上海 AI 实验室白送 1 亿 token，坑我先替你踩了

领 1 亿 token 需要多久？一个邮箱，三十秒，不绑卡、不预充，注册完直接到账。

用明白它需要多久？Reddit 上有人烧了 17 万 token、一百多分钟，让它在一次代码扫描里从 7 个问题里认出了 1 个已知的。

这两个数字放在一起，就是这篇文章要说的事：上海人工智能实验室 9 月 12 日开源的智能体模型 Atria Dawn Preview，官方 API 注册就送 1 亿 token 额度。羊毛在哪、有多厚、坑有多深，我把它能查到的数据都翻了一遍——你领之前，先看这篇。

（图：注册后的官方控制台，总额度 100,000,000 token，0% 已使用）

先说这模型是什么来头

Atria Dawn Preview 是上海 AI 实验室的新一代智能体模型预览版，底座是 7440 亿参数的 MoE 模型（GLM-5.2 基座），上下文 256K。代码和权重全部按 MIT 协议开源——不是"个人研究可用"那种伪开源，商用也不设限。

我第一时间去 GitHub 核了数据（2026-09-16 实测）：仓库创建于 9 月 12 日，四天攒了 402 颗星，最后一次提交就在今天，文档更新非常勤——连 Kimi Code 的接入教程都加进去了。

更有意思的是团队构成。论文（arXiv 2609.15818）作者列表拉了 100 多人，来自复旦、人大、中科院软件所、北大、上交大、哈工大等高校，据社区披露，约三分之二的研发成员是在校的本科生、硕士生和博士生。仓库贡献榜上，主贡献者一人提交占比 57%。一支年轻到发光的队伍，干了件很多大厂没干的事。

榜单很猛，但要拆开看

官方给出的基准成绩相当唬人：多项第一。我把 README 里的表格拆成"强项"和"弱项"两张表，只跟最强对手 Claude Opus 5 和国产同门 GLM 5.3 比：

它的强项（智能体检索、工具调用、安全）：

它的弱项（硬核编码、办公交付）：

规律很清晰：它强在"带着工具跑长流程"——检索证据、调用工具、验证结果，这些智能体原生场景拿了一串第一；但在纯硬核编码上，跟 Opus 5 还差着一截。

还有一个必须说的前提：这张表是发布方自测。第三方评测站 BenchLM 给它的综合编码排名是 152 个模型里的第 51 位，智能体任务第 31 位——比"全部第一"的观感要冷静不少。榜单是官方出的题，分数可以做参考，别当信仰。

1 亿 token 到底能干多少活

注册送 1 亿 token，听起来像个天文数字。我们用 Reddit 用户 r/opencodeCLI 的实测来换算一下：

他让 Atria 接进 OpenCode 跑一次代码库扫描，116 次调用，消耗 127,658 token，加上重试总共烧掉 173,950 token，扫描耗时超过 100 分钟，最后从代码库里找到 7 个问题，其中一个是他本来就知道的老毛病。

按这个消耗强度，1 亿 token 大约够跑 570 次这样的深度扫描。对个人开发者来说，这不是"试试水"的量，是能实打实跑批量任务的量——代码审查、文档批量处理、爬虫数据整理这类长流程任务，都可以敞开了跑。

顺带修正一个预期：这类智能体任务的 token 消耗是聊天界面的几十倍。你平时跟 ChatGPT 聊一天用不了 10 万 token，Agent 干一个正经活就是十几万起步。1 亿额度按"聊天"来估你会觉得用不完，按"Agent 干活"来估就刚刚好。

接进 Claude Code / Codex 的三个坑

这模型不是打开网页就能聊的，官方定位就是把接口填进你现有的工具里。接入本身不难，难的是三个坑，官方 README 都写了，我提前给你捞出来：

坑一：它看不见图。 Atria Dawn Preview 是纯文本模型，图片、PDF、截图一律喂不进去。Codex 用户最容易撞墙——默认把截图粘给模型，直接报 400：Atria-Dawn-Preview is not a multimodal model。解法是官方给的一份 model catalog JSON，把 input_modalities 声明成 ["text"]，让 Codex 在客户端就把图片拦掉。注意这个 catalog 是"替换"不是"合并"，你切换别的模型时也得把它加进同一个文件。

坑二：Claude Code 要自己写拦截。 Claude Code 也不会主动防着你塞图，官方给的方案是一段 PreToolUse hook 脚本（block_pdf_image_read.py），把 Read 工具读图片和 PDF 的请求直接 deny 掉。脚本 README 里有现成的，抄进 settings.json 就行。

坑三：Kimi Code 的 max_output_size 必须写 65536。 不写的话 Kimi 会把 max_context_size（256000）当输出上限发过去，Atria 只接受 1-65536，直接拒绝。另外 capabilities 里要显式声明 ["tool_use", "thinking"]，否则推理功能静默失效。这种"不报错但功能没了"的坑最磨人，照抄官方配置最稳。

一句话总结：会复制粘贴 API 地址和密钥，就能跑起来；但第一次配置时，把官方 README 的接入章节完整读一遍，能省掉一下午的排错。

冷水：领之前想清楚这四件事

第一，它是 Preview。 版本号里带着"预览"两个字，初版还限制了外部素材和新增依赖（社区实测反馈），行为随时可能调整。用它跑生产关键流程，先掂量掂量。

第二，免费额度不是合同。 各路测评博主都在视频里加了一句免责声明：免费额度和限制可能随时变化。领了就尽快用，别当传家宝。

第三，本地部署跟你没关系。 权重虽然是 MIT 开源的，但 744B 的 MoE 模型，FP8 量化版也得专业多卡机才拉得动。SGLang 和 vLLM 的部署教程是给有算力的机构准备的，个人用户的唯一路径就是官方 API。开源的意义在于"你能看到它的五脏六腑"，不在于"你能把它抱回家"。

第四，别拿它替代你的主力编码模型。 榜单数据摆在那里：硬核编码不如 Opus 5，跟自家的 GLM 5.3 也只打平。它的正确打开方式是"给智能体流程换一台便宜引擎"，而不是"白嫖一个最强模型"。

谁该现在就去领

这三类人，建议立刻动手：想给 Claude Code、Codex、Kimi Code 找个零成本引擎跑长任务的；有批量脚本、代码扫描、文档整理需求想敞开跑的；以及单纯想第一时间摸一讲 744B 智能体模型底细的。

这类人可以先等等：想丢 PDF 和截图让它读的（它瞎）、想本地跑大模型的（它大）、想找个 Opus 平替写核心代码的（它还不够格）。

领取地址分国内国际两条线：国际站 api.atria-asi.ai，谷歌或邮箱注册；国内入口走 discovery.intern-ai.org.cn 的 token 计划页面，不用折腾网络。建一个 API Key，填进你顺手的工具里，三分钟的事。

最后说句实在的：1 亿 token 白给，领了不用也不亏，但这个量级的免费额度在旗舰模型上并不常见——GLM-5.3 那波免费是限时的，这次连限时两个字都没写。它免费多久没人知道，先把额度攥在手里，总没错。

相关链接：

• 项目官网：https://atria-asi.ai/
• GitHub 仓库：https://github.com/atria-asi/Atria-Dawn-Preview
• 国际 API 控制台：https://api.atria-asi.ai/
• 中国区 API 入口：https://discovery.intern-ai.org.cn/
• Hugging Face 权重：https://huggingface.co/internlm/Atria-Dawn-Preview
• 技术论文：https://arxiv.org/abs/2609.15818