自学AI盘点中美主流大模型:从对话到智能体、剪辑与3D建模
一位自学者用手写笔记盘点了中美主流大模型,指出国内外模型都在快速迭代,已从简单对话进化到智能体、自动剪辑和3D建模。其中国内 DeepSeek、豆包已能剪辑、建模、自动做 PPT,国内外模型都在做智能体并对接各类软件插件。
一位自学者用手写笔记盘点了中美主流大模型,指出国内外模型都在快速迭代,已从简单对话进化到智能体、自动剪辑和3D建模。其中国内 DeepSeek、豆包已能剪辑、建模、自动做 PPT,国内外模型都在做智能体并对接各类软件插件。
作者用同一个提示词让刚上线的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 Opus 5.5 各做一版歌词 MV,画面、动画、卡点全部由模型自己写代码完成,两边都只跑一次、没改过一行代码。成本上 DeepSeek 花了 1.93 元,Opus 花了 5.04 美元约 36 元,贵了快 19 倍;用时 DeepSeek 32 分钟,Opus 25 分钟。
选题角度:作者用同一提示词让 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 Opus 5.5 各做一版歌词 MV,可对照两版画面与 1.93 元对 5.04 美元的差价。
DeepSeek V4.1 flash 发布后,海外网友称赞其 SOTA 级表现和低价,中文网友则质疑它蒸馏了大量 GPT 数据。视频提到每百万 token 输入 0.15 美元、输出 0.3 美元,有海外博主实测日常设计任务用 1.4% 的成本拿到 98% 的分数,还有人把它和 opus 五点五放在同一个 3D 测试里对比 0.15 美元与 3.85 美元的价格。
选题角度:同一版 DeepSeek 更新在海外被算性价比、在中文区被质疑蒸馏,适合把两边评论摆在一起做对比解读。
DeepSeek 新模型在代码与真实仓库 bug 修复评分上超越 OpenAI 的 Ultra,价格比 Ultra 低 60 倍以上。该分数并非综合智能评分,不代表完整能力。视频作者认为 DeepSeek V4.1 Flash 是性价比首选,小米 MIMO V2.6 Pro 综合智能更强但思考耗时较长,MIMO V2.6 Flash 速度可但能力与 DeepSeek V4.1 Flash 有差距。
博主林禾Mind 用四个任务实测 DeepSeek 新模型,认为其重点强化了长程编程能力。物理教学交互模拟网站和轨道力学实验室两项效果优于 Kimi K3、智谱 GLM5.3 等此前测试的模型,霸王龙骑摩托车动画网页和视频复刻两项则表现一般。测试均基于 deepseek harness 完成,作者称官方针对该 harness 做了专门优化。
选题角度:作者用四个实测任务对比 DeepSeek 新模型与 Kimi K3、GLM5.3 等模型,物理教学模拟和轨道实验室的交互效果是主要看点。
用户用同一提示词对比 DeepSeek v4.1-1017 与 Opus5.5,认为前者"梁圣味大"、虽仍有差距但已在自己心里胜出。提示词来自 GitHub 上的 ocean-shallows.md 文件,内容以 #deepseek #DeepSeekv4.1-1017 #opus5.5 标签发布。
新版 DeepSeek 的代码视频制作能力被实测:用此前 opus5.5 的复刻提示词重新生成,画面效果已相当不错。不过它仍不能很好理解视频节奏与音频,作者认为这是个很好的开始。
一段视频称 DeepSeek V4.1 flash 1017 单轮生成效果超过 GPT 6.1 so,作者表示效果"好了不止一倍",但耗时比 GPT 更长。视频还展示了双方的花费对比,具体提示词放在评论区。
菲尔兹奖得主陶哲轩在最新采访中表示,AI 正在终结数学的浪漫时代与英雄时代,数学界正从证明稀缺走向证明充裕。
选题角度:陶哲轩在采访中谈AI批量产出证明后数学界理解与人才培养的困境,适合做热点评论,抓他批评集中发布缺乏沟通、年轻人项目失去发表空间的观点。
DeepSeek 或将下场做机器人,大概率与宇树合作。该消息来自抖音「DeepSeek」相关视频,标题同时标注 #DeepSeek、#宇树科技、#机器人 三个话题,但未披露具体产品形态、时间表或合作细节。
杨博士说AI 分析称,Anthropic 的 Haiku 5.5 把价格压到提示词 100k 以内每百万 token 输入 0.1 美元、输出 0.5 美元,约为 Sonnet 5.5 的 1/20,比 DeepSeek V4.1 的 0.66 美元还低。
选题角度:从 Haiku 5.5 每百万 token 输入 0.1 美元、输出 0.5 美元的价格切入,对比 Sonnet 5.5、DeepSeek V4.1 和 Kimi K3,讲清海外大厂开始打价格战的逻辑。
苹果发布会正失去“科技春晚”光环,AI 开发者大会成为新的流量中心,但 OpenAI 2026 年 9 月的 DevDay 已显露新品增量有限、信息提前泄露等成熟发布会问题。文章认为,看懂 AI 进步应跳出发布会,关注 token 价格、任务综合成本、Agent 自主试错与边用边学等指标。
开发者吐槽Claude、GPT等模型在Coding场景下输出"15/15全绿""单腿哑火"等黑话,被指是Coding过拟合与CoT压缩Token所致,穴居人式思维链可省70% Token消耗。GitHub上教AI说黑话的CaveMan Skill已获104K星星,2019年的文言编程语言wenyan-lang也已有20K星。Gemini因排版清晰、语言自然成为少数仍能正常沟通的模型。
DeepSeek 公开的 KV cache 优化正被西方实验室采用:其 MLA 架构将缓存压缩约 15x,DeepSeek-V4.1-Flash 借助 CSA2、跨层缓存复用与 FP4 缓存把全局 KV cache 降至每 token 890 bytes。
量子位梳理了近期多位一线AI研究员的离职声明与风险警告。从Google DeepMind离职的AI安全研究员Bilal Chughtai称AI有可能终结所有人,留给人类阻止的时间或许不多;27岁的Jacob Coxon宣布从Anthropic离职,点名OpenAI和Anthropic都没有负责任地行事,该帖已有1.71亿次浏览。
OpenRouter 周 token 消耗量自 2025 年 1 月以来从 0.5 万亿激增至 126.2 万亿,涨幅超 25000%。这一数字更多反映 token 指标的膨胀而非实际使用量增长:推理模型会生成大量"思考"token,未优化的智能体系统更是消耗惊人。