无限免费大模型API Tokens:AtomGit是吹牛还是货真价实，我帮你完整测评

为了帮助大家完整了解还在提供免费Token的平台，避雷已经修改套餐的平台，我们接下来会对文章中提到的每个平台以及更多提供免费Token的平台进行详细介绍和测评，测评完全是以个人用户新注册用户身份进行，未购买任何付费套餐。

当前评测报告是只是评测当时的记录和总结，之后相关平台如果更改免费套餐，也欢迎大家即使反馈。也期待大家推荐自己发现的平台，或者提供建议意见。

今天我们测试的是之前被很多媒体甚至是AI bot都诟病的Atomgit，我们实测这个平台提供的掺水的还是夸大的，或者货真价实的免费API Token。

📌 文章概述

我们之前在平台以及社媒文章看到的信息提到AtomGit AI 社区（https://ai.atomgit.com）是一个开源大模型托管平台，提供了丰富的免费资源，包括：

• **200万 Token 免费额度**（账户基础配额）
• **无限 Token 免费模型**（特定模型的独立配额）
• **OpenClaw 一键部署平台**
• **13,733+ 开源模型库**

下面我们将详细介绍如何注册、获取免费资源，以及测试这些服务。

第一部分：账户注册与登录

1.1 访问平台

打开浏览器，访问： “`https://ai.atomgit.com/“`

1.2 注册新账户

**步骤：**

1. 在首页点击 **”登录”** 或 **”注册”** 按钮
2. 选择 **”新用户注册”**
3. 填写以下信息： **邮箱地址**（推荐使用常用邮箱） **密码**（建议 8 位以上，包含大小写字母和数字） **验证码**（邮箱验证）
4. 同意服务条款，点击 **”注册”**
5. 验证邮箱链接，完成注册

1.3 登录账户

1. 访问 https://ai.atomgit.com/
2. 点击 **”登录”**
3. 输入邮箱和密码
4. 点击 **”登录”** 按钮

登录成功后，你将进入 **个人工作台**。

第二部分：查看账户免费 API Token

2.1 访问 Token 统计页面

登录后，在左侧菜单栏找到以下选项：

**路径：** 工作台 → Token 统计

或直接访问： “`https://ai.atomgit.com/dashboard/free-token“`

2.2 查看免费 Token 配额

在 **Token 统计** 页面，你将看到：

**示例：** “` 推理 Token 已使用：60 总额：2,000,000 Token 数 使用率：0.0% “`

2.3 获取 API 密钥

**路径：** 工作台 → API 密钥

**步骤：**

1. 点击左侧菜单 **”API 密钥”**
2. 点击 **”新增”** 或 **”创建新密钥”**
3. 输入密钥名称（如 “My First API Key”）
4. 选择权限范围（推荐选择 “模型推理”）
5. 点击 **”创建”**
6. **复制并保存** API 密钥（仅显示一次，丢失需重新生成）

**API 密钥格式示例：** “` sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx “`

第三部分：免费资源概览

3.1 账户基础免费资源

3.2 OpenClaw 一键部署平台

OpenClaw 是 AtomGit 提供的**一键部署平台**，允许用户快速部署和运行开源模型，无需复杂的配置。

**访问方式：**

**路径：** 工作台 → 我的 OpenClaw

或直接访问： “`https://ai.atomgit.com/dashboard/my-openclaw“`

**OpenClaw 功能：**

• ✅ 一键启动模型服务
• ✅ 自动配置运行环境
• ✅ 支持 GPU/NPU 加速
• ✅ 实时监控资源使用
• ✅ 集成 API 调用接口

第四部分：无限免费 Token 模型

4.1 什么是”无限 Token”模型？

AtomGit 提供了**特定模型的无限 Token 权益**，这些模型拥有**独立的 API Key 和配额**，**不占用账户的 200万 Token**。

**权益说明：**

• 🎁 **24小时有效 Token 配额**
• 🔄 **剩余 ≤12 小时可提前续领**
• 🔑 **独立 API Key**（不与账户配额混用）
• ♾️ **理论无限续领**（只要在有效期内续领）

但是这里有个大家没有注意到的坑，大家仔细看后面会提醒。

4.2 三个热门无限 Token 模型

模型 1：GLM-5（智谱 AI）

**模型信息：**

• 📊 参数量：753.9B
• 🏷️ 任务类型：文本生成
• ⭐ 热度：15.44K 下载量
• 🔗 访问地址：https://ai.atomgit.com/zai-org/GLM-5/model-inference

**获取无限 Token 的步骤：**

1. 访问上述链接
2. 点击 **”免费领取无限 Token”** 或 **”领取权益”** 按钮
3. 系统自动生成 **24小时有效的 Token 配额**
4. 复制并保存 **独立的 API Key**
5. 记录 **过期时间**（通常为 24 小时后）

**续领方法：**

• 当剩余时间 ≤12 小时时，点击 **”续领”** 按钮
• 注意还需要每 24 小时有效期内更换新的API key。

模型 2：Qwen3.5-397B-A17B（阿里通义千问）

**模型信息：**

• 📊 参数量：403.4B
• 🏷️ 任务类型：图文转文本生成（多模态）
• ⭐ 热度：3.19K 下载量
• 🔗 访问地址：https://ai.atomgit.com/hf\_mirrors/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B

**获取无限 Token 的步骤：**

1. 访问上述链接
2. 点击 **”模型推理”** 或 **”Try it”** 按钮
3. 选择 **”免费领取无限 Token”**
4. 获取 **24小时有效的独立 API Key**
5. 保存配额信息和过期时间

**特色：**

• 支持图像输入（OCR、图文理解）
• 支持文本生成
• 多模态能力强

模型 3：GLM-5-w4a8（量化版本）

**模型信息：**

• 📊 参数量：32.6B（量化后）
• 🏷️ 任务类型：文本生成
• ⭐ 热度：20.14K 下载量
• 🔗 访问地址：https://ai.atomgit.com/atomgit-ascend/GLM-5-w4a8

**获取无限 Token 的步骤：**

1. 访问上述链接
2. 点击 **”领取无限 Token 权益”**
3. 获取 **24小时有效的 Token 配额**
4. 复制 **独立的 API Key**

**特色：**

• 🚀 **量化模型**，推理速度更快
• 💾 **参数量更小**（32.6B vs 753.9B）
• 🎯 **适合资源受限的场景**
• 📈 **下载量最高**（20.14K）

4.3 无限 Token 权益对比表

第五部分：web方式可用性测试

5.1 web方式测试GLM-5

**步骤：**

1. 登录 https://ai.atomgit.com/
2. 进入 **模型库** → 选择GLM-5模型
3. 点击 **”模型推理”** 或 **”在线体验”**
4. 在输入框输入测试文本，如： “` 请用 100 字总结一下人工智能的发展历程。 “`
5. 点击 **”提交”** 或 **”生成”**
6. 等待模型返回结果
7. 查看 **Token 消耗情况**（通常显示在页面底部）

**预期结果：**

• ✅ 模型返回生成的文本
• ✅ 显示本次消耗的 Token 数（通常 100-500 Token）
• ✅ 账户 Token 余额更新

测试结果：使用上面的测试文本，耗时80s，实际消耗2400个左右tokens。

5.2 web界面测试 Qwen3.5-397B（多模态）

**Web 界面测试：**

1. 访问：https://ai.atomgit.com/hf\_mirrors/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B
2. 点击 **”模型推理”**
3. 领取 **24小时无限 Token**
4. 上传一张图片或输入文本
5. 测试图文理解能力

**示例测试：**

• 上传一张包含文字的图片
• 输入提示：`请识别图片中的所有文字。`
• 观察模型的 OCR 能力 —

测试结果：使用网页对话框第一个测试用例，实际消耗5000个左右tokens。

第六部分：API 方式模型服务稳定性测试

6.1 测试目的

验证 AtomGit AI 社区提供的三款核心模型在”无限免费 Token”权益下的生产可用性。重点评估国产算力对 GLM-5 系列的加速效果，并以 Qwen 3.5 作为行业标杆进行性能对标。

6.2 测试方法与手段

测试环境

测试内容

统一输入指令：

{  "messages": [{"role": "user", "content": "请用 100 字介绍深度学习。"}],  "max_tokens": 150}

期待响应： 模型需在 300ms 内吐出首字，并完成逻辑严密的中文知识介绍。

横向对标： 所有模型（包括具备识图能力的 Qwen 3.5）均采用完全相同的文本输入，以确保 Latency（耗时）和 Success Rate（成功率）指标具有科学对比价值。

6.3 测试脚本

import requestsimport jsonimport timeAPI_KEY = "your-api-key-here"API_ENDPOINT = "https://api-ai.gitcode.com/v1/chat/completions"def run_expert_bench(model_id, tag):    """流式测试脚本，支持 SSE 协议解析"""    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY.strip()}", "Content-Type": "application/json"}    payload = {        "model": model_id,        "messages": [{"role": "user", "content": "请用 100 字介绍深度学习。"}],        "max_tokens": 150,        "stream": True    }    start = time.perf_counter()    ttft = None  # Time To First Token    total_chars = 0    try:        # 增加读取超时，给 GLM-5 原始版留出思考时间        response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, json=payload,                                 timeout=(5, 60), stream=True)        status = response.status_code        if status == 200:            for line in response.iter_lines():                if not line: continue                line_text = line.decode('utf-8').strip()                if line_text.startswith("data:"):                    data_str = line_text[5:].strip()                    if data_str == "[DONE]": break                    try:                        data_json = json.loads(data_str)                        delta = data_json['choices'][0].get('delta', {})                        # 兼容普通内容和推理内容                        chunk = delta.get('content') or delta.get('reasoning_content') or ""                        if chunk:                            if ttft is None:                                 ttft = int((time.perf_counter() - start) * 1000)                            total_chars += len(chunk)                    except: continue            duration = time.perf_counter() - start            speed = total_chars / duration if duration > 0 else 0            # 成功率判断：状态200 且 有实际产出            is_success = 1 if (status == 200 and total_chars > 0) else 0            print(f"[{tag}] 结果:")            print(f"  - HTTP Status: {status}")            print(f"  - Latency: {duration:.2f}s")            print(f"  - TTFT (首字延迟): {ttft if ttft else 'N/A'}ms")            print(f"  - Success Rate指标: {is_success} (1为成功)")            print(f"  - 输出字符数: {total_chars} chars")            print(f"  - 推理速度: {speed:.1f} chars/s")        else:            print(f"[{tag}] 失败 | Status: {status}")    except Exception as e:        print(f"[{tag}] 异常 | {e}")    print("-" * 30)if __name__ == "__main__":    run_expert_bench("hf_mirrors/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B", "Qwen 3.5")    run_expert_bench("atomgit-ascend/GLM-5-w4a8", "GLM-5 量化版")    run_expert_bench("zai-org/GLM-5", "GLM-5 原始版")

6.4 测试结果详情

Qwen 3.5 测试结果（9 次成功）

Qwen 3.5 统计：

• 平均延迟：0.24s
• 平均 TTFT：243ms
• 平均推理速度：16.5 chars/s
• 成功率：90%（9/10）

GLM-5 量化版测试结果（9 次成功）

GLM-5 量化版统计：

• 平均延迟：0.22s
• 平均 TTFT：215ms
• 平均推理速度：18.6 chars/s
• 成功率：90%（9/10）

GLM-5 原始版测试结果（9 次失败）

GLM-5 原始版统计：

• 平均延迟：19.95s（最高 62.89s）
• TTFT：全部 N/A（无首字输出）
• 推理速度：0.0 chars/s
• 成功率：0%（0/10）

6.5 测试结果汇总

6.6 深度分析与结论

✅ 量化版本展现”昇腾速度”

在完全相同的文本测试中，GLM-5 量化版的首字延迟（TTFT）多次低于 Qwen 3.5，稳定在 210ms 左右。这说明针对华为昇腾优化的 w4a8 量化模型在基础推理上已具备顶尖水准。

关键发现：

• GLM-5 量化版 TTFT 比 Qwen 3.5 快约 12%
• 推理速度比 Qwen 3.5 快约 13%
• 完全达到商业级稳定性要求

❌ 原始版本存在功能性阻塞

虽然输入相同，但 GLM-5 原始版多次出现 Latency 极高（最高达 62.89s）却无内容产出的现象：

⚠️ 结论：GLM-5 原始版目前不推荐用于生产环境。

⚠️ 401 鉴权风险

测试显示所有模型均在第 10 次测试时报 401 错误。这证实了”无限 Token”权益需要定期手动更换 API Key 才能延续。

应对策略：

1. 设置 Key 过期提醒（建议在领取后 20 小时）
2. 自动化脚本增加 Key 轮换逻辑
3. 使用监控告警机制

6.7 开发历程与问题总结

问题 1：权益维护

在创建脚本初期，我们发现必须处理 24 小时更换 Key 的逻辑，否则自动化监控会因为 Key 过期而中断。

解决方案： 实现自动 Key 轮换机制，在 Key 过期前主动续领。

问题 2：稳定性攻坚

遗憾

正式测试证明，虽然技术手段（流式）有所改善，但 GLM-5 原始版的后端实例响应问题在测试期间并未得到实质性好转。

6.8 使用建议

6.9 优化建议

对开发者的建议

1. 实现重试机制 对超过 10 秒的请求自动重试 设置合理的超时时间（建议 30 秒）
2. 实现 Key 轮换 # 建议：在领取后 20 小时自动续领 if time_since_claim > 20 * 3600: renew_unlimited_token()
3. 监控告警 当响应时间超过 1 秒时告警 当错误率超过 5% 时通知

对平台的建议

1. 修复 GLM-5 原始版 的后端实例响应问题
2. 延长无限 Token 有效期 或提供自动续领 API
3. 增加响应监控 确保大模型服务质量 —

第七部分：最佳实践与建议

7.1 Token 管理建议

7.2 模型选择建议

按场景选择

场景 1：快速响应需求（实时对话、聊天机器人）

• 推荐：GLM-5 量化版
• 原因：TTFT 最快（~215ms），推理速度最高（18.6 chars/s）
• 特点：华为昇腾优化，稳定可靠

场景 2：复杂推理任务（代码生成、逻辑分析）

• 推荐：Qwen 3.5
• 原因：成功率 90%，速度均衡，多模态支持
• 特点：阿里通义千问系列，能力强

场景 3：图文理解（OCR、图像分析）

• 推荐：Qwen 3.5
• 原因：多模态能力强，支持图像输入
• 特点：可处理 Base64 图像

场景 4：成本优化（大规模调用）

• 推荐：GLM-5 量化版 + 无限 Token
• 原因：速度快 + 无限配额 = 最优性价比
• 策略：24 小时续领，持续使用

场景 5：生产环境关键任务

• 推荐：Qwen 3.5 + GLM-5 量化版双备份
• 原因：双模型冗余，提高可用性
• 策略：主模型失败自动切换

❌ 不推荐场景

GLM-5 原始版 – 当前存在严重的功能性阻塞问题：

• 平均延迟 19.95s（最高 62.89s）
• 成功率 0%
• 无任何内容输出

建议： 等待平台修复后再使用。

7.3 常见问题解答

Q1：无限 Token 真的无限吗？

• A：是的，只要在 24 小时内续领，理论上可以无限使用。续领条件是剩余时间 ≤12 小时。建议设置提醒，在领取后 20 小时主动续领。

Q2：无限 Token 和账户 Token 可以混用吗？

• A：不可以。无限 Token 有独立的 API Key，调用时会使用独立配额，不会消耗账户的 200万 Token。这是 AtomGit 的核心优势。

Q3：如何区分使用的是哪个 Token？

• A：查看 API Key 的来源： 账户基础 Token：在”API 密钥”页面生成（格式：sk-xxx） 无限 Token：在具体模型页面领取（独立的 Key）

Q4：Token 过期了怎么办？

• A：无限 Token 过期后，需要重新领取。系统会提醒你续领或重新领取。建议提前设置闹钟。

Q5：OpenClaw 部署需要付费吗？

• A：基础部署是免费的，但如果使用高级计算资源（如 GPU），可能需要付费。具体查看平台定价。

Q6：为什么 GLM-5 原始版无法使用？

• A：根据我们的测试，GLM-5 原始版存在后端实例响应问题，HTTP 200 但无实际内容输出。建议使用 GLM-5 量化版替代。

Q7：如何实现自动化监控？

• A：使用 Python 脚本 + 1Panel 计划任务，实现： 定期调用 API 检查服务状态 Key 过期自动告警 响应时间监控

Q8：推荐哪个模型作为主力使用？

• A：根据测试结果： 首选：GLM-5 量化版（最快最稳） 备选：Qwen 3.5（多模态能力强） 不推荐：GLM-5 原始版（存在阻塞问题）

第八部分：快速参考

重要链接汇总

API 端点

模型 ID 参考

快速检查清单

• [ ] 已注册 AtomGit 账户
• [ ] 已验证邮箱
• [ ] 已查看 Token 统计（200万 Token）
• [ ] 已生成 API 密钥
• [ ] 已领取 GLM-5 量化版无限 Token
• [ ] 已领取 Qwen 3.5 无限 Token
• [ ] 已测试 Web 界面推理
• [ ] 已测试 API 调用
• [ ] 已设置 Key 过期提醒
• [ ] 已记录所有 API Key 和过期时间

总结

平台优势

AtomGit AI 社区为开发者提供了业界最慷慨的免费资源：

✅ 200万 Token 基础配额（账户级别）✅ 2 个可用无限 Token 模型（GLM-5 量化版、Qwen 3.5）✅ 13,733+ 开源模型（免费下载）✅ OpenClaw 一键部署（快速上线）✅ 完全免费（无隐藏费用）

测试验证结果

核心结论

1. “无限 Token”不是噱头 – AtomGit 确实提供了可用的免费无限 Token 权益
2. 量化版表现优异 – GLM-5 量化版在华为昇腾上展现出顶尖性能
3. 原始版存在问题 – GLM-5 原始版存在功能性阻塞，暂不可用
4. Key 需定期续领 – 24 小时有效期，需设置提醒

行动建议

立即开始探索 AtomGit AI 社区，构建你的 AI 应用！ 🚀

1. 注册账户并领取无限 Token
2. 使用 GLM-5 量化版或 Qwen 3.5 开始测试
3. 设置 Key 过期提醒（20 小时后续领）
4. 享受免费的大模型服务！

📊 服务质量最终结论

最终结论：AtomGit 提供的 GLM-5 量化版和 Qwen 3.5 模型服务稳定性良好，可用性达到 90%。GLM-5 量化版在响应速度方面表现最优（TTFT ~215ms），适合实时应用；Qwen 3.5 多模态能力强，适合图文理解场景。GLM-5 原始版存在功能性阻塞问题，暂不推荐使用。建议开发者优先选择 GLM-5 量化版或 Qwen 3.5。

最后更新： 2026-03-25平台版本： AtomGit AI Community v1.0文档版本： 2.0（完整测试报告 + 使用建议）