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WorkBuddy上大模型测试第四弹继续对比DeepSeek V4 Flash和DeepSeek V4 Pro两个大模型 prompt：生成一个svg动画：鹈鹕骑自行车，用H5给我展示下目前表现： DeepSeek V4 Flash生成结果已经够烂了，但是当我看到DeepSeek V4 Pro的生成结果后，直接绷不住笑喷了两破烂王，车轮子满天乱飞，pro版直接是连车都没了🤣 测试结果见下面视频👇

雪瑜

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WY

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什么 DeepSeek 可以支持多模态了？其实是曲线救国！最近 DeepSeek V4 Flash 正式版发布，Pi 突然在推特中文区火了起来，看到不少人开始发教程。 Pi + DeepSeek V4 Flash 用起来是真的又爽又快对吧？但是唯一的遗憾就是不支持多模态。这里我就分享一个我自己 Vibe 的 Pi extension pi-vlm-proxy ：支持自动配置其他多模态模型，自动识别当前model是否是 text only 从而调用其他多模态模型识别图片、视频并且返回结果。快速安装：pi install npm:pi-vlm-proxy 评论区看 Github 链接：

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劳伦斯

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我来说一个GTP 6 Astra结合Blender的正确用法。目前让GPT 6直接建3D模型还是太勉强了，尤其设计人物造型的时候。明明生成3D模型有更好的方法，就是用图片生成3D的AI模型来直接生成（请来个模型商赞助我，后续出个详细教程），生成的是一个整体模型，但是细节和品质都很高。生成一个glb模型后，再让GPT把这个模型拆分成组件，加上骨骼，然后就能做动画了。请看效果视频。

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Gorden Sun

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DeepSeek V4 Flash 0731 究竟什么水准？根据雪峰大佬手搓算法比较： Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 仍居第一梯队，Kimi-K3 紧随其后，DeepSeek-V4-Flash-0731 已打平 Grok-4.5，但不敌 Kimi-K3。新一轮军备竞赛，Grok-4.5 基本成了 baseline。目前综合体感只有 Kimi-K3 和 DeepSeek Flash 能真正一战，GLM-5.2、Qwen-3.8-max preview 都还差些意思。当然这些都是纯文本方面的评测，要算上多模态，V4 Flash 这个瞎子不让上桌。

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铁柱AGI

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这个AI教学工具的首个Skill，“立体几何解题”已经发布，支持文字解题、图片解题、随机出题。主流模型测试了一轮，deepseek-v4-pro的性价比最高，0.2～0.3元一次，部分题目生成的准确率甚至比GPT5.5还高。

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WY

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Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀！官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

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雪踏乌云

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deepseek-v4.1-flash 首发鹈鹕测试！得益于平均 300 tokens/s 以上的速度，这个测试非常快就完成了，最拖时间的是我打字和录屏太慢啦！果然人类是 AI 最大的卡点，哈哈哈哈哈哈如果排除针对这个题目特化训练过的话，这个实现效果我觉得还是不错的。

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铁柱AGI

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刚看完 SemiAnalysis 这篇 DeepSeek V4 推理性能长文，很有意思。 DeepSeek V4 一出来，被考试的是 NVIDIA、AMD、Huawei、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、ROCm、CANN 这一整套推理生态。省流一下 SemiAnalysis 这篇的几个核心点： 1/ CUDA + vLLM / SGLang 仍然是 Day 0 最稳的生态。DeepSeek V4 Pro 发布当天，CUDA 平台上的 vLLM 和 SGLang 基本能直接跑，B200/B300 这类新 SKU 的 recipe 也大多开箱可用。 vLLM 和 SGLang 这两个开源推理引擎，已经是全球 ML 基础设施的核心组件了，各自独立出来成了公司（Inferact 和 RadixArk），融了几亿美金。他们的生态优势在这时候体现得最明显：新模型一出，开源生态能在第一时间接住。 2/ AMD 一开始很狼狈。MI355X Day 0 只能跑 FP8，交互性低到 1-2 tokens/user/sec，SemiAnalysis 直接说这不是生产可用状态。不过后面 AMD SGLang 团队 26 天内把性能拉了 100x 以上，这个追赶速度也很夸张。 3/ TensorRT-LLM 反而翻车了。他们有个 kernel 把 DeepSeek 的 hidden size 写死了 4096，这个问题拖了一周多才被注意到，SemiAnalysis 后来自己提 PR 修掉。 4/ Huawei Ascend 这次是另一条主线。华为 Ascend 950DT，在 DeepSeek V4 发布当天就提供了推理支持。CANN 发了优化指南和 benchmark 数据，也展示了从 kernel、graph path、quantization 到 serving / deployment recipe 的 full-stack 思路。 SemiAnalysis 的判断很明确：DeepSeek V4 的 Day 0 支持栈里，真正接住的只有两个，NVIDIA CUDA 和 Huawei CANN。 5/ GB300 NVL72 的 rack-scale 优势非常明显。SemiAnalysis 给的测算里，GB300 在 MTP 打开后几乎统治所有 interactivity level，50 tok/s/user、8k input、1k output 假设下，output token 成本可以到 $0.156 / million。总结一下我的观感。 DeepSeek V4 的发布，本质上是一次对整个推理生态的年度统考。CUDA 生态依然最强，但华为的 Day 0 支持证明了 CANN 栈的成熟度正在快速提升。AMD 能在 26 天内追 100 倍，说明工程能力没问题，但 Day 0 的差距暴露了 ROCm 生态的脆弱。 TensorRT-LLM 的翻车，和 vLLM/SGLang 开箱即用的对比，可能是这篇文章最值得玩味的细节。闭源引擎的优化上限可能更高，但在 Day 0 这个时间窗口里，开源生态的响应速度是不可替代的。问题变成了：当中国最好的开源模型之一（DeepSeek），遇上中国最好的 AI 芯片软件栈（CANN），这种 co-design 的优势会持续多久？NVIDIA 的护城河到底在硬件还是在软件？感觉这个问题，可能比模型本身的参数量重要得多。

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0x_Miko

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昨天给大家写了个小白如何使用seedance 2.0的教程想必大家都已经下载并且尝试了。 ❓ 是不是发现自己写的提示词效果不是很好，没有别人搞的炫酷呢？ 👉 没事，今天炫酷的提示词来了，先来看下我生成的视频。我给大家提供了一个基础版提示词，只需要放到 Gemini 等 AI 工具中，然后说出你要做的事情，他就会给你生成一个对应的提示词，然后按照昨天教你的使用方式就可以直接生成视频了。什么？你说不懂提示词怎么用？考虑到了，看最后一个图片就好了。 ✅提示词见评论区

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这和把 Codex 开源了有啥区别啊，这也太牛了,直接把所有的模型接进 Codex 里.... Grok、Kimi、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM、Qwen，甚至本地 Ollama 全部出现在 Codex 原生的模型选择列表里，和官方模型排在一起，切模型就跟切频道一样这个项目就是opencodex，之前看到乌云推荐，就很想试下，现在实测已经非常舒服了我之前就一直很肉疼一件事，我手里挂着四个订阅：Codex、Claude、Kimi 199、GLM 但我真正用掉的不到一半，月底全部作废，那我总不能每个客户端都用一下：kimi code用一下，claude code再切过去，然后再codex啊，每家都有自己的客户端现在统一在 Codex 里切，真是爽翻了三行搞定： npm install -g @bitkyc08/opencodex ocx init ocx start xAI、Kimi、Anthropic 都支持 OAuth 登录，key 都不用配

这和把 Codex 开源了有啥区别啊，这也太牛了,直接把所有的模型接进 Codex 里.... Grok、Kimi、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM、Qwen，甚至本地 Ollama 全部出现在 Codex 原生的模型选择列表里，和官方模型排在一起，切模型就跟切频道一样这个项目就是opencodex，之前看到乌云推荐，就很想试下，现在实测已经非常舒服了我之前就一直很肉疼一件事，我手里挂着四个订阅：Codex、Claude、Kimi 199、GLM 但我真正用掉的不到一半，月底全部作废，那我总不能每个客户端都用一下：kimi code用一下，claude code再切过去，然后再codex啊，每家都有自己的客户端现在统一在 Codex 里切，真是爽翻了三行搞定： npm install -g @bitkyc08/opencodex ocx init ocx start xAI、Kimi、Anthropic 都支持 OAuth 登录，key 都不用配

超级个体｜柿子

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