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8月3日

11:43

Gary Marcus@GaryMarcus

75°

Gary Marcus在推文中称，2017年以来除规模扩展外，最大突破是将基础模型扩展为整合工具和代码解释器的系统，例如Claude Code。João Mendonça则反驳，LLM领域已有9年没有突破，自2017年6月《Attention Is All You Need》和2017年1月应用稀疏MoE之后，架构没有质变。这场辩论的双方都承认，Claude Code是工具化系统路线的代表产品。

推荐理由：Gary说最大突破是模型加工具和代码解释器，像Claude Code；另有人说9年没真突破。

原文

11:13

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Qwen3.8-Max在Frontend Code Arena以1668分位列第四，仅次于Claude Opus 5 (Max)的1705分和Kimi K3 (Max)的1676分。该模型参数达2.4T，支持自主编码、多模态感知和长程规划，官方称可完成500+轮芯片设计优化。API定价为输入2.0美元/百万tokens，输出6.0美元/百万tokens，隐式缓存0.25美元/百万tokens。Alibaba Qwen表示下周将开放Qwen3.8-Max及Qwen3.8-27B的权重。

AI模型 Qwen3.8-Max Alibaba_Qwen Frontend Code Arena

推荐理由：阿里的Qwen3.8-Max刚发布，前端代码榜排第四，分数紧咬Claude和Kimi，下周还开源权重，可以蹲一下。

原文

11:11

lmarena.ai@lmarena_ai

Qwen3.8-Max在Vision Arena基准中排名第二，获得1305分。榜首是Claude Fable 5（High），领先优势仅13分。这一差距表明两者在视觉任务上的表现非常接近。

AI模型 Qwen3.8-Max Vision Arena Claude Fable 5

事件专题

推荐理由：Qwen3.8-Max在视觉榜单冲到第二，只比Claude Fable 5低13分，想看看国产视觉模型底子的可以关注。

原文

10:30

Binyuan Hui@huybery

Andrej Karpathy用《指环王》第一段测试Opus 5，给它约1M token的预算（约10美元）并要求生成three.js渲染版本。Opus 5花了大约2小时写出5500行代码，程序化渲染了故事，但效果有些粗糙。Karpathy认为这类超定制世界生成是LLM的新应用场景，同时暴露了模型无法高效观看视频或玩游戏的短板，只能靠截图慢慢检查。

AI模型 Opus 5 Karpathy three.js

事件专题

推荐理由：Karpathy用《指环王》首段测Opus 5，1M token生成5500行three.js代码，效果糙但脑洞大。

原文

10:17

小互@imxiaohu

85°

OpenAI发布公告和200多页论文，披露下一代主力模型Astra的内部版本解决了10个数学与理论计算机科学难题。这些难题中最古老的来自1964年，最年轻的也已有二十多年未解，分布在八个分支。Astra尚未对外发布，目前仅以内部版本完成解题。

AI模型 OpenAI Astra 推理模型

事件专题

推荐理由：OpenAI下一代模型Astra的论文：一口气解开10个几十年没人动的数学难题，想看看多强可点开。

原文

07:21

Gary Marcus@GaryMarcus

82°

Gary Marcus在X上列出外界对OpenAI Astra数学结果的八种误解。他认为数学领域擅长验证与合成数据，因此Astra的数学能力不代表通用智能，并援引IBM Watson从问答转向医疗失败的例子。Astra的证明写作水平不及证明本身，也未必能可靠处理PDF提取或写视频脚本。Marcus还驳斥了Astra即奇点的说法，并称一次Fable运行不足以证明数学史被改写。

AI模型 Astra OpenAI 数学推理

事件专题

推荐理由：Gary Marcus盘点Astra数学8大误区，冷静看待OpenAI新模型，别被'数学已解决'带偏

原文

06:08

Gary Marcus@GaryMarcus

79°

Gary Marcus 发文指出，OpenAI 的 Astra 在数学上的成功并不代表通用能力。数学依赖符号验证和合成数据，容易刷分，但现实世界无法模拟。Astra 只擅长某些数学题，并非全领域领先，其证明写作能力也不及题目求解。他质疑 Astra 能解决 PDF 数字提取等现有模型难题。Marcus 强调，Astra 不是奇点，也不意味着自动化科学发现时代到来。

AI模型 OpenAI Astra Gary Marcus

事件专题

推荐理由：Gary Marcus 给 OpenAI 的数学成绩单泼冷水：Astra 能解数学题是因为数学能自动验证，换到现实问题就不好说。别急着吹成万能。

原文

04:35

HeyGen@HeyGen_Official

HeyGen 用同一提示词测试了四个图像模型的身份保持能力，包括 Flux 2.0 pro、Seedream V5、Kling V3 等。Flux 2.0 pro、Seedream V5、Kling V3 各自生成了相似的脸，但都与目标真人不符。HeyGen 强调自家虚拟形象基于真实视频素材训练，这正是与这些模型的关键差别。

AI模型 HeyGen Flux 2.0 pro Seedream V5

推荐理由：HeyGen 用同一提示词测了四个模型，生成的脸像但非本人。和自家基于真实录像的虚拟形象一比，差距明显。

原文

8月2日

22:08

Hailuo AI@Hailuo_AI

MiniMax H3 在用户 Farhan 的测试中生成了完整的游戏风格电影片段，场景包含古代水神庙、发光神器、巨石守卫和逃跑序列。整个片段中角色外观、镜头运动、水面光照、动作和音频保持了跨镜头一致，没有出现角色突变或环境崩坏。Farhan 认为它虽有小瑕疵，但已比随机生成的 AI 片段更接近真正的游戏过场动画。

AI模型 MiniMax H3 Hailuo AI 视频生成

事件专题

推荐理由：Farhan 用 MiniMax H3 做了一段水神庙逃生的游戏过场，角色、镜头、音效全程没崩，比单图生成靠谱多了。

原文

15:36

小互@imxiaohu

根据ArtificialAnlys的测算报告，DeepSeek完成相同基准任务的成本比Fable低105倍。这意味着DeepSeek的推理开销约为Fable的1/105。该对比数据来自ArtificialAnlys发布的模型成本分析。

AI模型 DeepSeek Fable ArtificialAnlys

推荐理由：同一基准，DeepSeek成本只要Fable的1/105，这数字挺离谱的，可以点进去看看。

原文

14:11

Hailuo AI@Hailuo_AI

创作者 @ponzponz15 用 MiniMax H3 测试绿幕编辑。他上传了原视频、编辑后视频和参考图像，验证 H3 能否在保持相机运动与人物位置的同时，将背景和服装替换为参考图像的世界观。测试结果显示，编辑后的画面在部分场景中轮廓反而更清晰。H3 支持参考图像转换、相机运动测试和时间一致性。

AI模型 MiniMax H3 视频编辑多模态

事件专题

推荐理由：海螺AI官方转发了用户用MiniMax H3做绿幕编辑的测试，换背景和衣服还能保持镜头和人物不动，编辑后轮廓还更清楚，挺有意思。

原文

14:10

宝玉@dotey

精选

Andrej Karpathy 用《指环王》第一段做测试，给 Opus 5 提供 100 万 token 预算（约 10 美元）和 three.js 渲染任务。Opus 5 用约 2 小时写了 5500 行代码，程序化生成故事场景，结果有点粗糙但能跑。Karpathy 认为 LLM 目前无法直接观看视频或玩游戏，只能靠截屏检查效果，因此出错不少。他设想按需生成'临时版 GTA'式的定制 3D 世界。

AI模型 Opus 5 three.js 3D渲染

事件专题

推荐理由：Karpathy 让 Opus 5 花 10 美元做了个《指环王》3D 渲染，5500 行代码，还聊了模型短板。

原文

13:08

Geek@geekbb

在包含940道题的Extended NYT Connections基准上，DeepSeek V4 Flash取得89.6分，位列第一。Gemini 3.6 Flash以89.0分紧随其后。Qwen 3.7 Plus的成绩为74.8分，Gemini 3.5 Flash-Lite为60.4分。Qwen 3.7 Flash和Qwen3.6-35B-A3B分别只拿到43.8和41.6分。

AI模型 DeepSeek V4 Flash Gemini 3.6 Flash Qwen 3.7 Plus

事件专题

推荐理由：DeepSeek V4 Flash在谜题基准拿到89.6，赢了Gemini 3.6的89.0，推理表现很亮眼。

原文

12:14

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

85°

Karpathy加入Anthropic后首次发布长帖，给Opus 5约100万Token（约10美元）预算，让它用three.js渲染《指环王》故事。Opus 5耗时约2小时，写出5500行代码，最终生成一个3D版本。Karpathy指出，模型无法直接观看或游玩生成的视频/游戏，只能靠逐段截图检查，过程中出错多次。他认为多模态感知与游戏内交互能力仍是LLM明显的短板。

AI模型 Opus 5 Anthropic Karpathy

事件专题

推荐理由：Karpathy给Opus 5百万Token预算，让它做《指环王》3D渲染，还吐槽模型没法自己看结果。

原文

11:09

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

精选73°

DeepSeek V4 Flash 正式版已上线官方 API，模型结构与 preview 版一致，仅重新做了后训练。官方公布的 Agent 基准成绩全面超过 V4 Pro Preview，其中 Terminal Bench 2.1 得分 82.7，NL2Repo 54.2，Cybergym 76.7。新版本兼容 Codex API 格式，并提供 Mac 和 Windows 一键配置脚本。

AI模型 DeepSeek V4 Flash V4 Pro

推荐理由：DeepSeek 正式版 V4 Flash 的 Agent 跑分全面超过 V4 Pro Preview，还支持 Codex API 格式，一键脚本就能接入。

原文

10:02

Gary Marcus@GaryMarcus

76°

Gary Marcus发帖质疑，把AGI限定在可形式化领域是移动球门柱。他以2024年与Brundage的赌约为据，认为写视频脚本这类任务AGI应当能做。他承认Astra在数学上表现惊艳，但仅凭数学能力不足以证明其达到AGI。

AI模型 Gary Marcus Astra 通用人工智能

事件专题

推荐理由：看了这条你会明白，Astra数学再强也不是AGI的充分证据，Gary Marcus一句话点破通用性该有的样子。

原文

08:44

ollama@ollama

DeepSeek-V4-Flash-0731已在Ollama云上线，速度比前一天快2倍以上。该版本显著增强了智能体能力，支持通过ollama run deepseek-v4-flash:0731-cloud调用。用户还可搭配Claude Code使用，命令为ollama launch claude --model deepseek-v4-flash:0731-cloud。

AI模型 DeepSeek-V4-Flash-0731 Ollama Claude Code

推荐理由：Ollama云上线了DeepSeek-V4-Flash-0731，速度比昨天快2倍多，还能配合Claude Code用，可以试试。

原文

06:56

Aravind Srinivas@AravSrinivas

75°

DeepSeek发布V4-Flash模型，据Artificial Analysis称，其完成与Fable 5相同的基准任务时，总成本仅为后者的1/105。这一成本差距达到两个数量级，属于罕见的效率提升。评论者将此次发布称为DeepSeek的2.0时刻，认为Flash版本将引发市场关注。

AI模型 DeepSeek V4-Flash Fable 5

事件专题

推荐理由：DeepSeek V4-Flash跑同样任务，总成本比Fable 5低了105倍，两个数量级的差距，真有点吓人。

原文

06:26

Gary Marcus@GaryMarcus

精选

Gary Marcus发推称，他猜测Astra是一个带辅助框架和工具的神经符号LLM。他强调这一观点与自己最初的说法一致，并质疑Astra是纯大模型的可能性。这条推文目前获得9595次查看和7个点赞。

AI模型 Astra 神经符号 Gary Marcus

事件专题

推荐理由：Gary Marcus公开赌Astra不是纯大模型，而是神经符号路线，还说自己早这么说了。想看他凭什么这么判断，就来读读这条。

原文

06:09

elvis@omarsar0

omarsar0在推文中称，DeepSeek V4-Flash等模型的token效率被低估，建议更激进地尝试不同测试框架。他提醒，DeepSeek V4-Flash的每token价格虽便宜，但多轮交互可能使单任务总成本更高。@ArtificialAnlys报告称，DeepSeek完成与Fable相同的基准任务时，总成本仅为Fable的1/105。

AI模型 DeepSeek V4-Flash Fable token效率

事件专题

推荐理由：别光看每token单价：DeepSeek V4-Flash跑同基准总成本比Fable低105倍，这条推文有数据。

原文

05:14

Gary Marcus@GaryMarcus

78°

Gary Marcus在X上批评，OpenAI新证明引发的欢呼有数千万观看，而一位数学博士研究生对疑似反例的讨论互动数不足12次。他引用自己的帖子指出，至少一个Astra证明可能出错，该帖子有3249次观看，但只有5条回复、3次转发和14个赞。Marcus用这个对比说明，证明的验证过程未得到足够关注。

AI模型 OpenAI Astra Gary Marcus

事件专题

推荐理由：Gary Marcus扒出OpenAI的Astra证明可能有问题，一个数学博士生的反例讨论才十几个互动，和数千万播放反差太大，建议去看看。

原文

02:09

elvis@omarsar0

DeepSeek-V4-Flash-High在Frontend Code Arena基准测试中获得1586分。该模型定价为每百万tokens输入0.14美元、输出0.28美元。官方称它是同类模型中性能价格比最高的选择。有开发者实测后表示，其前端代码能力超出预期，甚至怀疑自己用错了模型。

AI模型 DeepSeek-V4-Flash-High DeepSeek Frontend Code Arena

推荐理由：DeepSeek的新模型前端代码拿了1586分，定价才0.14/0.28美元，同类里性价比最高，前端开发者可以试试。

原文

01:38

andrew chen@andrewchen

精选

MiaAI实验室用Hermes agent根据一条X帖子，在一夜之间自动完成了DeepSeek v4 Flash GA (0731)在2块NVIDIA DGX Sparks上的部署。部署使用官方FP8权重，单流推理速度达82 tok/s，峰值约95 tok/s，三会话并发时达到135 tok/s。该方案已发布在GitHub上，并感谢了0xSero提交的PR，后续还会改进部署配方。

AI模型 DeepSeek v4 Flash Hermes NVIDIA DGX Sparks

事件专题

推荐理由：Hermes agent看了条帖子就自动部署好DeepSeek v4 Flash，双DGX Sparks跑出82 tok/s，省人力还快。

原文

01:37

Gary Marcus@GaryMarcus

Gary Marcus在X上表示，OpenAI的Dean Ball称Astra能做任何事，但他怀疑Astra连数学都未必擅长。Ben Horne将Noam的推文输入Claude，Claude最后总结称，列表中的内容几乎都是构造或显式边界，只需展示巧妙对象即可验证。Claude还指出，所有这些成果都没有涉及构建新理论。Gary Marcus认为这些突破虽然惊人，但缺乏新理论值得思考。

AI模型 OpenAI Astra Claude

事件专题

推荐理由：Gary Marcus怼Astra全能论，还用Claude分析Noam推文，看看AI圈怎么吵的

原文

01:35

andrew chen@andrewchen

DeepSeek V4 Flash 0731 被 Andrew Chen 安装到两台 DGX Spark 上。他在 X 平台晒出安装截图，表示将用于周末测试。目前该模型还没有官方基准分数，性能未知。

AI模型 DeepSeek V4 Flash DGX Spark DeepSeek

事件专题

推荐理由：哥们 Andrew Chen 晒了 DeepSeek V4 Flash 0731 跑在双 DGX Spark 上，想围观新版本性能的可以关注他。

原文

01:16

elvis@omarsar0

82°

OpenAI研究员Sebastien Bubeck表示，Astra是OpenAI下一个主要模型，已独立证明多个数学难题。OpenAI将发布10个Astra证明，每个都附带完整Lean证书和思维链（CoT）推演。结果包括对von Neumann代数中Connes刚性猜想的反驳，以及高维球堆积、电路复杂度、多色图中单色三角形的更好界限。这一进展让独立研究者对AI驱动的科学发现感到兴奋。

AI模型 Astra OpenAI 数学证明

事件专题

推荐理由：OpenAI的Astra模型一口气放出10个数学证明，还带Lean验证和推理过程，数学爱好者可以围观了。

原文

01:08

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Code Arena 公布 Image-to-WebDev 最新评测分数。Opus 5 (Max) 以 1669 分排名第一。GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 三个版本分别拿到 1581、1531、1497 分，排在第 4、13、21 位。Grok-4.5 以 1578 分排第 5，Kimi K3 (Max) 以 1571 分排第 6，Muse Spark 1.1 以 1550 分排第 8。该评测考察模型根据截图生成网站，以及多步推理和工具调用的智能体编码流程。

AI模型 Opus 5 GPT-5.6 Code Arena

事件专题

推荐理由：想找能照着截图做网页的模型？直接看 Code Arena 这份榜单，Opus 5 (Max) 第一，GPT-5.6 和 Grok 的分数也都列出来了。

原文

01:06

Kevin Weil@kevinweil

78°

OpenAI 官网发布 Ten Advances in AI Reasoning 页面，公开十项推理评估结果。首席产品官 Kevin Weil 在 X 上转发，称每项结果都是领域内的重要进展。他祝贺 Sebastien Bubeck、Mark Chen 等团队，并展望全球用户都能用上该模型。页面可用来对比当前推理模型的评测表现。

AI模型 OpenAI 推理模型基准测试

事件专题

推荐理由：OpenAI把十个推理基准成绩一次性亮出来，Kevin Weil说是领域级结果。想了解新模型强在哪，直接翻这份榜单。

原文

00:21

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

82°

OpenAI在X平台预热下一代模型Astra，称其解决了10个存在至少十年的数学问题。OpenAI研究负责人Sebastien Bubeck确认，Astra完成了多项成果，包括推翻Connes刚性猜想、改进高维球堆积和电路复杂性的界。这些证明将附带Lean证书和思维链（CoT）逐步讲解，并以论文形式发布。据称整个求解过程的算力成本仅约2000美元，OpenAI CEO Sam Altman已赴华盛顿与美政府沟通发布事宜。

AI模型 OpenAI Astra 数学推理

事件专题

推荐理由：OpenAI说新模型Astra用2000美元算力解了10个老数学难题，连数学家都难搞定，还附Lean证明，感觉是真翻身了。

原文

8月1日

23:08

Gary Marcus@GaryMarcus

74°

Gary Marcus对OpenAI Astra的演示表示惊艳，但指出数学问题与其他问题不同，更适合形式化验证和合成数据。他认为该模型在开放式真实世界任务中的可靠性尚未可知，且未知是否依赖Lean等正式工具。Marcus质疑目前缺少具体实验细节，例如尝试了多少问题、成功多少，也没有独立验证。他提醒，过去社区多次对未亲测模型狂热，随后出现分歧或失望。

AI模型 OpenAI Astra Gary Marcus

事件专题

推荐理由：Gary Marcus说：Astra数学成绩亮眼，但实际可靠性没验证，别急着嗨。

原文

17:08

AI Will@FinanceYF5

用户用旧版“对话式卡路里追踪器”提示词测试 Claude Opus 5，第一版就生成了完整应用。Claude Opus 5 的界面、交互与完成度超出预期，演示视频展示其实际效果。测试者据此怀疑，Opus 5 做移动应用可能已经强于 Fable。

AI模型 Claude Opus 5 Fable 移动应用

推荐理由：有人拿旧提示词让 Claude Opus 5 做个卡路里追踪器，第一版就挺完整，感觉比 Fable 还顺。

原文

15:59

官方账号Greg Brockman@gdb

76°

OpenAI下一代模型Astra的内部版本解决了10个数学与理论计算机科学问题，总成本约2000美元。官方发布了10个Astra证明，每个都附带Lean证书和思维链走查。成果包括反驳Connes刚性猜想、改进高维球堆积界限、给出电路复杂度新界限，并确认nonsofic群存在。另外还改进了多色图中单色三角形的界限。

AI模型 Astra OpenAI Lean

事件专题

推荐理由：OpenAI的Astra模型花约2000美元解出10个数学难题，证明还带Lean验证，硬核得让人服气。

原文

14:32

ollama@ollama

DeepSeek-V4-Flash-0731 已上线 Ollama 云服务。此次更新显著增强了模型在智能体任务中的表现。用户可运行 ollama run deepseek-v4-flash:0731-cloud 直接使用，也可通过 ollama launch claude --model deepseek-v4-flash:0731-cloud 将其与 Claude Code 集成。

AI模型 DeepSeek-V4-Flash-0731 Ollama Claude Code

推荐理由：DeepSeek-V4-Flash-0731 上架 Ollama 云了，agent 能力更强，能直接配合 Claude Code 用，跑一条命令就能体验。

原文

11:35

小互@imxiaohu

78°

DeepSeek-V4-Flash正式版发布，官方声称可原生接入OpenAI Codex。该模型在九项Agent测试中全部反超自家更大的V4-Pro预览版。它登顶开源模型前三，输出价格比Opus 4.8便宜89倍。DeepSeek还为Codex做了官方适配，提供一条命令接入方案。

AI模型 DeepSeek V4-Flash Codex

事件专题

推荐理由：DeepSeek新出的V4-Flash能直接配Codex，一条命令搞定，跑分还反超自家V4-Pro，价格比Opus 4.8便宜89倍。

原文

11:12

shao__meng@shao__meng

华为在 Hugging Face 发布 openPangu-2.0-Pro 的开源权重。官方称这是首个完全在昇腾 NPU 上训练的 500B+ 级模型，MoE 总参数量 505B、激活 18B，上下文 512K。在少量有交集的基准上，GPQA-Diamond 87.9，低于 Kimi K3 的 93.5 和 GLM-5.2 的 91.2；SWE-bench Verified 68.5，与 DeepSeek V3.1 的 66.0 接近。其 BrowseComp 65.7 也明显落后于 Kimi K3 的 91.2。

AI模型 openPangu-2.0-Pro 华为昇腾

事件专题

推荐理由：华为开源 openPangu-2.0-Pro（505B/512K，昇腾训练），但 GPQA 87.9 不如 Kimi K3。

原文

10:53

Justine Moore@venturetwins

一位用户过去一年半用同一图灵测试提示词试遍了 AI 视频模型，无一成功。MiniMax 3 成为首个通过该测试的模型，能在黑板上写出"Hi"。该模型由 Hailuo AI 团队发布，已开源。这标志着视频生成模型在指令遵循和文字书写能力上的显著进展。

AI模型 MiniMax 3 Hailuo AI 视频生成

推荐理由：MiniMax 3 居然能真在黑板上写 Hi，之前所有视频模型都做不到，还开源了，快去试试。

原文

10:13

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

72°

DeepSeek-V4-Flash-0731已在Fireworks平台上线，支持日零部署。DeepSeek报告该模型在全部9项智能体评测中超越V4 Pro，其中Terminal Bench得分82.7%。其性价比优于V4 Pro，定价为每百万tokens 0.28美元，上下文窗口达100万tokens。

AI模型 DeepSeek V4-Flash-0731 Fireworks

推荐理由：Fireworks当天上线了DeepSeek最新模型，智能体评测全面超过V4 Pro，价格还更便宜，适合跑高并发任务。

原文

09:48

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

DeepSeek-V4-Flash-High在Frontend Code Arena中取得1586分，总排名第7。它在开源模型中位列第3，消费者产品类目排名第4。参考设计、数据与分析、游戏类目均排第6，品牌与营销类目排第7。相比DeepSeek-V4-Flash-High-Preview提升154分，相比DeepSeek-V4-Pro-Preview提升121分。该模型定价为每百万token输入0.14美元、输出0.28美元，是同级别中性能价格比最高的。

AI模型 DeepSeek-V4-Flash-High Frontend Code Arena DeepSeek

推荐理由：DeepSeek-V4-Flash-High跑前端代码榜第7、开源第3，价格0.14美元/百万token，同级别性价比最高。

原文

09:47

lmarena.ai@lmarena_ai

72°

DeepSeek-V4-Flash-High在Frontend Code Arena中得分1586，刷新了帕累托前沿。其API定价为每百万token 0.14/0.28美元，是同级别中性能价格比最高的模型。DeepSeek-V4-Flash官方API已进入公开测试阶段，Agent能力大幅升级，基准成绩全面超过V4-Pro-Preview。该模型原生支持Responses API格式，并已适配Codex。

AI模型 DeepSeek-V4-Flash Frontend Code Arena 编程助手

事件专题

推荐理由：DeepSeek把V4-Flash的API放出来了，1586分的代码能力只要白菜价，还支持Codex，写前端的时候可以试试。

原文

09:25

Geek@geekbb

72°

Hugging Face 通过 Inference Endpoints 部署了 DeepSeek-V4-Flash-0731 的免费公共端点，调用 OpenAI 兼容接口 /v1/chat/completions。模型名填 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731，api_key 填任意非空字符串即可。限流规则为每 IP 约 20 请求突发，之后约 12 请求/分钟补充，超限返回 429。发布者提醒并行 agent 调用没问题，但别做脚本轰炸。

AI模型 DeepSeek-V4-Flash-0731 Hugging Face 智能体

事件专题

推荐理由：Hugging Face 免费开放了 DeepSeek-V4-Flash-0731 接口，无需 token，随手就能调，适合测试 agent 并行调用。

原文

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