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实测完 DeepSeek V4 Flash 正式版，我的结论是：简单任务很香，复杂编程仍需谨慎。它速度快、价格低、拥有 1M 上下文，接入 Codex 和日常 App 都很实用；但想一次生成高质量复杂项目，我还是更倾向 GPT 5.6 Sol 或 Grok 4.5

nicekate

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Anya Rossi• Live Now

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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！！！

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！！！

Wei佳

17,845 просмотров • 2 дней назад

AI价格战正式开打！DeepSeek Vs OpenAI🔥 DeepSeek V4 Flash 0731：$0.28/M OpenAI GPT-5.6 Luna砍到$0.60/M（半价）同预算实测3个Canvas硬核： 🧊 魔方：DeepSeek丝滑完美旋转，Luna贴纸直接飞天 🎆 烟花：DeepSeek流畅爆发，Luna卡成PPT 🖊️ 写Hello：两边都写糊，但DeepSeek至少还在动结论：同价位下DeepSeek直接碾压Luna！ GPT写代码还行，一碰复杂动画就被干翻。中国AI这次不是卷价格，是卷性能+价格双杀。谁还敢说“便宜没好货”？ #DeepSeek #OpenAI #AI价格战 #大模型实测

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SuSu_酥酥👅

45,624 просмотров • 1 месяц назад

藏师傅的 Kimi K3 测评来了，这次确实非常牛逼！可以说是一个比较小的 DeepSeek 时刻我直接拿它跟 Opus 4.8 做了对比测试。从结果来看，互有胜负。在复杂前端和复杂开发的情况下，我觉得它跟 Opus 4.8 差不多是相当的水平。至于 Fable 5 和 5.6，我觉得还差一些，但已经是一个非常牛逼的成绩了。

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歸藏(guizang.ai)

109,022 просмотров • 1 месяц назад

推荐关注一下 BabelCloud 项目，也是一个类似于 Devin 的 AI 开发工程师，能独立完成相对复杂的前后端项目。从演示视频可以看出：它能将复杂的任务分解成合适的功能模块；它能对每一个模块进行测试和验证，对于遇到的错误能自动修复或者需求人类帮助；它能完成没有训练过的任务：实现一个最新发布的Claude 3的API请求；它能完成相对复杂的项目，一个比较完整的后台管理；它在执行过程中能和人互动，例如寻求帮助；它能基于项目增加新的需求（这个其实有点挑战，但我怀疑它需要很多元数据辅助完成）它有个工作平台直观看到结果项目作者：Hailong Zhang

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宝玉

30,089 просмотров • 2 лет назад

兄弟们全网最简最全DeepSeek V4 Flash接入Codex教程来了。看完还不会的，直接来找我。其实就三步，比你想的简单多了：第一步，打开Codex，点开API设置。第二步，找到DeepSeek的API文档，复制你的密钥。第三步，在Codex配置页粘贴密钥，选V4 Flash模型。完事了。真的就这么简单。我见过有人写几千字教程，配几十张截图。没必要。核心就是：拿到密钥，填进去，选模型。现在你就能在Codex里直接调用V4 Flash了。速度比官方网页版快，还能结合Codex的其他功能。有人问：这有什么实际用途？比如你可以：用V4 Flash处理复杂逻辑和长文本。用Codex的界面做持久化聊天和项目管理。把两者结合，搞自动化工作流。具体能玩出什么花样，看你想象力。但第一步永远是：先把密钥填进去。就这么简单。

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火山哥🕊️

40,254 просмотров • 1 месяц назад

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 просмотров • 5 месяцев назад

我认为 Grok 的能力真的被很多人低估了！首先我认为它完全全能！Claude 没有多模态，codex 能生图但是不能生视频，而我们的 Grok，他都可以！（虽然生图很 abc ，但是或许你可以 codex 生图 grok 生视频？它很牛的一个点就是你根本不需要复杂的提示词，甚至不用说的多清楚他会揣摩！你需要的东西和内容！！这点无论是 codex 还是 Claude 都绝对比不上！如果我需要 codex 生成出比较规范或者具有更多信息的内容需要我告诉他这么多而 Grok 真的是几乎他自己揣摩出来的我把我跟他说了哪三句话放在第二个视频了

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Su

13,076 просмотров • 2 месяцев назад

蚂蚁百灵刚刚发布了 Ling-3.0-flash：一个AI 执行层的关键拼图刚刚看到 Ling-3.0-flash 正式发布，我觉得这款模型值得认真关注。原因很简单：在 AI 工程越来越深入到实际业务的今天，大家早就不满足于模型“会不会想”了，更关键的是它“能不能持续做”。尤其是在 Agent 工作流中，需要高频调用工具、迭代代码、处理长程任务时，一个响应快、执行稳的执行引擎成了刚需。Ling-3.0-flash 的出现，正好瞄准了这个缺口。 1. Agent 的执行层从我的角度看，它最聪明的一点是没有去硬拼超大模型的深度推理能力，而是把自己定位成一个高速执行引擎——负责把已经规划好的任务快速落地。这在实际应用中特别实用，比如当大模型把方案设计好之后，剩下的代码生成、工具调用、批量处理就需要一个既快又稳的模型来接手。 2. 为什么它能兼顾速度和成本技术细节上，它采用 124B 参数的 MoE 架构，但实际激活参数约 5.1B，在推理速度和运行成本之间找平衡。它还支持混合推理模式：简单任务可以关闭 Reasoning，降低延迟，适合大批量处理；复杂任务则可以开启思考模式，保持逻辑连贯。原生支持 256K 上下文，对需要持续读取历史指令和项目状态的 Agent 工作流也很重要。 3.如何使用我觉得 Ling-3.0-flash 最适合做 Agent 工作流里的执行节点。反复调用 API 或 MCP 工具时，它能根据结构化错误信息自我诊断和修复，不容易在循环调试中卡死，因此适合放进 Loop 或 Graph 架构。 4.结对编程和批量任务结对编程是一个典型场景：人负责架构规划、边界定义和测试，Ling-3.0-flash 负责快速生成代码、调用工具、读取报错，并根据反馈持续修改。批量处理长文档、日志、简历和结构化数据时，它看重的也是速度、格式稳定性和成本控制。直播数字人或高频办公协作，则需要它的低延迟响应来减少体验断层。 5.边界当然，它不是万能模型。复杂系统不能只靠一句指令搞定；缺乏架构和测试环境时，结果可能跑偏；需要深度冷门知识的研究任务，还是更适合交给更大规模的推理模型。更合理的用法是：大模型负责搜索、规划和架构设计，把方案写成规范文档；Ling-3.0-flash 负责高频工具调用、代码执行和批量处理。总结：Ling-3.0-flash 不是来替代所有模型的，而是把 Agent 工作流里“执行层”这件事做得更快、更稳。大模型负责想清楚，它负责做出来。

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奶牛叔

66,157 просмотров • 1 месяц назад

Codex 最新动态：从 GPT‑5.6 与 Ultra 模式，到多智能体并行协作、计算机与浏览器操作、应用截图理解、行内代码和文档修改，再到一键发布 Sites、跨项目管理以及完整的 PR 工作流。 Codex 已不只是一个“帮你写代码”的工具，而是能够拆解复杂任务、操作和测试应用、协调多个项目、处理 Bug 与代码审查，并协助完成发布的开发伙伴。无论你想提高日常开发效率，还是探索更自动化的 AI 编程方式，这支视频都能帮你快速掌握 Codex 的新能力和实际应用场景。本视频由 baocut 翻译

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宝玉

37,498 просмотров • 1 месяц назад

GLM 5.2 实测，对比 GPT 5.5、Opus 4.8 这期我用多个复杂前端任务实测它的表现：国风 3D 书画应用、纤夫拉船、桌面行星仪、耳机网站、动态海报、交通仿真和苏州博物馆 3D 场景结论是： GLM 5.2 审美和传统文化理解很强，思考深度也不错，但速度太慢、API 稳定性是短板完整视频：🧵

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nicekate

13,577 просмотров • 2 месяцев назад

这个真的有点炸裂，我必须要炸裂一下，亲自测试了🤣 字节跳动发布AI图像编辑工具只需一句话即可实现全自动P图你只需要通过简单的文字描述来修改图像，对图片进行各种复杂的修改和编辑，不需要专业的图片处理技能，不需要其他任何操作，不用再相 Photoshop 那样复杂的操作才能修改编辑图像。无论是改变图像的内容、风格，还是调整光线和角度，SeedEdit 都可以实现，并保持高质量的编辑效果。

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小互

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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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这两天跟 DeepSeek 算是杠上了。自从发了 DeepSeek Harness，把我折腾得不轻，钱也没少花。安装插件修复了3个bug，花了12块多，这还没算上正经跑业务的量。结果现在撞见一个地方，DeepSeek 出了 0.01 折，必须分享一下。可选模型： deepseek-v4-pro（0813 正式版） deepseek-v4-pro-free deepseek-v4-flash（0731 正式版） deepseek-v4-flash-free 除了 DeepSeek 系列，其他模型也都有折扣。接入也很简单：注册入口：登录进控制台创建 API Key 填入 base url：

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苏打白.Dev

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Claude Cowork 平替 DeepSeek-Cowork 一个开源 AI 助手项目，基于 DeepSeek 模型，主要做浏览器自动化和日常任务处理。 Claude Cowork 功能虽强，但价格高、设置复杂、有地区限制，还不支持私有部署。相比之下，DeepSeek-Cowork 成本低、易于使用、完全开源，支持私有部署。

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Geek

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史上最强原生PPT Skill，更适合中国宝宝使用我创建的这个Skill，一句话即可生成复杂、豪华、可编辑的PPT文件。试一次，要是生成的效果不让你震惊，你来打我。几大特色： 1、能生成信息密度高、排版复杂、看起来高大上的PPT，也支持生成简约、商务风格的PPT。适合国企、互联网大厂使用。 2、兼容所有模型，DeepSeek、小米Mimo、Claude、GPT均实测过，国产模型也能完成的非常好。 3、技能自动更新机制：如果我更新了可选用的PPT模板，使用技能时会自动更新技能。技能像软件一样可以更新使用方法：在当前文件夹安装这个Skill：然后做一个复杂、豪华的PPT，来介绍XXX项目

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Gorden Sun

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有个女的问我是不是 intj 人格，我只知道这四个字母指的是网上很火的一个性格测试结果，但具体这4个字母指的是什么不是很了解。其实我向来对这些测试不屑一顾，感觉跟星座星盘命理差不多，极度理智的人是不信这些的，就算有逻辑，有道理，人是很复杂的，也不可能用4个字母能概括，这就像一个基佬，他可以是0，也可以是1，还可以是又0又1，还可以是 0.1 0.3 0.5 0.7…… 人性是不同程度的灰，太复杂了。但我从抖音搜了下intj，看了下解读视频，卧槽，这不正是我吗？？？真踏马准啊！！！

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PMRF：一种全新的图像修复算法实现高质量修复图像降低图像失真还原跟自然逼真度主要能力： -图像恢复：处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复和图像修复等任务，生成自然逼真的图像。 -降低图像失真提高感知质：不仅关注图片的清晰度，还会确保图片看起来像真实世界中的图像，而不是AI生成 - 处理复杂的图像退化问题：PMRF能够应对各种复杂的图像退化情况，不论图片内容有多复杂，比如细节丰富的面部图像，还是受到多重损坏的图片，PMRF都能很好地处理，并提供优质的修复结果。

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小互

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花了一天时间用 DeepSeek Harness 的插件做了一个内容管理的工作台，之前一直想做但是感觉没那么刚需，但是看到 DeepSeek Harness 的插件拓展性那么强，而且很多原本预想和 Agent 联动的地方开发成本都很低。这次的插件并没有使用 DeepSeek 的创造模式，而是用 Grok 4.6 开发的，DeepSeek v4 pro 相对来说还是差点意思，没办法那么快的实现我的定制化需求。整体来说，现在我的内容管理已经比之前方便了不少，很多固定的工作流我也不用老是去 CodeX 新开话题执行了，而且最主要是之前我总是得。复制视频工程的路径，或者去，复制视频的路径来告诉 Codex 具体的文件位置，现在整体使用下来会减少很多文件和 Agent 之间切换的成本。这次开发过程中我顺便实现了一个用于给其他 Agent 开发 DeepSeek 插件时可以使用的 Skill：希望对大家有帮助～

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oil-oil

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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

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