白嫖真香：一个月免费不限量Token 算力，主流IDE和Agent、龙虾随便造
🚀 白嫖不限量 Token，一个月免费不限量，手慢无！
说真的，这是我最近薅到最香的一次羊毛。
下方就是免费不限量专属链接，直接从这进：（使用教程可看下方三步上车指南）
👉点击白嫖 Qwen3.6 免费算力
也可复制链接到浏览器中打开。
https://maas.xfyun.cn/modelSquare?ch=maas_lm_y5W主流场景全可接入：
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| AI IDE | Cursor、Windsurf、Trae（字节）、CodeBuddy（腾讯）、通义灵码 |
| CLI Agent | Claude Code、CodeX（OpenAI）、Aider、Gemini CLI |
| 插件/扩展 | GitHub Copilot、Cline、Augment Code、Continue |
| Agent 框架 | OpenClaw/AutoClaw、Hermes、CrewAI |
Token 焦虑，你有没有？
用 Claude Code 写代码，聊着聊着就弹出一句“You’ve exceeded your usage limit”，正写到关键逻辑，啪，掐断了。
用 OpenClaw 调 Agent，任务跑一半，API 余额见底了。
是不是很熟悉？
说实话，很多人用 AI Agent 最大的门槛根本不是会不会配置，而是——心疼 Token，用不起。
今天我给你们安利一个渠道，可以完全免费、不限量地调用阿里最新的 Qwen3.6 模型，我已经跑了几天了，稳得很。
什么来头？
讯飞星辰 MaaS 平台最近搞了个活动，开放了两个 Qwen 模型的免费调用：
| 模型 | 亮点 |
|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B | 原生多模态、Agent 编程能力拉满 |
| Qwen3.5-35B-A3B | 推理稳、成本更低 |
重点是 Qwen3.6，这玩意从拆解需求 → 编码 → 调试 Bug → 终端执行 → 项目落地全链路都能高质量搞定，还支持超长上下文窗口。
以前用这些模型，要么买 Coding Plan，要么按 token 付费。现在？直接白嫖一个月，活动持续到本月底。
下方就是免费不限量专属链接，直接从这进：
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https://maas.xfyun.cn/modelSquare?ch=maas_lm_y5W三步上车，不用五分钟
Step 1：进平台领模型
打开链接，在模型广场里找到 Qwen3.6-35B-A3B，点击进入。
Step 2：创建应用，开通 API
点击「API 调用」，按提示创建一个应用（随便填个名字就行），然后授权刚才创建的应用，点确定。这会你就拿到了三个关键信息：
- modelId— 模型标识
- API Key— 你的调用密钥
- Base URL— OpenAI 兼容接口地址
Step 3：配进你的 Agent
不管是 Claude Code、OpenClaw、Hermes 还是其他的，套路都一样：
模型服务商：自定义 / OpenAI Compatible 模型 ID：xopqwen36v35b API Key：填上一步的 Key Base URL：https://maas-api.cn-huabei-1.xf-yun.com/v2测通之后你就可以在 Agent 里随意调用了，Token 不限量，量大管够。
参考下面我在不同平台的填写：
我的实测体验
跑了两天，几点感受：
- 速度够快— 响应延迟很低，体感和直连差不多
- Token 真不限量— 目前没有遇到任何限流
- 编程能力在线— 处理日常开发任务完全够用，复杂场景也能扛
- 多模态原生支持— 图文混排场景直接上
一个朋友两天就跑了两亿 Token，啥事没有。
如果你有高并发需求，还可以联系讯飞工作人员免费开通更高配额，这就很离谱了。
总结与心得
从技术架构与工程实践的角度来看，本次讯飞星辰 MaaS 平台提供的 Qwen3.6-35B-A3B 免费算力本质上是一次基于 OpenAI 兼容接口的 LLM-as-a-Service (LLMaaS) 资源置换。
接口标准化与兼容性
该平台严格遵循 OpenAI API 规范，通过暴露标准的 v2 端点（https://maas-api.cn-huabei-1.xf-yun.com/v2）以及标准的认证 Header（API Key），实现了与现有 AI Agent 框架（如 Claude Code、OpenClaw、LangChain 等）的零代码兼容。用户只需将 model_id 配置为 xopqwen36v35b，即可利用现有生态中的 Prompt 工程和 Context Window 管理逻辑，无需重构业务代码。模型选型优势：MoE 架构的高效推理
Qwen3.6-35B-A3B 采用了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构。其中“35B”指总参数量，“3B”指激活参数量。这种设计在保持强大语义理解和多模态处理能力的同时，显著降低了单次推理的计算开销和延迟。对于 Agent 场景而言，这意味着在同等 Token 消耗下，能获得更长的上下文窗口支持（适合处理大型代码库）和更快的响应速度（适合实时交互调试），有效解决了长链路任务中上下文截断和延迟过高的问题。全链路工程能力验证
实测数据显示，该模型不仅具备基础的文本生成能力，还在“需求拆解→编码→Debug→终端执行”这一完整的 Agent 闭环中表现稳定。这表明其训练数据中涵盖了高质量的代码语料和系统指令对齐（Instruction Tuning），能够准确解析自然语言意图并转换为可执行的代码片段或 Shell 命令，满足了开发者对自动化编程助手的高可用性要求。成本结构与时效性警示
从技术运营角度看，这是一次典型的限时流量补贴策略。虽然目前实现了“不限量”且无流控（Rate Limiting），但这种免费额度通常伴随严格的身份验证（手机号/实名认证）和短期有效期（至本月底）。对于需要长期稳定高并发调用的生产环境，建议将此作为临时加速手段或原型验证（PoC）环境，而非最终的生产后端依赖；若需长期稳定服务，仍需评估后续可能的配额限制或转向付费的高可用实例。
对于开发者而言，当前是利用标准化接口快速接入先进 MoE 模型、低成本验证 Agent 工作流（Workflow）的理想窗口期，应尽快完成 API Key 的获取与环境配置，以利用其高性能优势加速开发迭代。
教程就写到这里了，有 token 焦虑的可以去试试，Qwen 这个模型在完成大多数任务上也是够用了。
https://maas.xfyun.cn/modelSquare?ch=maas_lm_y5W