DeepSeek-V4-Pro刚在Fireworks上线,跑智能体和编码任务比Opus 4.8强,成本效率还高6倍,可以试试。
#推理模型
DeepSeek 突然给 V4 API 涨价,还发了 V4-Pro,推理强度分三档,能直接配 Codex 用。想升级 Agent 工作流可以看看。
DeepSeek 新模型只走 API,OpenRouter 上能直接试。三档推理等级画出来的鹈鹕都不一样,想玩可以拿同一道题对比看看。
DeepSeek出了V4 Pro 0813,多项跑分超过Opus 4.8,比Fable便宜100倍,想省钱又想要性能的可以看看。
有人拿Grok 4.6和DeepSeek v4 Pro 0813比了比,说成功率Grok稍好,但DeepSeek便宜不少,预算有限选它更香。
DeepSeek V4 Pro 到底行不行?这条推文用公开数据聊了聊它为什么不够惊艳,顺便夸了 Flash 和 GLM-5.2,观点挺实在。
Pathway的BDH-CQ用极低成本在ARC-AGI 1拿到29.5%,靠的是潜在空间推理而不是CoT,还验证了600B参数规模,值得一看。
Anthropic 的 Claude 把黎曼猜想零点下界从 41.6% 提到 67.2%,还放出论文和 Lean 证明,数学和 AI 圈都值得看看。
DeepSeek V4 价格出来了,Flash 版命中缓存才 2 分钱,比白菜价还便宜,做批量任务的朋友可以算算账了。
谷歌 Flash 系列又要换代了,3.6 才出不到一个月,3.7 的踪迹就露出来了,想追新模型的可以提前关注。
这个模型用循环潜在推理做上下文学习,150M 参数在 ARC-AGI-1 上花 0.0007 美元就拿到 29.5% 的 pass@2,性价比直接刷新纪录,值得看看它怎么做到的。
Anthropic让Claude试解黎曼假设,没解开但把零点下界从41.6%刷到67.2%,感受下AI数学推理现在能到哪一步。