希伯来语能否绕过大模型安全机制？karminski 实测 Fable-5.1 与 DeepSeek-V4.1-Flash

Hugging Face 发布 Job Searcher，一个基于 AI 的求职搜索工具。用户上传简历并设定偏好后，系统使用教师模型 DeepSeek V4 Pro 生成 LinkedIn 搜索查询，通过 JobSpy 抓取职位，再对学生模型 Qwen3-8B（8B 参数）进行 LoRA 微调，对每个职位从技能匹配、经验相关性、教育背景、行业领域契合度和资历对齐五个维度给出评分和推理。训练在 Modal 平台单张 A100 上完成。推理部署于 Hugging Face Ze…

小米正在直播 mimo-v2.6-pro 和 flash 两模型的 Agentic RL 后训练，mimo-v2.6-pro 的 DeepSWE 得分为 62，低于 DeepSeek-v4.1-flash 的 74.2，仍处训练早期。

karminski 分享了一个 Hugging Face Space 项目 MiniCPM5-2B-WebGPU-Pi，用 Pi 打包 Coding Agent、由 MiniCPM5-2B 4bit ONNX 版（不到2G）驱动，框架和模型全部运行在浏览器中，无需 Docker 或 Node，打开网页即有虚拟终端、文件编辑和 tool_call。

DeepSeek 宣布 V4.1 Flash 在性能、费用、速度、总用时等指标上全面超越 V4 Pro，V4.1 Flash 上线后、V4.1 Pro 上线前，V4 Pro 请求将被路由到 V4.1 Flash 并按 Flash 价格计费。karminski 转发该公告并提出质疑，认为哪怕新建一个 deepseek-v4-lts 作为 alias 也好过直接改路由。

karminski 对比测试 OX-Alpha 与 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的代码能力，结论是 OX-Alpha 参数量应不小，性能明显占优。若两者实际都只有 100B 参数，作者称其为"牛"。

博主实测 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 与 OpenRouter 匿名模型 OX-Alpha 的多模态能力，用 AI 电竞教练框架对 CS2 游戏录像抽帧测试，考察两模型识别战局、分析优劣势并提出改进建议的能力。因 DeepSeek 多模态不支持视频输入，两模型均采用视频抽帧方式公平对比，并额外测出各自最佳输入图片配比。

作者实测 DeepSeek V4.1 Flash，缓存命中输入降价 7 倍多、输出砍三分之二，9 月 14 日中午 12 点起所有发往 v4-pro 的请求将被强制路由到 4.1 Flash 并按其低价计费。

Hugging Face 在 TRL v1.14 的 AsyncGRPOTrainer 中支持只训练和同步 LoRA adapter，配合 Storage Bucket 挂载与代理路由，让训练 Job 和 vLLM 推理 Job 在不同机器上运行而无需 NCCL。

Nathan Lambert 评价 Nvidia 收购 HuggingFace，认为 HuggingFace 影响 AI 讨论方向的能力对 Nvidia 值得每年付出约 100 亿美元。他认为 Nvidia 比三大云厂商更适合做买方，HuggingFace 应摆脱盈利单位定位，去争取下一代 1 亿 AI 开发者；作者曾在 HuggingFace 工作并于去年预言过这一收购。

Hugging Face 联创 Thomas Wolf 回应 OpenAI 用下一代模型（强于 GPT-6 Astra）的 agent 群组证明 Navier-Stokes 千禧年问题猜想为假的结果，称其令人印象深刻。