DeepSeek时刻

AI的进化速度，比我家楼下早餐铺换老板还快。 OpenAI突然提前发布GPT-6，新模型采用超大规模预训练基底，直接弃用原定计划。 Anthropic的Fable 5.1进入最后冲刺； DeepSeek的V4 GA版也箭在弦上。 大模型战场从百亿参数飙向万亿级别，各家巨头在算力、数据和训练策略上全面

OpenCode里DeepSeek Flash当主力干杂活，GLM 5.2当子代理只负责动脑思考，一个配置改动让便宜模型包揽七成调用，贵模型只处理关键决策，账单直降70%响应还更快。 在OpenCode里配置AI打工仔：Flash跑腿，GLM动脑，账单砍七成 你每个月在AI调用上花多少钱？我之前没算

2.8万亿参数的大模型自己动手设计了一颗芯片，还只用了48小时，你手里的显卡是不是突然就不香了？ Kimi K3这个新模型直接把开源大模型的参数天花板顶到了2.8万亿，据说性能直接对标Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。更离谱的是这模型自己用开源EDA工具在45纳米工艺上设计了个专

八个主流大语言模型同答一道概率陷阱题，全对但思考路径天差地别。GLM5.2几乎零自我怀疑直接交卷，DeepSeekV4Pro自我修正十余次，Gemma31B只拐两三个弯。思维树可视化把每个“但是”“等等”变成树杈，AI决策过程首次肉眼可见，大模型对比评测揭示推理模式本质差异。 ### 可视化工具把A

DeepSeek幻觉率96%却仍是编程王者？AA榜单翻转了我的认知！ AA-Omniscience 幻觉率榜单，最让我坐不住的不是DeepSeek排在倒数，而是排第一的那个Minimax M3，幻觉率只有16%。对面那一排90%以上的大模型，简直像在搞集体“睁眼说瞎话”锦标赛。 这个榜单到底在测什么

DeepSeek一年烧掉74亿美元估值，OpenRouter上中国模型流量碾压美国三倍——你猜谁在为这场免费午餐买单？ 开源AI正在重写全球科技权力地图。2026年Mozilla发布的《开源AI现状报告》揭示了一个反常识真相：开放权重模型已从边缘备胎变成生产主力，OpenRouter上中国模型周流量

美国公司集体叛逃？偷偷用中国AI的真相 ### 硅谷巨头们偷偷在用的中国AI模型：一份来自X的震撼清单 最近科技圈有个怪事，一堆美国大公司嘴上说着不要，身体却很诚实，纷纷把自家AI的核心业务换成了中国产的模型。这事儿要从X上的一个帖子说起，帖子列了个名单：Lindy换了DeepSeek v4，Cur

蒸馏大法好：2026年AI模型都在偷偷用的“师生传功”秘籍 2026年，AI圈最火的词不是“更大”，而是“更巧”。各大前沿模型都在用蒸馏技术，把庞大老师的功力传给小巧学生，实现性能与效率的完美平衡。本文带你拆解三种主流蒸馏流派：离线硬学、在线讨教、自我顿悟，看顶级实验室如何玩转这套“师生传功”体系。

千万别学他！花80万组AI怪兽，回本要十年 烧钱跑AI模型，这哥们花80万给自己造了个“电暖器” 这哥们本来只想搞个双显卡跑跑小模型，结果一路失控，最后在家里整出了个价值80万人民币、五张专业显卡加一张游戏卡皇的AI怪兽。更搞笑的是，他最后发现这玩意儿回本需要十年，热得能当电暖器用，而唯一的出路是删

大模型开源照样能赚钱，DeepSeek年收入快5亿美金了。 DeepSeek这家公司最近在AI圈讨论度很高，主要是关于钱的事。根据公开信息，它的年度经常性收入（ARR）已经快接近5亿美元，卖模型服务的毛利率还超过了50%。这意味着它不光在技术上有存在感，商业上也开始跑通了。 更有意思的是，它一边准备

“会计会被AI取代吗？”这个问题最近吵得不可开交。 但一家英国小公司真刀真枪干了一票：用开源AI模型GLM 5.2处理了3个月59笔交易，只花了2.73美元和68分钟，就把季度的增值税申报表做出来了，跟人类会计师做的只差7便士。这相当于用0.2%的成本，达到了99.9%的准确率。AI记账是不是已经偷

时代抛弃你的时候，连句再见都不会说，但模型变笨的时候，它只会偷偷涨价。 大模型跑起来有多费钱，你可能根本想象不到。一个GLM 5.2级别的模型，参数规模接近0.8万亿，光是把这些参数存下来就需要1.6 TB的显存。而目前最顶级的英伟达B200显卡，单卡显存只有180 GB，哪怕把8张卡凑成一个节点，

别把注意力机制想得太玄乎，它本质上就是个信息筛选的活儿，只不过现在筛得越来越狠了。 DeepSeek V4搞出的CSA和HCA两种压缩注意力，核心目标就是让大模型在处理超长上下文时别那么费劲。它俩不像MLA那种每个token都保留压缩信息的做法，而是直接对历史tok

别再吹国产AI芯片了！这5个死穴不解决，训练大模型还是得看老黄脸色 中国的AI芯片，真的能摆脱对英伟达的依赖吗？ 政策强推下，国产算力已经打入政府、央企和电信市场，尤其在做AI推理时表现尚可。但在大模型训练这个真正的硬仗上，算力利用率、软件生态、高带宽内存这些坎，短期内还是迈不过去。

隐私，不是一句口号，是一行代码。 一个医疗AI演示，自己跑完整个病历流程，计划、调用工具、写处置方案，全程没看到一个病人的真名。另一边，一家医疗AI供应商这个月刚漏了一百四十万病人的数据，姓名、社保号、诊断全在网上挂着。区别只在于，数据在进模型之前，有没有先在本地把名字抹掉。 GLM-5.2自己跑完

当你的显卡闲着没事干的时候，它不是在休息，它是在等我把下一批数据喂给它。 大语言模型生成文本是一个字一个字往外蹦的，这种蜗牛速度让程序员们头疼了很久。 后来有人想了个办法，弄个小模型先一口气写好几个字，再让大模型去检查这些字对不对。只要小模型猜得准，大模