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10. #苹果回应Macmini断货#OpenClaw掀起的“养龙虾”热潮，意外让Macmini M4全线断货，租赁、代装生意火爆，这不仅是硬件狂欢，更是AI智能体走向大众化的强烈信号。本地部署需求让低功耗、高兼容的Macmini成为首选，官方缺货、二手涨价、日租近50元，产业链被迅速激活。这股热潮印证了AI Agent从极客玩具走向大众工具的趋势，用户愿意为本地运行、隐私安全买单。同时也倒逼厂商降低部署门槛，腾讯QClaw等一键封装产品顺势登场，打通微信、QQ社交入口。OpenClaw以开源之力，撬动硬件、社交、云服务多方联动，预示本地AI+社交入口将成为新赛道。谁能简化部署、贴近用户，谁就能占据下一代AI生态主动权。苹果回应macmini断货

11. 今天我们工作室尝试在 Mac 上部署了 OpenClaw，结果部署完了发现找不到适合我们的应用场景朋友们有在养龙虾的吗？大家都拿来做什么呀？让我们参考一下给还不知道龙虾 OpenClaw 是什么的朋友科普一下：这是一款开源的 AI Agent（智能体）框架，核心作用是作为大模型与本地系统的「中转站」。简单来说，它能让 AI 拥有操作电脑的能力，比如直接读写本地文件、调用终端指令、控制备忘录或提醒事项等，从而实现跨应用的自动化工作流。你可以给你的龙虾通过飞书发一条消息，让它删除你桌面上的重复文件，它就可以在大模型的帮助下执行一连串指令后真的帮你删除。整个部署过程具有一定的门槛，需要处理 API 配置、网络环境优化以及系统各项权限的授权，目前并不属于「一键安装」的工具

12. AI PC 终于不是空喊口号！荣耀 MagicBook Pro 2026 直接把 AI 体验拉到新高度。搭载全新荣耀 Magic 视界AI UI，和 Windows 界面一键无缝切换，转场细腻丝滑，应用秒开不卡顿，还有系统级 AI 主动服务，办公效率直接翻倍。最炸的是荣耀自研YOYO Claw！一键部署本地大模型，完美解决 “养虾” 三大痛点：不用折腾复杂配置、没有 token 付费成本、所有数据本地运行绝对安全。真正做到一键养虾、轻松用 AI，普通用户也能零门槛上手。#荣耀发布会##荣耀WIN游戏本##荣耀Magic视界#

13. #养龙虾热导致Mac mini断货# 开源AI引爆硬件狂潮，苹果小主机遭疯抢 🦞💻2026年3月，开源AI智能体OpenClaw（图标酷似龙虾）在全球科技圈火爆出圈，部署该软件被戏称为“养龙虾”。这股热潮意外点燃硬件市场——作为运行本地AI性价比之选的苹果Mac mini M4版全网断货，官网发货延期两周以上，二手价从2800元飙升至4000元左右。各大云厂商（阿里云、腾讯云、火山引擎等）已相继推出一键部署服务，二手平台甚至涌现“上门代装”新业态。【评论】一款软件干翻一条供应链，AI正从“云端”走向“本地”的算力觉醒当“养龙虾”需要一台Mac mini，当二手市场出现魔幻加价潮，背后是用户对AI私有化部署的集体渴求——不再满足于云端对话，而是要把AI“养”在自己手里，实现真正的自主执行。这不是简单的硬件炒作，而是AI从“工具”进化为“数字员工”过程中，对本地算力的刚性需求释放。马化腾感叹“没想到会这么火”，高文院士说“生怕没养上龙虾”——这一波“龙虾热”，正在重新定义AI落地的姿势。钱江晚报的微博视频

14. 巴掌大的性能怪兽：极摩客EVO-X2搭载 AMD 395，本地跑235B实测

15. qwen3.6 确实强，已经达到上一代claude 4.5的水平，我又使用了一个opus的蒸馏版。现在用Q8量化本地生产级开完全代替了付费大模型。以我的使用量，全年节省2000美元的token成本，且不需要看anthropic的脸色还得特么科学上网。这就是我为什么可以决策买rtxpro6000的一个基本ROI核算。这张卡8000多美元，仅靠编程的token消耗，固定资产折旧就拉平成本了。且不说有了这个免费的神器以后我的本地token使用量将远远超过定额，以及各种其他模型本地AI的能力就白送了。以往的经验看，我个人的节奏比行业快一年左右，也就是说明年中期，大部分在线烧token的中小公司都会转向本地部署AI服务器，将OPEX 费用支出转化成CAPEX 资本支出。在显卡这一块，保值率和耐用度远超一般服务器。比如rtxpro6000这张卡的折旧摊销可以拉到八年。虽然单价高，但是赚钱的。面向中型以下企业的全套本地AI coding硬件选型规划，模型部署调优，软件开发环境配置集成，部署流水线，质量门禁控制，团队编程AI化治理，AI工程管理经验，完全可以指导企业全面向低成本可持续AI编程转型。重要的是可以实现完全离线，使大量隔离开发环境具备接近在线编程的应用能力，安全合规，成本可控。现在啥都敢往AI上甩真是无知者无畏。硬件层级：中型企业 AI 编程服务器整机 / 硬件精准选型、算力资源配比模型层级：蒸馏、Q8 量化、本地部署、性能调优工程层级：开发环境集成、部署流水线、质量门禁、代码规范管理层级：团队 AI 编程流程治理、AI 工程管理体系合规层级：纯离线私有化部署方案，适配隔离内网开发有人可能会问，你这套体系比原生的大型来强嘛。我可以肯定地告诉你，绝对比原生大模型强，因为两者根本不是一个维度的东西。我这是整体解决方案，原生大模型在我这里只是一个infra的能力底座，有什么资格与我相提并论？发动机再牛逼也不能自己跑。有咨询需求的老板，可以联系。

16. 千问3.6的35B模型非常强，体感上强于gemma4的26b量化，由于gemma4 31b的性能优化没做好所以没法有效测试。从gemma4和qwen3.6的量化测试来看，当模型权重能装载到GPU里，那么推理的tokens工作就由CPU来完成了，GPU负载较低，CPU的计算密度极大。同时内存消耗较高。这也就是说GPU，内存，CPU在AI推理时所进行的workload比重是差不多的，那么CPU的性能就决定了在GPU达标以后的推理性能。所以，这可能给我们一个启示，对于本地推理来说，显存才是王道，架构和GPU算法等技术的影响较小。显卡投资只需要上显存，没必要上先进架构。一句话，如果你玩本地大模型，选择显卡的指标只有一个，显存。孤鸿泽的微博视频

17. 128GB内存联想百应NUC，到底能不能玩转“小龙虾”

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20. qwen3.6 27b的出现是一个本地部署的拐点，就像openai推出chatgpt或sora那样具有划时代的意义。这使得原来本地AI都是小玩闹的局面，直接进行了生产水平。qwen3.6 27b证明了模型不一定非得做大才智能，做小一样可以达到较高智能水平。在基准测试中，qwen3.6 27b超越了Qwen3‑122B和Qwen3.5‑397B‑A17B，这是令人震惊的。Qwen3.6-27B 在 STEM 与编程核心基准上，平甚至部分超越 Claude 4.5 Opus（千亿级集群模型），而它只是一个27B 稠密、本地单卡可跑的开源模型。这代表了AI智能化的一个全新方向，由saclinglaw的无限加法，向真正智能与性能平衡的减法时代。可以预见qwen3.6将迅速在中小公司团队普及，消费级显卡就能支撑ai coding的生产力场景。各家的coding plan必然快速缩水，反应到资本市场甚至只需要几个月时间，就在年底。

21. 铭凡推出 MS-02Ultra 工作站，最高可选酷睿 Ultra9 处理器，它适合哪些专业应用场景？

22. 本地部署大模型？天选Air2026锐龙AI Max版简单开箱

23. 华硕2026 AMD锐龙AI PC全家桶来了！这次一口气发布了ProArt创13、灵耀16 Air、a豆14 Air和无畏Pro四个系列，全面覆盖创作、办公、年轻和全能需求。全系搭载新一代AMD锐龙AI处理器，性能猛、AI强，轻松跑本地大模型、剪4K视频～说说我最喜欢的ProArt创13！绝对是这次发布会里的“创作王者”。它专为专业创作者设计，最亮眼的是360度翻转的轻薄机身，笔记本、平板、帐篷多种形态随时切换，户外找灵感、现场改方案特别方便～性能直接上了顶级的AMD锐龙AI Max+ 395处理器，核显性能媲美独显，工作能力拉满！灵耀16 Air超轻薄，陶瓷铝机身质感拉满；a豆14 Air不到1kg，配色绝美；无畏Pro系列则主打高能释放，续航也给力。价格从6799元到14999元，想换AI全能本的，可以关注下下

24. 我们把手上这台128G运行内存的M5 Max MacBook Pro也给本地部署上了小龙虾Openclaw，使用的qwen3.5 122b的全能大模型，也给安排转接到了手机和飞书上~ 大家现在用上小龙虾了吗？会用claw做什么工作？

25. 蓝戟 Intel Arc Pro B70 TF评测：32 GB大显存，推理神卡？

26. 【Qwen 3.5 397B：最强本地编程模型？】快速阅读：一位开发者测试了Qwen 3.5 397B模型后认为，它是目前最好的本地编程模型。虽然生成速度较慢（11-15 tokens/秒），但代码质量极高，几乎不需要多轮修复。更令人惊讶的是，使用IQ2_XS量化版本仅需123GB内存就能运行，在极低精度下仍保持了出色的性能。 --- 这个结论来自Reddit LocalLLaMA板块的一次讨论。发帖者称他测试了几乎所有主流的本地大模型——从Qwen系列的122B/35B/27B，到GPT-OSS 120B、StepFun 3.5、MiniMax M2.5，再到Super Nemotron 120B，没有一个在知识储备和代码准确性上能接近397B。速度慢是个问题。在96GB DDR5内存+48GB显存的配置下，它的生成速度从空白上下文的15 tokens/秒降到10万tokens时的11 tokens/秒。有网友调侃说这是"每个工作日一个token"，也有人质疑这种速度是否实用。但发帖者的逻辑很直接：虽然单次生成慢，但因为代码质量高，不需要反复修改，总体效率反而更高。而且和它的小版本或StepFun 3.5不同，397B的思考过程其实很简洁。量化技术在这里起了关键作用。AesSedai制作的IQ2_XS量化版本把模型压缩到123GB，相比之下，其他模型即使是更小的参数量也要用IQ4_XS（StepFun 3.5、MiniMax M2.5）或Q6_K（Qwen 3.5 122b/35b/27b）。这引发了一个有意思的讨论：2bit量化的397B是否比4-6bit量化的122B更好？有网友分享了评测数据——IQ2_XS在MMLU上达到87.86%，GPQA diamond达到82.32%，这个表现远超预期。有观点认为，对于MoE架构的超大模型，"小模型高精度 vs 大模型低精度"的权衡逻辑已经不适用了。397B的参数空间太大，量化噪声分散后影响有限，路由机制和专家系统仍然有效运作。硬件门槛确实存在。最经济的方案是两台Strix Halo（约5000美元）或256GB的Mac Studio M3 Ultra（约7000美元）。也有人用192GB DDR5 + 36GB VRAM的配置跑IQ4，速度在6-8 tokens/秒。评论区出现了两派观点。一派认为在Claude订阅只需每月几十美元的情况下，花7000美元买硬件跑一个"差不多但不完全一样好"的模型不划算。另一派则强调本地部署的价值：完全的控制权、隐私保护、不受服务商限制，以及应对未来可能的政策变化。有网友提到，如果把这些硬件当作开发机来看，额外成本就没那么夸张了。Strix Halo或Mac Studio本身也是性能不错的工作站，只是顺便能跑大模型而已。在实际应用中，有人发现MiniMax M2.5在一次性生成代码方面更强，但Qwen 3.5 397B在需要迭代调试的编程框架中表现更智能。也有人提到GLM-5在软件工程任务上仍然是最强的，尽管速度更慢。一个值得注意的细节：网友测试了TQ1_0量化版本（极端压缩），在3090 + P40 + 48GB DDR5的配置下仍能达到9-10 tokens/秒。虽然TQ1_0通常被认为压缩过度，但实际结果出人意料地好。还有人用Mac Studio 128GB通过MLX框架运行Q4量化版本，实现了9 tokens/秒的速度。甚至有开发者声称可以在只有6-9GB内存的MacBook Pro上通过SSD卸载的方式运行，虽然速度会慢很多。关于速度，有网友做了个对比：DeepSeek 3.2在各大API服务商的平均速度在10-25 tokens/秒之间，11-15 tokens/秒其实在可用范围内。关键是任务类型——对于简单的代码补全，速度很重要；但对于复杂的架构设计和多文件重构，质量比速度更关键。有个反直觉的观点：可能让27B模型做两遍任务，比跑一遍397B更高效。基准测试显示，27B在第二次尝试时就能接近397B的表现。最后还有一些技术细节。用USB4连接两台机器做分布式推理，实际带宽能达到10Gbps，虽然比理论值低但足够用。通过llama.cpp的rpc-server可以实现负载分割，速度损失约10%。这场讨论最有意思的地方不是某个模型有多强，而是整个社区在探索"本地AI"的边界时展现出的创造力。从极端量化到分布式推理，从硬件改造到软件优化，每个人都在用自己的方式突破限制。 ref: www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1rzaqjn/qwen_35_397b_is_the_best_local_coder_i_have_used #AI创造营##人工智能#

27. 【24GB 显存专属！消费级硬件也能跑的顶尖 AI 模型清单】这里有一份针对24GB显存（如RTX 3090/4090或24GB Mac）的实战模型清单，让你在消费级硬件上也能拥有顶尖的AI体验。第一部分：速度与智能的平衡点如果你追求响应速度，MoE（混合专家）架构是首选：- Qwen3.6-35B- Gemma-4-26B-A4B这两款模型在保持极高推理速度的同时，依然拥有出色的逻辑能力。MoE架构的魅力在于它只激活部分参数，让你的显卡在低延迟下跑出工业级的效率。第二部分：极致智能的代名词如果你愿意牺牲一点速度来换取更深邃的思考，请选择密集（Dense）模型：- Qwen3.5-27B- Gemma-4-31B这些模型在编程、推理和复杂指令遵循上表现惊人，足以媲美MiniMax-M2.5等闭源大模型。在速度不是首要考虑因素时，它们就是消费级硬件能触达的智能天花板。第三部分：垂直领域的特种兵- Zeta-2：本地版的Cursor Tab。它专门为代码编辑预测优化，甚至可以在4GB显存上运行，是开发者本地IDE的最佳拍档。- Parakeet-TDT：语音转文字（STT）利器。与其打字，不如直接口述。它能精准转录并放入剪贴板，让你真正实现与AI代理的实时对话。- Hermes-4.3-36B：拒绝拒绝的模型。如果你厌倦了AI繁琐的安全限制，Hermes提供了极致的开放性和 steerability，是目前最懂你的中立助手。工具建议：新手建议从LM Studio开始，它提供了最直观的交互界面；进阶用户可以尝试vLLM或SGLang，以获得更高的吞吐量和更专业的部署体验。x.com/0xSero/status/2046515626143846521模型地址：huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-ithuggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3Bhuggingface.co/google/gemma-4-31B-ithuggingface.co/Qwen/Qwen3.5-27Bhuggingface.co/zed-industries/zeta-2huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3huggingface.co/NousResearch/Hermes-4.3-36B

28. 本地运行大模型推理经常需要复杂配置，llama.cpp 通用性强但针对性不足，各种框架兼容性问题层出不穷，调试优化耗时费力。ds4 把 DeepSeek V4 Flash 的本地推理优化到极致，提供了专为 Apple Silicon 的高性能 Metal 推理引擎。不仅支持 100 万 token 超长上下文、高质量思考模式，还提供磁盘 KV 缓存持久化、OpenAI/Anthropic 兼容 API，甚至 2bit 量化在 128GB MacBook 上流畅运行。GitHub：github.com/antirez/ds4主要功能：- Metal 专用 DeepSeek V4 Flash 推理引擎，M3 Max 达 84 t/s；- 100 万 token 上下文窗口 + 超压缩 KV 缓存，支持磁盘持久化；- 兼容 OpenAI/Anthropic API，支持工具调用和 SSE 流式输出；- 2bit/4bit 特殊量化，128GB RAM MacBook 即可运行 284B 参数模型；- 多种思考模式（normal/max），思考长度随问题复杂度自适应；- CLI 交互 + Server 模式，完美适配 coding agent（如 opencode、Pi）。支持 macOS（Metal），make 编译后即可运行，适合开发者、研究者和 AI 爱好者。#DeepSeek##本地大模型##AppleSilicon#

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33. 本地运行大模型常常需要折腾各种框架，内存吃紧、速度慢、还容易被审查过滤，切换工具调试参数超级麻烦。SuperGemma4-26B-Uncensored GGUF v2 把顶级性能全整合到一起，提供最强开源本地AI解决方案。不仅真正无审查（0/100拒绝率）、修复工具调用bug，还超快速度（89.4 tok/s生成）、支持韩文/代码/对话，完美适配Apple Silicon和llama.cpp。Hugging Face：huggingface.co/Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2主要功能：- 真正无审查聊天，0拒绝率，支持敏感查询和自由对话；- 超快推理速度，提示处理222 tok/s，生成89.4 tok/s（Q4_K_M量化16.8GB）；- 修复工具调用和分词问题，自然聊天不乱入编码模式；- 高性能韩文/代码/逻辑任务，优于原版Gemma-4 26B；- 支持llama.cpp、Apple M4 Max等本地部署，18-22GB VRAM即可运行；- 嵌入中性聊天模板，避免旧版提示路由bug。支持Web、Mac、Windows多平台，下载GGUF文件直接用llama.cpp运行，适合开发者、研究者和本地AI爱好者。#AI模型##开源大模型##Gemma4#

34. 本地运行大模型总要折腾服务器配置，内存不够就OOM，上下文一长就卡顿，还得手动管理模型加载卸载，体验很差。oMLX 专为 Apple Silicon Mac 打造的 LLM 推理服务器，从 macOS 菜单栏一键管理，提供高效本地大模型运行方案。支持连续批处理、分层 KV 缓存（内存+SSD），多模型同时服务，兼容 OpenAI API，还内置管理面板和聊天界面。GitHub：github.com/jundot/omlx主要功能：- 连续批处理和分层 KV 缓存，支持热内存+冷 SSD 存储，上下文切换零重算；- 多模型服务，同时运行 LLM、VLM、OCR、嵌入和重排序模型；- macOS 菜单栏 App，一键启动/监控/自动重启，完美集成系统；- Web 管理面板，实时监控、模型下载/配置/基准测试、内置聊天；- 支持视觉语言模型，多图输入、工具调用，兼容 Claude Code 优化；- OpenAI/Anthropic API 兼容，屏幕共享、工具调用、结构化输出全支持。支持 macOS 15.0+ 和 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4），通过 Homebrew 或 DMG 一键安装，本地运行零门槛，适合开发者、研究者和 AI 爱好者。#AI创造营##大语言模型##AppleSilicon#

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40. aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2！aiXcoder发布代码变更应用模型，单卡推理提效15倍

41. 本地跑大模型总觉得Ollama速度不够快？切换工具链又要重新适配API，体验不佳。 Rapid-MLX 专为 Apple Silicon 打造的最快本地AI引擎，把MLX框架潜力完全发挥，提供OpenAI兼容的本地LLM推理服务。比Ollama快2-4倍，缓存TTFT仅0.08s，支持17种工具调用解析器自动适配Qwen、DeepSeek、Gemma等主流模型，还能智能修复量化损坏输出。 GitHub：github.com/raullenchai/Rapid-MLX 主要功能： - 4.2倍Ollama速度，Nemotron-Nano 30B达141 tok/s，Qwen3.5-4B 160 tok/s； - 17种工具解析器+自动恢复，100%工具调用成功率，完美适配Cursor、Claude Code、Aider； - KV缓存+DeltaNet状态快照，多轮对话首token延迟0.08s； - OpenAI API完全兼容，LangChain、PydanticAI等框架零改动接入； - 视觉/音频多模态支持，Qwen-VL、Gemma 4图像理解，TTS/STT； - 智能云路由，大上下文自动切云端LLM，推理链分离； - 支持16GB MacBook Air到256GB Mac Studio全系列，模型从4B到158B MoE。一键安装：brew install raullenchai/rapid-mlx/rapid-mlx 然后 rapid-mlx serve qwen3.5-4b，localhost:8000/v1 即用，开发者必备。 #本地大模型##AppleMLX##AI推理引擎#

42. 2026年移动工作站专业天花板：ThinkPad P16 2026 AI元启版值得买吗？ThinkPad P16 2026 AI元启版上手体验及测评~

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44. 壹号本旗舰 Win板 SuperX 发布了🏷️锐龙 AI MAX+ 395 + 48G + 1T=13999🏷️锐龙 AI MAX+ 395 + 64G + 1T=14999🏷️锐龙 AI MAX+ 395 + 128G + 1T=17999🏷️水冷版贵 300，需单买外接水冷散热器（999）🟢16大核CPU + 40CU 大核显🟢256bit 内存位宽，可选 48/64/128GB LPDDR5X-8000 内存🟢14 英寸2.8K 120Hz OLED 屏，支持4096压感笔🟢85.6Wh 电池🟢双风扇+均热板散热，水冷版可以外接水冷散热器🟢风冷版 80 W性能释放，水冷版 120W 性能释放🟢铝合金机身，1.3kg 重，水冷版+70g壹号本 Super X

45. 全网首家！极空间应用商店上线『OpenClaw』，一键部署全球最火AI助手

46. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

47. 本地运行大模型推理经常需要复杂的Python环境、Ollama笨重二进制或llama.cpp编译烦恼，依赖多、启动慢、配置麻烦。Shimmy 用一个Rust单二进制搞定一切，提供完全OpenAI API兼容的本地推理服务器，GGUF + SafeTensors支持，免费永远免费。不仅自动发现Hugging Face/Ollama模型，还支持热模型切换、多GPU后端自动检测、MOE混合推理，甚至一键运行70B+大模型。GitHub：github.com/Michael-A-Kuykendall/shimmy主要功能：- 100% OpenAI API兼容，支持/v1/chat/completions等标准接口；- 单二进制~5MB，包含所有GPU后端（CUDA/Vulkan/OpenCL/MLX），无需编译；- 自动模型发现，支持Hugging Face缓存、Ollama目录、LoRA适配器；- MOE CPU/GPU混合推理，消费级硬件跑70B+模型；- 智能GPU自动检测+端口分配，无需任何配置即开即用；- 支持VSCode Copilot、Cursor、Continue.dev等开发工具无缝集成。支持 Windows、Linux、macOS 多平台，一键下载运行，30秒内启动本地AI服务，完美适合开发者本地开发和隐私推理。#AI推理##本地大模型##RustAI#

48. #潮玩新次元# 进阶AI新玩家！华硕天选Air 2026锐龙AI Max版登场，14英寸AI性能小钢炮。AMD 锐龙 AI Max+ 392处理器强势加持，至高64GB 统一内存，内存显存灵活调配，玩转本地AI。Radeon 8060S独显级集显，游戏、学习、生产力全面胜任。1.48kg、1.49cm轻巧机身，轻薄随行多场景无缝衔接。敬请期待全能AI新实力！

49. 在线聊天助手想找集成多聊天渠道又能本地私有部署的开源项目？推荐试试 CoPaw！ CoPaw 是你个人专属的 AI 助理，支持 DingTalk、Feishu、QQ、Discord、iMessage 等多种聊天应用，多渠道统一管理，轻松扩展功能。不管是部署在本地机器还是云端，都能完美支持，数据和记忆自主掌控，避免信息泄露风险。主要功能包括： - 多聊天渠道支持，一键连接多平台； - 本地/云端灵活部署，隐私数据安全有保障； - 内置定时任务（cron）和个性化技能，无限扩展可能； - 丰富应用场景：社交热点摘要、邮件日程管理、文件整理、AI 创意草稿、技术新闻跟踪等； - 支持本地大型语言模型（llama.cpp、MLX、Ollama），无需云端 API，也支持主流云 LLM 及自定义技能。安装超级简单，macOS/Linux/Windows 一行命令自动完成依赖配置，Docker 镜像也支持，适合个人开发者和企业轻松上手。官网体验：copaw.agentscope.io GitHub：github.com/agentscope-ai/CoPaw 有了 CoPaw，数字生活的每个角落都有 AI 小助手，工作学习生活效率全面升级！快去试试吧~ #AI创造营##人工智能#

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53. 刚刚，DeepSeek官方正式发布DeepSeek-V4，这个版本主打100万token超长上下文，Agent、知识、推理国内开源领先~分为两个版本：DeepSeek‑V4‑Pro：1.6T参数/激活49B，专家模式，性能比肩GPT‑5.4、Claude‑Opus、Gemini，推理/知识/代码开源第一。DeepSeek‑V4‑Flash：284B参数/激活13B，快速模式，推理接近Pro，更快更便宜，简单Agent任务持平Pro。定价方面：Pro更贵、Flash平价；Pro下半年算力扩容后预计会大幅降价~

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