GPT豆包聊上班累不累，一个重情绪一个强逻辑

1. Photoshop「终结者」？指哪改哪、9图合一，超强排版设计能力与一致性，和Image2比，谁强？| Seedream 5.0 Pro 全方位深度测评

哔哩哔哩 2026-07-24 00:00:00

2. #DeepSeekV4能超越KimiK3吗#据媒体报道，DeepSeek V4满血版最快今天就发，灰度测试已经悄悄铺开了。性能接近Opus 4.8，编码直追GPT-5.6 Sol，API这回搞了峰谷计费，高峰翻倍、缓存命中却压得极低，等于把Opus级能力做到七分之一的价。另一边7月16日刚发的Kimi K3，2.8万亿参数、100万Token上下文，在Program Bench、FrontierSWE这些编程榜上反超了GPT-5.6 Sol，Terminal Bench 2.1也咬得很紧。说白了，这俩走的不是一条路。DeepSeek主打性价比，用价格把门槛砸下来抢开发者；Kimi K3走的是长上下文加Agent能力，冲的是前沿榜单。一个拼便宜好用，一个拼能力上限。怎么说呢，同一周两台国产大模型正面开打，赢家未必是分数更高那个，是谁能让开发者真的留下来。你看好谁？

新浪微博 2026-07-20 00:00:00

3. #DeepSeekV4能超越KimiK3吗#最近国产大模型赛场看点拉满，一边是即将上线的DeepSeek V4满血版，一边是刚发布不久的Kimi K3，两款产品路线完全不同，很难简单分出高下。先说说Kimi K3，7月16日上线直接刷新国产模型上限，2.8万亿超大参数搭配100万Token超长上下文，专攻编程和Agent能力。多款权威编程榜单里，它直接超越GPT-5.6 Sol，前端开发更是登顶全球榜单，能完整读取大型代码仓库、自主完成整套工程项目，程序员、研发团队用它写项目、改代码优势特别明显。而马上发布的DeepSeek V4满血版走性价比路线，综合性能对标Claude Opus 4.8，代码能力紧追GPT-5.6 Sol，最大亮点是定价优势，同级别能力成本仅海外模型七分之一，还创新推出峰谷计费，夜间平峰调用成本更低，很适合预算有限的个人开发者、中小创业团队批量跑任务。两者定位完全错开：重度编程、长期复杂工程需求选Kimi K3；追求低成本、日常高频调用、综合均衡能力，DeepSeek V4会更合适。国产模型两条赛道同时发力，不管谁更出圈，都证明咱们的AI技术已经追上全球第一梯队。川北小哥的微博视频

新浪微博 2026-07-20 00:00:00

4. 【#KimiK3切入美科技巨头命脉#】#全球科技股3日蒸发超3万亿# 7月17日凌晨，月之暗面宣布推出迄今为止公司能力最强的大模型Kimi K3。该模型以2.8万亿参数成为全球最大开源模型，并在前端编程权威榜单Frontend Code Arena上以1679分登顶，超过Fable 5（1631分）与GPT-5.6 Sol（1618分）。这是首次有开源模型在权威编程榜单上超越全部海外闭源模型。K3登顶编程榜之所以令美股暴跌，核心在于其切入了美国科技巨头的命脉：代码生成是AI商业化空间最大的赛道之一，直接威胁海外闭源巨头赖以维持高定价的技术护城河。消息发布后，费城半导体指数一周下跌12.5%，跌入技术性熊市；72小时内美股AI板块合计蒸发约4700亿美元（约人民币3.18万亿元）。参考去年DeepSeek R1发布时，英伟达曾单日蒸发5890亿美元市值。市场普遍称之为“DeepSeek时刻2.0”。冲击同样指向中国大模型行业内部：K3发布当日，港股“大模型第一股”智谱暴跌28.49%，MiniMax重挫15.62%。7月20日智谱逼近20CM跌停，截至发稿跌近19%，MiniMax跌超10%。K3发布后的72小时内，美股AI产业链遭遇全面抛售，且压力从算力层向应用层、工具层逐级传导。算力层首当其冲。英伟达下跌5.3%，纳斯达克100指数下跌1.5%，费城半导体指数一周累计下跌12.5%，正式跌入技术性熊市。据统计，已有17家华尔街投行连夜下调AI芯片企业目标价。摩根大通在报告中直言，Kimi K3的发布无疑雪上加霜。一位高盛合伙人亦表示，算力扩张时代或已走到尽头。模型层的科技巨头同样承压。Meta跌超2.4%，谷歌跌超2%。市场解读认为，K3登顶的直接含义在于，闭源模型赖以维持高定价的技术护城河正在被开源填平。要知道，K3的API定价仅为Fable 5的三分之一、GPT-5.6 Sol的60%，而性能已在编程这一AI商业化核心赛道实现反超。跌幅最深的是EDA板块，新思科技收跌7.85%，铿腾电子收跌9.47%。直接导火索是K3展示的一项能力。K3借助开源EDA工具，用48小时独立完成一颗4mm²芯片的设计、优化与验证，集成146万个标准单元。#A股电力煤炭板块集体走强#（21经济）

新浪微博 2026-07-20 00:00:00

5. #DeepSeekV4能超越KimiK3吗# DeepSeek V4满血版VS Kimi K3，DeepSeek V4把性能接近Opus 4.8，缓存命中价格极低，把Opus级能力压到七分之一。Kimi K3则表现出来的战斗力是2.8万亿参数、100万Token上下文，在Program Bench、FrontierSWE等编程评测中超越GPT-5.6 Sol，Terminal Bench 2.1得分接近GPT-5.6 Sol。这两都能进入全球前沿模型梯队，两台国产大模型正面对决，你看好谁？

新浪微博 2026-07-20 00:00:00

6. 我就喜欢看到这样的对决，两大国产AI大模型的颠峰对决啊！最新消息，DeepSeek V4满血版最快今日发布，灰度测试已悄然铺开。最核心的是性能接近Opus 4.8，编码直追GPT-5.6 Sol，API引入峰谷计费，高峰价格翻倍，缓存命中极低，把Opus级能力压到七分之一。看到这里，我们再次想起刚发布不久的Kimi K3，2.8万亿参数、100万Token上下文，在Program Bench、FrontierSWE等编程评测中超越GPT-5.6 Sol，Terminal Bench 2.1得分接近GPT-5.6 Sol等。这么一对比，你说#DeepSeekV4能超越KimiK3吗# ？我想对说的是，这两个大模型的特点本来就不一样，还得看你的需要点是什么？但可以肯定的一点就是这两个新版大模型都是世界级的水平。#科技先锋官#

新浪微博 2026-07-20 00:00:00

7. “Kimi K3”在编程、数学、科学等多个领域，性能已接近Anthropic的“Fable”以及OpenAI的“GPT-5.6”等美国顶级模型。尽管性能出色，但其使用费用却大幅降低，按使用量计算的单价比“Fable”低70%，比Anthropic第二梯队模型“Opus 4.8”低40%。-

新浪微博 2026-07-24 00:00:00

8. Kimi K3现在用下来，有一点比Fable 5和GPT 5.6 Sol都要强。就是你让它写代码的时候，如果一边写一边讨论技术方案，Fable 5和GPT 5.6 Sol会根据你的自然语言描述，自己发明一堆很抽象的概念名词，让你反而看不懂它在说什么了。而Kimi K3的语言表达始终很清晰。

新浪微博 2026-07-21 00:00:00

9. #DeepSeekV4能超越KimiK3吗#没有谁超越谁，只有谁更合适。 先说Kimi K3，性能上限拉满，2.8万亿超大参数、原生100万Token超长上下文，编程评测成绩已经超过GPT-5.6 Sol，处理大型代码库、超长文档分析的能力属于第一梯队，很适合专业开发团队、科研项目；短板就是调用成本偏高，还要等到7月27日才完整开源，个人高频试用门槛不低。 再看DeepSeek V4，走普惠落地路线，推理成本大幅压缩，Flash版本直接免费开源，还支持本地私有化部署，API新增峰谷计费，能用更低成本拿到接近顶级模型的效果，个人开发者、中小团队做日常开发、小规模测试特别划算；只是硬核编程的上限暂时还追不上Kimi K3。 所以，追求极致代码能力、处理超大体量资料优先选Kimi K3；看重预算、想本地部署、日常高频调用就选DeepSeek V4。#ai创造营#

新浪微博 2026-07-20 00:00:00

10. 所有的 AI 模型公司所提供的 coding plan（包括但不限于像 Kimi、OpenAI、Anthropic 这些公司提供的 coding plan）其实有一个共同点，就是大家都是亏钱的。因为它都会提供给你数倍甚至数十倍于你订阅费用的 token 数量。比如说像 ChatGPT Plus 20 刀的那个额度，再加上这段时间 OpenAI 经常会给你 reset，可以理解为它 20 刀的价值远远超过了它本身。那么什么时候会出现售罄呢？其实就是模型的性能超预期。一旦模型的性能远超预期，或者能够达到大模型旗舰的稍弱版本——就比如像 Kimi K3 这种后训练做得非常厉害的模型，已经可以近乎平替 GPT 5.5 系列，或者稍弱于 Anthropic 的 Claude 5 的级别，那么用户的付费意愿就会极大增强。同时，相比于 Kimi 原来的模型，K3 即使在正常运行下，其 3T 的数量级也远超原来模型的数倍，这其实对算力的要求翻了好几倍。加上这段时间铺天盖地的 Kimi 测试和体验，也增强了短期内对 Kimi 的订阅量。模型性能好，又是这个时间段内开源模型接近于大模型标杆的代表，所有这些因素共同造成了短时间之内的算力需求峰值。但是可以预想到，未来的大模型这种 coding plan 应该是会越来越少的。因为 coding plan 卖一个就是赔钱干一个：给用户真实的量，用户不满意；如果给用户超额的量，自己又在亏钱，永远都达不到一个平衡。所以最终肯定还是会出现 pay as you go 这种按量付费的模式。但这套模式只有性能达到一定条件的模型才有资格享受。因为你的模型性能一旦不够，无法超越预期、甚至是远超预期的时候，大家的付费意愿就会极大极大地降低。利好cloud，谷歌说不定躺赢了。

新浪微博 2026-07-20 00:00:00

11. GPT-5.6 Sol（Max）深度评测：Agentic 维度领先，成本相对低于前沿模型

微信公众号 2026-07-20 00:00:00

12. 400页PPT换模板实测：豆包三轮未完成，Claude基本可用，GPT-5.6成品最好

微信公众号 2026-07-24 00:00:00

13. Kimi K3、Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 对比：性能接近，价格相差 3 倍

微信公众号 2026-07-21 00:00:00

14. 7.24| AI日记 极简还是热闹？GPT-5.6框架层 vs 豆包框架层

微信公众号 2026-07-24 00:00:00

15. GPT-5.6 Sol烧光天价额度！开发者怒晒400亿token账单：OpenAI为追赶Claude，把模型“榨干”了？

微信公众号 2026-07-23 00:00:00

16. GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 有什么不同？一个模型家族的三种分工

微信公众号 2026-07-20 00:00:00

17. 刚刚，GPT-5.6 国内免费使用！

微信公众号 2026-07-22 00:00:00