SemiKong，基于Llama构建的模型，是
Meta 的这张标注图在 X 上获得 7.7万 浏览，是其平时帖子的 3.0 倍，在我们追踪的 11 张 Meta 图中浏览排第 7。读取于2026年10月10日。
SemiKong, a model built with Llama, is the world's first open source semiconductor-focused LLM. With this work @aitomatic is enabling semiconductor companies to build Domain-Expert Agents to capture and scale their deep domain expertise ➡️
为什么能传开
@AIatMeta 的这条帖子之所以传播，是因为它赶上了当周的热门话题和发布时机，获得了 77,095 次浏览、639 个赞、135 次转发、14 次引用和 218 次收藏，是该账号通常 133 个赞的 4.8 倍。
做对了什么
- 帖子借助当周的热门话题和发布时机，获得了超出账号常规受众的传播动力。
- 各项互动数据都很强：在 77,095 次浏览下获得 639 个赞、135 次转发、14 次引用和 218 次收藏。
- 该账号通常的点赞数为 133，这条帖子达到了正常水平的 4.8 倍，说明其表述方式远超基线表现。
可以借鉴
我们可以把自制图表与及时的发布或热门话题结合，并像这条帖子一样开门见山地说明模型及其用途，用清晰平实的说法点出图表展示了什么。
注意
不要过度解读为图表设计带来了这一结果，因为设计打磨、自我标注、特殊形式和品牌元素均不存在，而且引用率和来源触达都低于平均水平。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Meta 的说法。
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”，别人就是通过这一行找到我们的。
API · Max
用 API 调用这张图
Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：1d63d60155f4。
数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.30，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/1d63d60155f4 | 标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接 | 开放 |
| GET | /api/v1/charts/1d63d60155f4/data | 每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/1d63d60155f4/render?view=1 | 本页使用的只读绘图视图 | 开放 |
| POST | /mcp | 工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用 | Max |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/1d63d60155f4/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。
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常见问题
Meta 的「SemiKong，基于Llama构建的模型，是」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 77,095 次浏览、639 个赞、135 次转发、218 次收藏。@AIatMeta 平时一条帖子约 2.6万 浏览。
这是什么类型的图？
标注图。
可以直接用 Meta 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Meta。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。