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刚才在测试 deepseek-v4-flash 在 codex 中使用 computer use 的时候，惊喜的发现，增加了画中画功能，这个设计很棒，很久没测过了，不知道什么时候更新的 😆 另外还有一个意外发现 gemini-3.6-flash 在使用这个功能的速度非常的快，甚至超过了原生gpt模型 👀

Ryanxlll2

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Anya Rossi• Live Now

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速度是真滴快！兄弟们，刚在Zenmux ZenMux 评测了一下Gemini 3.5 Flash，ChatGPT 5.4和Claude Opus 4.6，按下回车的那一刻，Gemini 3.5 Flash的吐词速度真是快的飞起。评测方法很简单，让他们按照同一个指令生成一个个人网页，生成的结果都还不错，都能满足指令的要求，但Gemini 3.5 Flash已经跑完很久了，另外两个还在输出。不知大家有没有发现？现在我们大部分时间都是在等AI干完活，复杂一点的项目一晚上可能都跑不完，现在这个节点，这时间效率其实有点差强人意的。未来输出效率肯定也是一个非常重要的指标，毕竟前期大家的模型能力越来越接近，接下来就看谁能更快干完活，这一点Google又走在前头了。想要亲自评测的朋友，可以去Zenmux上自己测一下，目前Gemini 3.5 Flash还能限时免费使用。

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李岳

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试了一下 vivo X Fold6 这次软件上很重要的一个卖点四分屏，甚至官方 case 中还很明显地提到了同时开四个 AI 服务这个使用场景。动画很灵动，但实际感受还是感觉这个功能设计的很奇怪，即使是我这样天天使用折叠屏的用户也不会把分屏这个功能用到这个程度😂

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safari

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我在 Codex App 测评了 DeepSeek V4.1 Flash 和 Gemini 3.8 Flash，比较了一下它们的速度。我这次测试的重点，是利用它们的 Computer Use 特性，在我的手机电脑映射上完成打开 X 进入主页、打开 Grok bot 并完成一轮对话....丝滑！！！ Codex App 是我用过最喜欢的一款 Agent Harness，因为它的 Computer Use 是断档式领先，这次关于速度的对比就像之前发的那样，Gemini 3.8 Flash 确实还是远超 DeepSeek V4.1 Flash，不过他们两个都在 Codex app 中很丝滑地利用 Computer Use，能够帮我准确地完成一些操作！！！

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Wei佳

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还没用到fable 5.1的赶紧看过来了，这是我用Flatkey SG 中fable 5.1模型做的测试👇 用 Three.js 制作的空客 H145 直升机 3D 模型。一把过，且成本不到$2, 现在价格比官方低 20%。另外DeepSeek V4 Flash 现在免费，V4 Pro、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 都是 55% off，其他主流模型 20% 折扣。想第一时间体验的赶紧来领取免费额度：

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Yanhua

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最佳本地MCP调用模型来了？——Jan-Nano-4B 这是个使用 DAPO 在 Qwen3-4B 上微调的模型。但是它在MCP调用方面的评测分数甚至超过了 Deepseek-R1-671B ! 另外团队还放出了GGUF量化版本，推荐使用Q8，更小的量化质量不太行模型地址：量化版本地址：

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karminski-牙医

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当我们在使用 VPN 的时候，即使设置好了分流，打开银行 APP 的时候还是经常提示正在使用 VPN，不让使用 APP 利用快捷指令可以很好的解决这个问题，不会的可以看下面的视频

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CNBC最新报道中国一家叫Deepseek的初创公司，只用了两个月6百万美元，就在OpenAI的模型上建立了可以和其竞争的新模型，记者今天早上还试用了一下新语言模型，功能完全可以和Open AI比媲美。要知道，OpenAI投入上百亿美元，历时多年才研发出来。中国这款人工智能产品的发布标志着中国AI技术很快会赶上甚至超过美国。

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Paidax

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Anthropic 刚刚悄悄解决了 AI Agent 最大的一个问题之一。过去开发 Agent 的 skill 基本是这样的：写 prompt → 试一下 → 不行再改 → 靠感觉上线。但 Claude 现在给 Skill Creator 加了 3 个关键能力： 1️⃣ Skill Evals（技能测试）可以定义测试问题和成功标准，自动验证一个 skill 是否真的有效。 2️⃣ 多 Agent 基准测试可以并行运行多个 agent，甚至对两个 skill 版本做 A/B 测试。 3️⃣ 触发优化 Claude 会分析你的 skill 描述，自动修复：错误触发没触发描述不清这意味着一件很重要的事： AI Agent 开发正在从 “Prompt Engineering” 变成 “AI Software Engineering” 你可以像开发软件一样：测试评估基准测试持续优化更有意思的一点是：如果某一天，基础模型在没有 skill 的情况下也能通过这些测试，说明这个能力已经被模型“学会”了。也就是说：今天的 Skill，很可能会变成明天的模型能力。 Prompt、Skill、模型训练之间的边界，正在消失。

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axiaisacat

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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

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Tony出海

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各位老师，Kimi 发布了他最强大的 K3 模型的前端能力非常强大，甚至可以用它来方便地生成胚胎学动画，用下面的提示词，我完整的获得了中肠袢旋转的动画，在 YouTube 上，很多国外的高校也没有能够做出连续的动画。模型有一些小的穿透问题，不过那个改起来很方便。

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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

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人在外面Codex额度用完怎么办？使用Minimax继续😎😎 这个就是opencodex网关的意义，在有需要继续项目的时候，不用再等5小时额度👀 随意切换模型，继续完成…. #codex #chatgpt

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Ryanxlll2

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Gemini-3.5-flash发布! 价格直接翻三倍? Google I/O 开始啦! 今天上来就是模型发布, Gemini-3.5-flash 直接全量上线了. 价格直接从 gemini-3-flash 的每百万 Token 输入/输出 $0.50 / $3 涨到了 $1.5 / $9, 那么性能有提示吗? 我简单测了几个例子, 目前来看体感处于 Genini-3.0-pro 和 Gemini-3.1-Pro 之间 (测试用的是 Thinking level: high) 不过稳定性就差很多了, 3D 渲染的 shader 它怎么都写不对, 我只能手动修了一下才能运行视频中这个火山喷发演示. 从目前 Gemini 系列模型迭代来看, Google 可能更想学 Anthropic, 搞三个档次. flash-lite 会取代之前 flash 的位置. 而 flash 更可能是主打一百万上下文内不设置阶梯定价, 承接 pro 这部分溢出的用户. 而本身编程性能上距离 pro 还有点差距. Pro 自然就是旗舰级别模型了. 不过现在这个定价来看, 可能这次 flash 更多是为了跟这次一起发布的 Antigravity CLI 一起搭配用的. 做 claude code 中 sonnet 模型的生态位置. #geminiflash35 #geminiflash #googleio

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karminski-牙医

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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。

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小墨同学

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KAT-Coder-Pro-V1 实测! 早放3个月就好了? 给大家带来 kat coder pro v1 的测试结果: 首先, 所有的 three js 测试, 全都有包引用错误, 你所看到的所有演示都是我修了一次才能运行的画面. 大象牙膏测试中，三角烧瓶, 液面, 粒子建模的效果比较简陋, 泡沫没有实现逐渐变形并消失的效果, 光照效果也一般, 总体来说实现效果很简陋. 过山车测试, 同样是实现效果很简陋, 另外支撑柱的算法没有设计对, 还是穿模了. 鞭炮连锁爆炸测试, 亮点的地方是还是可以实现连锁爆炸的, 不过性能有很严重的问题, 特别卡 python 杯子倒水测试反而实现的很不错, prompt 中要求的效果基本都实现了. 总结: 前端性能目前看来一般, 大概是7月份那一波大模型的腰部水平, python 性能反而可圈可点. 建议继续打磨, 很高兴看到国产编码大模型又添一员. 早点放出来就好了呀! 这个性能在7月份是可以一战的！另外, 官网演示还用了我7月份写的炸烟囱的 prompt, 但是这个 prompt 已经被我淘汰了, 因为现在头部大模型都能很轻松完成这个测试了. 建议换一些更复杂的体现模型性能. #katcoder #KCORES大模型竞技场

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karminski-牙医

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