新加坡 Agnes 2.0 实测：免费无限量 API 的 AI 模型到底行不行？

# 新加坡 Agnes 2.0 实测：免费无限量 API 的 AI 模型到底行不行？

最近发现一个有意思的模型——**Agnes AI**，新加坡本土 AI 公司开发的，主打 API 免费无限量，在 Claw-Eval 等几个独立榜单上挤进了全球 Top 10。注册试了一下，分享给大家。

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## 一、Agnes AI 是什么？

Agnes AI 是一家总部位于新加坡的 AI 公司，创始人 Bruce Yang（莱佛士书院毕业、UC Berkeley 数学+CS、NUS 博士），2025 年 7 月上线，到现在已经积累了 **300 万+ 注册用户**。

核心定位：**面向东南亚和新兴市场的 AI 平台**，强调更低成本、更本地化的体验。

Agnes AI 2.0 模型家族一览

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## 二、Agnes 2.0 的模型阵容

实测 API 可用的模型有 5 个：

其中文字模型 **Agnes-2.0-Flash** 已经拿了 3 个全球 Top 10 榜单：
– Claw-Eval（Agentic 能力）
– Artificial Analysis（综合排名）
– PinchBench（Agentic AI）

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## 三、实测效果：量化的 Coding 能力

我用 Backtrader 双均线策略的代码请求测试了一下，它给出了完整的可运行代码：

import backtrader as bt

class DualMovingAverageCrossover(bt.Strategy):
    params = (
        ('fast_period', 10),
        ('slow_period', 30),
    )

    def __init__(self):
        self.sma_fast = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.p.fast_period)
        self.sma_slow = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.p.slow_period)
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.sma_fast, self.sma_slow)

    def next(self):
        if not self.position and self.crossover > 0:
            self.buy()
        elif self.position and self.crossover < 0:
            self.sell()

代码逻辑正确，结构和注释都到位，可以直接跑。对于写常见的量化策略骨架来说，**完全够用**。

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## 四、注册和配置教程（5 分钟搞定）

### 第一步：注册账号

打开 [agnes-ai.com](https://agnes-ai.com)，用邮箱注册即可，不需要信用卡。

注册后在 Dashboard 里进入 **API 管理**，创建一个 API Key，复制下来。

### 第二步：配置 Base URL

Base URL: https://apihub.agnes-ai.com/v1

兼容 OpenAI API 格式，所以几乎所有支持 OpenAI 接口的工具都能直接用。

### 第三步：在 Cursor / Claude Code 中使用

**Cursor 配置：**
1. Settings → Models → OpenAI API Key → 填入你的 API Key
2. Base URL 设置为 https://apihub.agnes-ai.com/v1
3. Model 名称填 agnes-2.0-flash

**Claude Code 配置：**

# 或通过环境变量
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://apihub.agnes-ai.com/v1
export ANTHROPIC_API_KEY=你的API_KEY

### 第四步：命令行测试

curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -H "Authorization: Bearer 你的API_KEY" 
  -d '{"model": "agnes-2.0-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}'

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## 五、跟其他模型对比

| 对比项 | Agnes-2.0-Flash | DeepSeek-V4 | GPT-4o |
|---|---|---|---|
| API 价格 | **免费** | 按量付费 | 按量付费 |
| 编程能力 | 基础代码 ✅ | 深度编码 ✅✅ | 综合强 ✅✅ |
| Agentic 能力 | Top 10 ✅ | 一般 ❌ | 强 ✅ |
| 中文支持 | 良好 ✅ | 优秀 ✅✅ | 良好 ✅ |
| 多模态 | 文+图+视频 ✅ | 仅文本 ❌ | 文本+图 ✅ |

**结论：**
- 如果流量大、追求零成本，Agnes 作为基础模型替补很香
- 如果写复杂量化策略（多因子、风控、资金管理），还是 DeepSeek-V4 或 Claude 更稳
- 但 Agnes 的**多模态能力（图+视频）**是 DeepSeek 没有的

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## 六、总结

Agnes AI 最大的亮点是 **API 免费无限量** + **全球 Top 10 榜单背书**，注册门槛极低，拿来当辅助工具完全没毛病。对于量化场景，日常写写策略骨架、调试代码够用，但复杂逻辑还是建议搭配 DeepSeek-V4 或 Claude Code 一起用。

东南亚能跑出这样的 AI 模型，还是挺让人惊喜的。

👉 [agnes-ai.com](https://agnes-ai.com)

⚠️ 风险免责声明：本文内容仅供技术学习与交流，不构成任何投资建议或交易推荐。所有量化策略、模型调用示例均基于公开资料整理，实际交易存在市场风险，请自行评估并承担相应责任。入市有风险，投资需谨慎。

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