用户需要一种简单的方法，将各种中文 LLMs（例如 Mimo V2.5 Pro、MiniMax M3、GLM 5.2）的成本和性能与 GPT-5.4-mini 等成熟模型进行比较。

用户需要高效运行和测试本地 LLMs（如 qwen-35b-3a），并将其性能与付费云 API 进行比较。

开发者需要一种安全的方式来运行AI代理生成的代码，让他们可以在不失去对宿主机环境控制权的情况下委派编码任务。

用户需要验证LLM生成的引用和来源是否与实际发表的论文匹配，并检查其是否被撤回或是否相关，而不是手动检查。

用户需要一个开源的、原生的macOS版本的Minecraft: Java Edition替代品：一个使用最少依赖项构建的体素游戏引擎。