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Ana Sayfaya Dön

🔥国产模型3D便利店夜战实测：DeepSeek V4.1 Flash直接封神了，梁圣重回国产第一！ Kimi K3、GLM-5.3 Flash 都还是熟悉的街边便利店味道，建模风格居然高度相似。唯独DeepSeek V4.1F 完全不一样：雨夜里的「まちかどマート」小店，自动贩卖机、路灯、积水反光全拉满，氛围感和细节碾压另外两个。这建模差异也太大了吧，训练数据路径都不一样？你们觉得谁才是真正的新国产AI模型王者？ #DeepSeek #Kimi #GLM #国产大模型 #V4_1Flash #3D生成 #梁文峰 #唐杰

SuSu_酥酥👅

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35,934 görüntüleme • 16 gün önce •via X (Twitter)

Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

7 Yorum

Paul profil fotoğrafı

Paul16 gün önce

Interesting @teortaxesTex 👀

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刘子成16 gün önce

能发一下提示词吗？

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ShinCi16 gün önce

V4.1 Flash居然是冬日限定版的便利店

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🇺➖16 gün önce

星期四，v50。

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Vic Huang🦀16 gün önce

这么屌了？

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CiCi16 gün önce

感觉DeepSeek的比Kimi K3的好哎

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Showdom16 gün önce

你看V4.1 Flash连房子墙上的细节都是满满的

Benzer Videolar

🎉昨天的 GLM-5.3 精准狙击Deepseek，今天实际测了一下，确实一枪爆头！ Z.ai Good Job ! 实测了一个页面，执行速度非常快，比 Deepseek 快了 30% 左右。另外画面也比较精美，细节还原到位，整体表现非常 nice。不得不说： 1. 后训练模型确实牛逼：基于 743B 模型的后训练真不是吹的，Coding 和 Cyber Defense 能力直接拉满 2. 8月国产大模型诸神大战：各家新模型贴脸开大、疯狂迭代不过围观了半天，好久没有看到小米 MiMo 的身影了雷总这波是在憋大招，伺机而动吗？🤣

🎉昨天的 GLM-5.3 精准狙击Deepseek，今天实际测了一下，确实一枪爆头！ Z.ai Good Job ! 实测了一个页面，执行速度非常快，比 Deepseek 快了 30% 左右。另外画面也比较精美，细节还原到位，整体表现非常 nice。不得不说： 1. 后训练模型确实牛逼：基于 743B 模型的后训练真不是吹的，Coding 和 Cyber Defense 能力直接拉满 2. 8月国产大模型诸神大战：各家新模型贴脸开大、疯狂迭代不过围观了半天，好久没有看到小米 MiMo 的身影了雷总这波是在憋大招，伺机而动吗？🤣

Lonely

29,982 görüntüleme • 1 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 • 1 ay önce

🚀国产大模型神仙打架，谁在裸泳？PK 一下全现形了！上周国产大模型集体更新 DeepSeek-V4、Kimi K2.6、Qwen3.6 Max、GLM-5.1四大高手同台竞技。到底谁才是真英雄？我直接用 ZenMux 的 PK 功能，针对最近调研的GEO方案，给它们出了一道关于「豆包品牌搜索机制」的题目。同一道题，四家同台，结果立判： 🚀 DeepSeek-V4：速度快到飞起，逻辑条理清晰，不愧是当届卷王。 ✅ 智谱 GLM-5.1：稳如老狗，速度与深度兼顾。 ⚠️ 通义千问 Qwen3.6：表现略显疲态，回答质量差强人意。 🤯 Kimi K2.6：在硅基流动（SiliconFlow）的 API 下竟然翻车了？一定是硅基搞的鬼😄 说一下，ZenMux的PK功能真不错以前测试模型要开四个窗口，复制粘贴四遍；现在用 ZenMux PK，一个入口、一个提问、四个结果同屏对比。谁在敷衍你，谁在真思考，一眼便知！别再盲目跟风了，好不好用，PK 一下才知道。不过怎样，🇨🇳国内大模型已经开始崛起，黎明已经来临！💪🏻 体验DeepSeek 👉🏻： DeepSeek: DeepSeek V4 Flash (Free)： DeepSeek: DeepSeek V4 Pro (Free)：

🚀国产大模型神仙打架，谁在裸泳？PK 一下全现形了！上周国产大模型集体更新 DeepSeek-V4、Kimi K2.6、Qwen3.6 Max、GLM-5.1四大高手同台竞技。到底谁才是真英雄？我直接用 ZenMux 的 PK 功能，针对最近调研的GEO方案，给它们出了一道关于「豆包品牌搜索机制」的题目。同一道题，四家同台，结果立判： 🚀 DeepSeek-V4：速度快到飞起，逻辑条理清晰，不愧是当届卷王。 ✅ 智谱 GLM-5.1：稳如老狗，速度与深度兼顾。 ⚠️ 通义千问 Qwen3.6：表现略显疲态，回答质量差强人意。 🤯 Kimi K2.6：在硅基流动（SiliconFlow）的 API 下竟然翻车了？一定是硅基搞的鬼😄 说一下，ZenMux的PK功能真不错以前测试模型要开四个窗口，复制粘贴四遍；现在用 ZenMux PK，一个入口、一个提问、四个结果同屏对比。谁在敷衍你，谁在真思考，一眼便知！别再盲目跟风了，好不好用，PK 一下才知道。不过怎样，🇨🇳国内大模型已经开始崛起，黎明已经来临！💪🏻 体验DeepSeek 👉🏻： DeepSeek: DeepSeek V4 Flash (Free)： DeepSeek: DeepSeek V4 Pro (Free)：

Lonely

22,103 görüntüleme • 5 ay önce

Kimi-K3 确实不错，测评下来感觉与海外SOTA模型差距是在缩小的，恭喜Kimi-K3 和GLM-5.2 ,国产之光。就是跑的有点慢，还特意充了钱，才把我的测评任务跑完！其中，托举大力神杯这个测评我觉得kimi-k3做很好，仅次于fable-5 👍

Kimi-K3 确实不错，测评下来感觉与海外SOTA模型差距是在缩小的，恭喜Kimi-K3 和GLM-5.2 ,国产之光。就是跑的有点慢，还特意充了钱，才把我的测评任务跑完！其中，托举大力神杯这个测评我觉得kimi-k3做很好，仅次于fable-5 👍

岚叔

29,229 görüntüleme • 2 ay önce

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 • 1 ay önce

前天DeepSeek V4 Pro刚对硅谷贴脸开大，Grok 4.6就在同一天杀出来了，直接点燃了硅谷的AI价格战。顶级模型性能，价格接近Fable 5十分之一。很多人一看降价就喊AI泡沫破了。我觉得恰恰相反，这是AI真正普及的前夜。就像电一样，贵的时候只是少数人的奢侈品，价格打下来，才会变成基础设施，带来生产力大爆发。AI也是这样，智能的需求是无限的，只是过去太贵，大家用不起。所以说这真的是大好的时代，不管是国产的还是美国的模型，只要便宜好用，就应该把它变成咱们自己生产力。

前天DeepSeek V4 Pro刚对硅谷贴脸开大，Grok 4.6就在同一天杀出来了，直接点燃了硅谷的AI价格战。顶级模型性能，价格接近Fable 5十分之一。很多人一看降价就喊AI泡沫破了。我觉得恰恰相反，这是AI真正普及的前夜。就像电一样，贵的时候只是少数人的奢侈品，价格打下来，才会变成基础设施，带来生产力大爆发。AI也是这样，智能的需求是无限的，只是过去太贵，大家用不起。所以说这真的是大好的时代，不管是国产的还是美国的模型，只要便宜好用，就应该把它变成咱们自己生产力。

傅盛

11,058 görüntüleme • 1 ay önce

AI弯道超车，翻车非常严重。Anthropic是厉害的钓鱼佬，指控中国大模型，不但蒸馏Claude，最恐怖的是，国企甚至政府，使用而Kimi和DeepSeek时，他们把用户对话，转发Claude，再把Claude的回答，输出给自家模型用户。用户以为在使用国产AI大模型，但实际得到的答案却来自Claude。用户敏感数据，都落入Anthropic手中。不但有军工设施的监控视频，扔给Kimi抓间谍，还有导弹、火箭、雷达等绝密情报，都由Kimi和DeepSeek发给Claude了。Anthropic指控包括阿里、月之暗面、小米、智谱、DeepSeek、商汤、MiniMax，其中阿里蒸馏规模最大，而Kimi目前最弱智。国家和用户给AI大模型的钱，他们都去充值Claude和ChatGPT了？

AI弯道超车，翻车非常严重。Anthropic是厉害的钓鱼佬，指控中国大模型，不但蒸馏Claude，最恐怖的是，国企甚至政府，使用而Kimi和DeepSeek时，他们把用户对话，转发Claude，再把Claude的回答，输出给自家模型用户。用户以为在使用国产AI大模型，但实际得到的答案却来自Claude。用户敏感数据，都落入Anthropic手中。不但有军工设施的监控视频，扔给Kimi抓间谍，还有导弹、火箭、雷达等绝密情报，都由Kimi和DeepSeek发给Claude了。Anthropic指控包括阿里、月之暗面、小米、智谱、DeepSeek、商汤、MiniMax，其中阿里蒸馏规模最大，而Kimi目前最弱智。国家和用户给AI大模型的钱，他们都去充值Claude和ChatGPT了？

亚洲金融 Asia Finance

77,336 görüntüleme • 16 gün önce

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

luolei

32,630 görüntüleme • 5 ay önce

MiniMax H3这次发布，很像视频模型界的DeepSeek时刻：开源、白菜价，效果还够强。不同的是，在文字模型领域，DeepSeek或许还不能说全球最强，但在视频模型领域，国产模型已经把海外模型甩开了几条街。有一说一，H3和Seedance 2.5还有差距，但价格直接便宜四倍，这就很可怕了。对想要用好AI的普通企业来说，这其实是一个特别好的窗口期。如果你也是企业一把手，想推动企业实现AI Native变革，但不知道从哪里开始，8月15日猎豹AI实战派上海场，我们会把过去三年自己踩过的坑、跑通的方法，全都分享给你。报名链接：

MiniMax H3这次发布，很像视频模型界的DeepSeek时刻：开源、白菜价，效果还够强。不同的是，在文字模型领域，DeepSeek或许还不能说全球最强，但在视频模型领域，国产模型已经把海外模型甩开了几条街。有一说一，H3和Seedance 2.5还有差距，但价格直接便宜四倍，这就很可怕了。对想要用好AI的普通企业来说，这其实是一个特别好的窗口期。如果你也是企业一把手，想推动企业实现AI Native变革，但不知道从哪里开始，8月15日猎豹AI实战派上海场，我们会把过去三年自己踩过的坑、跑通的方法，全都分享给你。报名链接：

傅盛

16,558 görüntüleme • 1 ay önce

黄仁勋：美国公司应该使用中国 AI 模型 Kimi、DeepSeek的 3 个原因！ 1. 中国开后门属于子虚乌有有人担心中国 AI 模型里有后门，能把你的数据悄悄发回中国，不小心当上间谍了。但是，你下载了开源模型之后，自己微调不就是闭源的了，谁会偷你数据？ 2. 中国模型利好英伟达、利好全人类越多人使用AI → 就要买更多 $NVDA 的 GPU → 建更多数据中心 → 更多增长 → 股价暴涨！ 3. 害怕输，反而可能会输得更快！普通人喜欢说，完了，DeepSeek 要超过 OpenAI、Anthropic 了！但结果都是误解，不怕中国赢得某些局部战场，因为整个 AI 蛋糕会因为竞争而变得更大！

黄仁勋：美国公司应该使用中国 AI 模型 Kimi、DeepSeek的 3 个原因！ 1. 中国开后门属于子虚乌有有人担心中国 AI 模型里有后门，能把你的数据悄悄发回中国，不小心当上间谍了。但是，你下载了开源模型之后，自己微调不就是闭源的了，谁会偷你数据？ 2. 中国模型利好英伟达、利好全人类越多人使用AI → 就要买更多 $NVDA 的 GPU → 建更多数据中心 → 更多增长 → 股价暴涨！ 3. 害怕输，反而可能会输得更快！普通人喜欢说，完了，DeepSeek 要超过 OpenAI、Anthropic 了！但结果都是误解，不怕中国赢得某些局部战场，因为整个 AI 蛋糕会因为竞争而变得更大！

Annie 所长

74,510 görüntüleme • 2 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

43,911 görüntüleme • 9 ay önce

Fable 5终于又上线了。上线之前封了一大波号，我自己也不喜欢这家公司，但没办法，Fable 5是目前为止全行业最强的、面向公众提供服务的大模型。都说它贵，贵有贵的道理，我觉得还是有必要用一用的。另外它也不会一直这么贵，像GLM 5.2这样的国产模型都追的很紧，性价比又高，竞争只会越来越激烈。

Fable 5终于又上线了。上线之前封了一大波号，我自己也不喜欢这家公司，但没办法，Fable 5是目前为止全行业最强的、面向公众提供服务的大模型。都说它贵，贵有贵的道理，我觉得还是有必要用一用的。另外它也不会一直这么贵，像GLM 5.2这样的国产模型都追的很紧，性价比又高，竞争只会越来越激烈。

傅盛

14,697 görüntüleme • 2 ay önce

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

indigo

183,917 görüntüleme • 2 yıl önce

国产最新的多模态模型来了！！前两周我刚体验过国产的阶跃星辰大模型，没想到这么快他们的新模型 Step 3.7 Flash 就出了。现在大模型一发布必卷 benchmark 分数，但真正做 Agent 的人都清楚：跑分高 ≠ 能把活干完。所以这次阶跃星辰的新模型 Step 3.7 Flash 它再不追求单点最聪明、也不只是单次最快，而是主打“生产任务端到端执行效率”。一个真实的 Agent 任务从来不是一次问答，而是规划 → 搜索 → 工具调用 → 代码生成 → 多模态理解 → 反复校验的完整闭环，Step 3.7 Flash 这次升级的重点是整条链路的效率，而不是某个孤立指标。提几个我觉得挺务实的点： 1. 原生多模态模型：它可以直接处理 UI 截图、图表、仪表盘、文档，原生读懂并转成结构化输出和可执行步骤，不需要像一些模型那样外挂视觉理解 MCP，而且现在多模态是顶级模型的标配。 2. 推理加入搜索和视觉检索：网页搜索、图像搜索、视觉验证、多源信息比对，让 Agent 在开放任务里边查边验证边行动，而不是事后再接个外部工具。 3. 198B MoE、约 11B 激活参数，最高 400 TPS：稀疏激活 + 这个速度，意味着高频交互、多步工作流、反复工具调用的场景下，单位任务的成本和延迟都压得很低——快和省是一起来的。 4. 开源、可部署：生产环境要的不只是 API，还有透明度、可控性和部署灵活性。如果你在做 AI Agent、coding 工作流、搜索类应用或多模态系统，值得用 StepFun 试试这款新模型的能力。想看更进阶的平台能力，可以了解 Step Plan。海外平台：国内平台：

国产最新的多模态模型来了！！前两周我刚体验过国产的阶跃星辰大模型，没想到这么快他们的新模型 Step 3.7 Flash 就出了。现在大模型一发布必卷 benchmark 分数，但真正做 Agent 的人都清楚：跑分高 ≠ 能把活干完。所以这次阶跃星辰的新模型 Step 3.7 Flash 它再不追求单点最聪明、也不只是单次最快，而是主打“生产任务端到端执行效率”。一个真实的 Agent 任务从来不是一次问答，而是规划 → 搜索 → 工具调用 → 代码生成 → 多模态理解 → 反复校验的完整闭环，Step 3.7 Flash 这次升级的重点是整条链路的效率，而不是某个孤立指标。提几个我觉得挺务实的点： 1. 原生多模态模型：它可以直接处理 UI 截图、图表、仪表盘、文档，原生读懂并转成结构化输出和可执行步骤，不需要像一些模型那样外挂视觉理解 MCP，而且现在多模态是顶级模型的标配。 2. 推理加入搜索和视觉检索：网页搜索、图像搜索、视觉验证、多源信息比对，让 Agent 在开放任务里边查边验证边行动，而不是事后再接个外部工具。 3. 198B MoE、约 11B 激活参数，最高 400 TPS：稀疏激活 + 这个速度，意味着高频交互、多步工作流、反复工具调用的场景下，单位任务的成本和延迟都压得很低——快和省是一起来的。 4. 开源、可部署：生产环境要的不只是 API，还有透明度、可控性和部署灵活性。如果你在做 AI Agent、coding 工作流、搜索类应用或多模态系统，值得用 StepFun 试试这款新模型的能力。想看更进阶的平台能力，可以了解 Step Plan。海外平台：国内平台：

耳朵

12,345 görüntüleme • 3 ay 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 • 3 ay önce

当很多人还在争论哪一个 AI 模型更强时黄仁勋已经在斯坦福大学讲了另一个更底层的问题： —— 谁会真正赢下这一轮 AI 周期不是单纯比较模型参数而是 workforce domestic policy national strategy 这些东西全部在一个 1 小时的视频里讲清楚了公开的免费的但大多数人直接划过去了这其实和前面 Aschenbrenner 的逻辑是连在一起的：如果 AI 能力继续跃迁，那么真正重要的就不只是“哪个模型更聪明” 而是谁能组织劳动力谁能配置能源和算力谁能把 AI 变成国家级生产力谁能把 infrastructure、policy、talent 和产业链接起来很多人还在看应用层的热闹但 Jensen Huang 讲的是底层结构： AI 不只是技术竞赛它会变成劳动力重组、产业政策和国家战略的综合竞赛未来 AI 的胜负，是由模型决定，还是由能把模型接入现实世界的人和系统决定？

当很多人还在争论哪一个 AI 模型更强时黄仁勋已经在斯坦福大学讲了另一个更底层的问题： —— 谁会真正赢下这一轮 AI 周期不是单纯比较模型参数而是 workforce domestic policy national strategy 这些东西全部在一个 1 小时的视频里讲清楚了公开的免费的但大多数人直接划过去了这其实和前面 Aschenbrenner 的逻辑是连在一起的：如果 AI 能力继续跃迁，那么真正重要的就不只是“哪个模型更聪明” 而是谁能组织劳动力谁能配置能源和算力谁能把 AI 变成国家级生产力谁能把 infrastructure、policy、talent 和产业链接起来很多人还在看应用层的热闹但 Jensen Huang 讲的是底层结构： AI 不只是技术竞赛它会变成劳动力重组、产业政策和国家战略的综合竞赛未来 AI 的胜负，是由模型决定，还是由能把模型接入现实世界的人和系统决定？

0x_Miko

16,478 görüntüleme • 4 ay önce

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

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

27,960 görüntüleme • 5 ay önce

发现一个很离谱的模型，400 TPS 的输出速度，比 DeepSeek-V4 Flash 快 2 倍多还有超强的多模态理解 + 搜索检索 + 推理综合，这居然是一个 Flash 模型能同时做到的我让它帮我写了一个竞品分析 Agent：输入一张产品官网截图，自动完成"读图提取 → 搜索市场数据 → 输出竞争分析"的全流程。然后用 Cursor 的定价页试了一下，不到一分钟跑完，花了一毛多：它先读懂了整个页面（四档定价 × 各档功能差异 × 推荐标签与社会证明），提取出完整的结构化数据。然后自己决定搜什么，自动生成搜索 query 去查竞品定价、用户评价、市场对比。最后综合视觉提取 + 搜索结果，给了我完整的竞争分析：定价对比、竞品定位差异、真实壁垒在哪里、切入建议。这个模型就是 StepFun 的 step-3.7-flash，多模态 + 搜索 + 推理一体化内嵌在模型里，如果你在构建 AI Agent、编码工作流或多模态系统，Step 3.7 Flash 很推荐大家尝试一下： Step海外平台： Step国内平台：

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余温

41,274 görüntüleme • 3 ay önce