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  1. 量子位78

    VAST开源实时世界模型EdenLive,单张RTX 5090上720P超24FPS

    VAST发布并开源实时世界模型EdenLive,在单张消费级显卡RTX 5090、720P条件下,5B模型生成速度超过24FPS,可分钟级连续生成,端到端延迟为百毫秒级。

    选题角度:原文给出开源权重、推理代码和端到端Demo,适合按游戏预览、视频换皮、具身数据增强三类场景逐一上手实测。

  2. 最佳拍档58

    杨立昆AMI公司开源分层世界模型H-JEPA

    图灵奖得主杨立昆创办的AMI公司发布分层世界模型H-JEPA并全面开源,模型让每一层在自己的潜空间、自己的时间尺度上做预测,规划自上而下逐级展开。在Visual AntMaze迷宫任务中,三层H-JEPA把成功率从单层的18%提升到73.3%,规划算力反而更低;消融实验显示收益来自时间分解与更抽象的目标表征空间两个可分离机制。

    选题角度:视频梳理H-JEPA分层架构与Visual AntMaze成功率从18%到73.3%的实验,适合做架构图解加路线之争的解读。

  3. 抖音 · 搜「DeepSeek」72

    DeepSeek V4.1 Flash 1017新版11项实测:代码与工程提升、中文写作退步

    作者对DeepSeek V4.1 Flash 1017新版做了11项实测,代码与复杂工程交付提升明显,全站应用拿到49分、Token用量比旧版少三分之一,但中文创意写作和基础识图出现退步。

    选题角度:作者用11项实测对比DeepSeek V4.1 Flash新旧版,代码与工程交付提升明显、中文写作和识图退步,适合按项目逐项展示前后差异。

  4. 抖音 · 搜「DeepSeek」78

    花叔用5亿token实测DeepSeek V4.1 Flash:9个案例与skill对比

    花叔用5亿token实测10月17日发布的DeepSeek V4.1 Flash,跑了动画、游戏、3D等9个案例,并对比带skill与不带skill的效果,2000多次API调用共花28元。他称该模型在真实世界编程能力指标上超过Claude Opus 5、GPT-5.6及一众国产开源模型,但在审美和长程编程上仍与Opus 5.5有差距;模型权重已开源,API默认自带搜索能力,后续按5元每千次计费。

    选题角度:作者用5亿token实测DeepSeek V4.1 Flash的9个动画、游戏、3D案例,并对比带与不带skill的效果,适合做上手实测。

  5. 抖音 · 搜「DeepSeek」58

    DeepSeek V4.1 Flash 1017 更新,同一提示词对比新旧版本生成效果

    DeepSeek 更新 V4.1 Flash 1017,作者用同一段提示词让新旧版本分别生成日式雨夜便利店场景。旧版能搭出便利店但周围基本一片黑,新版补上了街角环境、雨幕、路面积水反光和店内暖光,旋转镜头时空间层次与氛围感差异明显。作者称旧版耗时 2 小时,新版耗时半小时且尚未彻底迭代完成。

    选题角度:同一段提示词分别跑新旧版本做日式雨夜便利店,新旧场景在街角环境、雨幕反光和空间层次上的差异可以直接对比。

  6. 抖音 · 搜「DeepSeek」75

    实测 DeepSeek V4.1 Flash 1017:前端提升明显,私有榜单升至第 13 名

    作者实测 DeepSeek V4.1 Flash 1017 版本,重跑 3D 风机巡检系统和沉浸式耳机官网两个旧案例,认为前端提升非常明显,后端也有进步。在作者自建的 ModelDial 私有数据集榜单上,该版本从第 20 名升到第 13 名,前端评分从 80 多分升到 96 分,分数接近 Claude Opus 4.8。

    选题角度:作者用 3D 风机巡检、耳机官网和魔方还原重跑新旧版本,并给出私有榜单从 20 名到 13 名的前后对比,适合做同任务实测对比。

  7. X · 宝玉72

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 升级版,并开放联网搜索 API 每千次 5 元

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash 的升级版 V4.1-Flash-1017,官方称其测试分数更高、完成任务更快、输出更短,官网和 App 已默认使用新版,API 模型名仍为 deepseek-flash。

    选题角度:官方演示里新版从零做出小游戏和 3D 模型,命令行自主执行从 31.2 分涨到 42.3 分,适合上手实测同一任务的效果。

  8. 量子位82

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型并开放自研搜索 API

    DeepSeek 发布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,网页端、APP 与 API 已同步切换,官方称其在代码、Agent 任务等基准上较上一版 V4.1 Flash 明显提升,同时缩短任务运行时间、减少输出长度和 token 费用。

    选题角度:新模型在代码和Agent任务上基准整齐抬头,同时压缩运行时间和输出长度,适合拿官方DeepSWE数据和“许愿式编程”生成的故宫3D场景做效果对比。

  9. X · Higgsfield爆款58

    Higgsfield 称 DeepSeek V4.1 Flash 在动态设计上达到新 SOTA

    Higgsfield 官方账号发布一段由 Higgsfield 生成的视频,称 DeepSeek V4.1 Flash 看起来是动态设计领域的新 SOTA,并让读者留意其中的 3D 细节和 UI 转场。推文未给出具体评测数据或对比基准。

    选题角度:官方账号用一段视频展示 DeepSeek V4.1 Flash 在动态设计上的 3D 细节和 UI 转场,适合逐帧拆解这段样片看生成效果。

  1. 公众号 · 赛博禅心80

    DeepSeek V4.1-Flash-1017 发布:763B 参数、MIT 开源,API 开放自研搜索

    DeepSeek 将 V4.1 Flash 更新为 V4.1-Flash-1017,总参数 763B,网页端、App 和 API 已全面换新,权重以 MIT 协议在 HuggingFace 和魔搭开源。

    选题角度:新模型 11 项基准全涨、单任务成本从 3.3 元降到 1.3 元,适合用同一任务对比新旧版本的速度与花费。

  2. X · DeepSeek62

    DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布,基准表现与速度提升并已上线 API

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短,在性能与成本上实现帕累托改进。该模型已在官网、App 和 API 上线,并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化,使用 DeepSeek Harness 需升级到 v0.2.1-rc.1 或更高版本。

    选题角度:官方称新模型在基准、速度和输出长度上全面优于上一版,并已上线网站、App 和 API,适合做新旧版本同任务实测对比。

  3. 量子位87

    谷歌发布 Gemini 4 Argon,API 限时半价

    谷歌正式面向全球开发者、企业及付费订阅用户陆续开放 Gemini 4 Argon,重点加强编程、专业知识工作和复杂任务持续执行能力。首发 API 价格为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元,优惠截至 11 月 30 日,12 月 1 日起恢复至 4 美元和 20 美元。

    选题角度:谷歌发布 Gemini 4 Argon,API 限时半价,官方 demo 展示多模态生成与机器人仿真,适合做发布信息梳理加 demo 效果对比。

  4. Reddit · r/StableDiffusion62

    MOSS-Image 核心开发者开 AMA,5B DiT 图像生成模型已开源

    MOSS-Image 核心开发者 /u/KonoDIOda_666 在 r/StableDiffusion 开 AMA,介绍团队刚开源的 5B DiT 图像生成模型。团队为此投入六个月,重点放在文字渲染、布局控制生成,以及为社区微调提供灵活基础,GitHub 仓库为 https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Image。

    选题角度:MOSS-Image 核心开发者开 AMA,可围绕 5B DiT 开源模型在文字渲染和布局控制上的表现做上手实测。

  1. 公众号 · 新智元80

    Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 拿到 97.5%,标准 harness 下仅 49.8%

    ARC Prize 官方公布,Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上取得 97.5%,成为第二家突破 95% 的实验室,第一家是 OpenAI。

    选题角度:同一模型在两种 harness 下拿到 97.5% 和 49.8%,适合做对比解读,讲清榜单分数背后操作台的差别。

  2. Hugging Face Blog66

    Reflection 发布 501B 开源 MoE 模型 Beam,Apache 2.0 许可、1M 上下文

    美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam,这是一个 501B 参数的 MoE 模型,每 token 激活 23B,支持 1M token 上下文,采用 Apache 2.0 许可,主打编码与智能体场景。

    选题角度:开源 501B MoE 模型 Beam 放出 Apache 2.0 权重和 vLLM、SGLang 部署配方,适合实测 1M 上下文下的编码与工具调用表现。

  3. 公众号 · 新智元爆款48

    StartLux 发布 StartLux-Decision 新版本,称在 Decision Index 0.3 上断层第一

    StartLux 发布决策模型 StartLux-Decision 新版本,距上个版本仅 10 天,提供 Instant(0.8B、2B、4B、9B、27B)与 AutoThink(4B、9B、27B)双模型矩阵。

    选题角度:原文给出双模型矩阵、DecisionPivot 成对准确率和开源权重入口,适合做同尺寸新旧版本与 Jev 的成对准确率对比实测。

  4. Reddit · r/StableDiffusion75

    OpenMOSS 发布 MOSS-Image 图像模型,Apache 2.0 开源

    OpenMOSS 发布图像生成模型 MOSS-Image,已在 Hugging Face 上线 SFT 与 Base 两个版本,代码以 Apache 2.0 协议开源,并提供 ComfyUI 接入文档。该模型基于 3.2B 图像训练,支持 JSON 与 BBOX 输入但不强制要求,同时兼容自然语言和 booru 标签提示词,作者称其为目前审查最少的 base 模型。

    选题角度:原文给出模型权重、ComfyUI 接入文档和两种提示词示例图,适合上手实测自然语言与 booru 标签两种写法的出图差异。