Manus AI在病毒需求之後啟動付費計劃，提供39美元和199美元

– manusai（@manusai_hq） monica 。 

Benchmark Claims and Real-World Challenges

To support its performance claims, Manus cited strong results in the GAIA benchmark—a framework developed by Meta AI, Hugging Face, and AutoGPT to evaluate reasoning, tool use, and automation in general AI agents.

According to Manus, it achieved top-tier scores across all GAIA難度水平，報告得分約為86.5％。雖然這個數字將把它帶到諸如Openai的Deepresearch之類的模型之前，但值得注意的是，這些分數是由公司自我報告的，並且沒有得到獨立驗證。

早期測試揭示了性能不一致。 a blacks Insiders評論 指出，在視覺和任務計劃中，它在組織和任務計劃中擅長於實現的模擬數據或重新編碼。這些問題引發了有關代理商在高風險用例中的可靠性（例如財務建模或戰略規劃）的問題。

安全審查和政策反應

MANUS的動手設計引發了政策制定者和安全分析師的關注。如果沒有人類的驗證，完全自主的代理人會帶來新的風險，包括潛在的欺詐，虛假信息或網絡攻擊。 Forbes warns that such tools could be exploited if deployed without oversight.

Governments have already開始回應。 3月6日，Governor Kay Ivey 由於安全漏洞而禁止在國家設備上進行手腕。加強美國對AI芯片出口的限制已迫使中國科技公司專注於軟件創新。通過構建可以使用更少的硬件依賴性運行的模型，開發人員正在推動更大的AI自給自足。

這種轉變不僅在MANUS中，而且在阿里巴巴的QWQ-32B型號等項目中也很明顯，該項目旨在處理有限的計算時處理複雜的推理任務。 Manus憑藉其自主控制系統和最小的雲依賴，似乎是針對類似的限制進行了設計的。

強調局部彈性的重點尚未引起人們的注意。 聯邦審查在美國

以外的州級行動之外，華盛頓的討論正在加強圍繞Manus和DeepSeek（例如Manus和DeepSeek）是否應被指定為高風險技術的討論。