Ling Flash 3.1 在乐高 Minecraft 任务中击败了 Deepseek,展示了其强大的智能体能力。
#Deepseek
朋友分享了自己用Qwen 3.8 27B和Deepseek v4搭建的本地AI实验环境,适合想快速测试不同大模型性能的用户参考。
移动云和南湖研究院等联合发布的新系统,用类脑芯片和 GPU 协同,让 Deepseek V4 大模型推理更便宜,成本比同类国产方案低一半多。
朋友,Deepseek 新出的 552B 大模型现在在 Fireworks 上能用,做编程和网络安全很厉害,比 GPT 5.6 Sol 便宜很多。
朋友,Deepseek 新出的 552B 大模型现在在 Fireworks 上能用,编程和网络安全方面比 Opus 5 强,还便宜很多。
Deepseek 新出的 V4.1-Flash 模型,参数量 5520 亿,内存占用比之前少四分之三,还比 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 表现好一点,适合做更便宜的 AI 代理。
Deepseek新推出的V4-Flash-Vision-Exp模型,将图像理解能力与文本处理结合,在多模态智能体基准测试中表现优异,与Opus 4.8不相上下,值得一试。
如果你用 Codex 但觉得模型不够用,OpenCodex 能让你一个工具里切换 Kimi3、Gemini 和 Deepseek,前端、多模态、速度都能兼顾。
做自主循环或智能体评估的开发者,可以借鉴这种多模型评估策略来提升系统稳定性,建议点开看看具体怎么搭配。
美国企业转向 Deepseek 说明 AI 成本压力正在重塑市场格局,关注 AI 采购和成本优化的团队值得了解这一趋势,以便评估自身供应商策略。
做智能体或高 token 消耗应用的开发者,Deepseek 这个永久降价直接拉低了推理成本,比 GPT-5.5 便宜几十倍,值得立刻评估迁移。
Deepseek 在巨额融资下仍坚持 AGI 优先,这对关注 AI 长期发展的投资者和研究者是个重要信号——值得关注其技术路线与商业平衡的后续进展。
开源AI社区正面临地缘政治压力,Hugging Face CEO的呼吁提醒从业者:支持开源模型(尤其是中国模型)关乎整个行业的竞争力和创新活力。做AI开发或关注开源生态的人,值得关注这一立场。