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。
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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。
GeneralityLabs公布Exploit Bench测试结果,V4.1 Flash性能下降,Claude Code超越Codex。
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。
Recraft V4.1 Flash 的实战案例,一条长提示词画出一堆小细节还都放对位置,完整提示词直接贴出来了,可以抄着改。
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。
Recraft V4.1 Flash 生成的角色不走“网红脸”路线,视角还挺有时尚大片感,作者把完整提示词公开了,做角色设计的可以直接抄作业。
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。