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DeepSeek时刻
DeepSeek Harness与Pi架构对比:极简派vs.插件派
Agent 框架都在拼插件,但 DSH 和 Pi 走的是两条完全相反的路! Agent 框架都在喊“可扩展”,但多数只是给你几个钩子接口而已! DSH 把所有 Agent 组件都做成了插件,连驱动循环本身都可以被替换;Pi 则把核心收束到极致,其余全部交给扩展去生长。两种设计都宣称自己“可组合”,但
Hermes委托DeepSeek Harness干活:图结构加模型路由三毛钱跑通
Hermes 加DeepSeek Harness 三毛钱跑通代码任务!图优先审查架构全面解析 Hermes 的 AI 智能体框架,通过三项精准改造,将 DeepSeek Harness 的开源编码工具变成了它的“执行副手”。三项改造——图优先代码审查、OpenRouter 路由接入、Hermes 委
DSH Market:DeepSeek Harness插件市场
dsh-market GitHub 仓库 是一个给 DeepSeek Harness 配套的可视化插件市场。 ###它到底是什么 DeepSeek Harness 本身可以理解成一个运行 AI 编程智能体的本地 Harness 环境,而插件市场相当于给这个 Harness 加了一层类似「应用商店」的
Qwen3.8-27B在Mac上快3倍:mlx-dspark无损加速实测揭秘
Mac本地跑大模型快三倍,还一个字不差! 这可能是2026年Apple Silicon用户最该知道的秘密:Mac跑大模型,不用换硬件也能提速三倍! 一个GitHub项目,把Qwen3.8-27B的推理速度推到了新高度。8-bit目标模型,平均加速2.45倍,数学任务冲到3.00倍,代码任务2.38倍
DeepSeek V4加J-Space实测:7项性能反超Fable 5!
1.6万亿参数的模型,连个“让我想想”都扛不住! 2026年8月13日凌晨,DeepSeek官网API文档悄无声息更新了一行小字——deepseek-v4-pro的指纹从预览版变成了fp_v4pro_20260812。没有发布会,没有CEO出镜,没有“重新定义”的PPT。社区开发者是第一个发现的人,
DeepSeek Harness 必装七插件!Claude Code 和 Gemini 全调度
一键装完,DeepSeek Harness 这 7 个插件直接把开发效率拉满! 别再用毛坯房写代码了,装上这些插件让你的 AI 编程助手原地起飞! DeepSeek Harness 本体只是个空壳,但装上 External CLI Router、ModLens、dsh-web-ui 等七款核心插件后
Mac mini本地部署Hermes+Qwen3.8:慢30倍却省爆!
花799美元买一台Mac mini,让AI在你睡觉时干1小时42分钟的活——这买卖你干不干! **摘要:** Qwen3.8-27B开源模型让本地AI代理成为现实。一位用户在24GB Mac mini M4上运行Hermes Agent,每晚花1小时42分钟生成AI新闻播报,全程本地推理
Qwen 3.8 27B叫板Opus:拉长思考时间补参数不足
Qwen 3.8 27B打败Opus?27B如何用20分钟思考干翻万亿参数巨无霸! 从今天起,本地运行的27B小模型,竟敢单挑硅谷万亿参数巨兽,这事儿绝没有表面上那么简单! 2026年8月15日,阿里通义实验室开源了Qwen 3.8 27B模型。这个仅有270亿参数的“小个子”,在DeepSW
GLM-5.3实测:能写干净代码但别让它独立思考!
GLM-5.3实测:同一副骨架,凭什么说变就变! 你敢信吗,一个没换心脏、没换骨架、没增加一寸肌肉的模型,一夜之间编程能力暴涨百分之五十,还自己长出了网络安全的新本事! 2026年8月14日,智谱AI扔出一颗重磅炸弹——新一代旗舰模型GLM-5.3正式发布。消息一出,开发者社区瞬间炸锅。但炸锅的原因
27B的Qwen3.8与3.6架构相同!性能怎么反超50%?
270亿参数的模型没改一根螺丝,性能怎么就翻天了! 把模型架构锁死,只靠训练数据硬扛——这事放在2026年的AI圈,听起来就像说F1赛车不换发动机只换汽油就能跑赢对手! 2026年8月14日晚,阿里巴巴千问团队正式开源Qwen3.8-27B。这是一款270亿参数的原生多模态
两块RTX 3090跑105 tok/s!Qwen3.8-27B本地部署实测
RTX 3090 是 2020 年的显卡,H100 是 2022 年的企业级产品,中间隔了整整一代半的硬件代差! 阿里巴巴千问团队正式开源 Qwen3.8-27B。这是一款 270 亿参数的原生多模态稠密模型,原生支持 262K tokens 上下文,通过 YaRN 技术可外推至 1M tokens
别再手动切模型了!role-model+DSH插件让路由决策自动跑起来
开源role-model 是一个面向 AI 模型路由的开放协议及参考路由实现,旨在为每个任务分配合适的模型。其核心思想是让路由决策变得可解释、可移植,解决开发者面临的"该用哪个模型处理这个请求"的经典问题。 支持的混合路由场景 参考路由器支持三种部署形态的混合路由:
阿里千问Qwen3.8-27B实测碾压Opus 5!一张3090就够了
# 22GB本地模型干翻Claude旗舰!你花200美元买的订阅,正在被一台旧电脑碾压! 你每个月付200美元给Anthropic,买的是“最强编码模型”的优先使用权。结果呢?一个开源的、22GB的、能在你自己电脑上跑的模型,在真实世界的代码任务里,把Claude Opus 5 High按在地上摩擦
DeepSeek Harness开源42小时破10万星:OpenClaw望尘莫及
DeepSeek Harness开源即封神:42小时十万星,Agent界Android的惊险一跃! AI从“动嘴”到“动手”,只差一个Harness的距离! 摘要:2026年8月13日,DeepSeek开源Agent框架Harness,42小时GitHub破10万星,刷新平台史上最快涨星纪录。上次出
Qwen GLM Grok Gemini四款实测:质量第一vs速度第一
大模型的“快”与“准”,你选哪个? 2026年8月的第二周,AI圈像被按下了快进键! 2026年8月12日到16日,前后不到五天,四款顶尖大模型扎堆上线。阿里扔出Qwen3.8系列——2.4万亿参数的MoE旗舰和270亿参数的稠密模型双双开源;智谱AI端出GLM-5.3,基座没换,能力却暴涨一截;马
斯坦福验证框架发威!DeepSeek V4 Flash反超 Fable5
模型自己写的答案,自己却看不出对错——这事比“AI取代人类”更让人后背发凉! 大模型已经能解高考数学题、能写完整代码、能规划机器人路径,但它搞不定一件事:自己判断自己做得对不对。 这事有多离谱?你让一个模型跑五次任务,五次里可能有一次答对了,但它不知道是哪一次。所有答案在它眼里长得差不多。这就好比一
DeepSeek V4 Flash凭借一项编码技能,完成率飙升14.61%!
**自动提示让DeepSeek V4 Flash白捡15个点!** 别急着写代码,先让你的AI学会自己给自己写提示词! AI编程工具自己给自己写提示词,然后把任务完成率从67%拉到82%——这不是科幻,这是2026年8月已经上
强化学习把Kimi K2.6教成利己主义者:更信背叛有理!
一个万亿参数大模型,被强化学习“教”成了精致利己主义者! 一个能指挥300个Agent同时干活、连续编码13小时的超级AI,被扔进一个“孪生囚徒困境”里反复训练,结果它开始相信
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