建站经验分享小红书的 Dots API 目前放开了一款 280B MoE 模型的免费调用——dots3-note-prev，512K 上下文窗口叠加图文音视频多模态输入，限速 60 次/分，适合做长文档分析和素材理解；写代码的活儿让它干，大概率会翻车。
背景与产品定位：小红书 dots.studio 推出这款模型，Apache 2.0 开源协议，同时支持昇腾 Day 0 算力部署——国内算力的适配算是把门铺好了。它不是那种”试用 3 天就收费”的套路，官方说法是”限时全免费”，至于何时转收费，目前没给时间表。
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Dots API平台地址
- 官网：https://dots.ai/platform/apikeys
- Base URL: https://note3-prev-api.askdiandian.com/v1
- 免费模型ID：dots3-note-prev
目前无付费门槛，随时可用。
dots3-note-prev 模型基础信息
- – 模型名：dots3-note-prev
- – 架构：280B MoE，单次推理激活 16B
- – 上下文：512K Token
- – 输入类型：文本、图片、视频、音频
- – 接口格式：兼容 OpenAI Chat Completions 与 Anthropic Messages
- – 速率限制：60 次/分，150 万 token/分
- – 调用方式：在小红书 Dots API 开放平台注册账号，创建 API Key 即可
性能表现：强项与短板
1、强项：长上下文 + 多模态
- 512K 上下文是它最硬的筹码。整本技术文档、几万行的代码库，一次喂进去，做摘要、提取关键信息，确实对路。图片、视频、音频也都能处理——截个图、扔段视频进去，模型给你描述、总结、推理。推理分数方面，自报数据：ARC-AGI-2 拿到 81.39（作为对比，Claude Opus 4.8 同期是 72.1），IFBench 拿到 80.4。抽象推理这块底子确实有，不是纸上谈兵。
2、短板：编程与 Agent 能力明显拉胯
- Terminal-Bench 得分 2.1，只有 75.1——Kimi K3 是 88.3，GLM 5.2 是 81，这一对比很明显。SWE-bench Pro 也是 61 分。写代码、改 bug、跑自动化脚本，这个模型不太适合当主力。
3、成本逻辑
- 280B 总参数，但 MoE 架构每次只激活 16B，推理成本其实贴近 16B 模型的档位。这也是它敢免费放的原因——硬件成本可控。
适用场景
- – 长文档分析、多轮对话、复杂信息提取
- – 图文理解、视频内容摘要
- – 日常生活规划、创意构思
- – 作为备用模型补充主力 API 的不足
注意事项
- – “限时免费”的具体截止时间未公布，建议关注官方动态
- – 免费模式下速率限制 60 次/分，高峰期可能排队
- – 编程类任务效果一般，别把它当主力
- – 512K 上下文虽然大，但实际业务里很少有场景需要这么长的输入，按需使用
