DeepSeek V4 Pro 正式版来了,Agent 能力增强,支持 Codex 接入,跑分直逼 Fable 5,用 API 的可以试试。
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有人用同一组提示词跑Grok 4.6和DeepSeek V4 Pro,Grok在打砖块场景和Bento样式上都很惊艳,部分比DS 4 Pro还好看。
DeepSeek出了V4 Pro 0813,多项跑分超过Opus 4.8,比Fable便宜100倍,想省钱又想要性能的可以看看。
有人拿Grok 4.6和DeepSeek v4 Pro 0813比了比,说成功率Grok稍好,但DeepSeek便宜不少,预算有限选它更香。
DeepSeek V4 Pro 到底行不行?这条推文用公开数据聊了聊它为什么不够惊艳,顺便夸了 Flash 和 GLM-5.2,观点挺实在。
DeepSeek 又发新版本了,V4 Pro 0813 的社区测试成绩看着很猛,想感受下有多强就点进来吧。
DeepSeek 悄悄放出了 V4 Pro 的 API 文档,想抢先试新模型的开发者赶紧去 api-docs.deepseek.com 看看快速开始。
DeepSeek V4 Pro 跟 Claude Fable 只差 0.3%,又赶上新一轮融资,colaos.ai 的六倍 DeepSeek 额度还能撑多久真不好说。
DeepSeek V4 Pro编程只比Claude旗舰差0.3%,API价格便宜很多,还适配国产芯片,性价比拉满。
OpenRouter按真实花费给模型排名,DeepSeek V4 Pro拿下Shell执行第一,Kimi K3拿下工具调度第一,开放模型领先。
geekbb 晒图:同 Flash-preview 架构,重训后超 V4-Pro,但没有具体分数。
LG开源了韩国最大的K-EXAONE 2.0,750B参数,跑分比初代高10%,长上下文和工具调用还压过了GLM-5.1。
阿里云发了个 2.4T 参数的开源模型 Qwen 3.8 max preview,性能接近 Fable 5,首月才 4 美元,还能在 Claude Code 里用,可以试试。
想选开源万亿模型?这篇直接拿三个主流模型比了基准、许可证和成本,看完就知道选哪个合适。
Moonshot 的 Kimi K3 在前端编码上打败了所有美国模型,而且模型更小,值得关注。
前OpenAI CTO创业首秀,开源975B参数多模态模型,多模态有亮点,但推理编程弱于GLM和DeepSeek,看看值不值得用。
Mira Murati团队开源了多模态模型Inkling,975B参数,比Nemotron和Kimi K2.5强,指令遵循甚至超Claude,值得一试。
想选行业AI模型?Claude Fable 5 碾压全场,但成本是 DeepSeek V4 Pro 的百倍,性能只多 12 分,性价比得掂量。
Claude 5 性能确实最强,但用一次要三块多,比 DeepSeek 贵百倍,分数只高一点,性价比要好好掂量。
腾讯Hy3开源模型295B参数,比GLM-5.2小一半却和GPT-5.5打平,还超过DeepSeek V4 Pro,免费API两周,智能体应用很香。
腾讯新出的Hunyuan Hy3,Agent任务解决率90%,直接超过DeepSeek和Qwen,搞智能体的话一定要看看。
智谱发了 GLM 5.2,Benchmark 接近 Opus,成本才一毛八,还有更便宜的 M3 和升级的 Kimi 2.7,做浏览器智能体有得选了。
Together AI 把 DeepSeek V4 Pro 调到了速度与延迟双第一,还公开了优化方法,搞推理部署的值得看看。
GLM5.2在开源模型排名拿了第一,而且有人说用起来感觉像Opus 4.6,你要是想换掉Deepseek V4 Pro可以试试。
Z.ai开源了GLM-5.2,纯文本模型在智能和编码基准上超过DeepSeek V4和Kimi K2.6,价格只有GPT-5.5的五分之一。
OpenRouter用多个便宜模型拼出顶级效果,成本砍半但性能追上Claude Fable 5,预算有限又想用好模型可以试试。
SGLang在GB300上跑DeepSeek V4 Pro,每GPU超1.2万token
安全团队和AI开发者可以直观看到不同模型在真实漏洞利用任务中的性价比——GPT-5.5最可靠但贵,DeepSeek V4 Pro成本极低但成功率有限,做自动化安全测试的团队值得参考这个对比。
Qwen3.7-Max展示了AI在芯片设计等复杂工程任务中的自主长时运行能力,做硬件优化或AI代理开发的团队值得关注其实际表现。
想用 AI 做游戏开发的团队,这个对比直接告诉你:省钱不一定省心——Deepseek 便宜但质量差一截,GPT-5.5 贵但成品更靠谱,建议根据预算和品质要求选模型。
DeepSeek V4 Pro在长上下文推理和编程任务上的表现达到SOTA,同时其高效服务技术栈的公开分析对AI部署实践有重要参考价值。