HeyGen 第一次做 TTS 就拿下 Elo 1,201 的榜首,价格还比 Eleven v4 便宜一半,做语音客服的可以听听样例对比。
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有人把 Haiku 5.5 和 DeepSeek、智谱的 flash 模型做了价格和 Terminal Bench 跑分对比,选便宜模型前可以看看这张对比表。
37FlowAI 拆解了 DeepSeek-V4.1-Flash 在 vLLM 上跑 agent 的优化细节,SWA bounded replay 能明显降低 TTFT,搞部署的可以看看。
DeepSeek 把智能体的 KV 缓存砍到每 token 890 字节,比 V1 小 437 倍,Flash 还在 AA Index 上反超 V4-Pro,价格只要一半不到。
Agent Arena 跑了 4700 多场真实会话测 Jev Router,结论挺直接:比 DeepSeek V4.1 Flash 贵 38%,但根据反馈换模型的能力接近 Claude Opus 5.5。
284B 的 DeepSeek V4 Flash 量化到 1.6 bit 只要 60GB,配 128GB 内存的 Surface Laptop Ultra 就能本地跑,视频都放出来了。
LMArena测了Jev Router的实际延迟:中位数6.18秒,比DeepSeek V4.1 Flash的3.64秒慢了一截,P90差距更明显。
vLLM 花三周把 DeepSeek-V4.1-Flash 跑快了 1.9 倍,AgentX 上吞吐 5.3 倍,还附交互图表拆解过程,做部署的可以看看。
Mistral 晒了新基准成绩:Mistral Large 4 跑 657 个办公自动化任务,赢了 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Pro,做 agent 介绍的可以看看。
DeepSeek 的 V4.1 Flash 跑分出来了,ARC-AGI-2 拿下 72.9%,比上一代高了 11.5 分,不过每任务成本贵了两倍多,看你怎么权衡。
ElevenLabs 的新 Turbo 版把语音质量做到榜单第一,价格还只有自家 v4 的一半,做语音相关的可以看看数据。
Mistral放出Mistral Large 4,1T参数只激活49B,跑分被DeepSeek V4.1 Flash压了一头,10月就开源,可以先试试API。
蚂蚁的 Ling 3.1 Flash 智能分直接从 20 涨到 41,智能体能力能跟 GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash 掰手腕,权重还快开源了。
Reflection AI 开源了 Beam,501B 参数 MoE,作者称推理算力只要 GLM-5.2 的三分之一,Apache 2.0 可商用,不过注意这数字只是估算。
EverMind AI 开源了 Raven,每个模型配一套会自我进化的 harness,用 DeepSeek-V4-Flash 在 BrowseComp 上跑出 69.3%,研究者可以看看这套思路。
有人实测推理只有 72 TPS,对比 DeepSeek V4-Flash 在 DSpark 报告里的单 GPU 成绩直接少了三分之二,评论里讨论了 TileLang 内核和 npugraph_ex 还能优化多少。
GeneralityLabs公布Exploit Bench测试结果,V4.1 Flash性能下降,Claude Code超越Codex。
一个 7B 模型在 CUDA 上干过 Claude-4.5-Sonnet,靠的是两个小模型互相出题互相训练,生成 GPU kernel 的可以看看这套思路。
ElevenLabs 新的 Eleven v4 拿了语音合成榜第一,支持 90 多种语言,发音准确率 91.7%,就是价格比 Google 贵不少。