老路今天给大家分享的白嫖大模型规格有点不一样——744B MoE 的基座、256K 上下文、MIT 开源权重，上海人工智能实验室出品，注册就送 1 亿 token，不用绑卡、不用预充。Google 或者邮箱注册，进控制台建个 API Key 就能调，OpenAI 兼容、Anthropic 兼容、Responses 三种协议都给你。跟着老路一起丝滑白嫖吧。老规矩，不想看字的直接拉到最后看视频。
一、先把出身讲清楚：这不是野鸡中转站
免费 API 这行水很深，老路的第一反应永远是先查户口——是谁在出、出的什么、图什么。
Atria Dawn Preview，2026 年 9 月 11 日发布，出品方是上海人工智能实验室（Atria Team）。
| 项目 | 官方信息 |
|---|---|
| 基座模型 | 744B 参数的 MoE，基于 GLM-5.2 构建 |
| 上下文 | 256K tokens |
| 开源协议 | MIT（代码 + 模型权重都放出来了） |
| 开源地址 | GitHub atria-asi/Atria-Dawn-PreviewHuggingFace internlm/Atria-Dawn-PreviewModelScope Shanghai_AI_Laboratory/Atria-Dawn-Preview |
| 模型版本 | Atria-Dawn-Preview（Instruct）、Atria-Dawn-Preview-FP8（FP8 量化版） |
官方给它的定位是新一代智能体（Agentic）模型，专攻”科研和工程里那些要连续理解环境、调工具、多步推进才能出结果的活”，拆成四个方向：
- Discovery（探索）：找证据、整理证据、把研究问题变成可执行的实验方案
- Creation（创造）：写软件、做交互应用、做数据可视化、搭机器学习系统
- Delivery（交付）：把文档、数据、设计需求变成报告、演示文稿这类结构化交付物
- Cybersecurity（网络安全）：分析安全问题、验证漏洞、修复、复验
老路的判断：这跟那些”套壳中转站”完全是两码事。中转站是把别家的模型转个手卖给你，这个是模型自己家开的官方直营 API——官方文档、官方控制台、官方域名，一个链条都在这儿。744B MoE 加 MIT 开源，摆明了是冲着开发者生态来的。
但有一点必须说在前头：它是 Preview 预览版。官方没公布正式计价，模型和接口都还在迭代。意思是——现在上车最便宜，但也别拿它当唯一的生产依赖。
二、Atria 免费API 的额度到底怎么领
打开官网点右上角「进入控制台」，会跳到登录页。两种方式：
- Google 账号（最快，一键）
- 邮箱（填邮箱收验证码/链接）
额度是什么：新用户注册即给 1 亿 token 的免费额度，不用绑卡、不用预充值。
这里老路要做个诚实的标注：这个 1 亿的数字，官方页面没有白纸黑字写出来，是社区和多家媒体在控制台里实测到的
三、1 分钟拿到你的 API Key
进入控制台，点击右侧的API Key，然后点击创建API Key，起个你喜欢的名字即可
这一步千万别手滑：完整的 Key 只显示一次，关掉那个提示框之后就再也看不到了。
还有一个习惯：不要把 Key 写进前端代码、不要提交到 Git 仓库、不要截图贴到公开的地方。
四、接口速查：三种协议随便挑
这是老路觉得它做得比较厚道的地方——同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 两套生态，你手上现成的工具基本都能直接接，不用改代码。
| 接口 | 请求路径 | 输入字段 | 鉴权方式 | 输出上限参数 |
|---|---|---|---|---|
| Chat Completions（OpenAI 兼容） | /v1/chat/completions | messages | Authorization: Bearer | max_completion_tokens 或 max_tokens |
| Messages（Anthropic 兼容） | /v1/messages | messages | x-api-key + anthropic-version | max_tokens |
| Responses（OpenAI 兼容） | /v1/responses | input | Authorization: Bearer | max_output_tokens |
几个必须记住的参数：
- Base URL：
https://api.atria-asi.ai/v1 - 模型 ID：
Atria-Dawn-Preview（大小写敏感，别自己造小写版本） - 上下文窗口：256K tokens
- 输出上限：1 – 65,536 tokens
五、接入Agent软件，这才是它的主场
还是以老路常用的CherryStudio为例，添加一个自定义提供商，填写BaseURL和API Key
添加好之后获取模型并引用
回到对话界面 → 选择助手 → 模型选 Atria-Dawn-Preview，直接开启对话即可，可以看到响应速度还不错。
官方文档里专门有一整章「接入 Agent 工具」，有详细的接入各种Agent工具的方法，老路就不再细写了，大家直接去看文档即可。点击直达
六、无审查小技巧
先说明，老路也是在网上找的方法，并且这不是对模型本身的调整，而是给模型加了一层提示词外挂，不一定真的好用，不过聊胜于无。
在CherryStudio助手这里点击编辑助手，然后在系统提示词里粘贴老路准备好的提示词，即可
完成后返回对话做尝试
系统提示词下载：https://pan.quark.cn/s/560f17bab63e 提取码：H3sU
六、官方评测：它到底强在哪
光说强没用，看数据。官方放了一张很完整的评测表，对比的是现在市面上一线的一批模型。老路挑了跟 DeepSeek V4 Pro 0813 的逐项对比，这个对国内用户最有参考价值：
| 类别 | 评测项 | Atria Dawn Preview | DeepSeek V4 Pro 0813 | 谁赢 |
|---|---|---|---|---|
| 探索 | BrowseComp | 92.5 | 83.4 | Atria |
| 探索 | DeepResearch Bench II | 51.1 | 46.6 | Atria |
| 创造 | SWE-bench Pro | 59.6 | 58.3 | Atria |
| 创造 | MLE-bench Lite | 86.2 | 86.8 | DeepSeek |
| 创造 | Terminal-Bench 2.1 | 78.3 | 78.7 | DeepSeek |
| 工具调用 | BFCL v4 | 77.0 | 71.4 | Atria |
| 工具调用 | AutomationBench | 53.8 | 41.7 | Atria |
| 工具调用 | SkillsBench | 66.4 | 65.0 | Atria |
| 工具调用 | τ³-Bench Banking | 41.2 | 44.3 | DeepSeek |
| 交付 | Workspace-Bench | 65.0 | 55.7 | Atria |
| 交付 | Workspace-Bench-Lite | 68.2 | 58.1 | Atria |
| 交付 | GDPval | 1583 | 1517 | Atria |
| 交付 | JobBench | 50.3 | 54.1 | DeepSeek |
| 网络安全 | CyberGym | 86.5 | 83.3 | Atria |
老路的解读：15 项里 Atria 赢 11 项，尤其工具调用（BFCL v4 / AutomationBench）和交付类（Workspace-Bench）领先得比较明显——这跟它”Agentic 模型”的自我定位是对得上的，官方训练时就是冲着”多步任务能交付”去的。
但也别只看赢的：SWE-bench Pro 这项，它 59.6 分，对比表里的 Claude Opus 5 是 74.7，差距是实打实的。所以老路的态度是——这是一匹很强的黑马，不是断层第一。当免费额度用，这个强度完全是赚的；要拿它替掉你付费的主力模型，还得自己实测对比。
最后，老路说点实在的
先说结论：这是老路今年见过规格最高的白嫖之一。
744B MoE 的基座、256K 上下文、MIT 开源权重、官方直营 API、OpenAI + Anthropic 双协议兼容、不绑卡、注册给一大笔免费额度——这几条凑在一起，在 2026 年是真的少见。尤其”官方直营“这四个字，比那些随时跑路的中转站靠谱太多。
不过也有得注意的：
坑一：这是 Preview 预览版。 官方没公布正式计价，模型、接口、额度政策都可能变。别拿它当唯一的生产依赖，重要业务留个备选方案。
坑二：它是纯文本模型，不收图片和 PDF。 官方专门提醒了这个坑——在 Codex 里贴图会直接 400。解法可以参考老路之前写的：Codex + DeepSeek 可以看图了！完全免费！10分钟搞定！ 和 Hermes + DeepSeek 不能看图？5分钟白嫖Google免费模型实现图片识别！
老路一贯的规矩，免费资源就用来干它适合的就行：定时任务、跑个调研、研究辅助，这些它都相当好用，千万别当主力。
本期实操视频在此~
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