00:23elvis@omarsar0DeepSeek发布V4-Flash-Preview新检查点,官方API进入公开测试阶段。该模型在TerminalBench-2.1上实现20多分跳升,Agent能力大幅增强,整体成绩远超V4-Pro-Preview。API定价为每百万token输入0.14美元、输出0.28美元。V4-Flash原生支持Responses API格式,并已适配Codex。AI模型DeepSeek-V4-FlashDeepSeek智能体10 个信源在谈事件专题推荐理由:DeepSeek把V4-Flash API公测了,输入才0.14刀每百万token,Agent跑分还涨了20多分,想折腾的可以试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepSeek-V4-Flash
09:39官方账号arXiv cs.AI@Jessica McFadyen, Ole Jorgensen, Harry Coppock, Kevin Wei, Cozmin Ududec一项研究评估了12个前沿语言模型在7个基准上的表现,包括FrontierMath、TerminalBench和网络安全任务。研究发现,增加推理计算(如更大token预算和重复提交)能显著提升得分,例如在FrontierMath上提升达20%以上。固定预算的评估会低估新一代模型能力,因为它们在更大预算下能解锁并更可靠地解决难题。不同基准对推理缩放方法的依赖各异:重复提交对多数基准有效,但外部反馈仅在特定任务中有帮助。论文推理计算FrontierMathTerminalBench推荐理由:别被固定预算的基准分数骗了,这篇论文揭示了很多模型实际能力需要更多推理计算才能看出来。原文稍后读已读值得跟进有用关注 推理计算