Deedy：DeepSeek V4.1 Flash 在基准上超越 GLM 5.3 和 Kimi K3，或成开源模型新王

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《华尔街日报》报道称，中国 AI 模型与美国头部模型的差距已缩小至数月，背后是清华等高校长期形成的人才网络、开源技术、人才回流及更高算力效率共同推动。智谱 AI 唐杰、月之暗面杨植麟、DeepSeek 梁文锋等研究者构成重要力量。报道还指出，DeepSeek 通过 MLA 与 MoE 技术降低算力需求，但高端芯片数量仅为 OpenAI、谷歌同行的五分之一。

本地运行的 Qwen3.8-27B 在 Artificial Analysis 智能指数上以 52 分位列 135 个模型之首，超过 7530 亿参数的 GLM-5.2。在 25 项风投任务评测中，它与云端 DeepSeek V4 输出质量同为 8.0 分，但需多花 7.2 倍 token 思考，速度慢约 9 秒。小模型靠更长的链式推理弥补知识差距，而非直接给出答案。

数字生命卡兹克开源「活人感写作.skill」（英文名 human Writing.skill），旨在去除AI味、帮用户写出有真实生活感的文字。该Skill鼓励用户提供真实案例与情感，并针对辞章端禁用AI常用口癖和黑话，同时适配Qwen 3.8 Max、DeepSeek V4 Pro、Kimi K3等模型，可直接用于WorkBuddy、千问办公等产品。

作者开源了Leader.skill，用于将模糊需求转化为Agent可独立执行数小时以上的清晰目标任务书。该Skill基于"目标七问"方法论，强调指挥官意图与Harness（排除项）比Goal本身更重要。作者推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。

开源与闭源模型差距持续缩小，7月中旬起多款开源大模型密集发布：Moonshot 于7月16日推出 2.8T 参数开源权重模型 Kimi K3，阿里于7月19日预览 2.4T 参数的 Qwen 3.8，DeepSeek V4 于7月中旬结束预览。

开源模型生态正变得更多元，参与者从少数中国公司扩展到全球各类组织。纯模型制造商包括 DeepSeek、智谱、MiniMax、Poolside、Arcee、Zyphra 及主权 AI 玩家 Cohere、Sovereign、Mistral、Trillion Labs；科技巨头如阿里 Qwen、Google Gemma 和 NVIDIA 各有不同动机；产品公司如 JetBrains、Zed、Krea、Photoroom 则训练高度专业的小模型。NVIDIA 发布 Nemotro…

GLM-5.2（MIT开源，753B参数，约40B活跃）在AA Intelligence Index上仅比GPT-5.5低4分、比Claude Fable 5低9分，但其幻觉率仅28%，远低于GPT-5.5的86%和DeepSeek V4 Pro（1.6T参数，49B活跃）的94%。后者在AA-Omniscience基准上仅6%的问题会承认不知道。实际代码测试中，GLM-5.2用12秒和800个推理token识别出技术悖论，而DeepSeek V4 Pro耗费3分26秒和近…

三大力量重塑 AI 成本：前沿闭源模型持续涨价，开源模型在多数场景已足够好，买家开始替代。Coinbase 将提示词路由至更便宜模型，成本持平但 token 用量指数增长。Lindy 全切至 DeepSeek v4，节省数百万美元且多项核心性能提升。Harvey 在 Legal Agent Benchmark 上通过 SFT 使 Kimi 2.6 all-pass 率达 15%，超越 Opus 的 14%，同一 100 任务成本 $84 vs $954（约 11 倍价差）。…