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。
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AI 相关资讯全量信息流 · 111 条
7月13日
7月9日
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。
Claude Fable 5 六项行业指数第一，成本比 DeepSeek V4 Pro 高 100 倍
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。
7月8日
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。
7月6日
7月3日
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。
6月27日
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。
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
6月20日
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。
6月19日
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。
6月18日
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。
6月17日
微软考虑用 DeepSeek V4 微调版降低 Copilot Cowork 成本
微软嫌 Claude 和 GPT 太贵，打算用 DeepSeek V4 微调版，价格差了 57 倍，企业用户能省一大笔钱。
6月16日
OpenRouter推出Fusion API，多模型协同以一半成本接近Claude Fable 5水平
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。
6月15日
6月13日
6月9日
行业08:18
HackerNews 2026-06-09：从毒瘾到开源重建人生、多巴胺压裂概念、Performative-UI 组件库从毒瘾到开源重建人生的故事能激励任何处于低谷的开发者，看完会感受到社区的力量；多巴胺压裂概念戳中了算法时代体验贫瘠的痛点，做内容或产品的团队值得反思。
6月7日
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。
6月4日
安全研究员测试AI漏洞挑战：GPT-5.5成功率最高，DeepSeek V4 Pro成本最低
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。
IT之家原文
Discourse-Role Labels 影响语言模型对上下文的采纳程度
这篇论文揭示了标签选择能显著改变模型对误导信息的采纳率（最高差 84 个百分点），做 RAG 系统或上下文增强应用的开发者需要警惕：你用的标签可能无意中放大了错误信息的影响。建议点开了解如何控制这一变量。
5月30日
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。
5月28日
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。
5月24日
5月23日
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。
5月12日
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。