AI 写出的代码，你敢直接跑在生产环境吗？代码执行失控、用户数据泄露、环境冷启动拖慢体验……这些不是假设，而是每一个 Agent 开发者迟早会踩的坑。PPIO 沙箱是一款专为 Agent 场景设计的新一代运行时基础设施，提供了一个安全隔离的云端沙箱环境来执行 AI 生成的代码。从 Vibe Coding 到自动化测试，五个真实场景告诉你：一个好的沙箱，是 Agent 从 Demo 走向生产的最后一块拼图。 场景一：Vibe Coding Vibe Coding 的核心体验是“生成即运行”——用户希望 Agent 写出代码后立刻看到执行结果，并根据结果继续迭代。但如果每次执行都要拉起一个新的空白环境，依赖重新安装、项目重新初始化，等待时间会严重割裂体验，等待期间计算资源不释放的话也会造成大量的成本浪费。多用户同时使用时，还要保证各自的代码执行环境完全隔离，不能互相干扰。PPIO 沙箱为每个用户提供独立的持久化沙箱。亚秒级冷启动保证环境随时就绪；
你用 AI 写出的代码，敢直接跑在生产环境吗？ 答案往往是否定的。这就是沙箱（Sandbox）存在的意义——给 AI 安装一个可控的安全围栏，无论 AI 怎么折腾，也始终控制在沙箱的范围内。 过去两年 Agent 的爆发催生了大量的沙箱需求。但问题是，传统的容器、云主机等沙箱创建方案都不是专门为 Agent 任务需求而设计的。能用，但不够好。 在此背景下，PPIO 推出了国内第一个真正为 Agent 量身定制的沙箱，一举满足 Agent 任务对沙箱的安全性、完整性、低成本、开箱即用等专属需求。 PPIO 沙箱为什么能做到？本文从技术角度深入拆解。 1、传统技术方案的三个矛盾 首先看一下 Agent 执行任务的具体需求。Manus 在他们关于沙箱的技术文章里对这件事描述得很直接： “最强大的莫过于一台真正的云电脑——它拥有完整的能力：网络、文件系统、
今天，PPIO 已上线备受关注的 DeepSeek-V4 新模型。 DeepSeek-V4 预览版包含两个 MoE 模型：DeepSeek-V4-Pro（1.6T 总参数/49B 激活）和 DeepSeek-V4-Flash（284B/13B 激活），均支持 100 万 token 上下文。 DeepSeek-V4 在架构创新和上下文效率上作出了新的突破，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上做到了国内与开源领域最强模型。 DeepSeek-V4-Pro 大幅缩小了与顶级闭源模型的差距，Agent 能力优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。 DeepSeek-V4-Flash 能够提供更加快捷、
PPIO Sandbox TURN，打通 Agent Sandbox实时通信通路。 进入 Agent 时代，云沙箱（Sandbox）已成为智能体执行代码、调用工具、操作浏览器的基础设施。然而，当你的 Agent 试图进行音视频处理、远程桌面操作或人机实时协同等“延迟敏感型”任务时，往往会遭遇滑铁卢：画面撕裂、操作迟钝、哪怕在同城也卡成 PPT。不是带宽不够，而是底层的网络协议走错了路。PPIO Sandbox TURN 实时通信服务正式开启内测，专为实时类 Agent 应用优化，一举将端到端延迟从 300-500ms 暴降至 50-100ms。 挑战：沙箱的网络层不是天生为实时交互而设计 标准云沙箱的网络层并非天生为实时交互类请求而设计，很难满足延迟敏感型 Agent 场景的需求。大多数云沙箱的网络架构是为 HTTP 服务场景优化的——流量走 TCP（
OpenClaw 与 Hermes，做 Agent 开发应该选哪个？ 这 9 张图分别从定位、架构、技能、入口、记忆、模型、执行环境、场景、云端沙箱进行一一对比。总的来说，OpenClaw 适合多 Agent 管理的团队用户，Hermes 适合长期任务自动化、自主学习的研究型用户，两者各有所长。 OpenClaw 和 Hermes 除了常规的本地、云服务器部署外，现在还有第三种选择：云端沙箱托管。 PPIO 推出的 PPClaw 和 PPHermes 是首个面向国内 Agent 开发者生态和用户打造的云端沙箱托管方案。云端沙箱托管不仅有效避免了本地部署的数据安全风险，而且不用自己运维云服务器，需要时随时在线、不用时暂停即停费，成本更加可控。 PPIO 云端沙箱托管方案已正式上线：https://ppio.
各位开发者朋友们，PPClaw 又双叒叕更新了！ 这次 v1.8.0 带来一个真香功能 On-Demand 按需模式。简单来说：不用的时候不花钱，用的时候秒恢复。 下面带你快速了解这次更新。 还没有用过 PPClaw 的朋友可以先看这篇 👉： 免费试用OpenClaw！最快1分钟让你的龙虾助手跑起来 🎯核心更新：On-Demand 模式 之前很多同学反馈：我就偶尔用一下 AI 助手，沙箱一直开着太费钱了。定时任务一天就跑几次，剩下时间都在空转。 现在有了 On-Demand 模式，沙箱会在空闲时自动暂停，有请求进来时自动恢复（约 1 秒）。 暂停期间零计费。没错，真按需付费。 怎么用？ 🔛启动On-Demand沙箱 # 默认空闲 300 秒后暂停 ppclaw launch --type on-demand # 自定义空闲超时时间（
4月19日，PPIO 联合创始人兼 CTO 王闻宇受邀参加由TiDB 、亚马逊云科技等伙伴联合举办的 AI Founders Meetup，并发表题为《为什么云端Agent需要专属沙箱？》的主题演讲。 PPIO 沙箱是专为 Agent 场景设计的新一代运行时基础设施，提供了一个安全隔离的云端沙箱环境来执行 AI 生成的代码，是国内首款兼容 E2B 的沙箱产品。 近期，PPIO 发布云端沙箱部署工具 PPClaw 和 PPhermes，可在云端一键部署 OpenClaw 和 Hermes Agent，为广大 AI 开发者提供 24 小时安全、低成本运行的 AI 助手。 王闻宇深入分享了 PPIO 在沙箱技术领域的最新实践与前沿思考，并给出了自己的趋势判断：沙箱加记忆、运维、编排的一套完整解决方案，将是未来 AI
Kimi K2.6，正式首发上线 PPIO！ 🚀 Kimi K2.6 是一个开源的、原生的多模态智能体模型，它提升了长时程编码、编码驱动设计、主动自主执行和基于集群的任务编排的实用能力，在智能体、搜索与编程能力等基准测试中位居首位，整体与 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 处于同一梯队。 主要特性包括： * 长时程编码：K2.6 在复杂的端到端编码任务上实现了显著改进，能够跨多种编程语言（Rust、Go、Python）和涵盖前端、DevOps 及性能优化的多个领域进行稳健泛化。 * 编码驱动设计：K2.6 能够将简单的提示和视觉输入转化为可生产使用的界面和轻量级全栈工作流，以精心设计的审美精确度生成结构化布局、交互元素和丰富的动画效果。 * 增强型代理群：水平扩展至 300 个子代理执行 4,000 个协调步骤，K2.6
3月13日下午，PPIO为开发者解锁OpenClaw底层逻辑。
一站式云端 AI 助手，多模型可选.
近日，阿里巴巴全新一代大模型千问 Qwen3.5 重磅开源发布，凭借突破性性能登顶全球最强开源模型榜单。 PPIO 模型服务平台在第一时间完成 Qwen3.5-Plus 与 Qwen3.5-397B-A17B 双版本的全面适配与上线，让企业与开发者无需等待，即可率先享受新一代多模态大模型的技术红利。 Qwen3.5 系列模型堪称 “性能与效率的完美平衡体”，总参数3970 亿，激活 170 亿参数即可运转，实现了 “以小胜大” 的技术突破 —— 性能全面超越万亿参数的 Qwen3-Max 模型，同时部署显存占用直降 60%，最大推理吞吐量提升至 19 倍。这一飞跃背后，是其融合线性注意力（Gated Delta Networks）与稀疏混合专家（MoE）的创新架构。 作为原生视觉-语言模型，作为原生视觉-语言模型， Qwen3.5-Plus/Qwen3.5-397B-A17B在推理、
PPIO 上线了 MiniMax M2.5 模型。 MiniMax M2.5 是 MiniMax 发布的最新旗舰模型。据官方介绍，M2.5 在编程、工具调用、搜索及办公等生产力场景中均达到或刷新了行业的 SOTA（State-of-the-art）水平。该模型优化了对复杂任务的拆解能力，大幅提升了运行速度，并凭借极佳的 Token 效率，让无限运行复杂 Agent 在经济上成为可能。 现在，你可以到 PPIO 官网体验 MiniMax M2.5 或者调用模型 API。 地址： https://ppio.com/llm/minimax-minimax-m2.5 01 模型特征 * 架构师级编程思维，胜任全栈开发 MiniMax
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PPIO 正式首发上线智谱 GLM-5 ，该模型为智谱新一代的旗舰基座模型，面向 Agentic Engineering 打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力。在 Coding 与 Agent 能力上，GLM-5 取得开源 SOTA 表现，在真实编程场景的使用体感逼近 Claude Opus 4.5，擅长复杂系统工程与长程 Agent 任务，是通用 Agent 助手的理想基座。具体特征如下： 体验地址： https://ppio.com/llm/zai-org-glm-5 GLM-5 模型的核心特性主要体现在以下两个方面： 一、 突破性的 Agentic 长程规划与执行能力 与以往侧重于短文本生成或单次问答的模型不同，GLM-5 是专为多阶段、长步骤的复杂任务环境而设计的。在实际应用中，处理一个系统级需求往往涉及多个环节的协同。
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PPIO 算力市场首发上线了 GLM-OCR 模型模板。GLM-OCR 以 0.9B 的参数规模，在 OmniDocBench V1.5 基准测试中取得了 94.6 分的 SOTA 表现，并在公式识别、复杂表格解析及信息抽取等高难度场景中展现出显著优势。
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PPIO首发上线Qwen3-Coder-Next模型。
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PPIO 算力市场首发上线了 PaddleOCR-VL-1.5 模型模板。 作为 PaddleOCR-VL 系列的全新迭代版本，PaddleOCR-VL-1.5 在保持 0.9B 轻量级参数的同时，性能实现了显著提升 。在权威评测集 OmniDocBench v1.5 上，该模型取得了 94.5% 的精度，优于当前主流的通用大模型及文档解析专用模型。 该模型创新性地支持了文档元素的异形框定位，在扫描、倾斜、弯折、屏幕拍摄及复杂光照等真实落地场景中表现出色，能够精准返回多边形检测框。此外，模型还新增了印章识别与文本行定位功能，并优化了生僻字、古籍及多语种表格的解析效果。 现在，您可以通过 PPIO 算力市场的 PaddleOCR-VL-1.5 模板，将该模型一键部署在 GPU 云服务器上。只需简单几步，即可快速体验模型高效的文档解析能力。 一键部署地址：https://ppio.
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PPIO 算力市场首发上线了 DeepSeek-OCR-2 部署模板，为开发者提供开箱即用的模型服务。 DeepSeek-OCR-2 是 DeepSeek 团队最新发布的开源 OCR 模型。与传统 OCR 方案不同，该模型引入了 DeepEncoder V2 视觉编码器，并采用了“视觉因果流（Visual Causal Flow）”技术。这一架构改变使得模型能够基于语义逻辑理解文档结构，从而在处理多栏排版、复杂表格以及图文混排场景时表现出更高的准确性。 同时，DeepSeek-OCR-2 优化了视觉 Token 的压缩效率，在保持高精度的前提下显著降低了计算开销，非常适合作为多模态大模型的前端输入或用于高精度文档数字化任务。 现在，你可以通过 PPIO 算力市场的 DeepSeek-OCR-2 模板，将模型一键部署在 GPU 云服务器上。无需复杂的环境配置，只需简单几步，即可拥有私有化的 DeepSeek-OCR-2 模型，快速验证业务效果。 项目地址：
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1月25日，由雷递网主办的“2026光谷AI产业发展峰会”在中国光谷举办。PPIO联合创始人兼CEO姚欣受邀出席，并获东湖高新区正式授牌，受聘为“光谷全球产业合伙人”，成为助力光谷链接全球产业资源的重要伙伴之一。峰会上，姚欣还主持了主题为《武汉如何抓住AI浪潮的机会》圆桌论坛，分享了对AI趋势与区域创新发展的深度洞察。 本次峰会由雷递网主办，东湖高新区管委会主任余松出席并致辞。九识智能CEO孔旗、小米集团技术委副主席王扉、金山云高级副总裁刘涛、速腾聚创高级副总裁魏永刚、世纪华通CSO方辉等产业代表，以及硅谷专家团队共聚光谷，围绕人工智能技术演进与产业融合展开交流。目前，光谷人工智能产业规模已突破600亿元，正加速构建开放协作的世界级产业生态。 # 01 获聘“光谷全球产业合伙人”，以算力调度激活中部AI枢纽 作为从武汉走出来的创业者，姚欣获东湖高新区正式授牌，受聘为“光谷全球产业合伙人”，将为光谷链接和引入更多优质产业资源。“湖北作为国家算力网络的中部枢纽，把供给侧能力系统化、规模化，这对中国AI产业非常关键。但算力真正进入产业，还需要把‘建得出来’变成‘用得起来、用得好、用得
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今天，PPIO 正式上线 Kimi K2.5 模型。 Kimi K2.5 是月之暗面（Moonshot AI）发布的最新开源模型。据官方介绍，这是 Kimi 迄今为止在智能程度和全能性上表现突出的版本。该模型采用原生的多模态架构设计，在 Agent、代码编程、图像处理、视频理解以及一系列通用智能任务上，均取得了开源领域的 State-of-the-art（SOTA）表现。 现在，你可以到 PPIO 官网体验 Kimi K2.5 或者调用模型 API。 地址：https://ppio.com/ai-computing/llm-api #01 模型特征 原生多模态架构，降低交互门槛 Kimi K2.5
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随着大模型技术从单一对话向多智能体（Agent）协作演进，如何低成本、高效率地完成应用开发与落地成为行业焦点。 近日，PPIO 正式与 LazyLLM 达成深度合作，通过 LazyLLM 的统一接口和灵活的编排能力，配合 PPIO 提供的稳定、低延迟、高性价比的 API 支持，开发者可以轻松构建具备长程记忆、能自主调用外部工具的智能体。 LazyLLM 是构建和优化 Multi-Agent 应用的一站式开发工具，为应用开发过程中的全部环节（包括应用搭建、数据准备、模型部署、模型微调、评测等）提供了大量的工具，协助开发者用极低的成本构建 AI 应用，并可以持续地迭代优化效果。以下为完整教程，简单几步即可开启基于 PPIO 高性能模型API的智能体搭建。 # 01 PPIO × LazyLLM 配置教程 PPIO官网：https://ppio.com/ LazyLLM
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今天，PPIO 上线智谱最新款轻量级大语言模型 GLM-4.7-Flash。 GLM-4.7-Flash 作为 GLM-4.7 旗舰系列的“极速版”，总参数量为30B，激活参数量为3B，为用户提供了一个兼顾性能与效率的新选择。 该模型面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得同尺寸开源模型中的领先表现。在执行复杂智能体任务，GLM-4.7-Flash 在工具调用时指令遵循更强，并大幅提升了 Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率。 现在，你可以通过 PPIO 算力市场的 GLM-4.7-Flash 部署模板，简单几步部署该模型。 项目地址：https://ppio.com/gpu-instance/ #01 GPU 实例+模板，一键部署 GLM-4.
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今天，PPIO 上线图像生成领域的重磅模型——智谱 GLM-Image。 GLM-Image 利用基于GLM-4的自回归生成器进行精准的语义规划和布局，再通过扩散解码器完成高保真成像，从而具备了卓越的长文本理解力。 其核心突破在于SOTA级的文字渲染能力，在 CVTG-2K 基准中准确率超91%，彻底解决了AI生成海报文字乱码的行业痛点。结合GRPO美学强化学习策略，GLM-Image 在处理复杂空间关系、知识密集型绘图及图文排版任务上，展现出了远超传统纯扩散模型的表现力，是目前开源界“懂逻辑、会写字”的新一代视觉创作工具。 现在，你可以通过 PPIO 算力市场的 GLM-Image 模板，将模型一键部署在 GPU 云服务器上，简单几步就能拥有私有化的 GLM-Image 模型。 在线体验链接： https://ppio.com/gpu-instance/console/explore?selectTemplate=select # 01 GPU 实例+模板,一键部署 GLM-Image
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AI 强大的代码生成能力，让 AI 应用从“对话”真正走向了“行动”。但对于开发者而言，要把这种能力集成到生产环境中，往往会卡在代码执行这一环，主要痛点集中在以下几点： 安全隐患： AI 生成的代码具有不可预测性。直接在本地或服务器上运行，一旦出现恶意指令，后果不堪设想。 环境依赖： 不同的 Python 脚本依赖各种复杂的库。为每个任务动态配置环境不仅耗时，还极易引发冲突。 算力扩展： 本地资源有限，难以应对高并发的 Agent 任务请求，且维护专用服务器成本高昂。 如何给 AI 编码提供一个既安全隔离、又能即开即用的运行环境？PPIO Agent沙箱 与 Claude Agent SDK 集成的新工作流可以解决这一问题。 PPIO Agent沙箱 可以提供一个与 Claude Agent SDK 深度集成的云端执行环境，生成的代码能通过工具调用直接在 PPIO
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近日，InfoQ「2025 中国技术力量年度榜单」正式发布，PPIO 模型服务平台凭借在分布式算力调度与模型推理加速领域的深厚技术积淀，与阿里云、腾讯云等行业巨头一并荣获「InfoQ 2025 年度 AI 基础设施卓越奖」。 作为AI行业极具影响力的年度评选，本次榜单旨在 洞察 AI 变革，见证智能未来，系统梳理并呈现过去一年在 AI 全栈创新与产业落地方面具有代表性的产品、平台与解决方案。 「AI 基础设施卓越奖」作为InfoQ年度技术力量榜单的重要评选类别之一，专注于识别在算力、分布式计算、平台架构以及底层系统创新方面具有卓越贡献的技术与企业。该奖项评选标准涵盖技术性能与可靠性、创新能力、生态兼容性、客户与市场影响力，以及可持续性与能效比等多个维度，代表了 AI 基础设施领域最先进的技术水准与行业风向标。 作为中国领先的独立分布式云计算服务商，PPIO 依托分布式算力网络、自研全局调度技术与高性能推理引擎，构建新一代分布式 AI 云架构，致力于打破 AI 算力成本与开发效率的双重瓶颈，为全球 AIGC