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模型中美对照多源确认21:49

OpenRouter任务榜：DeepSeek V4 Pro与Kimi K3登顶

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。

#DeepSeek V4 Pro #Kimi K3 #OpenRouter #工具调用

事件专题

OpenRouter@OpenRouterAI11 个信源在谈原文

产品中美对照15:43

DeepSeek v4 Flash 原价不变，V4 Pro GA 价格翻倍

geekbb 说这方案可接受：Flash 不涨价，Pro 翻倍，想省钱用 Flash 就行。

#DeepSeek #v4 Flash #V4 Pro GA #API定价

Geek@geekbb原文

行业中美对照23:55

DeepSeek V4 Pro发布后，还有V4 Ultra吗？

geekbb在X上问：DeepSeek会不会再出V4 Ultra？虽然只是脑洞，但这条推文有1200多次浏览，好奇大家怎么看。

#DeepSeek #DeepSeek V4 Pro #DeepSeek V4 Ultra #模型命名

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Geek@geekbb2 个信源在谈原文

行业中美对照多源确认精选10:08

DeepSeek Harness 双模型组合设想，内测招募开源开发者

有人设想让 V4 Pro 规划、V4 Flash 执行，还招开源开发者内测 DeepSeek Harness，想玩 Agent 的可以关注。

#DeepSeek #DeepSeek Harness #DeepSeek V4 Pro #DeepSeek V4 Flash 0731

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Geek@geekbb4 个信源在谈原文

模型中美对照多源确认16:44

DeepSeek-V4-Flash-preview仅重训后超越V4-Pro

geekbb 晒图：同 Flash-preview 架构，重训后超 V4-Pro，但没有具体分数。

#DeepSeek-V4-Flash-preview #DeepSeek-V4-Pro #后训练 #基准对比

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Geek@geekbb5 个信源在谈原文

产品中美对照多源确认13:15

GPT 5.6 Luna 降价，AI 应用公司迎来成本拐点

GPT 5.6 Luna 官宣降价，Agent 成本终于可控，搞 AI 应用的朋友可以琢磨怎么在上面赚钱了。

#GPT 5.6 Luna #Deepseek v4 pro #智能体 #AI应用

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orange.ai@oran_ge5 个信源在谈原文

行业 Agent 与开发者多源确认76°22:43

DeepSeek V4 Pro API 疑偷偷调用 Claude Fable 5 进行模型蒸馏

DeepSeek API 可能偷偷调用 Claude？测试者用 3D 游戏、安全题等挖出异常行为，但证据还不铁，吃瓜注意别上头。

#DeepSeek #Claude #Fable 5 #模型蒸馏

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Geek@geekbb11 个信源在谈原文

模型中美对照多源确认73°21:37

阿里云 Qwen 3.8 max preview 开源权重模型预览上线，2.4T参数

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。

#Qwen 3.8 max preview #Alibaba #GLM-5.2 #DeepSeek V4 Pro

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Paul Couvert@itsPaulAi5 个信源在谈原文

模型 Agent 与开发者11:14

Kimi K3 在 front-end coding 上超越所有美国模型，比多数闭源模型更小

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。

#Kimi #K3 #SemiAnalysis #Moonshot

shao__meng@shao__meng原文

模型中美对照多源确认01:45

近4个月AI模型发布时间线一览

想要快速回顾近四个月各家发了哪些模型？看这张时间表就够了，直接按时间排序，一目了然。

#Opus #Kimi #GPT #DeepSeek

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Suhail@Suhail11 个信源在谈原文

模型中美对照多源确认76°11:01

Thinking Machines开源多模态模型Inkling，975B/A41B MoE

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。

#Inkling #Thinking Machines #多模态 #开源模型

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shao__meng@shao__meng11 个信源在谈原文

行业中美对照多源确认71°15:36

高盛分析LLM商品化：中国模型定价远低于美国，价格战加剧

高盛给LLM经济学算了笔账：中国模型靠架构优势把价格打到美国1/4，但还在亏本卖。想搞清模型定价走势的可以看。

#GLM5.2 #Qwen3.7 Max #DeepSeek V4 Pro #Goldman Sachs

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AI Will@FinanceYF53 个信源在谈原文

技巧 Agent 与开发者多源确认精选18:19

开源 skill shifu：用GPT5.6规划、Kimi 2.7等执行的分层编码工作流

Viking 分享了怎么用 GPT5.6 规划、Kimi 和 DeepSeek 执行、再交回贵模型审查，省 token 又高效，适合做大项目时试试。

#shifu #GPT5.6 #DeepSeek v4 Pro #Kimi 2.7

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Viking@vikingmute6 个信源在谈原文

技巧 Agent 与开发者多源确认精选21:52

穷鬼组合工作流开源：贵模型规划，便宜模型执行

vikingmute 分享了一个省钱又好用的 AI 编程工作流：让贵模型（Fable5、GPT5.5）规划，便宜模型（composer2.5、DeepSeek V4 Pro）执行，帮你白嫖高质量代码。

#Fable5 #GPT5.5 #deepseek v4 pro #智能体

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Viking@vikingmute7 个信源在谈原文

模型中美对照21:27

腾讯开源Hy3模型，295B MoE媲美GPT-5.5

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。

#Tencent #Hy3 #开源模型 #MoE

Paul Couvert@itsPaulAi原文

技巧 Agent 与开发者18:03

Shadcn 作者开源 improve 项目：用混合模型工作流降本增效

谁说贵模型才厉害？Shadcn作者教你用混合模型省大钱，规划和执行分开，又快又稳。

#Shadcn #improve #工作流 #编程助手

Viking@vikingmute原文

技巧 Agent 与开发者精选10:04

用Fable xhigh和GPT 5.5 xhigh搭建编程工作流

Mitchell Hashimoto分享的核心方案：Fable xhigh规划+GPT 5.5 xhigh编码+Fable xhigh审查，成本低至几美元。想省钱的可以用DeepSeek V4 Pro代替编码步骤。

#Fable #GPT 5.5 #DeepSeek V4 Pro #composer2.5

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Viking@vikingmute2 个信源在谈原文

产品 Agent 与开发者多源确认21:54

hf-claude 让 Claude Code 接入超100个开源模型，含 GLM 5.2、MiniMax-M3 等

想在 Claude Code 里用别的模型？hf-claude 能直接集成 100+ 开源模型，包括 GLM 5.2 和 DeepSeek v4 Pro，很方便。

#hf-claude #Claude Code #GLM 5.2 #MiniMax-M3

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AK@_akhaliq5 个信源在谈原文

行业13:04

反直觉模型观察：GLM 5.2受付费用户青睐，GPT 5.5鲜有人用

oran_ge用Cola数据发现一个反常识现象：GLM 5.2在抢Claude的付费用户，而GPT 5.5却没人用，值得看看

#GLM 5.2 #DeepSeek v4 Pro #GPT 5.5 #模型趋势

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orange.ai@oran_ge2 个信源在谈原文

模型中美对照多源确认05:55

GLM 5.2、Minimax M3、Kimi k2.7 在 BrowserCode 基准上超越闭源模型

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。

#GLM 5.2 #Minimax M3 #Kimi k2.7 #BrowserCode

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Browser Use@browser_use3 个信源在谈原文

模型中美对照18:34

DeepSeek V4 Pro on Together AI 登顶 Artificial Analysis 性能榜首

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。

#DeepSeek V4 Pro #Together AI #Artificial Analysis #推理优化

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官方账号Together AI@togethercompute2 个信源在谈原文

模型中美对照多源确认10:57

GLM5.2在Artificial Analysis登顶，用户反馈接近Opus 4.6

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。

#GLM5.2 #Artificial Analysis #Opus 4.6 #Deepseek V4 Pro

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Viking@vikingmute3 个信源在谈原文

技巧 Agent 与开发者多源确认精选11:11

用GPT-5.5 High做计划，Composer和DeepSeek执行，省钱又高效的工作流

省钱开发新功能的实际方法

#GPT-5.5 High #Composer 2.5 #DeepSeek v4 pro #review-forge

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Viking@vikingmute4 个信源在谈原文

模型多源确认精选73°13:11

SGLang在GB300 NVL72上创纪录，每GPU超12K tok/s

SGLang在GB300上跑DeepSeek V4 Pro，每GPU超1.2万token

#SGLang #GB300 NVL72 #DeepSeek V4 Pro #NVIDIA Dynamo

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官方账号LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg11 个信源在谈原文

行业精选03:09

Jerry Liu：开源模型将在成本-延迟-精度帕累托前沿占据大量份额

Jerry Liu 用真实成本数据揭示了模型选择的巨大经济差异，做 AI 应用选型或成本控制的团队值得仔细看——选对模型能省下 20-40 倍 token 成本。

#开源模型 #成本优化 #模型路由 #帕累托前沿

Jerry Liu@jerryjliu0原文

产品 Agent 与开发者精选72°15:34

开源 review-forge：多模型交叉审核 AI 代码的流程

多模型交叉审核解决了 AI 代码质量失控的痛点，适合重度使用 AI 编程的团队和个人开发者，建议直接 fork 项目试试这套流程。

#代码审核 #多模型 #开源/仓库 #AI 编程

Viking@vikingmute原文

行业04:18

Ramp Labs 用 1 万智能体验证：开源模型成本低 5 倍，仍能发现高危漏洞

做安全测试或 AI 落地的团队，这个案例直接告诉你：开源模型在真实生产代码中能低成本挖出高危漏洞，值得在预算有限时优先尝试。

#开源模型 #安全测试 #智能体 #成本优化

Fireworks AI@FireworksAI_HQ原文

模型精选02:21

Command A+ 在韩日希阿中等语言上超越 Mistral Medium 3.5

非拉丁语表现更优

#Command A+#Mistral Medium 3.5 #DeepSeek V4 Pro #Cohere

事件专题

官方账号Cohere@cohere2 个信源在谈原文

技巧 Agent 与开发者18:16

多模型协作 Code Review 实践：TinyShip 大 PR 测试

做大型代码审查的团队可以借鉴这种多模型协作+人工确认的流程，能有效发现隐藏问题，建议尝试类似方案提升 Code Review 效率。

#Code Review #多模型协作 #GPT5.5 #Claude

事件专题

Viking@vikingmute2 个信源在谈原文

模型中美对照15:34

DeepSeek V4 Pro缓存技术成本降低10倍

缓存技术让成本降10倍

#大模型 #DeepSeek #缓存 #成本优化

orange.ai@oran_ge原文

模型中美对照多源确认16:21

Deepseek V4 Pro vs GPT-5.5 游戏开发对决：便宜4.3倍但质量落后

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 #GPT-5.5 #游戏开发 #模型对比

事件专题

@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq4 个信源在谈原文

模型 Agent 与开发者75°21:55

DeepSeek V4 Pro上线Together AI，长上下文推理与编程性能领先

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。

#推理模型 #开源/仓库 #Together AI #长上下文

官方账号Together AI@togethercompute原文