#DeepSeek V4-Pro

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AI安全 2 GLM-5.2 2 开放权重模型 2 Artificial Analysis 1 GPT-5.5 1 GPT 5.6 Luna 1 Kimi K3 1 Lean-QIT-Bench 1

信息流里打上「DeepSeek V4-Pro」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。

8月18日

模型中美对照多源确认精选73°15:30

Qwen3.8-27B本地模型性能比肩前沿模型

Qwen的27B本地模型跑出了DeepSeek V4-Pro和GPT 5.6 Luna的水平，本地模型也能打前沿了，值得看看。

#Qwen3.8-27B #DeepSeek V4-Pro #GPT 5.6 Luna #本地模型

官方账号阿里通义 Qwen@Alibaba_Qwen5 个信源在谈原文

7月24日

论文多源确认精选12:01

Lean-QuantumAlg-Bench 和 Lean-QIT-Bench 评估 AI 定理证明

想知道 AI 定理证明在量子计算领域到底多强？这篇论文给了两个新基准和四个模型实测分数，LAD 方法能提升最高 15.9 分，很实在。

#Lean-QuantumAlg-Bench #Lean-QIT-Bench #GPT-5.5 #Kimi K3

arXiv: DeepSeek@Lei Zhang 等 13 人11 个信源在谈原文

7月19日

行业多源确认精选03:03

开放权重模型在网络安全能力上仅落后封闭前沿模型4-7个月

AISI实测发现开放模型追封闭模型只差几个月，GLM-5.2和DeepSeek V4-Pro表现接近，差距还在快速缩小，值得关注。

#GLM-5.2 #DeepSeek V4-Pro #开放权重模型 #AI安全

@koltregaskes@koltregaskes5 个信源在谈原文

7月18日

模型多源确认18:39

开放权重模型网络能力追上四个月前的前沿模型，成本更低

英国AI安全所发现，GLM-5.2和DeepSeek V4-Pro的网络能力快追上封闭模型了，但安全防护基本没用，值得关注。

#GLM-5.2 #DeepSeek V4-Pro #开放权重模型 #网络安全

官方账号Decoder@Matthias Bastian5 个信源在谈原文

6月29日

信号覆盖矩阵：语句自动形式化中的类型与语义错误分层

这篇论文用信号覆盖矩阵把自动形式化的错误拆成类型和语义两类，告诉你每个方法的增益到底来自哪，而不是只看总分。

#ProofNet #MiniF2F #DeepSeek V4-Pro #Lean

arXiv: DeepSeek@Chengxiao Dai 等 3 人2 个信源在谈原文