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简单试了一下 Deepseek V4.1 Flash 1017，感觉不错呀！
用的是我之前给 Opus 5.5 写的那个做我的游戏特效的提示词。
虽然细节上和创造性上差 Opus 5.5 还是不少吧，但是是能用的
用的是我之前给 Opus 5.5 写的那个做我的游戏特效的提示词。
虽然细节上和创造性上差 Opus 5.5 还是不少吧，但是是能用的
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Deepseek 发布了 V4.1 Flash 1017 版本
他这个 DeepSeek SWE V1.1 测评，他自己这个基准上这个图有点离谱了啊，完爆了所有模型！
整体能力再次大幅提升，同时缩短了模型的任务运行时间和输出长度，能以更低的成本完成同样的任务。
另外，他们这次着重强调了可以从零开始完成整个项目的开发：
不用人工干预，用非常简单的提示词就行，类似 OpenAI 5.5 这种一句话做个视频或一句话做个游戏。
还有一个比较重要的点是它开放了自研的搜索 API。
Deepseek 在国内信息数据的搜索结果上非常精准且强大，所以这个 API 挺有用的，可以给你的 Harness 配上
他这个 DeepSeek SWE V1.1 测评，他自己这个基准上这个图有点离谱了啊，完爆了所有模型！
整体能力再次大幅提升，同时缩短了模型的任务运行时间和输出长度，能以更低的成本完成同样的任务。
另外，他们这次着重强调了可以从零开始完成整个项目的开发：
不用人工干预，用非常简单的提示词就行，类似 OpenAI 5.5 这种一句话做个视频或一句话做个游戏。
还有一个比较重要的点是它开放了自研的搜索 API。
Deepseek 在国内信息数据的搜索结果上非常精准且强大，所以这个 API 挺有用的，可以给你的 Harness 配上
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大家都不傻，都预料到了 iPhone Duo 的火爆。
今天真是人人都在抢 iPhone Duo，就连刚才播客录影棚的两个工作人员小哥也都在抢，居然还抢到了。
现在抢到第一批，基本上就起飞了
今天真是人人都在抢 iPhone Duo，就连刚才播客录影棚的两个工作人员小哥也都在抢，居然还抢到了。
现在抢到第一批，基本上就起飞了
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Meta 又开始发布开源模型了，发布了 Muse Spark Open。
他们说是迄今为止美国最强大的开源模型。
基于苹果的 MLX 框架做了深度优化。
这个 800B 的模型，居然可以在两台 M5 Ultra Mac Studio 上本地运行。
在长时任务、复杂软件工程和多步骤推理上很出色。
总参数是 816B，活跃参数 42B，支持 1M 的上下文窗口，原生支持文本、图像、视频、音频全模态输入。
在测评基准的分数上，跟 K3 和 GLM-5.3 差不多。
感觉这波美国全员进步，每家都有新进展。
research.meta.ai/blog/muse-spark-open
他们说是迄今为止美国最强大的开源模型。
基于苹果的 MLX 框架做了深度优化。
这个 800B 的模型，居然可以在两台 M5 Ultra Mac Studio 上本地运行。
在长时任务、复杂软件工程和多步骤推理上很出色。
总参数是 816B，活跃参数 42B，支持 1M 的上下文窗口，原生支持文本、图像、视频、音频全模态输入。
在测评基准的分数上，跟 K3 和 GLM-5.3 差不多。
感觉这波美国全员进步，每家都有新进展。
research.meta.ai/blog/muse-spark-open
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顺便说一句，JEV 模型这次的更新几乎都命中了我们在 Next Token 20 多天前提到的它需要改进的部分
歸藏: JEV 昨天更新了一个大版本 1.14.0 终于支持多模态了：官方说这模型原本就是多模态的，只是第一个版本时没加上支持。 有了多模态以后能做的事情就非常多了，很多图像类型的处理、视频剪辑、拼图，包括图像编辑，都需要快速的反应和决策。 新增了一个类型（box）：模型能够返回目标在图里的位置。 上下文和多语言能力提升：每次请求和每个问题的回答都提高到了 262K 的上下文，长了非常多；最重要的是多语言也变得更好了 详情：typesafe.ai/blog/jev-1-14
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JEV 昨天更新了一个大版本 1.14.0
终于支持多模态了：官方说这模型原本就是多模态的，只是第一个版本时没加上支持。
有了多模态以后能做的事情就非常多了，很多图像类型的处理、视频剪辑、拼图，包括图像编辑，都需要快速的反应和决策。
新增了一个类型（box）：模型能够返回目标在图里的位置。
上下文和多语言能力提升：每次请求和每个问题的回答都提高到了 262K 的上下文，长了非常多；最重要的是多语言也变得更好了
详情：typesafe.ai/blog/jev-1-14
终于支持多模态了：官方说这模型原本就是多模态的，只是第一个版本时没加上支持。
有了多模态以后能做的事情就非常多了，很多图像类型的处理、视频剪辑、拼图，包括图像编辑，都需要快速的反应和决策。
新增了一个类型（box）：模型能够返回目标在图里的位置。
上下文和多语言能力提升：每次请求和每个问题的回答都提高到了 262K 的上下文，长了非常多；最重要的是多语言也变得更好了
详情：typesafe.ai/blog/jev-1-14
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