蚂蚁百灵Ling-3.0-flash开源，1240亿参数仅激活51亿_IT互联网

1. 以前互联网竞争看流量，现在AI竞争看底层实力#字节跳动内部严禁蒸馏开源模型#大模型已经进入拼长期投入的阶段。短期排名可能会变化，但真正有价值的技术，需要时间沉淀。AI不是一场百米冲刺，而是一场超级马拉松#张一鸣就AI大模型竞争发声#

2. Codex一键接入DeepSeek V4 Flash，我治好我的「额度焦虑」

3. #DeepSeek登顶全球第一##DeepSeek斩杀线#其他大模型还有活路吗？DeepSeek V4-Flash的发布确实在AI圈划下了一条残酷的“斩杀线”。它的出现并非终结竞争，而是将行业推入了一个更残酷的新阶段：“性价比”取代“参数规模”，成为新的竞争基线。其他大模型并非没有活路，但“大而全”的通用路线将异常艰难，生存必须依靠极致的差异化。什么是“斩杀线”？所谓“斩杀线”，是性能与价格的平衡临界值。DeepSeek V4-Flash以逼近顶尖旗舰的性能，搭配仅为竞品几十分之一甚至百分之一的价格，成为了这条线的“守门员”：性能顶尖：激活参数仅约130亿，却在多项关键基准测试中比肩甚至超越万亿参数级别的对手。价格“屠杀”：输出定价仅为每百万Token 2元人民币（约0.28美元）。相比之下，Claude Opus 4.8的价格是它的85倍。市场震动：发布后迅速登顶OpenRouter模型调用量榜首，大量开发者迁移后成本下降60%-85%。这迫使OpenAI等巨头紧急降价80%应对。其他大模型的出路在哪里？面对这条“斩杀线”，简单跟随打价格战只会陷入无底洞。出路在于避开正面战场，在以下几个方向建立“护城河”：极致垂直化：与其追求通用，不如在医疗、金融、法律、工业等特定领域，用独家数据训练出专家模型。用户愿意为“懂行”支付溢价。深耕生态与体验：打造比单纯API调用更便捷、功能更强大的一体化开发平台或AI Agent框架，通过提供无缝体验和完整工具链来黏住用户。向“端侧”下沉：主攻手机、PC、汽车等端侧设备，在离线、低功耗、低延迟场景发挥不可替代的优势。押注“超长上下文”：在文档分析、海量数据处理等需要百万级甚至千万级Token上下文的场景建立壁垒。构建合规壁垒：对于跨国企业、政府等对数据安全极其敏感的机构，本土厂商（如OpenAI、Google）在数据合规和供应链风险上的优势是难以替代的。探索“涨价”逻辑：并非所有模型都要降价。如智谱选择涨价，通过提供更高价值的服务来筛选付费能力强的客户，走精品化路线。DeepSeek V4-Flash的“斩杀线”并非行业的终点，而是一个残酷的“分水岭”。它终结了单纯堆砌参数的“内卷”时代，开启了比拼工程效率、产品定义和生态构建的新阶段。其他模型的出路，在于找到那个DeepSeek暂时无法或不愿覆盖的“窄门”，并做到极致。北京

4. 【#DeepSeekV4Flash实测#】7月31日，DeepSeek官宣DeepSeek-V4-Flash正式版API（接口）开启公测。DeepSeek表示，DeepSeek-V4-Flash正式版大幅升级其代理能力，正式版的基准测试得分已远超V4-pro预览版。基准测试数据显示，在Agent智能体终极测试中，V4-Flash正式版的得分为25.2分，接近Opus-4.8 25.7分的得分，远高于V4-pro预览版15.8的得分。消息一出，吸引了全球AI开发者的关注，V4-Flash正式版的价格、公测体验、Agent（智能体）能力成为不少科技爱好者的关注点。过去一年，DeepSeek凭借极低的API价格和优秀的模型能力，在全球开发者市场迅速建立影响力。DeepSeek V4-Flash正式版在大模型市场，对AI开发者而言，是否仍有吸引力？实测：Agent能力不错交付结果达到可用水平在关注到DeepSeek-V4-Flash正式版API开启公测后，AI深度开发者张泽第一时间接入了V4-Flash正式版API ，在此之前，他深度使用codex和hermes等国内外各类AI产品。V4-Flash正式版上线之后，张泽将其接入Hermes使用。“最直观的感受就是任务处理速度很快，在给到相同任务和提示词的情况下，V4-Flash正式版+Hermes大概用了40秒完成，而GPT-5.6 Sol+Codex用了1分47秒。当然也要承认Codex的输出内容质量确实更高一些，不过V4-Flash正式版的交付也达到了可用水平，在及格线之上。”8月1日，AI开发者孙涛也向《每日经济新闻》记者反馈其体验后的感受，“在国内模型里，它比GLM 5.2会好一些，但是比GPT 5.6其实还差一些”。对于V4-Flash正式版的Agent能力提升，孙涛反馈“现在主力用的工具一个是Codex，一个是Pi Agent。我把DeepSeek V4-Flash接入 Pi Agent，目前的使用体验挺好的，V4-Flash不像GPT那样是多模态，所以它的主要用途可能是在偏推理、代码和长文档这一块。”而在Agent能力体验上，张泽认为，V4-Flash正式版在接入Hermes的实际使用中选择和调用skill的准确度总体上还不错，可以根据工具返回结果调整后续步骤，从实际体验来说，这套组合已经能够比较顺畅满足个人需求。51万Tokens消耗0.53元 V4-Flash正式版性价比很高不过对AI开发者以及个人爱好者而言，价格依然是他们的敏感区间。6月29日，每经记者收到DeepSeek在今年6月底发给API用户的邮件，DeepSeek在邮件中提到了V4正式版在功能和性能上会有更多优化和提升，更重要的是，API定价策略首次引入了峰谷定价机制。根据最新的定价机制，DeepSeek-V4-Pro的价格相较于4月份的预览版出现大幅下降。其中百万tokens输入（缓存命中）的价格下降幅度最为明显，从4月份的1元，下降为正式版平时价格0.025元，高峰时段0.05元。整体来看，对于API用户而言，DeepSeek-V4正式版发布，token（词元）成本有了大幅降低。但对DeepSeek而言，这次的定价调整，也存在不降反升的情况。譬如DeepSeek-V4-Flash正式版，百万tokens输入（缓存未命中）和百万tokens输出在高峰时段的成本反而比4月的预览版定价翻倍，分别是2元和4元。根据最新披露的百万tokens价格来看，DeepSeek的价格体系和此前邮件透露的保持一致。不过目前峰谷定价机制具体的执行时间，还未正式通知。那么，对比国外大模型，V4-Flash正式版在成本上有多大的优势？张泽给了每经记者一组非常直观且鲜明的对比。按照当下的官方API定价，GPT-5.6 Sol每百万tokens输入、缓存输入和输出价格分别是5美元、0.5美元和30美元；而V4-Flash正式版分别是1元、0.02元和2元人民币，成本差距差不多在数十倍到上百倍。“在我平时只是利用AI搜集汇总信息、总结一些文件和简单编程的情况下，V4-Flash正式版非常香，性价比很高，从账单上看，V4-Flash正式版接入Hermes执行了一次本地文件阅读和全网的信息检索汇总任务用量大概是51万tokens，消耗0.53元。”DeepSeek Harness即将公布过去一年，DeepSeek凭借极低的API价格和优秀的模型能力，在全球开发者市场迅速建立影响力。越来越多企业开始接入DeepSeek API，大量海外开发者迁移至其平台，其调用量快速增长。7月28日，OpenRouter最新数据显示，中国AI大模型周调用量领跑全球。依次为小米MiMo-V2.5、DeepSeek V4-Flash、腾讯HY3、智谱GLM-5.2以及DeepSeek V4Pro。DeepSeek的2个模型都挤进了前五名的席位。OpenRouter官方此前披露，中国模型全球市场份额于6月初整体超越美国模型。截至7月26日的近28天统计数据显示，中国模型所占份额约为63.5%，美国模型份额为35.5%，双方差距进一步拉大。而当AI的趋势向Agent转向时，Harness的重要性日益提升。Harness是包裹在AI模型外的一整套工作条件，负责给模型准备上下文、工具、任务状态、反馈和边界，简单说就是让AI智能体从”能聊天"变成"能干活"的基础设施。DeepSeek在上半年加大Harness布局。在此前释放的招聘信息中，多次提到了Harness领域的人才招聘。6月21日，崔添翼在社交媒体发文表示，作为新成立的部门，DeepSeek Harness组的目标远大、工作繁重，仍然非常缺人。时隔一个月后，DeepSeek-V4-Flash首次披露了DeepSeek Harness的新进展：DeepSeek Harness即将公布。中信证券认为，Harness核心价值：一是解决长程任务痛点，将模型能力转化为稳定、低成本的端到端交付；二是连接模型与泛办公场景，拓展万亿市场并沉淀稀缺数据反哺迭代。AI竞争正由模型转向任务交付，成熟Harness厂商将占先机。（每经）

5. #微博声浪计划##听见微博# “DeepSeek斩杀线”由V4-Flash划出，性能逼近GPT-5.6 Luna，智能指数仅差1分，编程等Agent任务表现突出。其API输出定价仅2元/百万Token，价格优势显著，上线后创下单日消耗8万亿Token的纪录，登顶全球模型调用量榜首。这一标准迫使OpenAI紧急降价最高80%，但降价后单次任务成本仍比V4-Flash高约60%，中间梯队模型生存空间被挤压，行业竞争转向“卷成本与效率”。谯华的微博音频

6. 大模型行业出现了一个新词："月抛"什么意思？一个月内9款旗舰模型扎堆发布从月初腾讯混元Hy3开源到月末Anthropic发布Claude Opus 5中间还有Kimi K3、Qwen3.8-Max、Grok 4.5……这节奏基本是"你刚发布我追上，我刚追上他超了""最强模型"的位置越来越难坐稳两个关键变化👇1️⃣ 模型之间的差距在缩小Artificial Analysis最新指数显示头部模型的分差已经明显收窄各家不再追求"全面碾压"而是围绕不同任务找优势2️⃣ 开源模型杀入第一梯队Kimi K3在Code Arena编程榜单排名第一超过了GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5以前开源是"追赶者"现在开源在部分场景已经直接竞争了所以"月抛"时代意味着什么？对用户：好事，模型又强又便宜还更新快对行业：残酷，追赶者越来越近，领先者越来越焦虑对投资人：头疼，你刚投完这个月的新王者下个月可能就换人了！

7. #DeepSeekV4Flash正式版跑分出炉#DeepSeek代表中国AI的高效率、低成本、开源优先路线，成功证明在算力受限下也能逼近甚至局部超越美国顶尖模型OpenAI、Anthropic等。V4-Flash在7月31日推出了官方版API公开测试，仅通过重新后训练就大幅提升Agent能力，多项基准远超V4-Pro预览版。

8. #DeepSeek登顶全球第一##全球AI调用量前五全是国产# 前五全是中国产品！#中国AI连续14周霸榜全球# ：DeepSeek-V4-Flash登顶，小米MiMo-V2.5退居第二，GPT-5.6 Luna降价80%后登上榜单，这个是平台调用量对比，不是绝对性能的对比哦，从逻辑推理能力看，中国大模型还是有潜力提升的，不过开源这块，中国大模型是超越美国的。。

9. 蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波启动首轮融资

10. #国产大模型包揽全球调用量前五#这份榜单本质是开发者用钱包投出来的性价比榜单。国产模型靠MoE架构、极致的推理工程优化，把调用成本打下来，对预算有限的海外中小开发者吸引力极强。大量Agent、批量任务，优先选择低价开源国产模型，才堆出这么高Token调用量。

11. #DeepSeekV4Flash有多强#7月31日，DeepSeek-V4-Flash正式版API低调上线公测。没有发布会，没有PPT，但开发者社区已经炸了。为什么？因为这款总参数284B、激活仅13B的MoE模型，在不改架构、不增参数的前提下，仅靠后训练就把Agent能力拉到了全球顶尖水平——Artificial Analysis智能指数50分，仅比GPT-5.6 Luna低1分；DeepSWE编程得分从7.3飙到54.4，Terminal Bench 2.1达82.7。更离谱的是价格：百万Tokens输入1元、输出2元，缓存命中低至0.02元。单任务成本比降价80%后的GPT-5.6 Luna还低约60%。大模型的竞争，正在从“堆参数”转向“拼效率”。DeepSeek这次证明了一件事：同样的骨架，练对了，也能跑出世界级的速度。开发者们，该上手试试了。网页链接

12. 连续14周霸榜，中国AI大模型这次是真的把全球开发者的钱包给“拿捏”了。28万亿Token的调用量背后，不是冷冰冰的数据堆砌，而是DeepSeek、小米这些国产模型用极致性价比撕开的一道口子。当OpenAI被迫降价80%应对，当欧美开发者为了省钱集体“迁徙”，我们看到的不仅是技术的突围，更是工程化能力的胜利。这种“把昂贵技术变成大众消费品”的本事，让AI真正从实验室走向了寻常百姓家。虽然底层芯片和原创算法上还有差距，但这种由海量应用场景反哺出来的迭代速度，才是最可怕的护城河。以后咱们换手机、用软件，感受到的每一分便利和实惠，都有这份“中国智造”的功劳。#中国AI连续14周霸榜# 广州·中山大学

13. #DeepSeek斩杀线# 最近AI圈被一个新词刷屏了——“斩杀线”。简单说，7月31日DeepSeek V4 Flash正式版上线后，海外评测平台Artificial Analysis实测了128款大模型，结果DeepSeek V4 Flash所在位置直接变成了一条“生死分界线”：性能跟它差不多但更贵的，或者性能不如它还更贵的，都在被市场淘汰。几个关键数据感受一下：· V4 Flash百万输出Token只要2元人民币，而Claude Opus 4.8约170元，价差高达85倍· 上线当天，V4 Flash在OpenCode平台单日消耗8万亿Token，超过OpenRouter全平台日均总量· OpenRouter最新周榜前五名全是国产模型：DeepSeek V4 Flash、小米MiMo-V2.5、腾讯Hy3、DeepSeek V4 Pro、智谱GLM 5.2最尴尬的是谁？不是低端小模型，也不是顶级旗舰，而是夹在中间的那批——性能只强一点点，价格却贵几十倍，又没有强到能解决DeepSeek搞不定的难题。海外多家AI初创团队反馈，全线迁移后月度推理成本下降了60%～85%。当然，“斩杀线”不等于高端模型彻底出局。极限推理、高风险场景，旗舰模型依然有位置。但行业逻辑确实变了：过去拼谁参数大、跑分高，现在拼的是每一块钱能换多少有效输出。从“拼参数”到“拼性价比”，你觉得这波AI价格战，最终受益的是开发者还是用户？#AI大模型# #国产AI崛起# #微博AI创作季#

14. #DeepSeek斩杀线#性能比你强，价格比你便宜几十倍，单次任务成本仅3美分，同档性能的其他模型成本，普遍在10美分到3美元之间，你说“不斩杀你斩杀谁“？“DeepSeek斩杀线”，这个词最早是海外开发者社区传开的。起因是DeepSeek在7月31日上线了V4 Flash正式版，紧接着全球知名的AI评测平台，Artificial Analysis实测了128款大模型，画了一张性价比散点图。结果DeepSeek-V4-Flash所在的点位，成了一条清晰的分界线。这张图一出来，“DeepSeek斩杀线（Kill Line）”这个词就在海外社交平台上传开了。这件事标志着AI行业的一个转折点，过去硅谷巨头们，牢牢把持着全球大模型的定价权和性能标尺，但现在，一家中国公司用极致性价比，重新定义了游戏规则，市场不再为虚高毛利买单，所有开发者都开始优先算性价比这笔账。

15. DeepSeek V4 Flash这波定价是真的狠。输入1元/百万token，输出2元，缓存命中甚至只要0.02元。这哪里是降价，简直是掀桌子。🤯以前用海外大模型，跑个Agent任务心疼Token钱，现在V4 Flash智能指数50分，跟GPT-5.6 Luna就差1分，但单任务成本低了60%。最离谱的是，它Agent能力还反超了自家Pro预览版。这意味着什么？意味着以后批量代码修复、自动化流程这些“脏活累活”，终于敢大规模上生产环境了。不用再纠结是选Kimi的长文本还是GLM的低延迟，对于大多数日常开发场景，V4 Flash就是那个“便宜又大碗”的最优解。AI应用的白菜价时代，这次是真的来了。🚀 #DeepSeekV4Flash便宜#

16. 塞入满血DeepSeek V4 Flash：无限Token！两台英伟达电脑“交火”，有多强？

17. 开源的仿codex桌面应用wework更新0.1.5版本，1. 适配DeepSeek v4 flash模型2. 增强自带浏览器能力3. 修复了无数问题下载地址：github.com/wecode-ai/Wegent/releases/tag/wework-v0.1.5

18. #DeepSeekV4Flash有多强#强就算了还便宜，前两天网友就在线怼Tibo没有Deepseek便宜哈哈哈。当然还有硬数据。OpenRouter周度数据显示，V4 Flash周调用量登顶全球榜首。我是觉得如果你需要处理大量编程、逻辑推理或长文档任务，V4 Flash几乎是目前性价比最高的选择。网上也有开发者测试，完成相同任务，V4-Flash方案要40秒，对标GPT最强大模型方案需要1分47秒，可以说性价比极高了。

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20. DeepSeek V4 Flash能力超GLM 5.2/特斯拉中国车机接入豆包/Claude失控入侵三家机构系统

21. #DeepSeek斩杀线#啥是斩杀线？简单说，DeepSeek升级到DeepSeek V4 Flash后，不仅性能更强了，Token还更便宜了百万输出Token定价仅2块，比Claude Opus 4.8便宜约85倍吓得OpenAI紧急把GPT-5.6 Luna降价80%所以，性能没我强，价格还比我贵的，都等死吧对于咱们来说，Token越来越便宜，大模型性能越来越强，是好事

22. #DeepSeekV4Flash有多强# DeepSeek V4-Flash正式版7月31日上线，架构参数完全没变，只重新做了后训练，结果Agent能力直接起飞——几个核心数据太炸了：· DeepSWE编程能力从7.3飙到54.4，暴涨645%· Terminal Bench 2.1从61.8涨到82.7，逼近Claude Opus 4.8· 性价比太狠：输入1元/百万Token，缓存命中低至0.02元，有开发者实测高强度用1小时花费不到1块钱，同样的活儿Claude Opus要25美元· 上线不到一周登顶OpenRouter全球调用量榜首，单日处理8万亿Token参数不变，只靠后训练就能让性能暴涨，这件事本身比跑分更值得关注。“后训练”正在成为大模型能力提升的新引擎，不一定非要堆参数。V4-Pro旗舰版据说8月初上线，如果Pro也有这种幅度的提升……你们觉得呢？#DeepSeek##AI大模型##微博AI创作季#

23. 模型融合怪，Vasko把LFM2.5-2.6B和Qwen3.6-35B-A3B两个模型融合到了一起，得到了fuse-1 Lite，模型参数2.7B，性能却和Qwen3.6-35B-A3B类似（但只是写代码方面的性能）地址：huggingface.co/Akahsizrr/fuse-1-Lite融合过程大致是这样的：它以 LFM2.5-2.6B 作为主体模型，保留原本的理解和生成能力，再从 Qwen3.6-35B-A3B 中取出部分擅长编程的“专家模块”，接到 LFM2.5 的每一层后面；当模型处理某个词时，一个新训练的“路由器”会判断是否需要代码能力，并从这些专家中挑选少数几个参与计算，结果再加回 LFM2.5 的输出。作者说他还在用这种方式搞-minimax m3 和 deepseek v4 flash ，也许可以期待一下。

24. 宣称“媲美”不假，但“媲美”的是DeepSeek的哪一款、哪个版本、哪个场景，这里面的水分比太平洋还深。先看韩国这边。LG发布的K-EXAONE 2.0，7500亿总参数、370亿激活参数，确实是韩国最大的基础模型。24项基准测试平均分70.1，比上一代提升了10%以上。官方表示在指令遵循测试中与DeepSeek V4 Pro Max、Qwen3.5“性能相当”。SK电讯的A.X K2也宣称在数学和韩语测试中与DeepSeek-V4-Flash“相当甚至更优”。但是，“相当”这两个字，得看跟谁比、比什么。DeepSeek V4-Flash正式版，2840亿总参数、130亿激活参数，在Agent智能体终极测试中得分25.2，接近Opus-4.8的25.7分。而K-EXAONE 2.0的70.1分均分，据业内人士透露，DeepSeek同代模型的平均分已经突破78分。70分对标78分，这叫“相当”？再看印度。Sarvam AI发布了300亿和1050亿参数的两款模型，宣称105B版本在多项基准上超越了DeepSeek R1（6000亿参数）和Google的Gemini Flash。但这里有个关键细节——DeepSeek R1是2025年初发布的推理模型，距今已近一年半。拿新模型对标人家一年半前的旧款，这操作怎么说呢……就像2026年的手机发布会上说“我们的跑分超过了iPhone 14”。#印度韩国突然宣称有媲美DeepSeek大模型# 更值得关注的是印度Alpie模型。官方宣称320亿参数，在GSM8K数学榜单上超过了DeepSeek V3。但开发者拆解权重后发现——该模型并非从零训练，而是在DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B基础上蒸馏量化二次开发而成。说白了，底座是人家的，自己只做了微调，然后宣称“媲美”——这不就是站在巨人的肩膀上说自己长得高吗？数据不会说谎，但会挑着说。挑对自己有利的基准、挑比自己老的版本、挑特定的语言场景——这套路，在AI圈已经不是新鲜事了。

25. 国产家庭AI中枢？摩尔线程全新MTT AICUBE功能体验！

26. 【DeepSeek-V4-Flash正式版发布智能体基准测试远超V4-Pro预览版】7月31日，DeepSeek在其API文档发布了DeepSeek-V4-Flash正式版。根据公告，DeepSeek-V4-Flash正式版Agent（智能体）能力大幅增强，基准测试远超V4-Pro-Preview。DeepSeek-V4-Flash正式版发布智能体基准测试远超V4-Pro预览版DeepSeek-V4-Flash正式版的发布晚于DeepSeek此前预告。DeepSeek在6月29日发布的公告中称，DeepSeek-V4正式版计划于7月中旬上线。同时，DeepSeek-V4-Pro正式版并未发布。DeepSeek称，V4-Pro正式版将尽快发布。根据DeepSeek的公告，DeepSeek-V4-Flash正式版在Terminal Bench 2.1、NL2Repo、Cybergym和DeepSWE等多个基准测试中得分表现优于DeepSeek-V4-Pro预览版。

27. DeepSeek V4 Flash 0731 现在可以本地运行了！🐳在 168GB RAM 上运行 DeepSeek V4 Flash 无损 4-bit，以及在 110GB RAM 上运行 3-bit。V4 Flash 0731 性能超越 V4 Pro。通过 Unsloth 或 llama.cpp 运行。今天将推出更小的量化版本。指南：网页链接GGUF：网页链接

28. 这两天印韩科技圈有点热闹，突然冒出一堆“拳打DeepSeek”的自研大模型。🤔仔细扒了扒代码和架构，发现这哪是自研，分明是“开源届的搬运工”。印度那家Alpie，在DeepSeek-R1基础上蒸馏了一下，数学跑分确实上去了，但换个通用场景就露怯；韩国更直接，国家级AI竞赛里好几支顶尖队伍，核心代码跟中国开源模型高度雷同，连版权标记都懒得删干净。😅其实没必要硬拗“自主研发”的人设。在算力、人才和数据语料都有短板的情况下，基于成熟的开源底座做微调和本土化适配，本来就是最高效的路径。DeepSeek的MoE架构和MLA方案被全球借鉴，恰恰说明咱们的开源模型已经成了全球AI的基础设施。与其在PPT上争第一，不如老老实实把本土语言适配做好。毕竟，能让大家都能用得起、用得好的技术，才是真的牛。🚀 #印度韩国突然宣称有媲美DeepSeek大模型#

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30. #中国AI宣传片Qwen3.8海外爆火#闭源大模型简单来说就是一个黑盒适配，用户除了能够看到壳子之外，其他的用户根本是了解不到的，这种信息的不对称，让闭源大模型有了更多的由头来叙事，以实现他们扩大边际收益的商业目的，其实不乏一些制造焦虑，给市场制造恐吓的商业手段。反观闭源大模型就属于那种君子坦荡荡的，所有的都给用户看，用户也可以根据自己的需要进行调整，让用户不仅知其然更能明了所以然。就拿即将开源的Qwen3.8-Max模型来说，就发了一个宣传片，就获得了海外网友的高度认可，感谢Qwen让我看到AI美好的一面，闭源大模型用户当成了牛马，开源大模型把用户当成了伙伴，闭源大模型把技术当成了束缚牛马的手段，开源大模型通过坦诚把技术转化成了小伙伴们的乐观与开放。

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32. #国产大模型包揽全球调用量前五#国产模型推理成本显著低于海外顶级闭源模型，往往便宜一个数量级以上，对独立开发者、初创公司和高频调用场景非常有吸引力。即使在OpenRouter这个以海外用户为主的平台上，国产模型也在长期霸榜，更能反映模型市场化程度和用户的忠诚度。国产大模型在全球开发者API调用生态里已经形成明显领先，尤其是在高性价比开源方向上实现了群体性突破。这是近年来中国AI在应用层和生态层最显著的成果之一。

33. #DeepSeekV4Flash有多强# 国产大模型DeepSeek V4 Flash最近彻底火了！在最新全球周度统计中，它以7.22万亿Token的调用量强势登顶世界第一；在8月1日，其单日处理量更是突破惊人的8万亿Token。它凭什么这么猛？核心在于“花小钱办大事”！它采用高效的混合专家架构，虽然总参数高达2840亿，但每次推理仅激活130亿参数，大幅压缩了计算量和成本。这种极致的性价比与工程优化，不仅证明了国产AI的硬核实力，更正在用“开源+极致性价比”的路线，彻底改写全球AI大模型的竞争规则。

34. 央视报道OpenRouter最新一周全球大模型调用量榜单，排名前五的产品全部由中国企业研发。其中，小米MiMo-V2.5登顶榜首，两个月调用量从1.5万亿涨至10.5万亿，增长超六倍。开发者选择MiMo，主因是全模态感知、智能体与代码能力突出，价格极具竞争力，且全系列开源。调用量、下载量等指标持续走高的背后，是国产大模型百花齐放、各展所长，丰富全球开发者选择。小米技术的微博视频

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