快科技4月2日消息，今日，易车发布小米SU7首个实测圈速成绩，实测圈速1分09秒54，极速188.74km/h，斩获第五名。
小米CEO雷军看后表示，果然是50万以内最快的车。”
据了解，测试车型为小米SU7 Max，采用21英寸倍耐力P0胎，驾驶模式为大师。
从榜单来看，上榜的车型都是特斯拉Model S Plaid、宝马M、奔驰AMG等超高性能车，小米SU7能有如此表现相当惊人。
如果更换更高性能的车胎，实测成绩或许还会更快。
据悉，小米还为小米SU7 Max起了个名字性能怪兽”，Max版直接对标保时捷Taycan Turbo。
具体参数上，小米SU7 Max搭载前后双电机，前电机最大功率220kW，峰值扭矩400Nm，后电机最大功率275kW，峰值扭矩500Nm。
综合最大功率495kW，峰值扭矩838Nm，官方标称小米SU7 Max零百加速时间为2.78秒。
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知名汽车博主键盘车神教教主”近日在金港赛道上进行了小米SU7的测试，并公布了令人瞩目的成绩。在0-100km/h加速测试中，小米SU7以3.14秒的惊人速度名列第二，表现卓越。小米创始人雷军也转发了这一消息，并表示我也很期待！
在小米SU7北京车展的盛大发布会上，雷军为我们带来了令人振奋的消息。他公布了小米汽车SU7Max在浙江国际赛车场的卓越表现。更令人期待的是，预计在6月份，小米汽车SU7的月交付量将超过1万台。
小米汽车公布了小米SU7Max浙赛圈速成绩，表示其为50万以内浙赛速度最快”。搭配原厂轮胎，圈速成绩1分42秒163；挑战能力上限，搭配米其林CUP2R半热熔轮胎，圈速成绩达1分38秒043。SU7四驱Max版前后双电机，可输出673马力，峰值扭矩838牛米，零百加速仅2.78秒，后段加速也非常给力，0-200km/h加速仅10.67秒，60-100km/h加速1.61秒，全面超越保时捷Taycan。
今日，汽车博主韩路”微博发文，称他们做到了全网最快的小米SU7百公里加速成绩2.95秒。测试车辆为小米SU7Max，更换了米其林民用最高性能CUP2轮胎，并且做了很多基于刹车系统的改进，原本是为了在北京锐思赛道刷圈。媒体实测则包含起步时间，并考虑了轮胎状态、路面条件、气候条件和车手反应等因素，因此导致实测数据可能与官方数据略有出入。
快科技4月5日消息，在卢伟冰分享的一段小米SU7提车视频中，演员张颂文的小米SU7也意外曝光。视频显示，两辆橄榄绿色的小米SU7汽车并排停靠，小米汽车的工作人员指向左侧一辆车解释说：这辆是张颂文老师的车，您的车是（右边）这辆。”这意味着，张颂文成为小米SU7首批车主，而且是创始版车主。此前，作为小米手机代言人的张颂文在与网友互动时被问到小米汽车马上发售了，雷总没有给老师准备一辆？”他半开玩笑地回应：暂时没人提这事啊，我该如何暗示一下对方而又不失分寸？”出乎意料的是，小米集团创始人雷军迅速在微博上回复：我们已为
为了测试小米汽车真正的赛道性能，小米汽车已经完成了小米SU7在浙江国际赛车场的测试。将挑战50万内最速量产车”，其测试圈速也将在4月25日早上9:20正式公布。从当前的浙赛全速排行榜来看，名列前矛的车型均为国际一线超跑，小米SU7能否在其中脱颖出，让我们共同期待吧！
根据小米汽车App的最新数据，截至4月1日下午，消费者在锁单后需等待的时间各不相同。小米SU7标准版的预计交付时间为19至22周，SU7Pro为18至21周最高配置的SU7Max则需长达28至31周的等待期。小米汽车也需要在实现产能爬坡的同时，确保产品质量的稳定，以维护其品牌形象和市场地位。
今晚，小米汽车CEO雷军继续更新抖音视频，他在最新的视频中解答了小米汽车工厂员工数量。包含工程师在内，工厂员工数量不到1300人，这么少的人是因为工厂的自动化程度特别高，核心工艺100%都是自动化生产，正是因为有这样的自动化程度，我们的生产效率特别高。有网友评论表示，这格局也太大了帮友商加销量。
小米公司的首席执行官，将在今天下午四点，准时在抖音平台与大家见面，展开一场特别的直播活动。雷军希望能与大家深入分享SU7开售以来的种种“万万没想到”的惊喜。虽然本次直播的具体内容尚未公开，但我们可以期待，雷军将在直播中分享他对小米SU7开售后订单超预期的感想，以及更多关于SU7销量的详细数据。
4月3日，备受瞩目的新能源汽车小米SU7正式开启全国交付，标志着这款集创新科技与卓越性能于一身的车型正式与广大消费者见面。随着首批车主陆续收到爱车，他们的热情反馈也迅速在网络上传播开来。“拒绝小米SU7才需要理由，选它不需要理由。”这是许多首批车主的共同心声。他们对小米SU7的外观设计、内饰品质、驾驶体验等方面均给予了高度评价。小米SU7以其独特的造型、智能化的配置和出色的性能，赢得了消费者的广泛认可。更有车主激动地表示：“小米SU7就是小时候的梦想之车。”他们被这款车型的高品质、高科技和高性价比所吸引，认为小?
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Neurelo是一个专为云数据库而设计的平台，通过使用云API和人工智能技术，提供自动生成API、自定义查询API、查询可观察性和Schema as Code等功能，以提高开发人员的生产力。Neurelo能够简化数据库编程相关的复杂性，并具备可伸缩性、安全性和查询优化能力。
EdrawMax是一款功能强大的图表设计软件，它提供一站式的图表解决方案，适用于流程图、思维导图、组织结构图、甘特图、平面图和ER图等210多种图表类型。它具有简洁的用户界面，类似于MS Office的干净、整齐的界面，直观且易于导航的工具集，以及无缝的拖放功能。此外，EdrawMax还提供了23000多个用户制作的模板，850个精心制作的内置模板，以及26000多个免费符号，覆盖所有图表类型。它还具备AI功能，可以生成和分析22种类型的图表，包括文本到绘图和图片到绘图以及AI聊天。EdrawMax支持跨平台集成，可以在云端保存文件并通过链接共享，支持通过社交媒体或电子邮件发送作品，并能以13种格式导出图表，包括VSDX、PPTX和SVG等。此外，EdrawMax遵循GDPR标准，使用最高级别的256位SSL加密，确保用户隐私和数据安全。
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Suno API是一个开源项目，允许用户设置自己的Suno AI音乐服务API。它实现了app.suno.ai的创建API，兼容OpenAI的API格式，支持自定义模式，一键部署到Vercel，并且拥有开放源代码许可证，允许自由集成和修改。
x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
AI Town是一个基于MIT许可的可部署启动套件，用于构建和定制您自己的AI城镇版本。这个项目受到了研究论文'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior'的启发，旨在提供一个强大的基础平台，旨在被扩展。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎，适用于从简单的项目到可扩展的多人游戏。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架，用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型，将自然语言问题转换为SQL查询，从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力，并且支持任何SQL数据库。
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Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人，由Meta AI开发。它能够进行多种智能对话，包括解释复杂概念、创作诗歌、编写代码、解决逻辑谜题，甚至帮助用户给宠物起名。这个聊天机器人的主要优点在于它的多功能性和开源性，使其可以被广泛地应用于各种场景，并且可以根据需要进行定制和改进。
AI图片生成与搜索是一个在线平台，利用先进的人工智能技术，允许用户快速生成或搜索各种风格的AI图片。该技术的重要性在于它能够极大提高设计和创意工作的效率，同时降低成本。产品的主要优点包括丰富的图片资源、高效的生成速度、以及用户友好的界面。产品背景信息显示，这是一个面向广大创意工作者和设计师的工具，旨在帮助他们快速实现创意构想。目前，该产品提供免费试用，但具体价格和定位信息未在页面中提供。
OpenPerplex是一个提供广泛知识资源的在线平台，它通过整合多种信息源，为用户提供了一个便捷的知识获取渠道。该产品以其丰富的信息量、高效的检索能力和友好的用户界面而受到用户的青睐。它不仅适用于个人学习，也适合专业人士进行深入研究。
JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目，它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能，还可以轻松扩展到其他领域，如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案，让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
