DeepSeek时刻

DeepSeek把V4 Pro的75折临时优惠变成永久降价到原价1/4，缓存价格降到1/10，开发者疯狂迁移 DeepSeek公司把临时打折改成了永久降价 这家公司之前搞了个七五

GLM-5.2开源模型评测：1.51TB权重如何本地运行？ GLM-5.2是Z.ai发布的7530亿参数混合专家大模型，MIT协议授权，百万token

华为提出“Tau缩放定律”和“逻辑折叠”技术，目标是到2031年做出相当于1.4纳米密度的芯片。但这不等于华为或中芯国际已经能用老办法量产1.4纳米。这更像一份长期作战地图：用电路、架构和系统设计来弥补没有极紫外光刻机的短板。文章详细拆解了华为实际说了什么、技术上怎么实现、跟台积电的差距有多大，以及

代码审查还在靠人工一行一行看？阿里把这个内部AI工具开源了 Open Code Review（简称 OCR） 是阿里巴巴于 2026 年开源的 AI 代码审查工具。它最初是阿里内部官方代码审查助手，据项目介绍，已经在阿里内部服务数万开发者，并发现过

如果你要追求终极的coding agent自由，目前只有pi才能给你安心。 如果你一直想试试 pi + deepseek，但是不知道怎么配置，强烈推荐新手查看这篇老外小哥的blog，点击标题！ 本文介绍了开源终端编程助手Pi的安装配置流程，包括De

华为开源KV Cache量化技术让大模型上下文提升5倍！ KVarN（Variance-Normalized KV-Cache Quantization）是华为计算系统实验室（HUAWEI Computing Systems Lab）刚刚开源的一套

OpenClaw v2026.6.8 版本核心更新总结：聚焦于提升消息渠道（Telegram/WhatsApp）的富文本支持与传输稳定性，强化代理和网关在会话中断、媒体生成、子代理暂停等复杂场景下的恢复能力，扩展GLM-5.2及Claude Haiku 4.5等新模型支持，完善用量统计页脚渲

本文通过四个实际编码与写作任务的对比测试，分析DeepSeek V4 Pro与GPT-5.5 Pro在精度、指令遵循和可靠性上的表现。DeepSeek在正则匹配、邮件生成、JSON结构严格性上均优于对手，唯一平局出现在简单数据清洗任务。结论指向一个核心观点：在真实生产环境中，“不犯错”比“会

开源已成战略武器：专家估计，中国开源模型与美国领先闭源模型之间的差距仅约为3至6个月。谷歌、Meta、中国用开源干翻对手、建护城河。自动驾驶和AI正上演同样剧本。不懂这套，你就在裸奔。 开源软件不只是程序员的事。过去十五年，聪明公司用它来干掉对手、

华为τ Scaling核心是把芯片平面道路改成立体高架，通过空间折叠缩短信号路径，用设计和散热换取性能增长。 芯片的平面道路终于堵到动不了了 很多人看到华为芯片等效1.4纳米、能

GLM-5.2全面评测：推理效率的取舍与性价比最优解！Artificial Analysis榜首易主，GLM-5.2如何用三分之一成本挑战GPT-5.5！ GLM-5.2在Artificial Analysis榜单上成为开放权重模型的新冠军，智能水平逼近G

DeepSeek这公司，跟我想的完全不一样 最近看了Hacker News上一篇关于DeepSeek的讨论，里面有个老哥分享了他去DeepSeek总部参观的见闻。看完我的第一反应是：这公司也太佛了吧？在AI这个卷王扎堆的行业里，他们居然活得像个清流。

DeepSeek表面像模型公司，深层动作更像修高速公路的人。模型创新、内存压缩、硬件适配和生态扩散可能共同组成一场更大的产业游戏，但宏大叙事和现实落地之间仍然隔着很多层楼梯。 DeepSeek持续释放技术信号引发巨大想象<

不拼光刻拼叠罗汉：华为芯片新招的真相！华为Tau缩放用混合键合堆叠7纳米芯片提升密度53.5%，避开极紫外光刻限制。但键合机受制于人，且领先节点若同样堆叠会拉大差距。 先给你说个结论：华为这个“Tau缩放定律”，说白了就是靠叠罗汉来骗过物理

快和聪明哪个更重要：每秒1000词的AI如何改变一切？传统慢速模型（如Claude）带来的多任务困境与迭代效率低下！小米MiMo-v2.5-Pro-UltraSpeed模型每秒1000词，从“求AI办事”到“随口聊天”！模型变快不是升级，是革命：1000词/秒如何让你不再精神分裂

字节跳动AI学会写CUDA，而且比人类专家强40%——英伟达的护城河正在被强化学习拆掉 一个让英伟达股东后背发凉的消息 先别急着看股票，我给你说个真事儿。字节跳动最近发了