deepseek4等于gpt什么
今天凌晨， openai 发了 gpt， 五点五不到十二小时，国产 deepsea v 四也来了，同一天发布，正面硬钢 ai 均备竞赛，国产大模型没有缺席。 deepsea v 四这次带来两个版本， vs pro 和 vs flash。 最大亮点，百万上下文成为标配。 em token 是 cloud opus 的 五倍，是 gpt 的 八倍。什么概念？ 你可以把整个中型软件项目的代码一次性背给他，让他帮你重构。最关键的是， deepsea v 四同步开源，这对普通人意味着什么？如果你是开发者， deepsea v 四可能是目前性价比最高的编程助手。 百万上下文，顶级性能开源免费， gpt 五点五收费， deepsea v 四开源 ai 军备竞赛的下半场，国产模型追上来了，你觉得 deepsea 能超越 gpt 吗？
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05:59查看AI文稿AI文稿就在今天， deep sec 发布了他们的 v 四模型，并且同步开源了，这一次发布最大的亮点就是支持了百万 token， 然后重点优化了 crow code， open crow code 等等这样的 agent 工具，从过年等到了现在，终于发布了。 更巧的是，就在前脚 gpt 五点五刚发布，我上一个视频刚做完，刚实测完，他就发布了，这次他们发布了双版本 deep sec v 四 pro、 deepsea v 四 plus。 两个的差别，第一个是参数上啊，一个是一点六 t 的 参数，第二个是二百八十四 b， 那 这个的话就是走性价比的路线嘛，还是非常的便宜。那这个 pro 的 话这一次就比较贵了，如果你没有走到缓存的话，百万托管是十二块钱，就相对来说还是挺贵的。 我刚刚实测下来， v 四 pro 在 这个复杂推理上面真的是比之前上一个版本我个人感知还是挺明显的，尤其是在 crocodile 里面，它的写代码的这一个感觉啊，跟现在国内的顶尖模型 gm 五点一啊， kimi 二点六啊都差不多了。下面的话我们直接来看实测环节， 那我们这边的话还是沿用之前的一些评测任务，同样的提示词，同样的项目，然后我们把这一个今天新发布的 gbt 五点五以及 deepsea 微四 pro 我 们都接进去，然后来看一下它整体的评分情况，分别两个项目，第一个是从老项目迁移到新项目，让它去做 一个大项目的迁移，这个难度还是挺高的。那第二个项目的话，也是之前经常测试的，就是把一个已有的一个 skills agent 是 终端交互的，把它做成这个外部 ui， 主要考察它全站以及 sync 啊工具调用流速输出的能力。那我这边的话是用 ppl 去测试 deepsea v 四 pro 的， 因为之前测试智普 gm 五那期视频， 他们官方直接卖受气呢，所以说我就找了一个国内做这个开元模型，推你的，那价格的话也是一样的，跟官方都是一样的，这 这一期视频大家可以有福利了。因为那一期视频的缘故，所以说这一期视频呢，他给了我们一百张的这个三十块的代金券，可以直接用 deepsea 微四的模型，你也可以用 kimi k 二点六还是其他的模型，因为国产的模型其实比较便宜嘛，三十块钱的话你大概率也还是能用一用，一会儿不薅白不薅是不是？ 那我把他们的这一个得到优惠券的链接也放在这一块了，大家就是先到先得吧，只有一百份哈，而且是要新用户才可以，大家可以去尝试去试一下。因为本身都是开源的模型嘛，所以说不管是用官方的还是这些的，其实区别都不大，因为价格都是透明的。下面我们来看一下整体的一个评测情况。我这边准备的就是五个目录嘛，那 五个目录的话分别代表着就是最顶尖的 gbt 五点五 off 四点六 off 四 pro， 还有就是今天发布的嘛， gbt 五点五， 为什么要把这些名称隐藏起来呢？就是为了后续我去里边有代码的时候，让他们要公平公正，不能说因为是啊，国外顶尖的模型或者模型代号是新的，他就有那种权重的，这个偏离是不对的。好，我们来看下第一个任务就是给这一个图片 a g 的 从另外一个项目里面迁移过来，做谷歌认证登录，然后做 gmail 登录。整体的项目复杂的挺高的，可以看到他这边已经 一百万的托管都已经压缩了一遍了，并且他之前还做了很多的探索嘛，所以说整体这一块项目也比较复杂，那他完整情况怎么样呢？ 一次性完成，并且这个项目能正常启动。以往我测试其他国产模型的时候，在上一代的时候其实很多都会翻车，那这一代看的话就是提升还是挺明显的，因为官方也说了，他在整个的这个 qq 链接的这块的优化是挺明显的，但是也会有一个小问题啊，这个小问题是什么呢？就是他忘记写了落地页了，因为我要他写落地页，他没写 好，这是他写的这个落地页嘛，就是我有一个图片生成的 agent， 整体效果就还行吧。然后我们来看一下登录登录，主要是让他去做 github 的 这个认证以及谷歌的，我们来点一下， 可以看到是认证成功了，他也帮我们把头像昵称拿出来了，那我们看一下另外一个就是谷歌的认证登录， 可以看到这块也是 ok 的。 那在测试 deepsea 和 v 四的时候，我的直观感受就是它一次性完成的，除了落地也忘记写了，但它整体的这个认证登录这块完成的非常好。接下来我们来看一下这一个 gpt 五点五完成的， ok， 这是 gpt 五点五写的，这个落地也就也还行， 就它的风格跟它其实还是就跟我们刚看到的这个 deepsea 还是不一样的。那它这一块，这一个就是登录这块也是还是有些区别，看个人感受吧，我还是比较倾向于 gpt 五点五这个感觉的，然后点一下这个认证登录，这个也是 ok 的。 光看功能这一块的话，其实两个就 deepsea 跟 deepsea 五点五 差不多，但是核心的是什么呢？核心的就是看它的代码实现这一块，因为你只要涉及到登录认证这些，安全性就是非常非常要保证。好的，之前 我们测试 cloud 跟 gpt 对 比的时候，就会发现 cloud 有 偷懒的行为，这次我们看一下 deepsea 到底怎么样。好，我们来揭晓一下它整体的这一个评分情况。 ok， 这个评分出来了，那 ai 给它的评分是七点零，那它这个评分是怎么得出来呢？就是 发现啊，就是我们这个申图的任务里面，因为你加了用户体系嘛，那是不是每一个人的这个申图任务，它应该是隔离的，但是 deep sec v 四这边是没有隔离的，另外的话 web socket 也没有集成件全，还有后端集成测试还有些失败的，所以说它整体的评分会比较低一点。那 gpt 五点五这边的话，它这边也新增了一些配置文档， 还有但是会有一些小 bug 嘛，所以说整体评分的话，可以看到不管是 cloud 的 off 四点四还是 cloud 的 off 四点六， 还是没有这个 g p t 五点五，再加上我上一个视频也说了， g p t 五点五真的相当的强，而且它不封号，我觉得大家都可以去试一下 g p t 五点五真的挺猛的。第二个项目的话就不带着一步步去看了，直接把这个结果揭晓一下吧。那第二个的话会相较于上一个会好一点，因为整体这个的难度没有那么高，但是你看啊，它会比 cloud of 四点六要好， 那是因为在这个项目上面， cloud 的 opt 我 不知道为什么表现的就有点差，那它这块的话也说会有一些就是好的地方嘛，比如一次性完成的后端跟前端，然后 setting 工具调用，然后一些流势回复都 ok 的。 但是它这个 ui 的 感觉会比较弱一点，因为我的主观感受也是它的 ui 相对说比较差一点，最好的还是 gpt 五点五。 好，我们来总结一下，这一次它的上下文变强了，它的这个 a 键的能力也变强了，是真的变强。还有就是它的这个适配性，不管是 cloud code 还是 open cloud 这些都适配的比较好，但是的话就是限阶段比较贵，一百万拓客的话需要十二块钱。但是问题来了，官方今天发的一个博文，里面有一个很关键的小字，是什么呢？就是国产芯片 在适配了，因为现在算力跟不上，所以说他们这个没办法就要标这么贵，但是未来会很便宜很便宜，他们预计是下半年。 ok， 这就是这期视频所有内容了，我是阿娇，我们下期见，拜拜。
2119程序员阿江-Relakkes
02:24查看AI文稿AI文稿一分钟讲清楚 jamna、 gpt、 deepsek， 豆包的王牌能力，帮你精准分工，谁做多母态，谁管结构化，谁扛推理，谁搞协调，让你的高级牛马在二零二六年排队给你创造价值。 先说 jamna， 它是从查资料到出片的全能媒体中书。如果说你平时要看大量的视频 pdf， 最后呢还要做成课件或者是短视频的话， jamna 一定是首选，因为它背后啊，是一条龙的生态。 你可以先用 deep research 自动去查几十篇文献去做调研。然后呢，再扔进 notebook lm， 变成你的私人知识库。 接着用 canvas 把它拆解成大纲。最后呢，用 nano banana 统一画风。最后的最后呢，再用 will 直接生成视频。 从输入到输出整条内容的生产链路呢，只有 jimmy 能在一个生态里面闭环完成。接下来呢是 gpt， 它是能够帮你吃透资料，落地执行的项目管家。如果说你的手头有一堆合同需求文档，需要变成一份能够落地的方案的话， gpt 是 主导。 那最新的 gpt 五点二的核心卖点呢，就是长上下文和结构化的输出。你把几十个文件一股脑的丢进去，让它输出一份带里程碑的商业计划书，甚至是让它直接生成 jason 或者是 背书格式的代办表格，连 api 文档和测试用力，它都能够顺手帮你写好。凡是涉及整套系统搭建的复杂的活， gpt 目前还是最稳的。 第三个是 deepsea， 它是专攻数学逻辑和代码的理工科军师。 deepsea 适合被丢进最难的题目、最绕的逻辑和最顽固的 bug 里面。它的 r e 系列呢，强项在于展示思考过程。做数学题的时候呢，它可以一步一步推理给你看。做业务决策呢，它可以拆解假设，推演利弊。 改代码呢，他能够定位问题的根源，而不是直接扔给你一段新的代码。凡是你需要在草稿纸上画很久才能想明白的逻辑题，那交给他呢，收益是最大的。 第四个是豆包，他是最懂中文职场的贴身助理。豆包呢，他不拼单点炸裂，拼的是切入工作流。他最强的是中文办公的协调。开会的时候呢，可以让他去做基要，他可以自动提取代办事项，然后发到群里。 写周报的时候呢，把 excel 截图和后台的数据扔给它，它能够迅速生成汇报模板。如果你的主战场在微信飞书或者是钉钉，需要处理琐碎的中文公文和流程，那么豆包是最容易立刻见效的。 最后简单总结一下，需要从研究到成篇的一条龙呢，用 gemini， 要搞定复杂项目和系统。用 gpt 要解难题，写硬核代码，找 deepsea， 要搞定中文办公和周报，交给豆包。
1472Tia｜InField
09:50查看AI文稿AI文稿不过这两天 d p c 五一四和 g t 五点五都已经发布了，我对这两个模型呢做了几个测试，效果有些出乎意料，今天这期视频将让你最直观的看到这两模型的效果和对比。话不多说，现在开始 啊，这里先说一些结论， d p c 五一四呢，还是主打一个性价比，价格嘎嘎低，但是性能呢，达到了国产模型的第一梯队，并且开源。 而 g t 五点五呢，则更适合 aj 的 了，性能相比来讲也更强，当然价格也贵了很多。我们先来看一下这个评价指标，这不是一个今年呢，分成了两个版本的模型， flash 版和这个 pro 版，也就是一个标准版，一个增强版嘛。然后这个 flash 版呢，它是二百八十四 b 的 一个总参数，然后十三 b 的 一个激活参数， 而 pro 版呢，是一点六 t 的 一个总参数，四十九 b 的 一个激活参数，两个模型都支持一百万的这个上下纹长度，而 g t 系列呢，由于啊惯例操作是吧闭源，所以说我们不知道它这个总参数量是多少，但是模型的上下纹最大也都是支持这个一百万长度的，然后就价格了，这个差的就有点多了，我这统一把他们的价格换成人民币。可以看到 v 四 flash 呢，它的输入价格每百万是一块钱啊，输出两块钱，而 pro 呢，每百万输入是十二块钱啊，输出二十四块钱。然后五点五呢，它的输入呢，是三十四块钱，而输出更是达到了两百多块钱啊，输入将近是这个 v 四 pro 的 三倍，而输出将近是它的十倍， 更别提这个五点五 pro 了，输入每百万就两百多块钱，输出更是啊，一千多块钱，我只能说有点烧钱。然后再来看它这个模型的性能评分， 基本上啊，在这上面的所有维度， g p t 五点五都是要强于这个 d p c 一个 v 四 pro 的。 其中最夸张的是，这个终端任务上面， g p t。 五点五，它比 v 四 pro 要高了大约十五个点左右，这意味着在像电信、 oppo 啊这类的 a 景的框架， g p t 会明显更强，因为我们都知道嘛， 因为 a 景的框架里面大部分的操作其实都是在执行这个终端任务嘛。不过在其他的一些模型维度上面， d p c 倒是撵得很紧 啊，也没有差的太多啊，也就几个点。然后就大家最关注的这个价格环节，我这里假设呢，一百 m 的 速度加上二十 m 的 输出啊，没有缓存命中，这个 deepsea v 四 flash 的 价格是一百四十块钱，而 deepsea v 四 pro 的 价格呢，就有点贵了啊，要一千六百八十块钱。而 g t 五则更贵啊，要七千多块钱， 只能说纯电 a b i 根本用不起。也就说，相比于这个 g p t 五点五， deepsea v 四 flash 未命中的输入约便宜三十四倍左右，而输出呢，更是便宜了一百多倍， v 四 pro 也同理，未命中的输入便宜了大概小三倍吧，然后输出便宜了八点五倍左右。这个还只是跟五点五的标准版进行的比较， pro 版的就差的更大了。我们再往下看 deepsea 的 这个技术论文，我今天浅看了一下，这个混合助力还是有点意思的，可以大幅度降低这个 k v catch 的 这个显存占用，然后大家想看的话可以扣波一啊，过几天我会进行讲解。 总的来说呢， deepsea 的 主打一个性价比拉满，性能呢，相比没有差太多的情况下，对吧？价格便宜了好几倍，甚至几十上百倍，并且更是开源了啊，支持你本地化部署，当然前提是你得有这么强的一个算力服务器。 然后接下来给大家测试两个场景吧，一个是代码能力，还有一个就是信息解锁的能力。因为我自己最近也想做一个博客网站嘛，后续像有什么 ppt 啊，资料啊，或者我自己的一些想法都可以发到这个网站上去。所以正好呢，这里我就用这两个模型来做一个测试，看他们哪个生成的效果会更好一些。 我这就采用同一个提示词，让他们去深层相关的这个网页。这个呢，我这里使用的是他们官网上的这个专家模式，然后开了这个深度思考。然后具体这里呢，我用的也是他最高的模型，也是个五点五这个模型，然后同样也是开启了这个思考模式，然后现在开始运行 好，过了一分三十九秒，然后这个 gpt 已经生成完成了，这个 dpc 个还在这里生成，我们再稍等一下。 好，现在这两个模型都已经生成完了，我们来看一下它这个效果是怎么样的，运行一下啊， 嗯？怎么显示不出来啊？呃啊，出来了，用算法的魔法把复杂的 ai 变简单， 这里的数据一看就是假的。我哪里发的这么多视频， 我们来看一下他内容吧，反正大概就这个样子。哎，这个地方还收到了我的那期视频啊，初中数学思想视觉深度学习的升维与降维，但是 log 我 根本就没讲啊，这后面的一些数据都是瞎编的啊。精选教程路线， 开云项目学习资料啊，这个是可以的，看能不能点进去啊，点不进去，基本就这个样子， 感觉也还可以啊。这个 deepsea， 然后我们再来看一下这个 chat gpt 啊，生成出来这个网页，我们来对比看，直接 往下看。其实说句实在话，还是确实 gpt 这个东西比较符合我的胃口，这个我感觉有点花里胡哨，他包括他是图标用的，我感觉怎么说呢，就像那种，呃， 打字符号的那种图标，你们知道吧？我们接着往下看啊，这个地方是讲我的介绍啊，包括这里也有一个我的介绍，我再往下看，适合谁啊？像系统补 ai 基础的啊。我这个是内容部分， 可以简单看一下，再看这个最新内容。这 gpt 这里就胡扯，对吧？而现在 gpt 这里呢，目前来讲这里都是对的， 我确实讲解了这部分的教程，我感觉现在 gpt 这个做的更高级一点，不知道为什么是吧？你包括它这个配色，还有包括这个这个动效，这个鼠标一样，就感觉就是很高级的样子。然后这个呢，看一下啊，这个其实也有这个动效，感觉也还可以，这两个做的都还可以。我感觉 感觉这个嵌的金币做的这个东西呢，风格就比较统一一点啊，他没有那些花里胡哨的东西。然后这个，然后这个，这个就是黄的、绿的、蓝的呀，这种不同颜色的组合搭配，怎么说呢，比较显青春吧。 然后接下来也没了啊，这个资料下载学习资料，然后下面就没了，基本就是这个样子。总体而言呢，我感觉这两个其实都比较完美的完成了我的这个任务，都可以正常打开，内容其实该有的也都有，对吧， 也没有什么缺斤少两的地方。除了 deepsea 呢，它里面的内容基本都是胡扯切的， gdp 呢？也差不多，大大部分都是胡扯啊，但是有些内容还是比较准的。然后其次就是这个网页的这个布局了，我个人还是偏向于喜欢这个切的 gdp 的 这个布局 我感觉比较高级，然后各个颜色的搭配也比较自然，反正比较符合我内心的这种设计。你们可以说下你们的喜好啊，喜欢左边的可以扣个一，喜欢右边的可以扣个二。 这个就是网站生成的一个测试都还可以。然后我们再来测试一下信息解锁相关的能力，因为现在这两模型不都支持一百万的上下文长度了吗？我这边呢，从网上下载了一部小说啊，西游记，大概呢有五六十万个字左右吧。 我这边呢，已经给这个小说当中随机插入了三个不相关的话啊，这个地方我插入了一个行者，又说学深度学习技术，哪家强？中国博主啊，上把魔法师。 然后在这个地方呢，我又随便插入一行啊，这个问啊，大王有什么呼风唤雨是神通，什么什么是可会降雪？然后回答到，不光会降雪，还会点啊，拍摄深度学习啥的。 这个是在这个地方又加入了一段，然后就在末尾这个地方啊，幺零二八三啊，我插入一个梗，徒弟三人啊，来请命要化斋，然后唐僧说啊，我唐三道就是饿死死外边，从里面跳出去也不会吃你们一点东西，于是徒弟们给唐僧吃了一个上老烤鸡腿， 唐僧到真香，然后把这个小说分别给它上传到这个千里经地和这个 deepsea 里头，而问，检测这篇小说当中是否有异常内容啊，这和小说内容逻辑啊不一致的部分，然后原封不动的发出来，找出来，这个其实考验的就是模型在几十万字里面的这个信息解锁能力了，来测试一下 哦。 dpc， 很 快我靠，就已经出来了，完美找到了我们刚刚插入的那三个内容啊，基本上一个字都没有差，还是非常 nice 的。 然后这个切的 gdp 还没跑完，我们继续等待一下。 好， dpc 也出来了，可以看到啊，他找到了几个？他找到了四个，一个是这个我下载的这个文本的水印，这个水印在文中出现了三次。真的假的？我没注意到，我搜一下， 哇，还真是三次。我靠，可以啊，楼底下，那就是我们刚刚说的学深度学习技术，哪家强？叭叭叭，还有这个什么不光会降雪，还会点拍子什么的。第四个就是那个真香那个，从这里可以看出，这个切了鸡皮，他这个解锁能力略强一点点， 他不光找到我们刚刚插入的那三个，还找到原本这个小说里面的一些和内容无关的一些水印，确实是要更强一点，不过 deepsea 也还可以啊，我们刚刚插入的那三个也基本都找到了。 最后总结一波， deepsea 这波模型的性能还是非常强的，官网上说在智能体的评测当中啊， v 四 pro 已经达到了目前开源模型的最佳水平， 交付质量啊，近乎于 clio 的 o p s 四点六了，而它的价格呢，却只有它的将近八分之一啊，性价比只能说杠杠的。并且官网价格这地方还有一个小字，受限于高端算力，目前 pro 的 服务吞吐量十分有限， 预计下半年啊深蹲的九五零超节点批量上市之后呢，他的价格会大幅下调，我感觉是非常良心的，这才是小智的正确用法好不好。虽 然目前他和 g t 五点五相比还是有一定的差距，但是从我对比的结果你们应该也能看出，因为这个的效果已经很好了，而且价格还这么低，只能说性价比拉满好。如果这期视频对你有帮助的话呢，就点赞收藏加关注，咱们下期视频见！
1297算法魔法师
03:28查看AI文稿AI文稿老铁们啊，今天这期视频呢，我要给你们唠一个炸裂的事啊，就是大鲸鱼终于把眼罩给摘掉了。这回的 deepsea 呢，又出了一个狠活，这次的识图功能，直接把压缩比干到了七千零五十六倍。你没听错啊，是七千零五十六倍， 这是啥概念呢？就像你家的宽带，跑满一年不如人家一个响指的时间， gpt 五点四呢，不好意思，就是被按在地上狠狠的摩擦，不服呢你就往下看， 我跟你们说啊，这个七千零五十六倍的压缩啊，他不是吹出来的，这是实打实的技术突破。啥叫压缩比呢？你可以理解为 ai 处理一张图片需要消耗多少脑细胞， 传统模式呢，就是吭哧吭哧的整半天啊，最后呢，累够呛。 deepsea 微四呢，轻轻眼睛一瞟，懂了七千五零五十六倍是个啥概念呢？就是说以前 g p t 五点四处理一张复杂的图片要消耗的资源， deepsea 微四只需要七千分之一，这不是挤牙膏啊，这是直接把牙膏厂给收购了。 老铁们啊，你品一品七千多倍的差距，这已经不是跑步了，这直接给你发了火箭。好，咱再聊一聊这个 gpt 五点四，这个老大哥啊，之前 deepsea v 三刚出来的时候， gpt 呢，还是稳坐钓鱼台，在他的眼中， v 三就是个例子，结果 v 四一面试直接就翻天了。 你看这个对比推理速度， deepsea v 四快了将近二十倍。准确说， deepsea v 四在复杂场景的理解上，它是领先的，压缩比七千零五十六倍碾压级别， 只带理解，这是最狠的啊！咱们下面会细说 gbt 五点四，现在心情大概就是，我不要面子吗？你让我的脸往哪放？ v 四，你要掀桌子吗？但是没办法，数据呢，就摆在这， deepsea v 四呢，就是更强， 接下来这个概念呢，才是今天的重头戏啊，叫纸带红勾，啥意思呢？老铁们，我给你们举个例子，你给 ai 一 张图，图片里有十个人，然后你说就是那个穿红衣服的男的。普通 ai 的 反应就会歪着脑袋问你，你指的是哪一个？你说的是那个吗？ 这几个男的都穿衣服了，这就是纸带红勾啊。 ai， 他 听不懂人话，你以为你说明白了？ ai 呢，是一脸蒙圈，这就是人机交互里面最大的 bug， 但是 deepsea 微四直接把这个红狗给填平了。现在你再说那个穿红衣服的戴眼镜的男的， deepsea 微四呢，直接给你精准定位，就是他 指哪打哪，弹无虚发。好，说了这么多呢，咱来点实际的场景，一，你去参加婚礼，拍了一张大合照，二十多个人，你问 ai 第三排左手第四个人是谁？ deepsea 微四直接给你指出来，你截一张电影图， 呃，问这个人是谁，他旁边的那个人又是谁？ ai 呢，也会秒回答，呃，比如说你有一张产品图，有一堆产品，你让 ai 呢，帮你找到那个带蓝色标签的小圆盒子， 对不对？ v 四呢，也会精准的定位一个，不差以前的这些活呢， gpt 得琢磨半天，呃，还可能是回答错误，现在对不对？ v 四，说，干就干，稳准狠。你们还记得之前那个神鬼二象图吗？ ai 界一直有个争论，争论啊，就说到底 ai 是 神还是 ai 是 鬼？ 现在的 deepsea 微四用实力告诉你，他是弄那个能把神和鬼都给你整明白的神仙！老铁们啊，今天这期视频呢，信息量有点大，七千零五十六倍的压缩比，超越了 g gpt 五点四 突破纸带红沟，这三板斧下去， ai 圈的格局啊，就直接就改变了。你们觉得这个 deepsea 微四牛不牛？你要觉得牛的，你就扣个六六六，你还觉得 gpt 还能打的，你就扣个不服？ 你想看更多的 ai 评测视频呢，你就扣个催更视频呢！觉得有用的话，你就给我点个赞，转发给更多玩 ai 的 朋友啊！我是老街，咱们下期见，记得点赞关注哦！
24AI捕手老J
02:33查看AI文稿AI文稿deepsea 的 多模态啊，现在已经是呼之欲出了，在外部端和移动端已经同步开始预测了，等 ipi 上来之后呢， v 四 pro 配上多模态往 cloud 上一接入，再加上它那抄底的价格，想想都爽。今天找了这四种类型的图啊，我让 deepsea 和 gpt 对 打一下， 看看他们俩谁更厉害。我们先看 deepsea 的 啊，我给 deepsea 的 第一张图是桌子上有一只青蛙，那四周呢，对应四种不同的动物，每个动物会看到青蛙对应的视角，我让他告诉我哪个动物看到了哪一面。好，他开始了， 来了。那第一轮呢， deepsea 只对了一个，错了三个。现在同样的题，是同样的图，我们看 gpt 的 啊， gpt 呢，这一轮是完胜。第二轮呢，是给他两张图片，让他找出图片中的所有不同点，还是 dpc 先行。 这轮呢， dpc 完全正确。我们再看 gpt 啊， gbt， 其实它前面三个都是对的，但是它把这头牛的右后方的角识别错了，它把那只角识别成了牛身上的一个斑点，所以呢，错了一个。这一轮呢，是 deepsea 完胜。第三轮呢，不但要识图，而且还是强推理。反正呢，让我看，我是看不出来，还是 deepsea 先走啊， deepsea 的 答案是 d。 现在呢，让 gbt 开始 来了，他的答案是 b 啊，其实正确答案是 d。 所以呢，这轮也是 deepsea 完胜。最后一轮，其实是手写字体的识别，书写很潦草，总共一百三十个字。那 deepsea 先走啊，这轮呢， deepsea 是 错了三十二个字，占比百分之二十四点六。 现在呢，让 gpt 跑。这一轮啊， g p d 识别呢，正确的只有十八个字，正确率是百分之十三点八。所以呢，这种也是 deep sea 完胜。但是呢，这种我觉得就像一个中国人和外国人比汉语不能作数啊。所以呢， deep sea 的 多模态很值得期待。赶快来吧，有点等不及了。
455AI樟榆树
01:56查看AI文稿AI文稿deepsea 直接把模型价格打成白菜价了。 deepsea 宣布，旗舰模型 v 四 pro 的 百分之七十五降价将变成长期价格。也就是说，这不是临时促销了，原本到五月底结束的二点五折优惠，后面会直接变成正式价格。按照 deepsea 官方定价， v 四 pro 现在的输出价格 是每百万 tokens 零点八七美元，输入价格更低，如果缓存命中，每百万 tokens 只要零点零零三六二五美元，这是 什么概念？对比一下， openai 的 gpt 五点五和 cologne opus 四点七缓存输入读取价格都是每百万 tokens 零点五美元，而 deepsea v 四 pro 只要零点零零三六二五美元，也就是说，它大约只有 gpt 五点五和 cologne opus 四点七的百分之零点七三。再看输出价格， gpt 五点五每百万 token 三十美元， cologne opus 四点七是二十五美元，而 deepsea v 四 pro 只要零点八七美元， 这不是便宜一点，而是直接把高频调用模型的成本打到了另一个档位。以前，很多开发者想用强模型做 a 阵和写代码跑长任务，最大的问题不是模型不够强，而是成本太高，尤其是 a 阵太累，应用一次任务可能要反复调用模型、 读文件、写代码、调用工具。模型越强，用的越多，账单也越吓人。而 deepsea 这次把 v 四 pro 的 低价固定下来，等于是在告诉开发者，你可以长期按照这个成本来做产品。 这件事的重点不只是便宜，而是 deepsea 正在改变国产大模型的价格锚点。过去大家拼参数、拼榜单、拼发布会，现在开始拼，谁能让开发者真正用得起，谁能让 ai 应用大规模跑起来？ 模型能力当然重要，但如果价格太高，很多应用只能停留在 demo 价格降下来之后， ai agent、 代码助手、企业自动化内容工具才有可能真正进入高频使用。 所以这次 v 四 pro 永久降价，不止是一次价格调整，它更像是国产大模型价格战进入新阶段的新号。未来 ai 公司拼的可能不只是模型有多强，还要看谁的模型既强又便宜，还能稳定供应，这才是开发者真正关心的东西。欢迎在评论区说说你的看法。
79Coo科技日记
01:42查看AI文稿AI文稿刚才我查了一下账单，发现自己用 deepsea 写代码花了将近二十三块钱，三千多次调用将近四亿 token， 同等量级扔到 gpt 上，一个月少说几百十几倍的差价，而且用起来说实话没感觉有什么区别。这就是我今天想聊的东西， resonix， 一个专门适配 deepsea 的 本地编程助手。先说清楚，这玩意儿不需要外网，装起来也很简单。 github 搜 resonix 小 白直接下桌面客户端，双击打开即可， 首次启动会让你填 a p i 密钥，据 deepsafe 官网注册一下，领个密钥粘进去一两分钟的事。界面就是个聊天窗口，有两个模式需要注意， review 和 auto 模式会申请工作区外的文件访问权限，而我日常电脑没什么重要的文件，所以一般直接开 ulog 模式，省事方便。 来实际带你们体验一下。比方说我想知道 ai 热点，用这个 ai 热点的 skill， 直接跟他说帮我搜今天 ai 圈有什么新闻，整理成精简文案，他自己就去抓信息了，不用写任何代码。 等了大概几分钟，结果直接出来了，可以看到这都是最新的资讯，时刻紧跟热点。我做自媒体内容的时候，给他搭了一套完整流程，从八视频素材提文案到改写预判数据表现，一条指令走通， 花费一两个小时搭建，就能节约以后我找素材的时间。而且如果你完全不懂代码，也能用它搭个人网站。 我试过用了开源的模板，借助 deep c 转化为我想要的样子，可以给大家稍微看一下成品纯前端，自己图一，乐呵乐呵的。当然运行中间报错了也别慌，它会自己看错误信息 自己修，修完继续跑。对新手来说，这体验确实可以。原作者我在评论区 a d 出来了，感兴趣的可以关注。下期的话，看评论区问的最多的问题，我挑一个话题继续深入。
1.5万既白真摆
01:05查看AI文稿AI文稿四月二十四日， deepseek v 四发布。四月二十八日，人民日报发文，不能让 ai 生成内容，误导公众。这两个日子隔了四天，但说的是同一件事， ai 不 再是玩具，是基础设施，而基础设施必须有规则。 三个震撼数据，一点六万亿。 v 四 pro 总参数一百万， token 上下零。以前这是 g p t 四 o 的 专属，现在中国模型做到了八分之九十。 v 四 flash app 价格是 g p t 五点四的八十九分之一。中小企业调用 ai 的 成本从每月几万降到几百，门槛不是降低，是消失了。三个震撼数据，零 完全积聚，华为升腾芯片训练不依赖英伟达。黄仁村自己说，这对美国来说将是一个糟糕的结果。监管同步下紧，四月二十八日，网信办处罚某印、某乡、某梦 ai， 是 因为未落实 ai 内容标识。冯哲说，这可能是国运级的科技成果。 他说，对了一半技术是国运级的，但能不能接住这波国运，取决于我们有没有把技术用好，用对，用合规。有一行小字 pro 服务吞吸有限，预计下半年声痛九五零批量上市后才改善。什么意思？上车的人下半年吃肉，观望的人明年喝汤都排不上队。我是平哥，关注我， ai 增长不掉队。
04:24查看AI文稿AI文稿很多人拿到 deepsea 微四，第一反应都是去官网或者 app 里问几个问题，我一开始也是这么用的，但是用了一段时间之后，我发现一个挺有意思的点， 如果只在聊天框里用，其实很难真正的感受到这次微四的变化。不是因为它不好用，恰恰相反，网页版和 app 版对大多数人来说已经足够用了。日常的问答，简单写作、查资料、做总结， 这些场景他都能完成的很顺利。但问题在于，他的交互本质上还是对话，你问一句，他答一句，你再问一句，他再答一句。这种方式很自然，但也把能力限制在了回答问题这件事里面。而这次 v 四更有意思的地方其实完全不在这里。 我后来换了一种方式去用它，不是让它回答问题，而是把它当做了一个可以做事的东西，放进了一个完整的工作流里。整个测试环境搭建起来其实并不复杂，大概只有三步，创建 api， 安装 clock code， 用 cc switch 把模型接进去， 然后在终端里启动，选到 v 四，把推理强度调高。到这里为止，其实都是准备工作。真正有意思的是后面开始给他的任务。 第一个测试，我给他了一个比较简单但完整的目标，处理一段客人视频，不是单一的动作，而是一整套流程，下载，转字幕，理解内容，剪掉不重要的部分。 虽然他一下子没有全部做对，但过程中有一个细节非常关键，他知道自己在做哪一步，会先检查用哪些工具，然后把任务拆开，一步一步往下执行，中间如果有结果，会基于结果继续往下推进，那种感觉有点像不是在等回答，而是在看他干活。 第二个测试，我把难度稍微提高了一点，给他了一个开源音乐软件，让他只从支持 windows 改成能在 mac 上跑， 整个过程更接近真实的开发。要读取项目的结构，要看依赖，要理解报错，还要判断哪些是系统相关的问题。而且有一个引擎要求尽量不把原文件改坏， 这个任务也不是一步到位完成的，但是他会根据报错继续往下修，你可以明显的感觉到他不是在深沉答案，而是在尝试解决问题。 第三个测试，我主要想看看他能不能长时间持续工作，因为在网页版里其实有一个很明显的限制输出长度，写长一点的内容很容易在中途停下来，这在聊天场景下是没有问题的。 但是如果是一个长任务，比如写一篇很长很长的小说，或者持续生成内容，就会有点卡，所以我换了一种方式，用目标驱动的提示。 简单的来说就是给他一个目标，再给他一个完成标准，让两个 agent 的 分工，一个执行，一个负责检查，他就会一直跑下去，中间不断的自我检查，直到接近目标为止，可以持续运行很久，而不是一次性输出完就结束。 坐到这里，我大概理解了一件事情，像克拉蔻这种东西，重要的点其实不在于聊的有多好，而是在于他把模型带进了真实的工作流，从一个回答问题的工具变成了一个可以参与任务的角色。 deepsea 微四这次给我的感受也是类似的，他在聊天里当然有提升，但更值得注意的是， 是他开始具备进入工作流的能力。官方技术报告里也写的挺克制的，提到他在 a 阵的相关测评里已经进入到了开源模型的第一梯队，但和最前沿的闭源模型还是有差距。 这个说法我反而觉得非常的舒服，没有那种一发布就全面超越的语气，更像是在说我们到了哪一步，还有多远，这很实在。现在的 ai 讨论其实我们都非常清楚，很容易走向两边，一会是在说我们到了哪，一会是不过如此， 一会是开源碾压，一会是差距拉大。情绪的变化比技术的进展还要快。但如果把注意力拉回到实际的使用上，像 v 四这种变化其实是很具体的， 它开始不再是会说，而是慢慢的可以去做。我们也期待 deepsea 可以 越来越好。如果你平时有其他一些固定的工作流，其实可以试着把它拆出来，让模型参与进去跑一跑， 不一定一次就能好，但是这个方向确实和单纯的聊天不太一样。我这边也在继续测试不同的场景，如果你有比较具体的工作流，可以分享给我，看一看能不能跑起来。当然，我也把这个视频里的所有资料和相关的测试项目整理好了， 放到了评论区，有需要的小伙伴可以收藏一下。最后我是元宝，一台 ai 和黑科技的挖掘机，我们下期见。
3.6万Git源宝
03:41查看AI文稿AI文稿别人做长上下文要额外加钱堆架构稍欠如流水，还被进口显卡卡脖子。 dipstick v 四偏不一百万 token 长上下文成标配，无需额外付费，架构优化效率翻三倍，搭载华为芯片，冲破技术壁垒，今天就用大白话把这事拆明白。 首先 deepsea v 四 pro 直接将原来的六千七百一十亿参数堆到一点六万亿，再加上几套绝技，将能力直接升级。先第一套绝技，给大模型装了国产引擎，直接放弃进口芯片，摆脱卡脖子。以前做大模型全靠国外库达平台和英伟达芯片，不仅贵还受限制。而 deepsea v 四直接把底层代码迁移到国产 cnn 平台， 深度适配华为升腾九五零， pr 适配更好，动力更强，全链路国产化，彻底不用看国外脸色。第二套绝技，先说说团队核心混合注意力机制， csa 加 hca， 它就像给大模型配了两位默契的文案编辑，专门解决传统自注意力欧文平方级复杂度的问题，百万偷看场景下直接省出大半算力。先说第一位， csa 压缩稀疏注意力，相当于精读编辑主打抓重点，不瞎忙， 负责忠诚内容的精准衔接。就像编辑改文章，不会逐字逐句死磕，而是先把每四段文字压缩成一段摘要，直接减少百分之七十五的工作量， 再用快速缩影调出最关键的重点修改，既保细节又不浪费时间。再说第二位 h c a， 重度压缩注意力，相当于调度编，主打控权局不跑偏， 负责跨数十万头坑的长城逻辑。就像主编看全书不纠结单个标点，只抓每一百二十八段的核心要点，用一百二十八比一的极致压缩率牢牢把控整体脉络，避免改了后半段忘了前半段， 就像书的目录，完美补上精度编辑的视野短板。但光有高校的编辑团队还不够，万一参数模型就像重载货车，没有稳固的车架，跑起来就会摇摇晃晃，随时散架，流行约束。超连接。 mhc 就是 这个智能减震车架， 是传统残差连接的架构级升级，专门解决超大规模模型的稳定性难题。以前的残差连接会导致深层网络中有效信号被稀释，同时带来显著的资源开销。 而后面的超链接，为了让残差连接的专有通道能获得更大的效率，将通道增加，从而导致梯度爆炸，就像车架，要么太脆弱，要么太颠簸。而 mhc 就 像给车架装了智能减震器，加平衡阀， 通过双随机矩阵，让每一段车架的受力完全平衡，既保留了强承载能力，又能平稳传递动力。想具体了解的包子可以看我之前的视频。现在有了编辑团队和稳固车架，还得有专业调度明网优化器。就是这个车队调度，彻底摆脱了传统 i m w 优化器的笨办法，实现了训练效率的范式升级。 传统 imew 就 像新手调度，给每辆车单独指路，不管路线是否合理，导致整个车队也就是参数矩阵行驶混乱，速度缓慢。而 milan 就 像自身调度，不单独指挥每辆车，而是给整个车队规划最优路线，通过特殊的正交化导航，让所有车辆协同前进，既不拥堵又不跑偏， 大幅提升模型训练的收敛速度和稳定性。有了这仨神器协同发力，形成了从推理架构到训练的全链路升级，最终实现了性能突破。比如在顶级竞赛级推理题和编程竞赛评级中 实现行业领先，而且算力成本比之前的三点二版本降低了三点七倍， k v 缓存占用降低了十倍左右。 几套绝技说完你就明白， deepsea v 四不是在堆参数，是在练真本事。免费的一百万 token 场上下文，三点七倍的计算效率提升，加上使用国产芯片，每一点都在打破行业垄断，也是在降低 ai 使用门槛。不用烧钱，不求进口，普通人能用，中小企业能负担，这才是国产大模型的里程碑。 最后，评论区聊聊，你觉得最近新出的 deepsea v 四和 gpt 五哪个更强？这里是永不秃头的喵记花里用大白话拆懂科技，咱们下期见！
97喵记花狸
00:39查看AI文稿AI文稿就在我以为六月份 deepsea 要恢复原价的时候，他直接把价格降到永久四分之一，原因是华为举办了一场鲲鹏升腾开发者大会，为国产专利打下坚实基础。 而这次的 deepsea 就 像一只凶悍的野犬，它追的不是你，是你的利润，它咬住的也不是市场份额，是 ai 行业那层遮羞布。这话可不是骂人，而是对 deepsea 恐怖竞争策略的精准概括。 deepsea v 四 pro 百万 tokens 输入仅两分五，是 g p t 五点五的八百分之一， cloud 的 一千四百分之一， 核心是自研压缩注意力机制与分布式训练框架，训练成本压制 openai 的 十八分之一，不贴钱，不暴力成本，即定价性能，上百万字长上下文，数学编程，逻辑推理，反超多数币源，海外模型代码与模型全开源，可自由部署。
4465算力炼丹炉
00:40查看AI文稿AI文稿科技圈炸了，就在刚刚， deepsea 成了苹果笔记本上的永久免费神卡。谁能想到，国外的 reddit 创始人 andreas 竟然亲自动手给中国 ai 鞋底层驱动了。以前老外对国产模型是跑分看看，现在是不顾一切把它塞进电脑。而他用一种极度疯狂的不对称量化，要把庞大的 deepsea v 四 flash 这个模型 压缩进一百二十八 g 内存的苹果本里。最离谱的是，他把一百万 token 缓存直接丢进了 ssd 硬盘。这意味着你不需要什么昂贵的 a 一 百或者内存条， 只要一台 macbook， 就 能在断网的状态下，让全球最强的编程助手为你通宵写代码，一分钱托管费都不用花。而当 ai 像水和电一样变得手到擒来，那么真正值钱的将不再是模型本身，而它与你工作流的深度融合。
1.7万美超半导体
01:31查看AI文稿AI文稿deepsea v 四与 gpt 五点五两搭势接顶及模型正面硬钢几乎同时发布，我们该选哪个？今天用硬核数据给你一个明确的答案。先看价格， deepsea v 四只要零点零零零一美元每千 token， gpt 五点五幺零点零零三美元，百分之一的价格，百分之九十的能力， deepsea 做到了，这就是性价比之王。处理一百万字文档， deepsea 只要一毛三， gpt 要十三块，差距一百倍。 企业级应用一年能省下几十万，构招三个程序员，这就是真金白银的差距。 deep sec v 四支持 e m 上下文， g p t。 五点五只有一百二十八 k， 读一本书 vs 读一张，差距八倍。但编程能力， g p t。 五点五是 sota terminal bench， 百分之八十二点七， deep sec 还在追赶，承认差距，建立客观性。更重要的是， g p t。 五点五是 agencai， 能自主规划使用工具，检查工作，不只是聊天，而是你的 ai 代理国内项目， deepsafe 数据在境内合规无忧， gpt 数据出镜有风险， deepsafe 也是配华为，含五 g 芯片，不怕卡脖子，自主可控，这就是底气。 deepsafe 开源可定制， gpt 五点五闭原声太强， 个人开发者、创业者预算有限，选 deep seek v 四，省钱就是赚钱。企业级应用追求极致性能，选 gpt 五点五 agent 能力降本增效，政府、国企项目必须选 deep seek v 四，合规是底线，聪明的做法是简单任务用 deep seek 省钱，复杂任务用 gpt 保性能。一句话总结， deep seek v 四是性价比之王， g p t。 五点五是性能之王。国产 ai 正在从追赶者变成并跑者，差距越来越小，价格越来越香，这就是国产 ai 的 底气。你选哪个？评论区告诉我！点赞关注，下期更深关注廖聊 ai 家，带你了解全球最新的 ai 资讯和实操案例！
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