声明：本人从未在互联网上诋毁过深度求索，并没有称梁文锋为梁白开。
本人实际上是深度求索一年半年老粉，经过长时间的思考，我发现DeepSeek才是中国AI的希望，有时候做出决定很难，经过许多个日夜的思考，我决定加入DeepSeek粉丝团。
至于Kimi，GLM和Minimax，祝他们的开源模型一切顺利。
本人从未诋毁过深度求索，也从未称呼梁总为牢梁，望周知🥹
中文
Post
@MaxForAI 这个价格比openrouter的luna贵，这个能力对比都没和5.6进行对比，工作时间价格double，真会去用它吗
中文
@MaxForAI 之前听了泄露录音，言行一致，梁圣真是能动手就绝不哔哔的狠人，时机也很到位，收了一波从GLM coding plan过来的难民
中文
Claim your free SC voucher at Modo Casino! Tap below to get started. 🎰
English
@MaxForAI 最近一两个月deepseek用了将近50亿token, 花了300块钱左右，做一个c++项目，5倍左右开发效率提升。感觉不错。推荐DeepSeek。
中文
@MaxForAI 卧槽然后他看了以后啊，就镇住了，说，说这么好的模型你怎么咋不早点告诉我，他说我以前就跟你说了，DeepSeek 这个模型，V4 这个啊，Deep 这个 DeepSeek 的技术很好
中文
@MaxForAI 你就是多余。了解你的不会以为你诋毁梁文峰，跟你不对付的不会听你说这些，甚至要变本加厉抹黑你。
forget it
中文
@MaxForAI Deepseek这次牛逼了
x.com/Ju_Jason_2024/…
Ju_Jason@Ju_Jason_2024
Deepseek V4 flash正式版终于发布了。 通过数据来看，DeepSeek这次算是把“小模型+极强后训练”这条路彻底走通了。 几个硬核点聊聊： Terminal Bench 2.1 搞到 82.7，Cybergym 直接从 38.7 飙到 76.7。这不只是跑分翻倍，说明在 Linux Shell 底层排错、网络/安全环境的工具交互上，Flash 级别的 RL 强化学习调优达到了很硬的实操门槛。 逆袭自己的老大哥：DSBench 和 DeepSWE 这一套全栈代码/Bug 修复逻辑下来，Flash-0731 把早期的 Pro-Preview 压着打，甚至在 Agent 编排（Toolathlon 70.3 vs 76.2）上逼近了 Opus-4.8。 架构与工程协同：注意底部的说明，跑这个分用了即将发布的 DeepSeek Harness。这意味着模型本身针对 MCP/Tool Call 的指令遵循做了深度收敛，给本地 Agent 引擎或自动化工作流（DevOps/SRE）做底层调度，算力和吞吐成本能拉得极低。 结论：别再把 Flash 当成只能做简单文本处理的“降级方案”了。在 Code Agent 和长链条工具调用的落地场景里，轻量级模型的逻辑交付能力已经进到主战场了。 Deepseek V4 Flash这次提升这么大，让人不禁对于V4 Pro有更多的期待，会是对标Fable 5吗？拭目以待吧
中文
