ARC Prize 实测了 DeepSeek V4.1 Flash,ARC-AGI-3 跑出 3.3%,成本不到 1000 美元,目前性价比最好的一份成绩单。
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Cognition 的新基准看代码能不能被维护者真合并,最强模型也只有 52%,GPT-6.1 Sol 花十分之一的钱就追平 Claude,榜单数据很硬核。
Cognition 的 FrontierCode 1.1 排行榜来了,专测代码能不能被真实维护者合并。Claude Opus 5.5 拿 52% 居首,GPT-6.1 Sol 用十分之一的价格打平,开源的 MiMo-V2.6-Pro 也很能打。
LMArena 给出实测数据:Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash 用不到一成的成本追平了 Claude Fable 5,做 agent 选型前可以看看这份榜单。
有人实测 80 美元在 DeepSeek V4.1 Flash 上跑了 3 万多次请求,比 Command Code 还多,写代码跑量的可以看看这笔账。
LangChain 把 Open SWE 改成按任务自动挑最便宜够用的模型,成本直接砍掉 64%,还能看看 DeepSeek v4.1 flash 当编排器的实际体验。
一个人用 ARTEX 加上 DeepSeek、GLM、Grok 和 Claude Code 就能打穿韩国多家银行,CrowdStrike 的报告把工具链讲得很细。
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。
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。
有人实测了 Jev Router,5 个常用模型里 4 个上了 Pareto 前沿,但直连 DeepSeek V4.1 Flash 反而更便宜更快,选路由前可以先看看这组数据。
arXiv 上新出的 ServeLearnBench,用 7718 个任务测 RAG、Mem0 这些框架能不能让智能体边服务边学习,结论是多数还不太行。
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。
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。
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。
Fireworks 现在能直接微调 DeepSeek V4.1 Flash 了,想做编程智能体或工具调用的可以看看,托管训练省不少事。
DeepSeek V4.1 Flash 把和 Anthropic 的跑分差距从 15% 追到只剩 3%,想知道中美模型现在差多少的看这篇。
一条关于 DeepSeek V4.1 的训练观察:没做 dense warmup 也能训练顺利,作者解释了为什么这种设计值得 scale up。
DeepSeek V4.1 Flash 的论文在 HF 榜单只有 191 赞,发帖人直接开怼,评论区吵起来了,看看大家怎么说。
一个人开发者晒账单:RSS 翻译全跑 DeepSeek V4.1 Flash,每天不到 1 块钱,想给工具挑便宜模型的可以参考。
用 opencode 的 10 美元套餐算了笔账:MiMo 能跑 3 万次请求,比 DeepSeek 的 2.6 万还多,就是不太稳。想省钱写代码的可以看看怎么选。
在 VS Code 里装个 Cline 插件,Gemini 3.8 Flash、DeepSeek V4.1 Flash 这些模型都能白嫖,写代码零成本,试试看。
OpenCode 把 DeepSeek V4.1 Flash 的 60 美元额度从限时改成永久了,写代码跑模型可以白嫖一笔。
OpenCode 把给 DeepSeek v4.1 Flash 的 60 美元用量额度改成永久了,用这个工具薅便宜算力的可以放心续命。
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。
Bolt 公了一周真实用量:GLM 5.3 Flash 占 63%,DeepSeek Flash 17%,用户宁可要快的也不挑最大的,这个数据挺说明问题。
Goldman 拆了组数据:美国 2026 年 AI 资本开支约是中国 7 倍,但 DeepSeek V4.1 Flash 把 KV-cache 省了 437 倍,看效率派怎么打。
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。