OpenRouter：DeepSeek V4.1 Flash 上线 24 小时用量达 1T token

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。

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…

@NousResearch 发布了 Hermes Agent Desktop--现在通过 @硅基流动 SiliconFlow 使用前沿开源模型更加便捷 🔥 → 一键随时切换模型--DeepSeek-V4、GLM-5.1、Kimi-K2.6、MiniMax-M3 等，均在硅基流动上 … … 通过硅基流动开启你的 Hermes 之旅的完整指南 👇🧵

通过@continuedev在VS Code中直接运行DeepSeek V4、GLM-5.1、Kimi K2.6等多款模型@SiliconFlowAI 支持标签自动补全、AI对话编辑和智能体功能 以下是3步设置指南 🧵⬇️

投资人 Deedy Das 评价 DeepSeek V4.1 Flash 在基准测试上大幅领先 GLM 5.3 和 Kimi K3，价格便宜 4 到 10 倍，输入 $0.3/M、输出 $1.2/M。附图显示其在 Codeforces 上以 3471 分排名人类第 6，作者认为这对做编码产品的创业公司正合适。

GLM 付费首日，DeepSeek 立刻夺回王座。 muse spark 是一匹黑马，紧随其后。

智谱GLM-5.3-Flash与DeepSeek V4 Flash同日发布，输入0.8元/百万Token、输出2.8元/百万Token。Artificial Analysis数据显示，GLM-5.3-Flash以$0.045/57分卡在前沿线，DeepSeek V4 Flash贵一倍还低6分；14项benchmark对打中GLM赢11项，视觉端六项全赢，最大差距约40%。

疯狂测试了一把，感觉国内模型里： 最前沿的还是 K3 最极致的是 DeepSeek 最懂股价的是 GLM 最经济的是 Qwen

《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。