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Stanford 联合 Terminal-Bench 团队搞了个科研智能体榜单，70 个真实科研任务里 GPT-6 Astra 拿 63% 排第一，开源模型才 10%，差距很直观。
Cline 里免费用 Gemini 3.8 Flash，1M 上下文加 291 tok/s，跑分还压过 GPT-5.6 Luna 和 DeepSeek v4.1 Flash，写代码可以直接试。
有人拿 DeepSeek V4.1 Flash 和 Space Bunny Alpha 现场比拼，让两个模型各自写一个网页版 Minecraft，前者能跑能挖，后者地面还有破洞，结果一目了然。
Zenith 用最便宜的 DeepSeek v4.1 Flash 打赢了 GPT 5.6 Sol，开源党可以看看它怎么做到的。
小米的 MiMo v2.6 Flash 跑分接近 Grok 4.7，成本却只有 1/57，做 agent 的可以看看这份 60 任务实测。
OpenAI 用 1 万个代理做了个实验，结果挺有意思的，DeepSeek 也出了个新版本，对长文本处理更便宜了。
智谱AI新出的GLM 5.3 FlashX模型，性能确实有提升，但价格比之前贵不少，而且被DeepSeek的v4.1 Flash模型给超越了。
Bolt 上开源模型首周，开发者选最快 DeepSeek V4.1 Flash，该版本在 Bolt Forge 中上线，使用量是 DeepSeek V4 Pro 的 10 倍。
DeepSeek 的核心开发者自己说 AI 会取代他，这比任何公司宣传都更真实，值得看看他为什么这么想。
DeepSWE测试发现DeepSeek V4.1-Flash的输入token消耗远高于输出，缓存命中率高，能大幅降低成本。
DeepSeek 新模型的技术报告里，专门分析不同编码框架对模型性能的影响，比如极简的 mini-SWE 反而比 Claude Code 表现好，这个细节挺有意思。
DeepSeek 新模型 V4.1 Flash 性价比很高，在 OpenRouter 上 24 小时处理 1T token，比 GLM-5.3 Flash 便宜 5 倍。
DeepSeek 直接把自家旗舰 V4 Pro 下线了，换成 V4.1 Flash，说明新模型确实更强，对开发者来说，用 V4.1 Flash 能省不少钱，尤其是处理长上下文和频繁调用的时候。
DeepSeek 推出了 V4.1 Flash，性能接近 GPT-5.6，但成本只有 1/30，用 15 美元就能跑 100 个复杂任务，性价比很高。
DeepSeek 新发布的 V4.1 Flash 模型，推理速度更快，价格也降了 60%，比之前的 V4 Pro 强很多。
DeepSeek 新出的 V4.1 Flash 模型，用起来特别便宜，比 Sol 和 Opus 便宜50倍，性能还差不多，适合预算有限的人。
DeepSeek 新出的 V4.1 Flash 模型，性能不错，和 GLM-5.3 差不多，关键是内存消耗特别低，适合做 agentic 任务，价格也便宜很多。
DeepSeek 新发布的 V4.1 Flash 模型，比 V4-Pro 小三分之一，但在很多测试里还比它强，价格也便宜很多，值得看看。
DeepSeek 新出的 V4.1 Flash 模型，参数量 552B，用起来比上一代便宜很多，缓存需求也少，适合做 Agent 之类的任务。
DeepSeek 新出的 V4.1 Flash 模型，500B 参数就吊打 V4 Pro，还比 GPT 5.6 Sol 和 Opus 5 强，缓存还省四倍，性价比很高。
