商湯SenseNova Token Plan來了！不花錢也能跑復(fù)雜 AI 任務(wù)

今天，商湯正式推出新一代輕量化多模態(tài)智能體模型——商湯日日新SenseNova 6.7 Flash-Lite，同時SenseNova Token Plan限時免費(fèi)開放，全線辦公技能 SenseNova-Skills 同步在 GitHub 開源。

現(xiàn)在登錄https://www.sensenova.cn/ 即可領(lǐng)取每5小時1500次免費(fèi)額度，讓你的智能辦公更快、更好、更省。

SenseNova 6.7 Flash-Lite：專為“工作流”而生，Token消耗降60%

傳統(tǒng)智能體模型采用“語言+視覺”拼接設(shè)計(jì)，通常將視覺只作為文本的補(bǔ)充，無法深度參與核心決策與推理循環(huán)。這導(dǎo)致信息在“轉(zhuǎn)譯”過程中受損，且伴隨著高昂的 Token 消耗。

SenseNova 6.7 Flash-Lite徹底改變了這一鏈路，它專為“真實(shí)世界工作流”而生，采用原生多模態(tài)架構(gòu)，能夠像人類一樣，能直接“看懂”復(fù)雜的網(wǎng)頁布局、文檔結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)圖表，實(shí)現(xiàn)“看、想、做”一體化，可大幅提升數(shù)據(jù)分析、深度調(diào)研、PPT生成等長鏈路復(fù)雜任務(wù)的成功率。

同時在取消了視覺轉(zhuǎn)文本中間層后，它能以更小的參數(shù)量，實(shí)現(xiàn)智能體能力的跨越式提升，在權(quán)威智能體基準(zhǔn)測試中取得同級別多項(xiàng)SOTA。它還可大幅降低推理過程中的Token消耗，在信息搜索等場景中Token消耗對比純文本智能體直降60%。并可實(shí)現(xiàn)毫秒級反饋，更符合高頻互動的生產(chǎn)環(huán)境需求。

限時免費(fèi)，SenseNova Token Plan來了！

SenseNova Token Plan正式發(fā)布，并同步開啟Token Plan限時免費(fèi)活動。開發(fā)者首月可享受，每5小時1500次調(diào)用額度的無門檻調(diào)用配額，零成本解鎖極速 AI 體驗(yàn)。

SenseNova Token Plan 是由商湯領(lǐng)先的模型能力深度驅(qū)動的：

• 全線辦公技能（SenseNova-Skills）：全面接入 SenseNova-Skills 系列辦公技能，從容應(yīng)對海量數(shù)據(jù)分析、自動化辦公等實(shí)戰(zhàn)場景。
• SenseNova 6.7 Flash-Lite：具備頂尖的 Agent 能力，專為復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與任務(wù)規(guī)劃而生，能夠完美適配高頻、高并發(fā)的生產(chǎn)級辦公需求。
• SenseNova U1 Fast：基于 SenseNova U1 的加速版本，專供信息圖（Infographics）生成。

我們通過更高效的精選模型組合、更富裕的Token用量保障，徹底解決開發(fā)者與企業(yè)用戶的成本焦慮，讓“長任務(wù)”也能“放心跑”，確保項(xiàng)目穩(wěn)健運(yùn)行。

• 立即申請：訪問 https://www.sensenova.cn/ 申請限時免費(fèi)使用。未來我們還將推出 Lite、Pro 等更多檔位，適配從個人創(chuàng)作者到大型企業(yè)的多元化需求。
• 開箱即用：無需復(fù)雜配置，開發(fā)者可快速接入專業(yè)的辦公 AI 技能，實(shí)現(xiàn)敏捷開發(fā)。

配合 SenseNova-Skills，一鍵開啟全自動辦公

要實(shí)現(xiàn)完整的工作流，離不開“智能體框架”與“專業(yè)技能（Skills）”的深度協(xié)同。

目前，商湯已將日日新 SenseNova 系列模型的核心能力封裝為 SenseNova-Skills。這些技能涵蓋了信息圖生成、PPT 創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析及深度調(diào)研等高頻辦公場景，并原生支持 OpenClaw、Hermes Agent 等智能體框架。用戶既可以根據(jù)需求獨(dú)立調(diào)用，也能將其組合成端到端的復(fù)雜工作流。

如何快速構(gòu)建您的智能體？

• 推薦路徑（一鍵部署）：到GitHub下載Agent Pack 安裝包。它集成了 Hermes Agent 或 OpenClaw 框架及全套 Skills 插件，配合 SenseNova 平臺的免費(fèi) Token Plan套餐，即可實(shí)現(xiàn)開箱即用。
• 自主集成（靈活擴(kuò)展）：若您使用其他 Agent 框架，可自行下載 SenseNova-Skills 進(jìn)行安裝。

實(shí)戰(zhàn)案例：從數(shù)據(jù)洞察到專業(yè)交付

SenseNova 6.7 Flash-Lite 不止能推理，更擅長產(chǎn)出高質(zhì)量的“交付物”。它能實(shí)現(xiàn)從復(fù)雜文檔解析到結(jié)構(gòu)化產(chǎn)出的全流程閉環(huán)。

案例一：某連鎖企業(yè) 36 個月、90 萬行銷售數(shù)據(jù)分析

面對某大型蔬菜企業(yè)連續(xù)3年、近90萬行銷售記錄，SenseNova 6.7 Flash-Lite遵照 “數(shù)據(jù)處理 → 數(shù)據(jù)分析 → 可視化設(shè)計(jì) → 結(jié)論總結(jié) → 優(yōu)化建議” 的鏈路進(jìn)行完整分析，并輸出企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)分析與決策支持報告。在復(fù)雜任務(wù)中，展現(xiàn)了極強(qiáng)的邏輯推演與糾錯能力：

• 深度思考與觀察：模型并非直接跳入統(tǒng)計(jì)，而是先進(jìn)行“數(shù)據(jù)審計(jì)”。它敏銳地察覺到銷售單價中存在的異常離群值。通過思考，模型判斷這些極值并非錯誤，而是對應(yīng)了特定的促銷或高端單品場景，因此決定予以保留以反映真實(shí)市場波動。
• 多維探尋：在分析毛利時，模型發(fā)現(xiàn)辣椒類在2022年5月出現(xiàn)了嚴(yán)重負(fù)毛利。基于此觀察，模型進(jìn)一步探尋供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，最終診斷出是因?yàn)椤安少彸杀究刂婆c零售定價間缺乏聯(lián)動機(jī)制”。
• 閉環(huán)交付：基于上述洞察，模型主動提出了“建立動態(tài)定價機(jī)制”和“調(diào)整品類結(jié)構(gòu)”等五項(xiàng)精準(zhǔn)建議，直接輔助管理層決策。

案例二：具身智能行業(yè)調(diào)研報告

在深度調(diào)研任務(wù)中，SenseNova 6.7 Flash-Lite通過全鏈路自主編排，獨(dú)立完成了一份長達(dá)8個章節(jié)的垂直行業(yè)現(xiàn)狀市場調(diào)研報告：

• 從宏觀到微觀的思考：模型首先定義了2025-2026年為“商業(yè)化元年”這一核心判斷。為了驗(yàn)證這一觀點(diǎn)，它自主檢索并對比了國內(nèi)外主流廠商（如 AGIBOT、Tesla、Unitree 等）的最新產(chǎn)品線與出貨量數(shù)據(jù)。
• 抗噪環(huán)境感知：面對海量的市場雜訊，模型準(zhǔn)確提取出“人形機(jī)器人整機(jī)市場同比增長”及“核心零部件國產(chǎn)化率”等關(guān)鍵邏輯。
• 可視化延伸：基于對成本結(jié)構(gòu)的觀察，模型自動生成了直觀的餅圖與產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)圖，將枯燥的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易讀的專業(yè)交付物。

案例三：醫(yī)院就診全流程指引

針對“數(shù)字鴻溝”下的特定人群需求，模型的原生多模態(tài)架構(gòu)，幫助完成從敘事邏輯到版面設(shè)計(jì)的全自動內(nèi)容生成，產(chǎn)出發(fā)布級的醫(yī)院就診全流程指南：

• 用戶意圖鎖定：模型深刻理解了“老年人與青少年”作為受眾的特殊性，在思考框架時，優(yōu)先選擇了“溫暖指引”的敘事基調(diào)。
• 跨模態(tài)元素對齊：模型不僅生成了清晰的就診六大流程（掛號、分診、問診等），還針對每個環(huán)節(jié)匹配了高度一致的視覺元素。例如在“智能導(dǎo)引”頁面，模型自動配置了“自助掛號機(jī)”與“導(dǎo)診咨詢臺”的插畫對比，極大地降低了讀者的理解門檻。
• 穩(wěn)定交付：在10頁的PPT生成中，模型始終保持風(fēng)格統(tǒng)一、元素對齊，真正做到了“生成即交付”，且支持用戶后續(xù)根據(jù)具體院情進(jìn)行二次微調(diào)。

賦能全場景，開箱即用

SenseNova 6.7 Flash-Lite 現(xiàn)已支持金融、制造、醫(yī)療、教育等全行業(yè)核心工作流。

它具備五大核心能力，為真實(shí)場景工作流，帶來更高的可靠性與執(zhí)行穩(wěn)定性，重新定義輕量化多模態(tài)智能體模型。

• 動態(tài)行動決策：系統(tǒng)精準(zhǔn)評估推演深度與執(zhí)行效率，在確保任務(wù)完備的前提下，選擇最優(yōu)動作執(zhí)行時機(jī)。
• 工具鏈自主編排： 面對復(fù)雜業(yè)務(wù)工具鏈，模型自主規(guī)劃調(diào)用順序、配置參數(shù)，實(shí)現(xiàn)多工具間的平滑銜接。
• 抗噪環(huán)境感知：從模糊、不完整或含噪的信息源中，快速提取任務(wù)關(guān)鍵邏輯，構(gòu)建清晰任務(wù)認(rèn)知。
• 自主糾錯與恢復(fù)：執(zhí)行中若出現(xiàn)偏差，實(shí)時識別并診斷問題根源，主動修正執(zhí)行方案，確保任務(wù)目標(biāo)不偏離。
• 長時序記憶一致性：在超長輪次、多工序任務(wù)鏈中，持續(xù)鎖定用戶的初始意圖，避免上下文遺忘。