Chinese contentRecraft V4.1 Flash 展示油画、报纸拼贴与复古字排生成效果
Recraft 的 V4.1 Flash 速度真快，用户 Heather Green 放了四组油画和复古字排的完整提示词，想玩文生图的直接抄。
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9月26日
9月25日
Chinese content爆料称智谱将推 GLM-5.5 Flash 与 GLM-5.4，Kimi K4 或减少激活参数
有人扒到智谱 GLM-5.5 Flash、GLM-5.4 和 Kimi K4 的命名线索，猜 K4 激活参数比 K3 还少，吃瓜看看。
Chinese contentArtificial Analysis 推出 Terminal-Bench-Science 0.1 智能体科研基准榜单
Stanford 联合 Terminal-Bench 团队搞了个科研智能体榜单，70 个真实科研任务里 GPT-6 Astra 拿 63% 排第一，开源模型才 10%，差距很直观。
Chinese contentGemini 3.8 Flash 在 Cline 中免费可用
Cline 里免费用 Gemini 3.8 Flash，1M 上下文加 291 tok/s，跑分还压过 GPT-5.6 Luna 和 DeepSeek v4.1 Flash，写代码可以直接试。
Chinese content单文件 Minecraft 测试：DeepSeek V4.1 Flash 胜过 Space Bunny Alpha
有人拿 DeepSeek V4.1 Flash 和 Space Bunny Alpha 现场比拼，让两个模型各自写一个网页版 Minecraft，前者能跑能挖，后者地面还有破洞，结果一目了然。
9月24日
Chinese contentZenith 系统让 DeepSeek v4.1 Flash 在长程任务上超过 GPT 5.6 Sol
Zenith 用最便宜的 DeepSeek v4.1 Flash 打赢了 GPT 5.6 Sol，开源党可以看看它怎么做到的。
Chinese contentDeepSeek 疑似在新架构上推进，V4.1 或将采用 YOCO 相关设计
有人推测 DeepSeek V4.1 会用 YOCO 这类新架构，如果靠谱，KV 缓存开销可能大幅下降，架构党可以留意。
9月23日
Step 5 Preview tested on two real coding tasks
Benchmark scores can hide whether a model survives long, multi-step builds, so the value here is watching Step 5 Preview handle mechanical synchronisation and real tooling rather than canned puzzles. Developers choosing between Step 5, GLM-5.3, Kimi K3 and Claude Opus 5 get a practical cost-versus-reliability comparison for agentic coding workflows. The stated price gap makes it a concrete candidate for teams in Southeast Asia and beyond cutting per-task inference spend.
Chinese contentGPT-6-Luna 与 DeepSeek-V4.1-Flash 价格对比：各有优势区间
有人在比 GPT-6-Luna 和 DeepSeek-V4.1-Flash 的实际成本，短上下文选 Luna，272K 以上大输入选 DeepSeek，做 agent 的可以看看怎么省钱。
Chinese content开源 MiMo v2.6 成为性价比新标杆，代理成本仅为 Grok 4.7 的 1/57
小米的 MiMo v2.6 Flash 跑分接近 Grok 4.7，成本却只有 1/57，做 agent 的可以看看这份 60 任务实测。
9月22日
Chinese contentGrok 4.7 浏览器长任务基准 39.9 分，仍落后 DeepSeek
Grok 4.7 浏览器任务 39.9 分，比上代涨 8.7，但只有 GPT-6 Astra 一半。
9月21日
Chinese contentOpenAI 用 1 万个代理展示纳维-斯托克斯方程失效，DeepSeek V4.1 Flash 发布新架构
OpenAI 用 1 万个代理做了个实验，结果挺有意思的，DeepSeek 也出了个新版本，对长文本处理更便宜了。
9月20日
DeepSeek V4.1-Flash model ships 1M context with extreme KV compression
This matters for developers and researchers working with large-scale text data, as it significantly reduces memory requirements for long-form processing.
Chinese content智谱GLM 5.3 FlashX性能提升但价格更高，被DeepSeek v4.1 Flash超越
智谱AI新出的GLM 5.3 FlashX模型，性能确实有提升，但价格比之前贵不少，而且被DeepSeek的v4.1 Flash模型给超越了。
9月19日
Chinese contentBolt 上开源模型首周，开发者选最快 DeepSeek V4.1 Flash
Bolt 上开源模型首周，开发者选最快 DeepSeek V4.1 Flash，该版本在 Bolt Forge 中上线，使用量是 DeepSeek V4 Pro 的 10 倍。
9月18日
Chinese contentDeepSeek 发布 V4.1-Flash 技术报告
DeepSeek 新发布的 V4.1-Flash 技术报告，优化了预填充计算、HBM 缓存、SSD/主机持久化缓存和缓存失效恢复，还用了近似的 SWA Bounded Replay 替代长期保存局部缓存状态。
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression
For developers working with large language models, DeepSeek-V4.1-Flash offers a more cost-effective solution for long-context tasks by significantly reducing KV cache requirements.
9月17日
Chinese contentGPT Image 2.5 Flare 与 Recraft V4.1 Pro 新一轮对比测试
想看看 GPT Image 2.5 Flare 和 Recraft V4.1 Pro 谁在生成动漫风格图像时更擅长，可以看看评论区里的测试细节。
9月16日
DeepSeek engineer says AI will surpass human-written code soon
For those interested in the future of AI development, Liu Shengyu's perspective offers a rare and candid look at the challenges and motivations of a leading engineer working on a major model.
IT之家Source
Chinese contentDeepSWE测试显示DeepSeek V4.1-Flash输入token占比远高于输出
DeepSWE测试发现DeepSeek V4.1-Flash的输入token消耗远高于输出，缓存命中率高，能大幅降低成本。
9月15日
Chinese contentDeepSeek-V4.1-Flash (Max) 发布，性能成本比提升 4.87%，成本仅 0.07 美元/任务
DeepSeek 发布了新模型，性能提升 4.87%，成本只有 0.07 美元，比很多模型便宜很多。
Chinese contentDeepSeek-V4.1-Flash (Max) 在任务成本和性能上取得新突破
DeepSeek新发布的V4.1-Flash (Max)模型，任务成本比之前低，性能还提升了4.87%，在性能和成本上都有优势。
Chinese contentDeepSeek-V4.1-Flash (Max) 在开源模型排名中位列第三
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash (Max) 模型在 Agent Arena 排名第三，成本还特别低，适合做任务。
9月14日
Chinese contentGPT Image 2.5 Flare 与 Recraft V4.1 Pro 的图像生成对比测试
朋友A和朋友们对比了GPT Image 2.5 Flare和Recraft V4.1 Pro生成的四张图片，你可以去看看他们用了什么提示词，看看谁画得更好。
DeepSeek routes V4-Pro API traffic to V4.1-Flash
This is a pricing change for DeepSeek's API that will affect developers using the V4-Pro model, as it will now be charged at the lower Flash rate until a new version is released.
9月12日
DeepSeek v4.1-Flash model released
This is a major upgrade for the DeepSeek model, showing significant progress in its architecture and scale.
DeepSeek V4.1 Flash benchmarked against coding agents
For developers, this matters because it shows DeepSeek V4.1 Flash's coding capabilities are robust and not tied to a specific agent framework, making it a versatile choice for different coding tasks.
Chinese contentDeepSeek V4.1 Flash 在 OpenRouter 上 24 小时处理 1T token
DeepSeek 新模型 V4.1 Flash 性价比很高，在 OpenRouter 上 24 小时处理 1T token，比 GLM-5.3 Flash 便宜 5 倍。
9月11日
DeepSeek extends V4 Pro API service
This matters to users because DeepSeek is keeping its older, more affordable model available for another month, allowing them to continue using it without a price increase.
IT之家Source
DeepSeek V4.1 Flash replaces V4 Pro
For users looking for a more affordable and efficient large language model, DeepSeek V4.1 Flash offers a clear upgrade path from the V4 Pro model.
DeepSeek-V4.1-Flash model now available on Ollama's cloud
This new model is more capable, faster, and more cost-effective than previous DeepSeek models, offering a better alternative for users seeking a powerful AI tool.
Chinese contentDeepSeek V4.1 Flash 模型发布，价格低于 OpenAI 和 Z.AI
DeepSeek 新模型比 OpenAI 和 Z.AI 便宜，性能还更好，值得看看。
DeepSeek-V4.1-Flash rolls out for Pro plan subscribers
This is a new version of the DeepSeek-V4.1-Flash model that is now available for Pro plan subscribers on Ollama's cloud.
Chinese contentDeepSeek V4.1 Flash 性能接近 GPT-5.6，成本仅为其 1/30
DeepSeek 推出了 V4.1 Flash，性能接近 GPT-5.6，但成本只有 1/30，用 15 美元就能跑 100 个复杂任务，性价比很高。
Cambricon Day-0 supports DeepSeek-V4.1-Flash
For users interested in high-performance AI chips, this shows a new hardware platform supporting a specific model, which could be relevant for those looking at alternatives to existing solutions.
Chinese contentDeepSeek 发布 V4.1 Flash 模型，采用不对称 MoE 架构并开源
DeepSeek 新出的 V4.1 Flash 模型，用不对称 MoE 架构，参数量 552B，但只用了 8B 活跃参数处理输入、16B 处理输出，比上一代节省了 3/4 的存储，算力效率更高，还支持多模态，价格也便宜，适合需要高效推理的场景。
SuperTechFansSource
Chinese contentDeepSeek-V4.1-Flash 在 Ollama 云端上线
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash 模型，在 Ollama 云端上线了，比之前的小模型更智能、更快，还能处理图片，适合 Max 和 Team 帐户的用户。
Chinese contentDeepSeek 发布 V4.1 Flash 模型，全面超越 V4 Pro
DeepSeek 新发布的 V4.1 Flash 模型，推理速度更快，价格也降了 60%，比之前的 V4 Pro 强很多。
IT之家Source