瑞幸绯色月光含酒精版上市 全国特调引发抢购热潮
2026年5月18日,瑞幸咖啡年度重磅特调饮品“绯色月光”与“可可维也纳”正式在全国门店同步上市。这不仅是品牌持续进行风味创新的重要举措,也标志着其产品矩阵的进一步丰富。此次上新的一大亮点在于,“绯色月光”在指定门店提供了可添加酒精的版本,满足了消费者对微醺咖啡的尝鲜需求;而“可可维也纳”则暂时未推出含酒精选项。

关于新品价格,两款咖啡在享受常规优惠后,统一售价为13.9元一杯。若选择“绯色月光”的含酒精版本,需额外支付2元费用。在购买方式上,所有年度特调饮品均限定为到店堂食或自提,暂未开放外卖配送服务,旨在保证饮品的最佳风味体验。
新品的市场反响热烈。早在正式发售前两日,瑞幸便开启了“早鸟预售”活动,成功吸引了大量消费者提前下单并到店兑换。市场的追捧程度超出预期,部分热门门店的“绯色月光”在午间高峰时段就已售罄,出现了临时缺货的情况。
事实上,瑞幸对含酒精咖啡的探索早有铺垫。此前,品牌已在上海、深圳等城市的Lab主题门店中,小范围测试了包含“绯色月光”、“青森冷萃”、“琥珀邮局”在内的特调系列,其中部分饮品可选加酒。本次全国性推广,则率先将“绯色月光”含酒精版推向大众。根据产品说明,其酒精含量明确标注为大于0.5%,选用伦敦干味金酒作为基酒,风味独特。
提及瑞幸的“咖啡+酒”模式,许多消费者会联想到2024年秋季那场现象级的联名。当时,瑞幸与贵州茅台合作推出的“酱香拿铁”引发了全民购买热潮。该产品定价38元,活动期间售价19元,上市首日销量即突破542万杯,单日销售额轻松过亿,刷新了品牌单品销售纪录。官方资料显示,“酱香拿铁”添加了53度贵州茅台酒,但成品酒精度低于0.5%。门店曾提示,饮用后不影响驾驶,但酒精过敏者需谨慎选择。与当前新品类似,该含酒咖啡也仅限门店现场制作取用,未开放外卖点单。
相关攻略
统信UOS开机卡在磁盘扫描界面怎么办?许多用户都遇到过启动时长时间停留在“Checking filesystem…”或fsck阶段的困扰。这通常并非UOS系统本身的问题,而是由于异常关机导致根分区被标记、双系统环境下的兼容性冲突,或文件系统配置不当所引发。本文将提供一套完整的解决方案,帮助您快速跳过
在Safari浏览器中启用“不跟踪”功能,可向广告商表明用户不希望被追踪。iPhone iPad用户需在设置中开启该选项,Mac用户需在偏好设置的“隐私”标签中勾选。此外,阻止Cookie和定期清理缓存也能减少追踪并提升性能。
忘记Wi-Fi密码时,可通过不同设备找回。iPhone或iPad需借助电脑端专业工具扫描并导出密码。安卓设备可利用ES文件浏览器访问系统文件查看。Windows电脑在网络设置的无线属性中勾选显示字符即可。Mac电脑则通过系统自带的钥匙串访问应用查看已保存密码。
在《归环契约》的奇幻旅程中,一支精心打造的使灵队伍是每位冒险者探索世界的核心资本。掌握从组建到培养,再到实战部署的全流程策略,是提升游戏体验与战斗效率的关键。本文将系统性地为你解析使灵的获取途径、深度培养方案以及高效的阵容搭配艺术。 使灵获取:多渠道构建你的核心班底 打造强力阵容的第一步,在于如何高
2026北京国际车展的聚光灯下,iCAR品牌的两款新车无疑是展台焦点。一款是彰显个性态度的定制之作,另一款则揭示了品牌未来量产车型的设计与技术方向,共同勾勒出iCAR在新能源与智能化浪潮下的独特思考。 首先吸引目光的,是这台iCAR V23白武士版。需要明确的是,它目前是一款定制展示车型,旨在为个性
热门专题
热门推荐
在流量日益分散的今天,把鸡蛋放在同一个篮子里,风险不言而喻。多平台推广,早已不是“要不要做”的选择题,而是“如何做好”的生存题。它的核心价值,可以概括为两点:实现“流量风险对冲”,以及构建“品牌触点全覆盖”。通过在不同生态位——无论是搜索、短视频、图文还是电商——建立内容矩阵,企业不仅能有效缓冲单一
DeepSeek知识库的核心,是运用RAG(检索增强生成)技术,将DeepSeek强大的大语言模型推理能力,与您的私有文档资源——包括PDF文件、内部代码库、标准操作流程(SOP)等——深度融合。其最终目标是实现基于特定垂直领域数据的精准智能问答,让AI的回答不再是通用泛化,而是具备专业依据、内容详
三大运营商推出Token套餐,将大模型调用量包装为类似流量包的产品,以降低AI使用门槛。中国电信推出个人与企业多档套餐,最低月费9 9元;上海移动推出1元购40万Tokens服务;联通则提供个人与团队版套餐。运营商凭借用户渠道和支付优势,推动算力消费向大众市场普及,可能重塑AI服务消费模式。
HermesAgent本地运行缓慢常因未量化的大语言模型占用资源过多。可通过AWQ量化模型、llama cpp后端加载GGUF模型、配置vLLM引擎提升并发吞吐、禁用非必要工具降低上下文开销,以及调整SQLite记忆检索阈值等方案优化。这些方法能显著降低延迟,提升响应速度。
随着AI智能体能力的持续增强,确保其行为始终符合预设目标与安全边界,已成为行业亟待解决的核心挑战。然而,当前主流的治理方案在防止智能体“失控”或“脱轨”方面,仍面临显著的实践瓶颈。 在之前的探讨中,我们分析了主流治理思路:部署多样化的对抗性验证器,构建一个多层次的安全审查网络。该方案的核心逻辑并非限





