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Ana Sayfaya Dön

Claude Opu4.7，GPT 5.5，Deepseek V4 最强 SOTA 模型接连发布，国产模型终于牛逼起来了，🐂🍺 我刚刚测试了一把，太强了，可以排国内最强大模型了，Deepseek V4国产模型之王回归了。之前推荐的ZenMux 福利来了，限时免费的Deepseek V4 Flash和Pro都是免费玩，快去重构自己的项目啊。有了编程能力，ZenMux的 API稳定，Hermes爱马仕等应用不在话下。 👇案例 1，测试案例名称：New API 开源系统全面优化（Repo-level Engineering Refactoring）这个案例能完美测试 V4 三大核心优势？长上下文：1M tokens 可一次性处理整个中型开源仓库，考察跨文件理解和记忆能力。编程能力：真实 SWE-bench 风格的仓库级重构、API 优化。工程务实能力：要求输出分阶段、安全、可落地的方案，而不是纸上谈兵（这正是 V4 比很多模型更“像资深工程师”的地方）。评论区附测试Prompt提示词点赞关注本帖，来看搜集的Deepseek V4测试案例

Tony出海

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27,724 görüntüleme • 4 ay önce •via X (Twitter)

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Anya Rossi• Live Now

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Deepseek V4 Flash 真的惊艳到我了，我就用一句话就生成了一个AI控制台。我使用open code+Deepseek V4 Flash测试了一下模型的能力，总共不到五十秒，就给我生成了对应能力了。主要是该有的模块都有，而且很多细节上面做了特定的优化。模块划分： 1、仪表盘：做中央把控看模型消耗。 2、任务：看任务指派和模型上下文处理。 3、对话：直接在网页上可以和AI直接对话。现在最重要的是open code还能免费使用，可以马上上手体验一下，国产模型是越来越强了，以后真的可以不使用国外模型了。

Deepseek V4 Flash 真的惊艳到我了，我就用一句话就生成了一个AI控制台。我使用open code+Deepseek V4 Flash测试了一下模型的能力，总共不到五十秒，就给我生成了对应能力了。主要是该有的模块都有，而且很多细节上面做了特定的优化。模块划分： 1、仪表盘：做中央把控看模型消耗。 2、任务：看任务指派和模型上下文处理。 3、对话：直接在网页上可以和AI直接对话。现在最重要的是open code还能免费使用，可以马上上手体验一下，国产模型是越来越强了，以后真的可以不使用国外模型了。

小墨同学

27,520 görüntüleme • 27 gün önce

国家超算互联网又开始整活了，宣布用户可限时免费体验 DeepSeek V4。 DeepSeek官方折扣更是打骨折，DeepSeek 开始在国内掀起热潮。第三方AI 聚合平台ZenMux 也限时免费，全球顶级模型测试 GPT-5.5 / Claude Opus 4.7 / DeepSeek V4 一个平台全部搞定！实测DeepSeek v4 pro 前端效果很好了。恭喜国人终于用上好模型了。

国家超算互联网又开始整活了，宣布用户可限时免费体验 DeepSeek V4。 DeepSeek官方折扣更是打骨折，DeepSeek 开始在国内掀起热潮。第三方AI 聚合平台ZenMux 也限时免费，全球顶级模型测试 GPT-5.5 / Claude Opus 4.7 / DeepSeek V4 一个平台全部搞定！实测DeepSeek v4 pro 前端效果很好了。恭喜国人终于用上好模型了。

Tony出海

26,873 görüntüleme • 4 ay önce

DeepSeek V4 Flash 正式版上线了，官方说比deepseek v4 pro预览版的agent能力还要强。文档更新为 DeepSeek V4 Flash 0731，我第一时间把 Hermes 主模型和所有 Persona / Prompt 环境切了过去。视觉模型我还保留了 Kimi K2.6,因为 DeepSeek 不支持多模态,让 Kimi 当“眼睛”,DeepSeek 负责推理,组合起来跑 Agent 和自动化很顺,还顺便省不少 Token 成本。全程不到一分钟,如果你现在就是调用的deepseek的API，直接告诉你的大模型更换最新的 DeepSeek V4 Flash 0731即可。如果你现在还在用旧模型,这波真的建议升级。你现在主力用哪个模型?评论区见。 #DeepSeek #Hermes #AIAgent #OpenCode #LLM

DeepSeek V4 Flash 正式版上线了，官方说比deepseek v4 pro预览版的agent能力还要强。文档更新为 DeepSeek V4 Flash 0731，我第一时间把 Hermes 主模型和所有 Persona / Prompt 环境切了过去。视觉模型我还保留了 Kimi K2.6,因为 DeepSeek 不支持多模态,让 Kimi 当“眼睛”,DeepSeek 负责推理,组合起来跑 Agent 和自动化很顺,还顺便省不少 Token 成本。全程不到一分钟,如果你现在就是调用的deepseek的API，直接告诉你的大模型更换最新的 DeepSeek V4 Flash 0731即可。如果你现在还在用旧模型,这波真的建议升级。你现在主力用哪个模型?评论区见。 #DeepSeek #Hermes #AIAgent #OpenCode #LLM

DeFi狙击手 | Ai🕊️｜Gate美股0费率

23,899 görüntüleme • 29 gün önce

给大家带来刚刚发布的 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 和 openrouter 上的匿名模型 OX-Alpha 多模态实测! 这次是刚要测V4-Flash-Vision的时候评论区有老铁说 OX-Alpha 特别猛, 于是就一起带上了. 使用的是我写的AI电竞教练框架, 由于ds的多模态不支持视频输入, 所以公平起见两个模型都用视频抽帧的方式进行测试, 主要看他们使用Agent, 能否精准识别CS2的游戏录像, 分析玩家的优势和不足, 并提出改进意见. 除此之外, 我还进行了详细测试, 给到大家这两个模型的最佳输入图片配比, 请看视频! #oxalpha #deepseekv4flashvision #多模态大模型 #deepseek #deepseek多模态

给大家带来刚刚发布的 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 和 openrouter 上的匿名模型 OX-Alpha 多模态实测! 这次是刚要测V4-Flash-Vision的时候评论区有老铁说 OX-Alpha 特别猛, 于是就一起带上了. 使用的是我写的AI电竞教练框架, 由于ds的多模态不支持视频输入, 所以公平起见两个模型都用视频抽帧的方式进行测试, 主要看他们使用Agent, 能否精准识别CS2的游戏录像, 分析玩家的优势和不足, 并提出改进意见. 除此之外, 我还进行了详细测试, 给到大家这两个模型的最佳输入图片配比, 请看视频! #oxalpha #deepseekv4flashvision #多模态大模型 #deepseek #deepseek多模态

karminski-牙医

22,980 görüntüleme • 6 gün önce

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

karminski-牙医

14,175 görüntüleme • 8 ay önce

DeepSeek V3.2 正式版实测! 提升真的有限? 给大家带来 DeepSeek V3.2 正式版的测试结果: 所有测试项目来看, 与之前的 DeepSeek-V3.2-Exp 相比是有进步的, 之前无法实现的测试这次都可以实现了. 不过相较于 SOTA 水平的模型相比, 差距仍然存在, 甚至与国产SOTA模型相比都有一定的差距. 有同学可能会说, 这次支持了 thinking with tools, 但这个也不是新鲜事了, DeepSeek 反而处于追赶的状态了. 另外, 测试过程中发现 DeepSeek V3.2 正式版还有错别字的问题, 把 axle 拼写成了 axxle. 导致变量出错 (与正确变量名称就差一行, 匪夷所思...). 总之, 目前的版本还是不适合用来写代码, 建议大家谨慎. DeepSeek 加油啊! 看着编程性能上不来我是真着急, 赶紧春节前放出 DeepSeek-V4 吧. #deepseek #KCORES大模型竞技场

DeepSeek V3.2 正式版实测! 提升真的有限? 给大家带来 DeepSeek V3.2 正式版的测试结果: 所有测试项目来看, 与之前的 DeepSeek-V3.2-Exp 相比是有进步的, 之前无法实现的测试这次都可以实现了. 不过相较于 SOTA 水平的模型相比, 差距仍然存在, 甚至与国产SOTA模型相比都有一定的差距. 有同学可能会说, 这次支持了 thinking with tools, 但这个也不是新鲜事了, DeepSeek 反而处于追赶的状态了. 另外, 测试过程中发现 DeepSeek V3.2 正式版还有错别字的问题, 把 axle 拼写成了 axxle. 导致变量出错 (与正确变量名称就差一行, 匪夷所思...). 总之, 目前的版本还是不适合用来写代码, 建议大家谨慎. DeepSeek 加油啊! 看着编程性能上不来我是真着急, 赶紧春节前放出 DeepSeek-V4 吧. #deepseek #KCORES大模型竞技场

karminski-牙医

43,899 görüntüleme • 9 ay önce

百度突然放出其文心大模型4.5和推理模型X1，并宣布完全免费😃 此前宣布的是原定于4月1号发布4.5 并免费。同时百度宣布根据基准测试多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，且其API调用价格仅为GPT4.5的1%。而且百度还发布了自己的深度推理模型X1，性能对标DeepSeek-R1，并增加多模态、多工具调用能力，也是免费使用，API调用价格约为R1的一半。文心大模型4.5的输入价格为0.004元/千tokens 文心大模型X1 的输入价格为0.002元/千tokens 简单测试了下X1 初步感觉还是不错的，思考过程非常的清晰，回答也很不错，还会帮你思考更多。

百度突然放出其文心大模型4.5和推理模型X1，并宣布完全免费😃 此前宣布的是原定于4月1号发布4.5 并免费。同时百度宣布根据基准测试多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，且其API调用价格仅为GPT4.5的1%。而且百度还发布了自己的深度推理模型X1，性能对标DeepSeek-R1，并增加多模态、多工具调用能力，也是免费使用，API调用价格约为R1的一半。文心大模型4.5的输入价格为0.004元/千tokens 文心大模型X1 的输入价格为0.002元/千tokens 简单测试了下X1 初步感觉还是不错的，思考过程非常的清晰，回答也很不错，还会帮你思考更多。

小互

62,698 görüntüleme • 1 yıl önce

抱歉我们只有超大杯! GLM-4.7实测! 本次测试覆盖了GLM-4.7的编程能力, Agent/ToolCall能力, 长上下文召回能力, 给大家带来刚发布的 GLM 4.7 的测试结果: 考验Agent能力的硅基骑手测试, 简单讲是让大模型使用工具模拟骑手取外卖送餐. GLM 4.7 在24小时总计300回合的极限送餐中收益达到了 571.91 元, 执行了总计 354 次 tool call, 测试使用了大约 50% 的上下文空间, 直到超过100K后才停止工作. Agent 测试这次是创了新高, 执行效率特别高, 得益于模型可以在一次会话中发起多个 tool call, 节省了时间并能选择收益最大的方案. 然后是考验长上下文召回能力的霍格沃茨测试, 简单来讲就是在长上下文中, 能否记住上下文并准确的回答问题. GLM 4.7 在192K以内召回水平在91%到100%区间, 而200K也有95%, 召回效果同样也很不错. 最后再来看编程能力测试上最大的感受是粒子, 建模, 光影效果都有提升, 尤其是空间能力有了巨大的提升. 当然性能问题仍然存在, 希望下个版本着重优化下生成代码的性能问题. 总结, 这次GLM 4.7 在各个方面都有明显的提升, 作为主力编程模型不是问题, LMArena 和 SWE-bench 等编程测试中都取得了开源大模型 SOTA 的水平. 不过还是要说一句, 测试中我发现API速度时快时慢, 是不是因为大家都在用新版本导致的? 希望官方赶紧加机器. #GLM47 #智谱AI #智谱GLM #AIAgent #ai编程 #大模型 #开源 #KCORES大模型竞技场

抱歉我们只有超大杯! GLM-4.7实测! 本次测试覆盖了GLM-4.7的编程能力, Agent/ToolCall能力, 长上下文召回能力, 给大家带来刚发布的 GLM 4.7 的测试结果: 考验Agent能力的硅基骑手测试, 简单讲是让大模型使用工具模拟骑手取外卖送餐. GLM 4.7 在24小时总计300回合的极限送餐中收益达到了 571.91 元, 执行了总计 354 次 tool call, 测试使用了大约 50% 的上下文空间, 直到超过100K后才停止工作. Agent 测试这次是创了新高, 执行效率特别高, 得益于模型可以在一次会话中发起多个 tool call, 节省了时间并能选择收益最大的方案. 然后是考验长上下文召回能力的霍格沃茨测试, 简单来讲就是在长上下文中, 能否记住上下文并准确的回答问题. GLM 4.7 在192K以内召回水平在91%到100%区间, 而200K也有95%, 召回效果同样也很不错. 最后再来看编程能力测试上最大的感受是粒子, 建模, 光影效果都有提升, 尤其是空间能力有了巨大的提升. 当然性能问题仍然存在, 希望下个版本着重优化下生成代码的性能问题. 总结, 这次GLM 4.7 在各个方面都有明显的提升, 作为主力编程模型不是问题, LMArena 和 SWE-bench 等编程测试中都取得了开源大模型 SOTA 的水平. 不过还是要说一句, 测试中我发现API速度时快时慢, 是不是因为大家都在用新版本导致的? 希望官方赶紧加机器. #GLM47 #智谱AI #智谱GLM #AIAgent #ai编程 #大模型 #开源 #KCORES大模型竞技场

karminski-牙医

19,592 görüntüleme • 8 ay önce

给大家带来 DeepSeek-V4-Pro & Flash 的测试速报, 由于case 还在跑, 所以说一下大家最熟悉的大象牙膏测试. 这个测试要求大模型建模一个锥形瓶, 然后发生化学反应, 造成泡沫喷发而出的效果. 主要考验大模型的建模, 粒子, 物理模拟, 光照等广义上的前端能力. DeepSeek-V4 从这个 Case 来看比之前的 V3 整个系列都好了很多, 效果很不错, 不过大家注意一下细节, 这个锥形瓶的表面看上去不是很透明, 我仔细分析了6次生成的代码 (测试是 pass@6, 每个大模型都有6次生成机会, 取最好的一次). 结果发现它指令遵循有点问题, 提示词要求玻璃的材质是roughness: 0.95, metalness: 0.35, 结果它没有一次写对. 而且很值执拗的写成了roughness: 0.12, metalness: 0.05 (50%概率). 目前还不确定是不是普遍问题, 等我全部测完给大家带来全面的编程能力评测视频~ 敬请期待. #deepseek #deepseekv4 #deepseekv4pro #deepseekv4flash

给大家带来 DeepSeek-V4-Pro & Flash 的测试速报, 由于case 还在跑, 所以说一下大家最熟悉的大象牙膏测试. 这个测试要求大模型建模一个锥形瓶, 然后发生化学反应, 造成泡沫喷发而出的效果. 主要考验大模型的建模, 粒子, 物理模拟, 光照等广义上的前端能力. DeepSeek-V4 从这个 Case 来看比之前的 V3 整个系列都好了很多, 效果很不错, 不过大家注意一下细节, 这个锥形瓶的表面看上去不是很透明, 我仔细分析了6次生成的代码 (测试是 pass@6, 每个大模型都有6次生成机会, 取最好的一次). 结果发现它指令遵循有点问题, 提示词要求玻璃的材质是roughness: 0.95, metalness: 0.35, 结果它没有一次写对. 而且很值执拗的写成了roughness: 0.12, metalness: 0.05 (50%概率). 目前还不确定是不是普遍问题, 等我全部测完给大家带来全面的编程能力评测视频~ 敬请期待. #deepseek #deepseekv4 #deepseekv4pro #deepseekv4flash

karminski-牙医

47,337 görüntüleme • 4 ay önce

兄弟们，deepseek v4 pro 现在真的基本免费了！ TeamoRouter作为AI 模型和 Agent统一入口，几乎0成本（0.01折）拿下下面的： deepseek v4 pro 0813正式版—— 免费 deepseek v4 flash 0731正式版—— 免费 1M 上下文；兼容 openai 协议；无需订阅为什么用呢可以完全兼容claude code、codex，deepseek harness 1个 api key，可以直接调多家模型怎么开始使用呢 1⃣.打开 2⃣.注册账号 3⃣.进入控制台 4⃣. 创建 api key，base url 填 5⃣.填进你的 AI 编程工具 6⃣. 模型选 deepseek-v4-pro-free 还在等什么呢，我要去拿免费deepseek v4 pro的额度去打磨我的量化策略了。

兄弟们，deepseek v4 pro 现在真的基本免费了！ TeamoRouter作为AI 模型和 Agent统一入口，几乎0成本（0.01折）拿下下面的： deepseek v4 pro 0813正式版—— 免费 deepseek v4 flash 0731正式版—— 免费 1M 上下文；兼容 openai 协议；无需订阅为什么用呢可以完全兼容claude code、codex，deepseek harness 1个 api key，可以直接调多家模型怎么开始使用呢 1⃣.打开 2⃣.注册账号 3⃣.进入控制台 4⃣. 创建 api key，base url 填 5⃣.填进你的 AI 编程工具 6⃣. 模型选 deepseek-v4-pro-free 还在等什么呢，我要去拿免费deepseek v4 pro的额度去打磨我的量化策略了。

E吴大哥wu|

45,003 görüntüleme • 8 gün önce

从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程

从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程

karminski-牙医

19,683 görüntüleme • 5 ay önce

智谱开源 GLM-4.5 系列模型试了一下前端能力相当不错，而且还有搭配的 Agent 工具比如搜索之类的，一个 API 搞定 Agent 功能比如这里我一句话搞了个丐版我的世界 👇下面是具体的案例和模型介绍：

智谱开源 GLM-4.5 系列模型试了一下前端能力相当不错，而且还有搭配的 Agent 工具比如搜索之类的，一个 API 搞定 Agent 功能比如这里我一句话搞了个丐版我的世界 👇下面是具体的案例和模型介绍：

歸藏(guizang.ai)

44,098 görüntüleme • 1 yıl önce

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

karminski-牙医

12,374 görüntüleme • 2 ay önce

DeepSeek-V3.2 实测! 真就只提升了0.1? 给大家带来 DeepSeek V3.2 的测试结果, 直接说结论: 写代码方面没质的变化, 但是由于使用了 DSA 新技术, 这次召回带来了摧枯拉朽的提升, 8K 上下文召回百分之 94.4！60K 上下文召回仍然有百分之 71.4！目前在开放权重模型种，数据上仅次于 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, 而且差距很小. 召回提升带来最显著的变化就是鞭炮连锁爆炸测试可以完成了, 之前 DeekSeek-V3.1 是写不了这个测试的. 所以现在召回短板补齐了, 让我们期待一波大年三十的 DeepSeek-V4 吧！ #deepseek #deepseekv32 #KCORES大模型竞技场

DeepSeek-V3.2 实测! 真就只提升了0.1? 给大家带来 DeepSeek V3.2 的测试结果, 直接说结论: 写代码方面没质的变化, 但是由于使用了 DSA 新技术, 这次召回带来了摧枯拉朽的提升, 8K 上下文召回百分之 94.4！60K 上下文召回仍然有百分之 71.4！目前在开放权重模型种，数据上仅次于 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, 而且差距很小. 召回提升带来最显著的变化就是鞭炮连锁爆炸测试可以完成了, 之前 DeekSeek-V3.1 是写不了这个测试的. 所以现在召回短板补齐了, 让我们期待一波大年三十的 DeepSeek-V4 吧！ #deepseek #deepseekv32 #KCORES大模型竞技场

karminski-牙医

54,124 görüntüleme • 11 ay önce

Kimi-K3 全方位实测! 我竟然打游戏输给了她?! 给大家带来Kimi-K3全方位编程能力实测! 包含前端, 后端, Agent能力. 并且包含现有SOTA级别模型横评! 这次 Kimi-K3 交了一个让我都意想不到的成绩, 甚至让我怀疑Scaling Law还远未结束! 下一个是不是要出10T参数量的模型! 本次测试直接把我几个测试集都要打到头了, 前端测试是淘汰的最快的, 我还以为这几个能撑下半年, 结果现在就撑了2个月. 后端的向量数据库测试大概还有几个算法变种可以优化, 然后就到头了, 除非未来的模型能自己发明新算法(那这妥妥AGI了). 测试唯一还需要提升的是Agent能力, 当然不是说Agent能力不行, 而是距离榜首还有一些提升空间. 总之, 现在唯一需要考虑的是, 完了, 又一个 CodingPlan 套餐要断货抢不到了.... #kimik3 #月之暗面 #AIAgent #多模态大模型 #VibeCoding #VibeGaming

Kimi-K3 全方位实测! 我竟然打游戏输给了她?! 给大家带来Kimi-K3全方位编程能力实测! 包含前端, 后端, Agent能力. 并且包含现有SOTA级别模型横评! 这次 Kimi-K3 交了一个让我都意想不到的成绩, 甚至让我怀疑Scaling Law还远未结束! 下一个是不是要出10T参数量的模型! 本次测试直接把我几个测试集都要打到头了, 前端测试是淘汰的最快的, 我还以为这几个能撑下半年, 结果现在就撑了2个月. 后端的向量数据库测试大概还有几个算法变种可以优化, 然后就到头了, 除非未来的模型能自己发明新算法(那这妥妥AGI了). 测试唯一还需要提升的是Agent能力, 当然不是说Agent能力不行, 而是距离榜首还有一些提升空间. 总之, 现在唯一需要考虑的是, 完了, 又一个 CodingPlan 套餐要断货抢不到了.... #kimik3 #月之暗面 #AIAgent #多模态大模型 #VibeCoding #VibeGaming

karminski-牙医

12,783 görüntüleme • 1 ay önce

前端已死！这次是真的了， Nano banana Pro杀死设计师，没有人反对吧。刚刚发布的Gemini 3 flash 就是杀死前端的大模型， Google强调Gemini 3 flash擅长编码和代理功能，可以实现快速、迭代开发，性能优于3 Pro的代理编码技能。来看搜集的最新10多个Gemini 3 Flash 前端实测案例：👇 via:Sai

前端已死！这次是真的了， Nano banana Pro杀死设计师，没有人反对吧。刚刚发布的Gemini 3 flash 就是杀死前端的大模型， Google强调Gemini 3 flash擅长编码和代理功能，可以实现快速、迭代开发，性能优于3 Pro的代理编码技能。来看搜集的最新10多个Gemini 3 Flash 前端实测案例：👇 via:Sai

Tony出海

91,208 görüntüleme • 8 ay önce

之前就听说豆包在憋一个新模型，能力可以达到 Opus 4.6 水平，今天终于在 FORCE 大会上公布了。官方给的跑分数据，有些地方能跟 Opus 4.7 比一比了，不过能不能在真实项目里打，还得等我上手一段时间再说。模型的定位比较明确，专门为 Coding 和 Agent 场景设计的，最大变化是「需求理解 + 长期规划 + 持续修复」这一套能力拉上来了，奔着让 AI 能独立交付完整工程项目去的。价格比 Claude 和 GPT 的 API 定价有优势，不过对比 DeepSeek V4-Pro 就不够亲民了。这两天微信的原生 AI 助手「小微」也在灰度内测，能直接操作微信功能、调起小程序。国产 AI 这波是真的在不同层面集体发力了，你看好吗？

之前就听说豆包在憋一个新模型，能力可以达到 Opus 4.6 水平，今天终于在 FORCE 大会上公布了。官方给的跑分数据，有些地方能跟 Opus 4.7 比一比了，不过能不能在真实项目里打，还得等我上手一段时间再说。模型的定位比较明确，专门为 Coding 和 Agent 场景设计的，最大变化是「需求理解 + 长期规划 + 持续修复」这一套能力拉上来了，奔着让 AI 能独立交付完整工程项目去的。价格比 Claude 和 GPT 的 API 定价有优势，不过对比 DeepSeek V4-Pro 就不够亲民了。这两天微信的原生 AI 助手「小微」也在灰度内测，能直接操作微信功能、调起小程序。国产 AI 这波是真的在不同层面集体发力了，你看好吗？

程序员鱼皮

25,322 görüntüleme • 2 ay önce

最近在测试国产大模型的能力，豆包最新的模型已经接近了 Opus-4.6 的水平，解决了了一个比较复杂的更新功能。体感上看，接近claude-opus-4-6 ，只能说是接近4.6的版本，我觉得还有点差距，不过我已经很好了，已经基本上可以以工作了，相比Claude Opus 价格便宜实太多了。国内用户下载trace 使用以下是我个人测试的情况

最近在测试国产大模型的能力，豆包最新的模型已经接近了 Opus-4.6 的水平，解决了了一个比较复杂的更新功能。体感上看，接近claude-opus-4-6 ，只能说是接近4.6的版本，我觉得还有点差距，不过我已经很好了，已经基本上可以以工作了，相比Claude Opus 价格便宜实太多了。国内用户下载trace 使用以下是我个人测试的情况

Mr Panda

28,028 görüntüleme • 2 ay önce

龙虾专用大模型? GLM-5-Turbo 实测! 给大家带来刚发布的 GLM-5-Turbo 大模型实测, 官方说这是一个加强了 tool call/Agent 能力的大模型, 于是我使用它搭建了一个可以帮我比对大菠萝里面物品的SKILL, 可以帮我辅助判断我是应该把垃圾直接甩商店还是应该留着传三代哈哈哈. 另外本次也是老生常谈的测试了这个模型的基础能力, 包括前后端编程, 以及 Agent 能力, 测试结论是, 前端没有太大的提升, 不过后端提升明显, vector-db-bench 直接跃升到了国产模型SOTA, 另外 Agent 测试中, 虽然没有超过 GLM-5, 但是它的 token 效率特别高, 几乎是 GLM-5 的三倍, 所以只要约束好上下文轮次和长度, 就能在龙虾里面达到非常理想的效果. (P.S. 本次测试使用的是内测版本 pony-alpha-2) #GLM5Turbo #智谱 #GLM5 #AutoClaw #OpenClaw #龙虾

龙虾专用大模型? GLM-5-Turbo 实测! 给大家带来刚发布的 GLM-5-Turbo 大模型实测, 官方说这是一个加强了 tool call/Agent 能力的大模型, 于是我使用它搭建了一个可以帮我比对大菠萝里面物品的SKILL, 可以帮我辅助判断我是应该把垃圾直接甩商店还是应该留着传三代哈哈哈. 另外本次也是老生常谈的测试了这个模型的基础能力, 包括前后端编程, 以及 Agent 能力, 测试结论是, 前端没有太大的提升, 不过后端提升明显, vector-db-bench 直接跃升到了国产模型SOTA, 另外 Agent 测试中, 虽然没有超过 GLM-5, 但是它的 token 效率特别高, 几乎是 GLM-5 的三倍, 所以只要约束好上下文轮次和长度, 就能在龙虾里面达到非常理想的效果. (P.S. 本次测试使用的是内测版本 pony-alpha-2) #GLM5Turbo #智谱 #GLM5 #AutoClaw #OpenClaw #龙虾

karminski-牙医

41,275 görüntüleme • 5 ay önce