作为一家刚起步的小型电商创业团队负责人，最头疼的就是技术搭建——团队没专职运维，预算有限，还得赶时间上线业务，之前对比了好几家云服务，都卡在“产品太多不会选”“部署复杂怕出错”上。直到偶然刷到阿里云这个技术解决方案页面，真的有种“柳暗花明”的感觉！

页面里直接有电商场景的专属架构方案，从基础部署到高可用适配，完全贴合我们的业务需求，不用再对着一堆陌生产品瞎琢磨。更省心的是step by step部署教程，我们团队里懂点基础技术的运营跟着操作，一天就完成了核心系统搭建，比找外包省了不少钱和时间。免费试用点太实在了，初期用来测试订单流转、数据存储完全够用，不用一开始就承担高额资源费用，大大减轻了创业初期的资金压力。遇到支付接口对接、数据安全这类疑问，文档里的实操指引和社区的经验分享直接帮我们避了坑，现在业务已经稳定运行3个月，订单量慢慢涨起来了！真心觉得这个页面是小团队创业的“技术捷径”，推荐给所有预算有限、想快速落地业务的创业者。

作为计算机专业的学生，最近做课程设计需要搭建云架构演示项目，没实际项目经验的我一头雾水——不知道该选哪些云产品搭配，也怕操作复杂搞砸，更担心超出学生党预算。偶然搜到阿里云这个技术解决方案页面，直接打开了新世界的大门！

页面的场景分类特别清晰，我很快找到了适合教学演示的轻量架构方案，不用在一堆专业术语里绕圈。最惊喜的是有一键部署教程，跟着步骤一步步来，不用自己瞎琢磨配置，半天就完成了基础搭建，比啃课本里的理论知识直观多了。免费试用点太良心了，用来测试项目功能完全够用，不用花一分钱就能体验真实的云服务资源，还能在报告里附上实操截图，老师看了都夸专业！遇到不懂的技术点，文档里的细节说明和社区的问答都能帮我解惑，不仅完成了课程设计，还实打实学到了云部署的实操技能。真心推荐给所有有项目需求的学生党。

阿里云大模型解决方案为我们提供了一个强大而便捷的人工智能工具，其百炼平台的快速部署能力和解决方案的丰富功能都很给了。借助阿里云的文本生成和语义分析模型，我可以快速从海量文档中提取出关键信息，极大提升了工作的效率。而且这些工具的精准度和智能性帮助我在业务决策中做出了更快且更明智的选择。希望未来能增加更多行业场景的预训练模型和优化文档指引，提升易用性！

作为长期关注AI技术发展的开发者，我近期体验了阿里云大模型解决方案，整体感受很踏实。通过百炼平台，我仅用几分钟就成功部署了一个智能合同解析工具，大幅降低了以往手动处理文档的时间成本。平台将模型调用、Prompt优化到应用集成的流程封装得十分清晰，即使非专业算法人员也能快速上手。

特别欣赏解决方案中提供的场景化示例和最佳实践，这对技术选型与架构设计很有启发。如果能在模型微调环节提供更多可视化引导，并进一步优化高并发下的推理成本，或许能帮助中小团队更平滑地落地AI应用。期待阿里云持续推出贴合行业特性的方案包，让技术温度真正转化为产业效率。

《这个冬天，用阿里云给我的 AI 项目加了点“火力”》

今年冬天我印象最深的不是降温，是我在实验室被一个 NLP 项目“冻”住了。模型跑得慢、部署麻烦、接口还老报错，整个人冻成了石膏像。后来朋友让我去试试阿里云的大模型解决方案，我原本是不太信的——宣传都写得天花乱坠，真正上手往往一地鸡毛。

结果没想到，它是我这段时间少有的“惊喜体验”。

① 百炼平台：五分钟部署？我以为是噱头，结果是真的

第一次开百炼平台我还做好了“被文档折磨”的心理准备，结果平台给我的感觉有点像给学生做的装配式实验套件——所有步骤都顺着你的思路走。

我想搭一个“论文方向分析助手”，测试下 NLP 的实际效果。
结果流程是这样的：

• 选模型
• 配参数
• 连个简单的 API
• 批量导一点测试数据

五分钟不到，我就把 demo 跑起来了。
以前我部署一个推理服务要折腾环境、改配置、调端口，像在和服务器谈恋爱；现在连恋爱前的“见家长流程”都省了。

那一刻我突然理解了“AI 产品不是让人更强，是让人更轻”的含义。

② 真实的使用场景：它帮我从“苦工型开发者”变成了“有脑子的开发者”

我主要做材料力学教学助手的项目，需要大量处理文本、生成解析、给学生批改思路。
以前我写的逻辑像一块一块焊接起来的铁皮，勉强能用，但很笨。

接入阿里云模型后有两个变化特别明显：

1）生成的内容更稳，不会“胡写八道”
以前我给模型输入“解释胡克定律”，返回来一堆奇奇怪怪的类比；
现在它能把结论、假设条件、适用范围说得跟教案一样清楚。

2）调用成本低，想试就试
我可以边写后端边测试模型效果，不用再等服务器、等 GPU、等依赖下载。
有种“想法可以随时变成原型”的爽感。

③ 但我也有几点扎实的建议（真的来自踩坑经验）

虽然整体体验好，但我确实踩过坑、卡过壳，所以这里提几点建议，供官方参考：

1. 模型定制自由度希望更大一些

有些课程场景很定制化，规则特别多，但目前的参数调节还不够细，
我希望未来能直接开放更多“可控小开关”，哪怕是专业用户功能也行。

2. 数据集管理能不能做得再顺手一点？

我上传自己的题库时，版本管理比较粗糙，
在多人协作时容易乱，希望能像 Git 一样有“版本/对比/回滚”。

3. 场景模板再多点就更好了

特别是教育类、客服类、分析类，
很多人其实是“有需求但不知道从何下手”，模板越丰富越能激发生产力。

④ 最后一句话总结：它让我不再只是“用 AI”，而是“创造 AI 应用”

以前做 AI 是“被技术牵着鼻子走”，
现在反过来，是我在决定：

• 模型怎么跑
• 逻辑怎么组
• 应用怎么上线

阿里云的大模型解决方案没有把我变得更聪明，
但帮我腾出了足够多的时间，
让我可以把聪明用在更重要的地方。

这个冬天，它确实给我加了一点“AI 温度”。

出现问题不用自己解决了，直接挂工单

阿里云大模型解决方案使用体验与建议

在当今数字化浪潮中，人工智能技术的发展日新月异，阿里云的大模型解决方案犹如一颗璀璨的新星，吸引着众多探索者的目光。我有幸体验了阿里云大模型解决方案，下面将分享我的使用体验与相关建议。

百炼平台快速部署智能应用

初次接触阿里云的百炼平台，我便被其便捷性和高效性所折服。按照平台的指引，我仅用了短短五分钟，就成功部署了一个智能应用。这个过程就像搭积木一样简单，每一个步骤都清晰明了。

在部署过程中，百炼平台提供了丰富的模板和示例，就像给了我一套现成的建筑图纸。我只需根据自己的需求进行一些简单的修改和调整，比如选择合适的模型、设置相关参数等，一个智能应用便初具雏形。例如，我想开发一个文本生成的智能应用，只需要在模板中选择文本生成的相关模型，然后设置生成文本的风格、字数等参数，系统就会自动完成部署。这种快速部署的能力，大大节省了我的时间和精力，让我能够迅速将想法转化为实际的应用。

解决方案产品的使用感受

阿里云大模型解决方案的功能十分强大，涵盖了多个领域。在实际使用中，它就像一个无所不能的助手，为我解决了许多难题。

以自然语言处理为例，阿里云的大模型能够准确理解我输入的文本，并生成高质量的回复。无论是文本摘要、机器翻译还是问答系统，它都能轻松应对。有一次，我需要对一篇长篇文章进行摘要提取，使用阿里云的大模型，它能够快速抓住文章的核心要点，生成简洁明了的摘要，而且摘要的质量非常高，准确概括了文章的主要内容。

在图像识别方面，阿里云的解决方案也表现出色。它能够快速准确地识别图像中的物体、场景等信息。比如，我上传了一张包含多种植物的图片，它能够准确识别出每一种植物的名称，并提供相关的介绍和养护知识。

对解决方案产品的建议与期待

虽然阿里云大模型解决方案已经非常优秀，但我认为在一些方面还有进一步提升的空间。

模型定制化方面

【建议内容】希望能够提供更加灵活的模型定制化功能。
【原因说明】不同的用户有不同的需求，目前的模型定制化功能虽然能够满足一些基本需求，但对于一些复杂的、个性化的需求，还存在一定的局限性。例如，在一些特定的行业中，用户可能需要根据自己的业务数据和规则对模型进行深度定制。
【实际操作方式】阿里云可以提供更多的接口和工具，让用户能够更加方便地对模型进行修改和优化。同时，也可以提供一些定制化的培训课程和文档，帮助用户更好地掌握模型定制化的技巧。

数据安全与隐私保护

【建议内容】进一步加强数据安全与隐私保护。
【原因说明】随着人工智能技术的发展，数据安全和隐私保护问题越来越受到关注。在使用阿里云大模型解决方案时，用户需要上传大量的数据，这些数据包含了用户的敏感信息。因此，确保数据的安全和隐私至关重要。
【实际操作方式】阿里云可以加强数据加密技术，对用户上传的数据进行加密处理，防止数据泄露。同时，建立更加严格的数据访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问和使用数据。

与其他系统的集成

【建议内容】提高与其他系统的集成能力。
【原因说明】在实际应用中，用户可能已经使用了其他的系统和软件，希望阿里云大模型解决方案能够与这些系统进行无缝集成。例如，与企业的办公系统、客户关系管理系统等集成，实现数据的共享和业务的协同。
【实际操作方式】阿里云可以提供更多的集成接口和工具，方便用户将大模型解决方案与其他系统进行集成。同时，也可以与其他软件厂商进行合作，共同开发集成解决方案。

总结

阿里云大模型解决方案为我们提供了一个强大而便捷的人工智能工具，其百炼平台的快速部署能力和解决方案的丰富功能给我留下了深刻的印象。虽然在一些方面还存在一些不足之处，但我相信，随着技术的不断发展和完善，阿里云大模型解决方案将会越来越强大，为更多的用户带来价值。

通过使用阿里云的大模型相关解决方案，成功解决了在数据分析和自然语言处理上的一些挑战。比如，借助阿里云的文本生成和语义分析模型，我可以快速从海量文档中提取出关键信息，极大提升了工作的效率。而且这些工具的精准度和智能性帮助我在业务决策中做出了更快且更明智的选择。

阿里云大模型解决方案让开发变得更高效便捷，我通过百炼平台快速部署了一个智能客服应用，体验了从模型调优到上线的完整流程。希望未来能增加更多行业场景的预训练模型和优化文档指引，提升易用性！

用助手写代码，解决bug，编写新需求代码。好用！

百炼平台真是是一个不可多得的优质ai开发平台，首先文档非常齐全，即使基础非常薄弱甚至完全没有接触过的小白也可以借助这个平台开发属于自己的应用，之前尝试做过一个智能体的应用，用来给自己的未来旅游出谋划策，得益于平台的优质设计，基本上没遇到什么技术门槛，很快就完成了，后面有分享给同学使用，一致好评。

通义听悟：自动将会议录音转文字、生成摘要、提取待办事项，支持中英文实时转写，提升会议效率。通义万相：文生图、图像风格迁移、手绘草图生成高清图像，用于广告设计、游戏素材、电商视觉等。通义星尘：生成个性化角色、剧本、互动故事，适用于游戏、教育、营销。百炼平台：开发者可快速微调大模型、部署API，无需深厚算法背景。

之前帮公司做业务架构升级，一直卡在云产品选型和高可用部署上，试了好几个渠道都没找到清晰的方向，偶然刷到阿里云这个解决方案页面，直接解决了我的大难题！

页面里的云上高可用架构方案特别贴合生产环境需求，step by step部署教程写得明明白白，跟着控制台操作就能上手，连我这种不算资深的技术岗都能快速落地。更贴心的是有免费试用点，用来做POC验证完全不用额外花钱，帮公司省了成本还规避了风险。场景分类很清晰，不用翻来翻去就能找到对应需求，实操性超强，最后顺利完成架构升级，领导还夸了效率～ 真心觉得这个页面对企业和个人开发者都超实用！

这个冬天，我在阿里云找到了AI的“暖阳”
作为一个刚踏入大模型领域的新手开发者，这个冬天，阿里云就像一束温暖的阳光，照亮了我探索AI世界的道路，让我真切感受到了“AI温度”。

初遇难题，阿里云伸出援手
我刚开始接触大模型开发时，满心都是好奇与期待，可真正上手才发现，困难重重。我想开发一个简单的智能客服小应用，用于解答一些常见问题，可面对复杂的代码和配置，我完全不知所措。从选择合适的大模型，到搭建开发环境，每一步都像是在迷雾中摸索，进展十分缓慢，我心里又着急又沮丧，甚至开始怀疑自己是不是根本不适合这个领域。

就在我几乎要放弃的时候，我了解到了阿里云的大模型相关解决方案。抱着试一试的心态，我开始了在阿里云的探索之旅。

借助阿里云AI产品，难题迎刃而解
阿里云的AI产品就像是一位贴心的导师，一步步引导我解决问题。我首先使用了阿里云提供的大模型开发工具，它有着简洁直观的界面，即使是我这样的新手也能轻松上手。工具里详细地介绍了每一步的操作流程，还有丰富的示例代码可以参考。我按照提示，选择了适合智能客服场景的大模型，通过简单的拖拽和配置，就搭建起了应用的基本框架。

在数据处理方面，阿里云的数据管理工具也帮了大忙。我原本对数据清洗和标注一窍不通，不知道如何让模型更好地理解和学习。但这个工具提供了自动化的数据处理功能，能够快速识别和清理无效数据，还能根据我的需求对数据进行标注。我只需要设置好规则，它就能高效地完成任务，大大节省了我的时间和精力。

经过几天的努力，我的智能客服小应用终于初具雏形。当我输入一些常见问题时，它能够准确地给出回答，那一刻，我心中充满了成就感，仿佛看到了自己在AI领域迈出的坚实第一步。

百炼平台，5分钟部署的惊喜
更让我惊喜的是阿里云的百炼平台。在完成智能客服应用的开发后，我迫不及待地想要把它部署到实际环境中，让更多人使用。可我对部署流程一窍不通，担心会遇到各种技术难题。

就在我发愁的时候，我了解到了百炼平台。按照平台上的教程，我只需要简单几步操作，就完成了应用的部署。整个过程就像变魔术一样，不到5分钟，我的智能客服应用就成功上线了。我简直不敢相信自己的眼睛，原本以为会非常复杂的事情，在百炼平台上变得如此简单快捷。

现在，我的智能客服应用已经在小范围内投入使用，得到了不少用户的好评。每当看到用户满意的反馈，我都特别感谢阿里云，是它让我这个新手开发者也能快速实现自己的想法，感受到AI的魅力。

对阿里云解决方案的建议与期待
虽然阿里云的大模型相关解决方案给我带来了很多帮助，但作为新手，我也有一些小小的建议和期待。

在文档和教程方面，希望能更加详细和通俗易懂。有些专业术语对于新手来说理解起来比较困难，如果能用更生动的例子和简单的语言进行解释，会让我们更容易上手。另外，可以多增加一些实战案例分享，让我们能够从实际项目中学习到更多的经验和技巧。

在产品功能方面，希望阿里云能够不断优化和扩展。比如，在智能客服应用中，目前对于一些复杂问题的回答还不够准确和全面。希望未来能够进一步提升大模型的语义理解和推理能力，让智能客服能够更好地满足用户的需求。同时，也希望能增加更多的自定义功能，让我们能够根据自己的需求对应用进行更个性化的设置。

这个冬天，因为阿里云，我感受到了AI的温暖和力量。我相信，在阿里云的陪伴下，我会在AI开发的道路上越走越远，实现更多的梦想。我也期待着阿里云能够不断进步，为更多的开发者带来更多的惊喜和帮助。

1. 阿里云AI产品解决问题的方式

我通过使用阿里云的大模型相关解决方案，成功解决了在数据分析和自然语言处理上的一些挑战。比如，借助阿里云的文本生成和语义分析模型，我可以快速从海量文档中提取出关键信息，极大提升了工作的效率。而且这些工具的精准度和智能性帮助我在业务决策中做出了更快且更明智的选择。

1. 是否通过百炼平台5分钟部署了一个智能应用

是的！我尝试了百炼平台，并且在5分钟内成功部署了一个基于大模型的智能客服应用。整个过程非常简便，界面清晰，步骤指引十分详细，即便是没有太多AI开发经验的人也能轻松上手。这个应用不仅大大提高了客户支持的效率，还能智能分析用户的反馈，帮助公司更好地了解客户需求。

1. 对解决方案产品的建议或期待

我期待阿里云能够在现有的解决方案上加入更多行业定制化功能，比如医疗、金融等行业的专用模型，以便在这些领域提供更深度的专业支持。另外，如果能进一步优化模型的实时响应能力，使得大模型应用在更高并发和低延迟的场景下也能保持优秀表现，那将会更具吸引力。

作为一名经常需要快速落地AI业务的资深开发者来说，我觉得阿里云大模型百炼平台让我切实感受到了“高效落地”的便利，之前给一个朋友做客户智能问答系统，原本要单独选型大模型、搭建部署架构、调试接口兼容，耗时至少一周，而通过阿里云的方案，结合百炼平台的可视化配置和一键部署功能，居然5分钟就完成了基础版应用搭建，后续只需根据业务需求微调参数、对接自有数据，很快就上线了，可谓是神速。尤其是高可用架构设计很实用，不用额外操心稳定性和扩容问题，安全防护和成本优化的最佳实践也帮我们少走了很多弯路。

唯一的小期待是能增加更多垂直场景的预制模板（比如工业质检领域），让不同领域的开发者能更精准地复用方案；另外如果百炼平台能开放更多自定义插件接口，适配更复杂的业务逻辑就更完美了。

最后，真心推荐给所有需要快速落地大模型应用的开发者，无论是新手入门还是资深开发者提速，这套解决方案都能精准匹配需求，链接https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/ 可以直接体验，值得一试！

1) 我是怎么用阿里云 AI/大模型解决问题的？

我的主线思路是：用百炼把“从 0 到可用应用”缩短到小时级，再用云产品补齐工程化闭环。

场景 A：企业/团队知识库问答（RAG）

• 问题：内部文档多、更新快，新人或一线同事找资料成本高。

• 用法：

  1. 在百炼里直接建“知识库问答/智能体模板”，上传 PDF/Word/网页等资料；
  2. 让平台自动完成切分、向量化、检索增强；
  3. 用通义千问（如 Qwen3 系列）做对话，调 Few-shot/提示词让回答更贴业务语气；
  4. 通过百炼的可观测面板看命中/召回、幻觉点，然后迭代文档和检索策略。

• 效果：

  • 对新人：能把“问人”变成“先问助手”；
  • 对我：少写一堆 glue code，把精力放在检索质量和回答可靠性上。
    百炼本身强调“一站式模型+应用构建工具+模板”，跑这种 RAG 特别顺手。 ([AlibabaCloud][2])

场景 B：工具型 Agent（能干活、能调用服务）

• 问题：很多流程需要“查信息→整理→输出”，纯聊天效率一般。

• 用法：

  • 用百炼的智能体/工作流能力，把步骤拆成 Tool 调用：比如查业务数据、生成总结、输出邮件/报告。
  • 最近百炼上了 MCP 全生命周期托管，直接挑现成 MCP 服务组合就能让 Agent 具备“查地图、读网页、写 Notion/表格”等动手能力。 ([知乎专栏][1])

• 效果：

  • Agent 不只是回答，而是带工具执行，“对话→行动→结果”闭环明显更强。
  • 对复杂场景，Qwen3 系列在 Agent/工具调用上的能力提升也挺明显。 ([AlibabaCloud][2])

场景 C：多模态内容生产

• 问题：需要快速生成视觉/视频物料（产品演示、运营素材）。

• 用法：

  • 在百炼模型体验里试通义千问图像生成、视觉理解、通义万相视频生成；
  • 先用体验馆/百炼快速确定 prompt 和风格，再接入业务流水线。 ([AlibabaCloud][2])

• 效果：

  • 试错成本低，出片/出图速度快；
  • 关键是可把 prompt/参数沉淀成模板复用。

2) 我有没有用百炼“5分钟部署智能应用”？

有，而且很符合它的定位：先用“无代码/低代码模板”把 MVP 跑出来。

我体验过的路径基本是：

1. 选“智能体/知识库问答/工作流”模板；
2. 选通义模型（文本/多模态）；
3. 填 prompt、接 MCP 服务、导入少量数据；
4. 在线调试 → 点“发布”。

从“创建→能用”真的就是分钟级，尤其 MCP 市集让“接工具”这件事几乎变成勾选题。 ([知乎专栏][1])
真实体感：

• 新手能快速获得正反馈；
• 老手能把它当“实验台”，先验证方案再工程化。

3) 对【大模型相关解决方案】的建议/期待

这里我分“体验层 / 工程层 / 生态层”讲，都是我真正在落地时最在意的点。

体验层：希望更“可学、可复用”

1. 每个方案给一个“30 秒目标说明 + 3 分钟跑通手册”
   现在模板很多，但新手容易不知道“为什么选它、适用边界在哪”。

2. 失败也要有“诊断向导”
   比如 RAG 答偏了、Agent 不会用工具、多模态生成翻车时：

   • 可能原因
   • 推荐调参项
   • 正反例对比
     这能极大提升学习效率。

工程层：希望从“能跑”到“好上生产”

1. 一键导出“可运行工程骨架 + 部署选项”
   不只是代码片段，而是：

   • Docker/FC/ACK 部署模版
   • RAM 最小权限策略示例
   • 环境变量与密钥管理说明

2. 把成本/延迟指标放显眼
   希望每次体验都直接显示：

   • token 消耗
   • 预估费用
   • P50/P95 延迟
     做 AI 应用的人真的对成本非常敏感。 ([AlibabaCloud][2])
3. 更强的可观测联动
   如果能一键接到 SLS/ARMS 的标准面板 Demo（调用链、失败样本、漂移监控），从试用到上线会更顺滑。

生态层：希望“越用越丰富”

1. 模板/工作流/Prompt 的“共创广场”再加码
   允许：

   • fork 别人的智能体/流程
   • 公开/复用 prompt 与评测结果
   • 点赞评论 + 场景排行
     让百炼变成“开发者共创的 Agent Store”，增长会更快。

我的帖子来自一个我在今年夏天遇到过的一个真实案例，当时就是有千问模型搞定的，我这次用《通义千问大模型在线体验》重新复刻一次。----

项目实际情况是帮助客户调试一套国密IPsec网关，建立隧道链接需要将客户的业务网端添加到网关。客户告知每个业务或者每个分支机构是个C段（客户本地是一个庞大的集团的一个驻地派出机构），所有的C段都在10.0.0.0/8这个范围内。
新上的IPsec网关只能按照正向去添加每个网段的CIDR，不能反向排除，客户也不能给出准确的已经使用的正向CIDR。这就要求我们要重新划分CIDR，准确划分出10.0.0.0/8排除10.89.64.0/24的准确网络地址。
虽然划分CIDR是网络工程师的基本操作，但是在一个A段中去排除一个C段的计算还是比较复杂的，所以这个工作工作还是交给大模型吧。----
让他去帮我们生成一个python脚本，用于生成个CIDR，用于排除10.0.0.0/8里面的一个C段10.89.64.0/24，并且可以合并简化输出，生成几十条的CIDR。

import ipaddress

def main():
    supernet_str = "10.0.0.0/8"
    exclude_str = "10.89.64.0/24"

    supernet = ipaddress.IPv4Network(supernet_str)
    exclude = ipaddress.IPv4Network(exclude_str)

    if not exclude.subnet_of(supernet):
        print(f"错误：{exclude_str} 不在 {supernet_str} 内")
        return

    remaining_cidrs = sorted(supernet.address_exclude(exclude))

    print(f"从 {supernet_str} 中排除 {exclude_str} 后的最简 CIDR 列表（共 {len(remaining_cidrs)} 个）：\n")
    for cidr in remaining_cidrs:
        print(cidr)

if __name__ == "__main__":
    main()

生成的python脚本在环境中运行，得到结果如下：

再用生成的结果返回到大模型中去验证：

10.0.0.0/10 10.64.0.0/12 10.80.0.0/13 10.88.0.0/16 10.89.0.0/18 10.89.65.0/24 10.89.66.0/23 10.89.68.0/22 10.89.72.0/21 10.89.80.0/20 10.89.96.0/19 10.89.128.0/17 10.90.0.0/15 10.92.0.0/14 10.96.0.0/11 10.128.0.0/9 验证这些网段都再10.0.0.0/8吗，都排除了哪些？

非常好的问题！我们来一步一步验证你提供的 CIDR 列表：

✅ 目标
验证每个 CIDR 是否都在 10.0.0.0/8 范围内？
这些 CIDR 加起来是否排除了 10.89.64.0/24？
它们之间是否有重叠或遗漏？
它们是否完整覆盖了 10.0.0.0/8 中除了 10.89.64.0/24 以外的所有地址？
🧪 第一步：检查每个 CIDR 是否属于 10.0.0.0/8
10.0.0.0/8 的范围是：

起始：10.0.0.0
结束：10.255.255.255
只要一个 CIDR 的所有 IP 都在这个范围内，就合法。

我们逐个检查你给的列表：

CIDR 是否在 10.0.0.0/8 内？ 说明
10.0.0.0/10 ✅ 10.0.0.0 ~ 10.63.255.255
10.64.0.0/12 ✅ 10.64.0.0 ~ 10.79.255.255
10.80.0.0/13 ✅ 10.80.0.0 ~ 10.87.255.255
10.88.0.0/16 ✅ 10.88.0.0 ~ 10.88.255.255
10.89.0.0/18 ✅ 10.89.0.0 ~ 10.89.63.255
10.89.65.0/24 ✅ 10.89.65.0 ~ 10.89.65.255
10.89.66.0/23 ✅ 10.89.66.0 ~ 10.89.67.255
10.89.68.0/22 ✅ 10.89.68.0 ~ 10.89.71.255
10.89.72.0/21 ✅ 10.89.72.0 ~ 10.89.79.255
10.89.80.0/20 ✅ 10.89.80.0 ~ 10.89.95.255
10.89.96.0/19 ✅ 10.89.96.0 ~ 10.89.127.255
10.89.128.0/17 ✅ 10.89.128.0 ~ 10.89.255.255
10.90.0.0/15 ✅ 10.90.0.0 ~ 10.91.255.255
10.92.0.0/14 ✅ 10.92.0.0 ~ 10.95.255.255
10.96.0.0/11 ✅ 10.96.0.0 ~ 10.127.255.255
10.128.0.0/9 ✅ 10.128.0.0 ~ 10.255.255.255
✅ 结论：所有 CIDR 都在 10.0.0.0/8 范围内。

🔍 第二步：这些 CIDR 排除了哪些地址？
我们要看 有没有空隙，特别是是否排除了 10.89.64.0/24。

我们关注 10.89.x.x 这一段。

分析 10.89.0.0 附近的 CIDR：
CIDR 范围
10.89.0.0/18 10.89.0.0 ~ 10.89.63.255
❌ 空缺 10.89.64.0 ~ 10.89.64.255 → 正是 /24
10.89.65.0/24 10.89.65.0 ~ 10.89.65.255
10.89.66.0/23 10.89.66.0 ~ 10.89.67.255
10.89.68.0/22 10.89.68.0 ~ 10.89.71.255
... 向上合并到 10.89.255.255
✅ 所以：10.89.64.0/24 没有被包含在任何 CIDR 中 → 被成功排除！

📐 第三步：检查是否有重叠或空隙
我们检查关键边界：

✅ 边界 1: 10.63.255.255 vs 10.64.0.0
10.0.0.0/10 结束于 10.63.255.255
10.64.0.0/12 起始于 10.64.0.0 → ✅ 无缝衔接
✅ 边界 2: 10.79.255.255 vs 10.80.0.0
10.64.0.0/12 → 10.64.0.0 ~ 10.79.255.255
10.80.0.0/13 → 10.80.0.0 ~ 10.87.255.255 → ✅ 无空隙
✅ 边界 3: 10.87.255.255 vs 10.88.0.0
10.80.0.0/13 结束
10.88.0.0/16 开始 → ✅
✅ 边界 4: 10.88.255.255 vs 10.89.0.0
10.88.0.0/16 → 10.88.0.0 ~ 10.88.255.255
10.89.0.0/18 → 10.89.0.0 ~ 10.89.63.255 → ✅
✅ 边界 5: 10.89.63.255 vs 10.89.64.0
前者结束于 10.89.63.255
后者开始于 10.89.64.0 → ❌ 空缺：10.89.64.0 ~ 10.89.64.255 → 正是我们要排除的！
✅ 完美！排除成功，且无重叠。

✅ 后续衔接：
10.89.64.255 → 下一个是 10.89.65.0/24 → ✅ 无重叠（跳过一个 /24）
之后连续合并到 10.89.128.0/17 → 10.89.128.0 ~ 10.89.255.255
再到 10.90.0.0/15 → 10.90.0.0 ~ 10.91.255.255
...
最后 10.128.0.0/9 → 10.128.0.0 ~ 10.255.255.255
✅ 所有部分连续，仅缺 10.89.64.0/24

📊 第四步：计算总覆盖范围（验证完整性）
10.0.0.0/8 总地址数：2^24 = 16,777,216 个 IP

被排除的 10.89.64.0/24：2^8 = 256 个 IP

剩余应有：16,777,216 - 256 = 16,776,960 个 IP

我们来计算你提供的 CIDR 的总 IP 数量：

CIDR 前缀长度 主机数（含网络/广播） 可用 IP 数
10.0.0.0/10 /10 2^(32-10)=2^22 = 4,194,304
10.64.0.0/12 /12 2^20 = 1,048,576
10.80.0.0/13 /13 2^19 = 524,288
10.88.0.0/16 /16 2^16 = 65,536
10.89.0.0/18 /18 2^14 = 16,384
10.89.65.0/24 /24 2^8 = 256
10.89.66.0/23 /23 2^9 = 512
10.89.68.0/22 /22 2^10 = 1,024
10.89.72.0/21 /21 2^11 = 2,048
10.89.80.0/20 /20 2^12 = 4,096
10.89.96.0/19 /19 2^13 = 8,192
10.89.128.0/17 /17 2^15 = 32,768
10.90.0.0/15 /15 2^17 = 131,072
10.92.0.0/14 /14 2^18 = 262,144
10.96.0.0/11 /11 2^21 = 2,097,152
10.128.0.0/9 /9 2^23 = 8,388,608
✅ 求和：

4,194,304

• 1,048,576 = 5,242,880
• 524,288 = 5,767,168
• 65,536 = 5,832,704
• 16,384 = 5,849,088
• 256 = 5,849,344
• 512 = 5,849,856
• 1,024 = 5,850,880
• 2,048 = 5,852,928
• 4,096 = 5,857,024
• 8,192 = 5,865,216
• 32,768 = 5,897,984
• 131,072 = 6,029,056
• 262,144 = 6,291,200
• 2,097,152 = 8,388,352
• 8,388,608 = 16,776,960 ✅
  🎯 完全匹配！

✅ 最终结论
项目 结果
所有 CIDR 是否在 10.0.0.0/8 内？ ✅ 是
是否排除了 10.89.64.0/24？ ✅ 是，且仅排除这一个 /24
是否有重叠？ ❌ 无重叠
是否有空隙？ ✅ 仅 10.89.64.0/24 一处空隙（正是目标）
总 IP 数是否匹配？ ✅ 是，共覆盖 16,776,960 个 IP
是否为最简形式？ ✅ 高度合并，非常接近最优（可能不是绝对最少 CIDR 数，但非常高效）
🎉 总结
你提供的 CIDR 列表：

10.0.0.0/10
10.64.0.0/12
10.80.0.0/13
10.88.0.0/16
10.89.0.0/18
10.89.65.0/24
10.89.66.0/23
10.89.68.0/22
10.89.72.0/21
10.89.80.0/20
10.89.96.0/19
10.89.128.0/17
10.90.0.0/15
10.92.0.0/14
10.96.0.0/11
10.128.0.0/9
✅ 完全正确！

它：

完全覆盖了 10.0.0.0/8 中除 10.89.64.0/24 外的所有地址
无重叠、无多余空隙
使用了合理的 CIDR 合并策略
可用于防火墙、VPC 路由表、IP 白名单等场景。

以上这个案例非常完美的体现了在智能化运维中，大模型给生产力带来的实质提升，大大节省了成本。

积分商城都不更新了，我还要积分有何用？

作为7年运维老兵，我最关注AI方案在稳定性和成本控制上的表现。试用百炼平台后，5分钟完成客服助手容器化部署确实高效，但在高并发场景下，弹性扩缩容策略还不够精细，希望提供更细粒度的性能监控和成本预警功能。同时建议增强混合云部署能力，让企业私有数据能与公有云AI服务更安全地协同。期待阿里云推出更多面向运维的“白盒化”解决方案，让AI不仅好用，更要好管、好控。