都能打开，Space 内今天没有按文件再分权限；私有 Space 只限被加进来的人。Agent 只在其主人已经加入的 Space 里跑，不会扩大别人的权限。工作区角色写为 admin、member、guest。下游是草稿，而不是直接发出去的邮件、消息、付款、签名或代码提交。Darshan 回复三步：Agent 把草稿放进 Space；对应的人批准、要求修改或拒绝；只有批准之后才发出。草稿在批准后若再改，需要重新批准。团队其他人也能看见草稿。每次运行记在 Space 里：谁问的、做了什么、改了什么。团队回复，Agent 可以改代码仓库并开 PR，合并仍走原来的评审；也可以设重复运行的 routine。聊天方面，团队一条回复写 Velozity 自己就是聊天，不架在别的聊天工具上面；同一问题下另一条回复写可以连接 Slack、Microsoft Teams、Discord、Telegram 和 WhatsApp Business，把那些对话的上下文拉进来，并自带聊天和 Spaces。官网演示里 Speed 读取的来源标为 Gmail、转录和文件。
2. GenPage 3.0 · 官网
标语：Build, personalize, and optimize landing pages with AI
背景
GenPage 3.0 日榜第 2，是 GenPage 的第 2 次发布，公司信息写 Launched in 2024。联合创始人 Samy Barbier（帖里署名 Sam）写，第一次在 Product Hunt 发布时产品还没有 AI，只做一件事：给每封冷邮件的对象单独一页，而不是同一套推销。他写 3,400 多个团队、超过 250,000 页之后，他们认为外联只是更大问题的一个症状：广告、关键词和名单都已按人分开，点击之后却落在同一张首页。3.0 按活动生成页面：ABM（account-based marketing，按目标客户单独做销售）给每个目标账户一页；Google Ads 给到活动、广告组和关键词；LinkedIn Ads 对准点击的受众；外联给每个潜在客户一页。流程写为：从网站、幻灯和文档学习品牌；连接 HubSpot、Salesforce、Clay 和广告账户；用提示、网址、截图或文档生成页面；按融资、招聘、LinkedIn 或新闻做研究；用 Variables Agent 填变量；把 URL 推回 CRM、序列工具或广告平台；用 Autopilot 持续测试；用 Concierge 做访客资格判断；并提供分析、热图、回放和实时提醒。他还写了 40 多个集成、API 和双向 MCP（Model Context Protocol，让外部工具按约定读写产品的接口）。发布日优惠码 PRODUCTHUNT50：任意付费方案 3 个月五折，年付则一整年五折。抓取时日榜页上的当前分数约 375、评论约 52。
产品要解决的问题
获客已经按受众、账户和关键词分开，落地页仍是同一张。做一页一活动要设计师和开发，团队没有这个时间。
产品市场分析
官网写给营销、增长和 GTM（go-to-market，把产品送到买家面前的销售与市场动作）团队。定价页在选中年付时列出：Free 每月 0 美元，页头写年付相当于少付两个月；Pro 每月 79 美元；Scale 每月 249 美元；Ultimate 为定制。月度额度在表上对应 100、500、2,500 和定制。Free 含 1 个席位；Pro 写无限席位、自定义域名、去掉「Made with GenPage」、MCP 与 API、GTM 与 CRM 集成。Scale 在此之上写自定义脚本与 HTML、Webhooks、SDK、BYOK（bring your own key，用自己的模型密钥）、会话回放与热图、无限工作区。Ultimate 写包含 Autopilot、品牌知识库、专属客户经理，以及 SSO、RBAC、可选欧盟或美国存储。广告模块标为附加，从每月 399 美元起，更高档显示为已包含。积分：发布一个变体 1 分，10 次 AI enrichment 1 分，生成页面随模型和复杂度变化。月度积分每周期重置；另购积分滚动保留 12 个月，100 分 25 美元起。已发布页面保持在线不耗积分。Samy 在帖里写现在可以免费开始、100 积分、不需要付款。Autopilot 和品牌知识库出现在发布说明里，定价页则把它们放在 Ultimate。他回复 Autopilot 仍是近期上线的 Beta，还没有可以公开的指标。销售外联的 A/B 测试里，他写相对纯文本外联看到 2–3 倍转化；LeadCat 的案例是会议多 3 倍。官网另写「up to 3x higher conversions」、会议平均 3 倍、头部活动转化提升 30% 以上、今年创建 20 万页以上、G2 平均 5/5，以及 3,400 多个团队。Webtouch 案例页写 55 万美元管道、12 个新客户、30% 回复率、6,678 封邮件，并写他们把用法扩到 20 多个客户。有人拿 Mutiny 比较；Samy 回复两边都做个性化页面和 ABM，Mutiny 现在更宽，包括账户研究、提案和 deal room；GenPage 把页面接到外联名单和广告账户，并加上点击之后的分析和 Autopilot。官网导航里还有与 Clay + Webflow、Unbounce、Instapage 等的对比页，本文没有逐页核对。
产品上下游
上游是现有网站和设计、品牌文档、CRM 或 Clay 里的名单、广告账户里的关键词，以及 GenPage 自己的研究。动态变量是页面里的占位符，例如公司名或痛点，由名单、CRM 或研究填上。Samy 回复：先做好基础页，再指定哪些区块固定、哪些可变；Autopilot 在你划定的范围内生成变体并分流，你选择上线的变体和赢家。他写不能保证每次改动都提高转化。下游是放在你自己域名上的页面、推回 CRM 或广告平台的 URL，以及热图、回放和 Slack、Gmail 提醒。FAQ 写 GenPage 本身不直接改变邮件送达率，链接是落地页；他们建议小批量外联时可以把链接放进第一封邮件，大批量时先把个性化页面当作软性邀请。积分用完后已发布页面仍在线。
3. IrisGo for Solopreneurs · 官网
标语：AI workflow automation: show it once, let it run
背景
IrisGo for Solopreneurs 日榜第 3，发布页标为免费，公司信息写 Launched in 2026，并写首次发布日为 2026-04-16。这次发布页把 IrisGo 写成 Windows 和 Mac 上的 AI 操作系统：Watch & Learn 看你做一遍，收成可复用流程，再换输入重跑；另有每日简报、重要邮件和下一步。面向一人公司的页面写，Beta 期间免费，用来交待重复的行政工作。讨论里回复的是 Jeffrey Lai 和 Yuan Sun。官网首页把 Watch & Learn 写成录下工作流、变成可自主运行的技能，并写利用本机 NPU（神经网络处理器，电脑上专门跑模型的芯片）和 GPU 做本地推理。首页列出的支持方包括 Andrew Ng 的 AI Fund、Pegatron Ventures、Intel、Google for Startups 和 NVIDIA Inception，并写与 Intel 及 AI PC 厂商合作，图标里有 Acer、Windows 和 Apple / Mac。公司 2026-05-20 的新闻稿写，Watch & Learn 在 Windows 和 Mac 进入公测，并提到 Acer Swift 16 AI 等设备上的预装；同一稿称创始工程师来自 Apple 的 Siri 团队。下载页抓取时 macOS 为 Apple silicon 的 DMG，版本 v0.2.5，另有 Windows 64 位安装包。抓取时日榜页上的当前分数约 362、评论约 82。
产品要解决的问题
一人公司的收件箱、跟进和跨工具报表每天都要重做。把这些写成脚本或宏，界面一改就断。
产品市场分析
这次发布页写给 solopreneur（一人经营的创始人）。Yuan Sun 回复，产品可以跟着业务变大：一个人时它处理重复的桌面工作和跨工具报表；有团队之后，录下的流程变成可共享的 playbook。这次发布特意展示创始人和一人公司。变现信号是发布页写 Beta 期间免费。这次没有在官网抓到现行价目；第三方对「大约每月 20 美元」的转述没有放进本文。Jeffrey 回复，自动化要操作系统权限。有人问界面改版或 A/B 测试会不会让流程断掉；他回复，这不是按固定坐标点击的宏，而是用视觉模型理解界面元素，并配合实时导航、校验、按指令重放或重录，以及绕过界面的直接集成。下载页同时提供 Mac 和 Windows，发布讨论里也有人专门因为 Windows 支持而来。对照是自己做宏、或只用只支持 Mac 的电脑 Agent。
产品上下游
上游是你演示的那一遍操作、屏幕和本机应用，以及你设下的运行时间、日程和结果送到哪里。Jeffrey 回复，自主运行前你会先批准这套流程。简历下载这种条数不固定的列表，他写系统把演示当成模式：逐条处理，并用视觉或无障碍检查判断何时没有下一条，重放时还可以用自然语言改命名格式。有人问它算不算另一套操作系统；抓取到的讨论里没有团队把这句话收成「替换 Windows 或 macOS」。下载物是跑在这两套系统上的应用。下游是本机上的技能、简报和跨应用动作。Jeffrey 回复隐私结构：录下的流程、屏幕快照、音频转录和记忆库存在本机，不持续同步到他们的服务器；只有处理某一步所需的文本或界面上下文会发给 LLM API；不出售数据，也不用个人活动训练公开模型；可以查看、删除、暂停或清空。邮件分拣里哪些步骤不经人确认、有没有每周回顾，Sara Ford 在帖里问过，这次抓到的回复里没有对应答案。
4. Databench by Alkera · 官网
标语：Open-source collaborative agentic workspace for data teams
背景
Databench by Alkera 日榜第 4，发布页标为免费，公司信息写 Y Combinator、Launched in 2026。它是 Alkera 产品里可自托管的开源子集，仓库 AlkeraAI/Databench 许可为 Apache-2.0，抓取时约 0 star。README 写：同一本笔记本里混用 SQL 和 Python，SQL 单元把结果交给后面的 Python 当 dataframe；笔记本是兼容 marimo 的普通 Python 文件。marimo 是一种会按依赖重跑过期单元的开源笔记本，发布页也写了这一点。Agent 和人一起实时改单元格。组织有密码登录、嵌套团队、邀请、角色，以及记录每次决定的授权层。每个组织一块共享盘。Agent 聊天在你选定的机器上的沙箱里跑，模型网关用你自己的提供方密钥。默认 harness（发起并约束这次 Agent 运行的程序）是 vendored 的 opencode，MIT 许可；Claude Agent SDK 写为进行中。计算来自本机 Docker 或通过 SSH 加上的服务器。另有网页客户端和带本地 daemon 的 CLI alkera。联合创始人 Tony 写，另外两位联合创始人是 Rick 和 Andrew；他以前做交易数据时，管道散在 Python 文件和仓库里，编程 Agent 不擅长跨工具的数据。一位以 CTO 身份发言的人写，Jupyter 配 VS Code Live Share 会单元格失步，Agent 加进来更乱，而且有意思的分析往往不在笔记本上、尤其涉及 GPU。抓取时日榜页上的当前分数约 264、评论约 15。
产品要解决的问题
数据结论要能指回代码和数据，人和 Agent 还得同时改同一本笔记本。远程计算通常是后补上去的。
产品市场分析
发布页写给数据科学、分析和工程团队，可在 alkera.ai 用免费额度，或自己托管。README 写 Alkera 是功能更多的商业产品，并带有 generous free tier；这次没有抓到 Alkera 的价目数字。有人问竞品；团队回复，面向终端用户的对照包括 Hex，相对 Hex 和 Sigma，他们能看见整层数据，从而做原本要数据工程师搭的分析管道，并把可复现和「这个结论怎么来的」放在企业场景的前面。官网首页同时又把 Hex、Sigma 和 Snowflake、dbt、BigQuery、Databricks 等列在可连接的工具里。自托管的单机栈需要 Docker Compose v2 和 Anthropic 或 OpenAI 的 API key；README 写该栈使用开发用密钥、端口绑在本机，只适合自己的机器。给别人访问的部署用另一套生产 compose，并要求真实密钥。
产品上下游
上游是 SQLAlchemy 能连的数据库（发布页举例 PostgreSQL、SQLite、MySQL 等）、你的模型密钥，以及通过 SSH 加进来的 Linux 机器（x86_64 或 arm64，systemd）。官网首页还列出仓库、编排、BI 和知识库一类连接，包括 Airflow、dbt、Fivetran、Looker、Tableau、Notion、Slack、GitHub。下游是笔记本、图表、可分享且会跟着变的仪表盘，以及带来源、并标明是否人工核对过的知识条目。首页写列级血缘横跨仓库、转换和分析，并可以在沙箱里试改动。GPU 部分写给笔记本内核一台专用 GPU 节点；首页示例标了 8x NVIDIA B200，这是页面上的示例配置，不是本文另找的套餐价格。Agent 的编辑和人的光标出现在同一本笔记本里，结果要能追回数据和代码。
5. Pegasus 1.6 by TwelveLabs · 官网
标语：Transforms egocentric video into robot training data
背景
Pegasus 1.6 日榜第 5，是 TwelveLabs 的第 7 次发布，公司信息写 Launched in 2025。联合创始人兼 CTO Aiden Lee 写，机器人和物理 AI 团队堆着第一人称素材，用来做动作标注和下一动作预测，而通用视频模型主要在转播和第三人称画面上训练，对着可穿戴相机或机器人自己的相机时会漏掉正在发生的事。Pegasus 是他们的视频语言模型：看着视频，生成摘要、标签、时间戳或按自定义结构抽出的文字。1.6 在 1.5 的 Time-Based Metadata（按你定义的字段，抽出带时间戳的结构化元数据）上增加第一人称视频和任务叙述，并加强手、工具和物体交互的识别，以及长视频上的实体识别（凭上下文说出画面里是谁）。文档写新增：可穿戴和遥操作（人远程操控机器）画面、每次请求 1 到 20 张图像、不太依赖分段定义的元数据、分段内部的时间戳事件，以及去掉 token 上限后的分段（结果不完整时任务仍结束，并标明可能不全）。上下文窗口 261,120 token，输入和输出都算在内。单段分析最长 2 小时；整文件最长 4 小时时只能分析其中一段。语言上英文为完整支持，中文等 12 种为部分支持。Aiden 写，标注可以进训练管道，而不必做他称为每小时素材 4 到 22 美元的人工标注。迁移指南写：把模型名改成 pegasus1.6 即可，其余请求可以不动；不写模型名时仍用 1.5；批量分析还不支持 1.6。抓取时日榜页上的当前分数约 250、评论约 19。
产品要解决的问题
第一人称和遥操作录像是机器人训练的原料。通用视频模型看不懂手在做什么，人工把它们收成带时间戳的动作标签又很贵。
产品市场分析
发布页的标签是 Robots、Artificial Intelligence、Video。文档把新增用途写成动作标注、对照预期行为做质检、预测遥操作里的下一步、图像对比，以及视频分段。官网仍把平台卖给媒体、体育、广告、政府和安防等大规模视频库，模型分 Marengo（嵌入，用来搜索）和 Pegasus（生成文字）。公司页写 SOC 2 Type II、可部署到你指定的位置。这次发布没有单独的价目；官网是 Try Free 和 Talk to Sales。有人问是否依赖现有商业模型；抓取到的讨论摘录里没有团队对这句话的直接答复。有人问第一人称视频会不会成为机器人训练的主要数据来源；TwelveLabs 的 Yash Gugale 回复，这是他们在这个方向上看到的主要 traction，模型按质量和规模来做。有人问 Bedrock 托管，摘录里没有答复。对照是继续用第三人称视频模型，或继续人工标注。
产品上下游
上游是原始的可穿戴、遥操作或机器人机载录像，以及你定义的分段字段；也可以是最多 20 张静止图像。文档写视频分辨率从 360×360 到 5184×2160，文件不超过 10 GB，格式需 FFmpeg 支持；图像为 JPEG、PNG、WebP、GIF、BMP，单张不超过 20 MB。通过公开 URL 上传时要直接指向原始视频文件，视频网站和网盘分享链接不支持。下游是带时间戳的动作标签、合规类评分和可进训练管道的元数据，以及分段内的事件列表。Aiden 写 1.6 不要求特定相机。官网另写索引速度大约为实时的 60 倍、每天 1 万小时以上，那是平台页的基础设施说法，不是这次单独为 1.6 标出的基准。
6. Figma Agent · 官网
标语：Prompt, edit and prototype without leaving the canvas
背景
Figma Agent 日榜第 6，是 Figma 的第 34 次发布，公司信息写 Launched in 2015。发布说明写：Agent 就在 Design 画布上，使用真实的组件、变量和团队文件，而不是一张扁图。它可以生成布局方向、跨屏幕批量修改、把评论变成改动，并用提示做原型；通过 MCP 从 Notion、Slack、GitHub 和 Linear 取上下文；生成插件和 shader（在画面上做玻璃、折射这类视觉效果的小程序）；把重复流程存成技能，用「/」运行。Hunter Kate Ramakaieva 强调，许多 AI 设计工具先给一张图，再由人在 Figma 里重建。帮助中心写，在图层上点 Agents，或按 Cmd / Ctrl + Enter 打开画布上的提示框；也可以从左侧栏打开持续侧栏。Full seat 且对文件有编辑权的人可以让它改文件；View、Dev、Collab 或只读访问只能聊天不能改；Drafts 里任何人都可以让它改。2026-06-23 起，新对话默认对同一文件里有编辑权的 Full seat 可见，更早的对话保持私有，除非你公开。The Verge 在 2026-10-06 写，这个设计 Agent 从 5 月的 Beta 进入普遍可用，并可以加入指南、看到同事的 Agent 在做什么。抓取时日榜页上的当前分数约 184、评论约 7。
产品要解决的问题
设计反馈和批量改字、改间距仍要人在画布上逐项点。另开一个 AI 工具生成图片之后，还得用自己的组件重做一遍。
产品市场分析
帮助中心页首写所有方案可用，表下又注明部分能力需要付费方案，Starter 免费方案没有。积分按任务复杂度变化，页内没有给固定单价。原型营销页则写 Agent 在所有付费方案里，当前开放 Beta 不消耗 AI 积分，并描述它会把屏幕连成可点击的流程。帮助中心的能力表把「Prototyping and interactions」标为 Coming soon，把矢量编辑、造图标、slots 也标为即将推出，把导出资源标为不支持。同一张表把技能、MCP、网页搜索、shader、插件、批量改内容、改组件实例、变量和样式、评论处理、设计反馈标为已支持。两套官方页面和 The Verge 的「已普遍可用」并不一致，本文并列。有人问能不能用 ChatGPT 订阅来驱动、能不能一次预览并撤销全部改动、组件实例会不会被拆离；抓取到的发布讨论里没有团队答复。帮助中心写聊天里的 Undo 撤销最近一次改动，并建议先复制再撤销以便对照。实例编辑写为改属性、切换变体、覆盖文字和图片，另有一项是修改主组件；这没有直接回答「会不会 detach」。对照是 Figma Make：帮助中心写 Make 用来生成可交互应用并发布到网页。另一个对照是 Figma MCP 的 write to canvas：外部编程 Agent 用插件 API 把内容写进文件，画布上的 Agent 再接着改。Agent 目前只在 Figma Design 的桌面应用或网页里，不在移动端。
产品上下游
上游是当前选中的图层、连接的设计库、用 @ 点名的组件和变量、贴上的文件或图片、网页搜索，以及 MCP 连上的 Notion、Slack、GitHub、Linear。下游是画布上的真实图层、评论、插件和 shader，以及发布说明和原型营销页所描述的交互原型。帮助中心仍把原型标成即将推出。可以并行跑多个提示，每个在画布上有进度。可以在聊天里停止当前任务。改动可以撤销，帮助中心写决定权仍在设计者。
7. Mistral Large 4 · 官网
标语：Mistral’s 1T parameter open weight frontier model
背景
Mistral Large 4 日榜第 7，是 Mistral AI 的第 24 次发布，公司信息写 Launched in 2023。2026-10-06 的官方公告把公开预览叫做 ML4，昵称 le Chonk：可在 Mistral Studio 使用预览 API，权重在本月内放出。公告写它是原生多模态、1 万亿参数、520 亿活跃参数的模型。文档页写更细：细粒度 MoE（mixture of experts，每次只激活其中一部分参数）、520 亿活跃参数、总量 1.05 万亿，另有 16 亿参数的视觉编码器；上下文 100 万 token；文档日期同为 2026-10-06，状态为 Public Preview、Open v26.10。产品页的发布摘要写的是 490 亿活跃参数，与公告和文档的 520 亿不一致，本文以公告和文档为准。文档上的模型名是 mistral-large-4+1。标价以促销价显示：输入每百万 token 0.68 美元（原价 1.36）、缓存输入 0.07 美元（原价 0.14）、输出 2.09 美元（原价 4.18）。功能列表包括结构化输出、函数调用、文档问答、批处理，以及 Agents 与内置工具。抓取时日榜页上的当前分数约 157、评论约 2。
产品要解决的问题
机构希望模型能力强，同时能在自己的机器上跑、自己定策略。闭源接口可以拒答，也可以在事件中途失去访问。
产品市场分析
公告写给金融、工程、制造、物流、制药、科研、航运和公共部门等他们正在合作的行业，并写欧洲区域由 Mistral 端到端运营、独立于其他数字服务商、适用欧洲法律。权重放出前，他们与网络安全方面的负责人、受邀伙伴和国家机构做真实场景的红队，这些对象使用同一模型的降低审核、扩大网络能力的版本。公告称这是 30 亿欧元 D 轮之后的第一个里程碑，并把该轮称为欧洲科技公司最大的股权融资；这是公司自己的表述。变现在预览期走 API 标价，权重按公告将在月底可自行部署。许可文本不在这次抓到的公告页上，发布标签写了 Open Source。文档列出的促销价如上。公告中的部分自测：Artificial Analysis Cyber Index 全球前五，并领先中国以外的开放权重模型；其中「复现开源软件里的真实漏洞再打补丁」一项为 82%，他们称为所有模型里最高；Cybench 40 道题解出 93%。他们写 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 等闭源模型在同一项上接近 0 分，因为拒绝做这件事。编码方面：DeepSWE v1.1 为 61.7%，SWE-Atlas-QnA 为 59.4%，Terminal-Bench 4 为 28.3%，Coding Agent Index 合计 49.8%。Surge AI 的盲评里，ML4 Preview 在五个模型中编码质量第二（3.74），低于 Claude Opus 5（4.22）。视觉定位 Dense 200 为 42%，他们写超过 GPT-6-Astra 的 41%。AutomationBench 657 个业务流程为 59.9%。这些数字都来自 Mistral 的公告，不是本文复测。架构、更多基准和后训练方法，公告写将在放权重时一并公布。训练仍在进行，他们写还没有饱和。
产品上下游
上游是文本和图像，包括他们在演示里提到的工程图、图表、PDF 和大幅卫星图。训练侧，公告写从零开始，用 Mistral 自己在欧洲数据中心里的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU；预览也由这套基础设施提供。训练数据里有超过 160 种语言，包括欧盟全部官方语言。后训练用他们称为 Mistral Forge 的同一套训练、定制和强化学习环境；公告写当前规模约 3,000 GPU 时，一次训练每天大约产生 330 亿 token，其中约 160 亿是过滤和掩码之后可训练的补全 token。下游是 Studio 上的预览 API，以及月底起他们承诺的可下载权重，供私有云或本地部署。放权重之前，扩大后的网络能力只对公告里点名的那类红队对象开放。
8. Supademo AI Demo Agent · 官网
标语：Agentic demos like your best salesperson, without the salary
背景
Supademo AI Demo Agent 日榜第 8，是 Supademo 的第 4 次发布，公司信息写 Launched in 2022。联合创始人 Koushik Marka 写，互动演示已经做了多年，缺的是买家在夜里点完演示之后有人回答「这适合我的团队吗」。联合创始人兼 CEO Joe 写，他们想去掉预约演示的表单。Agent 用语音或文字提问、理解买家、调出对应的互动演示、视频或文档，按你的标准做资格判断并约会议，发布说明写大约 50 多种语言。买家自己点真实的分步演示，可以跳转、后退，而不是看一个不停讲的虚拟头像。Fredo Tan 回复，整个会话可以换成用户的语言，中途也能换，被调出的演示也会本地化；他并写 Supademo 网站已有日文版。用你已有的演示、视频、文档和网站训练。会话页有完整转录、AI 摘要和购买意向分；知识缺口标出答不好的问题。访客的赞踩还没有，Koushik 写已记入清单。抓取时日榜页上的当前分数约 155、评论约 13。
产品要解决的问题
买家在没人值班时看完演示，问题要等到下一个销售时段。约到演示之前，对方可能还没看见产品。
产品市场分析
定价页按创建演示的席位收费，外部观看不限。Free 每月 0 美元，1 个创建者，5 个引导式互动演示，50 段 4K 录像。Scale 每月 50 美元，年付折合每月 38 美元，按创建者计费。Business 每月 249 美元（年付折合 199），含 1 个创建者，额外创建者每月 50 美元。Growth 每月 450 美元（年付折合 350），含 5 个创建者。Enterprise 定制，从 10 个创建者起，含 SSO、数据驻留和多工作区。AI Demo Agent 是 Scale、Business、Growth 和 Enterprise 上的按量附加，不按席位。信用点：每次 Agent 回复 1 点，语音再按每 15 秒 Agent 音频加 1 点；买家自己点、Agent 没说话的时间不计费。典型 15 分钟通话大约 20 点。每个工作区起步 1,500 点（大约 75 通），页面写不需要信用卡，积分不过期。套餐 99 美元 1,400 点、299 美元 5,500 点、500 美元 12,500 点，也可在 99 到 5,000 美元之间自选。可选自动充值：余额低于 500 点时充 299 美元。Koushik 在帖里写前 75 通免费、不需要订阅；定价页则把 Agent 放在付费方案的附加项里，同时给每个工作区 1,500 免费点。两句都在公开页面上。Enterprise 的 Agent 页写额外有工作区治理、审计日志和限定来源。对照是预约表单、只说话不展示产品的聊天机器人，以及带虚拟形象的演示通话。
产品上下游
上游是你已经做好的互动演示、视频、文档和网站，加上你在构建器里写的话题范围、回避话题和自定义指令。Koushik 回复 Sara Ford：Agent 被限制在公司自己的内容上，无关请求（例如做作业）会被带回产品。下游是买家当时看见的那一段演示或文档、约到的会议，以及会话里的转录、摘要、意向分和知识缺口。积分按回复和语音计，不按买家独自点击的时间计。自动充值默认不在「必须开启」的描述里，定价页写它是可选的。
9. Rool · 官网
标语：Your private AI machine. Files, ideas, AI in one workspace.
背景
Rool 日榜第 9，发布页标为有免费方案，公司信息写 Launched in 2026。官网把它写成欧盟托管的一台云电脑：保存文件、运行软件，并使用他们在欧盟自托管的模型。聊天只是表面，后面是一台在任务之间保留工作和记忆的机器。发布说明写数据存在芬兰、适用欧盟法律；不卖数据、没有广告、不用你的内容训练模型。Casper Wilstrup 在帖里回复。他把 Rool 放在自托管和普通云服务之间：由他们运行足够多的栈（他点名 GPU）来支撑隐私承诺。多位使用者写用它做房屋翻修和申请的长期项目、统计软件里的编码、研究和图像；有人写它不像一味称赞用户的模型，Casper 回复他们有意压低这种讨好倾向。抓取时日榜页上的当前分数约 131、评论约 76。
产品要解决的问题
把文件和对话交给主流聊天产品，就要接受对方的数据用途。完全自托管又要自己准备 GPU 和运维。
产品市场分析
官网写给在意隐私的个人、团队和创作者。定价页抓取到三档，每档都从免费机器升级而来。Standard 永久免费，不需要信用卡：每天 240 点 AI 额度、2 台机器、每台 1 GB，余额每小时补充、上限 1,000，含完整 Object Memory 和前沿模型。Plus 每月 9 欧元：每天 1,200 点（页面写为 Standard 的 5 倍）、2 台机器、每台 2 GB，每小时补充上限 2,000，自定义子域名，以及连接器和 MCP。Pro 每月 25 欧元：每天 4,800 点（页面写为 20 倍）、5 台机器、每台 10 GB。抓取在 Pro 的存储一行结束，更高档或 Pro 的其余项目这次没有收全。讨论里有人提到从 ChatGPT、Claude 换过来，并担心能力差距；Casper 回复会尽量在质量上对齐，同时守住对方商业模式复制不了的隐私条件。本文没有独立的质量对比。
产品上下游
上游是你放进机器的文件和你发出的任务，以及 Plus 起可接的外部连接器和自定义 MCP。模型由他们在欧盟自托管，不走「把你的内容拿去训练」这条产品说明。下游是留在这台机器上的文档、软件运行结果和跨任务的记忆，以及你邀请的人。Casper 没有在抓取到的回复里反驳使用者的说法：这台机器在你提问时才做事。个人数据是否离开欧盟，以他们「机器和模型都在欧盟」的页面表述为准，本次没有另找审计报告。
10. Ownfeed · 官网
标语：A social feed of people who need your product
背景
Ownfeed 日榜第 10，发布页标为需要付款，公司信息写 Launched in 2026。运营者是日本神奈川的个人事业主 Shunsuke Nakagawa，支持邮箱 support@ownfeed.dev。用法是贴上产品 URL，系统读页面，每天从 Reddit、X、Bluesky 和 Hacker News 里留下「需要你所做的东西」的帖子。没有关键词设置，没有提醒收件箱，也不自动回复。你每天滚动大约五分钟，自己写回复。Shunsuke 回复排序：每条帖子有一个「值不值得回复」的分数（作者是不是在描述真实痛点、是不是在找工具），再加时间衰减；评论数和点赞数显示在卡片上，但不影响顺序。他写一条上百条评论的帖子常常是泛讨论，两条评论的帖子反而可能正是你要回的人。Sara Ford 问过要不要把讨论热度放进排序；他回复这还没做，已列入清单。发布当天他在帖里承认两处故障，并写当晚修好：托管在 Framer、Vercel 或 Webflow 上的站点被误判为私有地址；Stripe 结账页还在加载时按钮可以再次点击，第二次点击使第一次会话失效。抓取时日榜页上的当前分数约 128、评论约 43。
产品要解决的问题
需要你产品的人今天就在公开讨论里描述问题。用关键词盯收件箱，或者整段时间泡在论坛里，都会错过或看错对象。
产品市场分析
FAQ 写给做完产品、想找到正在寻找它的人的独立开发者。价格：1 美元试用 1 天，之后每月 39 美元，除非在试用结束前取消；或每 3 个月 89 美元。均自动续费，美元计价，结账时可能加税。取消后用到已付周期结束。三个方案都包含 Reddit、X、Bluesky 和 Hacker News。3 个月方案额外有小批量、无保证的 Beta 来源：LinkedIn、Threads、TikTok、Instagram、YouTube 和 Product Hunt。有人建议自动拟回复、翻译非英文帖、以及用赞踩训练相关性；这些是评论里的建议。Shunsuke 回复，匹配不依赖产品名，只描述问题的人也可以排到前面。对照是关键词提醒、自动代发回复的工具，以及自己搜索。首页用一个虚构的发票产品 Tidybill 走通流程，那些帖子是页面示例，不是客户案例数字。
产品上下游
上游是你贴上的产品页，以及上述平台的公开帖子。FAQ 写他们读产品页、搜索公开帖，再用 AI 留下产品用得上的那些。下游是你自己的时间线，不是代发的评论。Ownfeed 不登录你的社交账号，回复在你原来的账号里由你自己写。试用会准备最近一段时间的帖子；Shunsuke 在修好误判后，给一位用户准备了最近 7 天。首页写生成订阅源通常大约 15 分钟。评论里提出的翻译和相关性反馈，在抓取到的回复中还不是已上线功能。