在DeepInfer这套框架中，DeepSeek公布了两个极具价值的数据，基于DeepInfer框架，他们已实现 DeepSeek V4.1 Flash 的高吞吐、低延迟大规模推理服务。

目前单一集群的服务吞吐是155万亿Tokens/天，整体收入是每卡每小时38美金（按谷价）。

每张显卡每小时就能收入38美元，还是低谷价，这个数字引发了全球的兴趣，随后这套框架也得到了开源社区的验证，vLLM及SGLang两个项目也在极短时间内升级，确认了DeepInfer框架的有效性，甚至优化后的结果比DeepSeek公布的数据还要好。

这个框架会带来什么改变？依据DeepSeek的数据，一张卡一小时收入38美元，1GW的算力一年就能带来1500亿美元的收入，即便考虑到各种冗余条件，也有1000亿美元的收入。

要知道目前建设1GW算力需要的投资在350-500亿美元之间，其中AMD平台的成本会低一些，500亿美元是NVIDIA CEO黄仁勋的数据，这样算每年的投入回报都是极高的，梁文锋之前说一年回本都是保守的。

美国现在一年建设50GW以上的算力基建，一半用于推理的话，25GW算力也能带来2.5万亿美元的收入，按照美国AI公司的收费标准那就是高达10万亿美元的收入，而全球GDP现在每年也就是125万亿美元，也就是一年增长8%的GDP了。

当然了，这样的算法也就图一乐，因为美国的AI公司不会放弃自己的大模型，只去跑DeepSeek的V4.1 Flash大模型。

早在2025年，丹麦政府就宣布放弃Windows和Office，转向Linux及开源Office办公体系，德国也有一些州政府有过类似的计划，这几年在欧洲很流行这种减少对美国技术依赖的想法，毕竟都不想核心技术受制于美国，尤其是特朗普这样的政府。

丹麦的计划除了使用开源的Linux系统，办公软件也会转向英国公司Collabora软件，希望取代微软Office套件，去年就开始了这一试点，首批计划涉及38名员工，办公会尝试转用Collabora。

今年早些时候这个计划就终止了，丹麦方面也确认停止了试验，不再进行后续推进事宜。

他们还是给Collabora留了面子的，确认没有进行过Collabora与微软Office软件的基准对比。

至于为何放弃Collabora，丹麦方面虽然没明确公布，但这种试验已经有过多次失败了，开源的Office问题太多了，Collabora采用的是ODF开放式文档标准，不是微软的OOXML标准，光是一个兼容性问题就够各个开源Office受的。

ODF虽然名义上是很多组织都在支持的开放性标准，但熟悉电脑技术史的网友应该都清楚，任何名义上是开放的标准往往意味着一盘散沙，碎片化严重，就没几个能打的，更别说撼动微软文档标准的地位了，各个开源Office之间的文档兼容都不一定能做到。

相比Windows系统，Office办公软件才是微软更深的护城河，用过的都很清楚，现在所有的开源Office软件就没哪个是成熟可靠的，尤其是对政府、企业这种客户来说，在这方面取代Office已经看不到希望了。

如果有可能，那也只能是期待接下来的AI对各领域的软件使用进行体验重塑了。

这份榜单是10月23日更新的，规则上有个关键点，海外模型只用来做对照，不算正式排名，分数差距在1分以内的模型会算作并列。

MiniMax H3不光总分高，拆分两项能力看，基础能力拿到67.10，应用能力直接冲到75.82，是表里应用能力得分最高的一个。

排在国内第二名的是阿里的Wan 3.0，总分66.63，它的基础能力表现很强，拿到68.51，比MiniMax H3还要高一点，只是应用能力拉了一点后腿，只有64.75。

第三名是两个模型并列，字节跳动Seedance 2.5得分64.63，快手Kling V3 Pro拿到64.06。

再往下，爱诗科技PixVerse V6、生数科技Vidu Q3 Pro并列第4名。

榜单里面还有几个海外模型作为参考，Google的Gemini Omni 1.1 Flash总分67.38，X.AI的Grok Imagine Video 1.5分数65.79，这两个都不计入正式排名。

文末备注也写清楚了，有几个模型会受到规则限制。比如Seedance 2.5、Gemini Omni 1.1 Flash还有PixVerse V6，会遇到真人出镜限制、生成时长上限、内容审核这些约束，一部分题目没法正常出结果，直接按0分统计，最终分数会受到影响。

这次榜单也能看出来，国产AI视频模型整体水平已经跟上海外同行，不少模型单项指标还能反超。

不过这个只是测评基准的跑分，跑分高不等于所有场景都好用，大家实际做内容的时候，还是要根据自己需求挑选合适的模型。

在https://whatmodel.sh/race网站的统计来看，今年中美之间的AI大模型竞赛差距在缩小，之前的差距少说也有三四个月才会有中国的AI追上美国AI的水平，但10月份两边的差距也就1个月了。

这个图表本来是比的开源AI与闭源AI的差距，早前美国的AI巨头也是开源的拥趸，但在23年之后美国AI大多转向闭源，还在搞开源的美国公司不仅数量少，而且性能也不突出，目前扛起开源AI大旗的是中国公司。

这张图上对比的最新大模型还是前不久发布的DeepSeek V4.1 Flash-1017，如果考虑到今天凌晨发布的Kimi K3.1 Pro，性能差距还会再缩小一部分，只不过时间差距依然是1个月左右。

此外，这张图比的也主要是AI的性能与发布时间，没有考虑AI大模型的价格等因素，而性价比也是国产AI的一大优势，这里暂且不提了。

回顾2026年，今年国产AI面对美国AI的压力可不小，甚至比过去几年都要大，尤其是4月份Anthtopic发布Mythos大模型的时候，当时很多人对国产AI是挺绝望的。

4月底DeepSeek V4系列发布之后，美国国会的报告曾把它列为当时国内最先进的大模型，但跟美国相比依然落后8个月。

下半年随着Mythes/Fable大模型的下放、Opus 5.0-5.5、GPT-5.6到GPT-6发布等一系列攻势，国产AI更是经历了几个月的沉默期，自Kimi发布K3的7月份以来尤其如此。

最近随着DeepSeek V4.1 Flash连发2版、Kimi K3.1 Pro的发布，态势才算有所扭转，接下来还有智谱的GLM-5.5、阿里千问Qwen4系列，以及DeepSeek V4.1 Pro，国产AI的性能天花板还能再高一些，GLM-5.5甚至有可能真正登顶第一。

AI竞赛不是100米短跑，而是一场持续多年的马拉松，国产AI就算今年追平Mythes/Fable，之后的竞争压力依然不会轻松，OA两家拥有远超国内公司的算力资源与融资，而且自带全球市场通行证，营收、利润因此也远高于国内公司。

但这些硬件上的差距并不会打断国产AI的进步，美国之前的计划是通过芯片封锁、半导体技术制裁，确保领先中国AI至少2年以上，半导体技术要领先中国10年以上。

如今这两个目标已经是不可能做到了，而且随着时间的推移，国产自研技术突破的更快，美国计划的这些打压制裁越来越没有效果，国产AI甚至半导体技术赶超的那一天都不会远了。

这一轮发布的国产大模型中，DeepSeek V4.1 Flash-1017、MiniMax-M3.1 Flash都是轻量级Flash模型，性能相比前代有明显提升，但受限于规模，AI能力显然也是有上限的，所以AA分数也就从40以内提升到45左右。

Kimi K3.1 Pro是2.8万亿参数量的旗舰级大模型，AA性能从之前的44分跃升到了55分，但跟Opus 5.5、Astara还有2-3分的差距，细分榜单上部分领域差距还挺明显。

谁能率先突破60分大关引人关注，Anthropic的Fable 5.5有可能，OpenAI的GPT-6.1 Astra也有可能，而国产中有这个可能的是智谱的GLM-5.5，也会是国模中第一个达到这个水平的。

这个爆料不好说可信度有多高，但结合近期的GLM-5.5爆料来看，其性能提升会非常明显，因为当前的GLM-5.3还是7400亿参数量的，GLM-5.5被指是2.5到3万亿参数量的，远高于之前预测的1.6万亿参数量，性能上限会提升很多，超过当前的Opus 5.5及Astra大模型。

除了大模型自身规模的提升，智谱在后训练方面一直有独门技术，被网友称为后训练仙人，能把7400亿参数量的GLM-5.2/5.3大模型训练到跟OA两家的3-5万亿参数大模型掰手腕，是有几把刷子的，GLM-5.5的性能上限可期。

如果GLM-5.5顺利突破60分大关，不仅是国模第一，更是这几年来国模首次在性能上超越OA两家的旗舰，这也可以直接反击OA两家的抹黑，这两家公司多次赤裸裸攻击国产大模型是靠蒸馏才提升的，如果性能被全面赶超了，总不可能出现考60分的学生抄袭55分的学生吧。

该平台可每小时分析数十亿个数据点，识别异常、预测潜在故障，并将关联告警整合为可执行的故障处理事项。

面对海量告警时，平台能将相关事件归并为单一事项，并结合工厂拓扑结构给出可能的原因。

Minerva还配备原生AI助手，运维人员可通过 自然语言 查询集群健康状况，获取修复建议，并可一键对接自动化流程。

英伟达表示，IREN已在使用该平台，Aolani、Bitdeer AI、IBM、Jio、Lambda、Quake AI和特斯拉计划部署；戴尔、联想和超微也将把Minerva纳入各自的AI工厂运维产品组合。

Kibitz大模型已经被多个网友验证了分词器等特征，基本确定是Kimi K3.1，此前的爆料称其主要提升是在长程自主任务，游戏及3D代码增强，还有操作电脑的能力，整体模式看齐OpenAI等前沿大模型的一线玩法。

今天也有多位网友实际测试了K3.1大模型的能力，表现可以说惊艳了众人，不论是鹈鹕还是3D动画，性能都很强，可以跟GPT-6 Astra有得一拼。

依照之前的管理，在Arena竞技场上测试的大模型通常会在一周后发布，本月底依然能有机会看到Kimi K3.1官宣上线。

Kimi K3.1的性能应该会是国产AI大模型的新标杆，也应该有能力进入全球TOP3，AA榜单上估计也会是首个突破50分的国产大模型，希望能达到55分甚至60分左右。

除了性能，K3.1还要解决的就是可用性及性价比，此前的K3就因为算力资源的问题导致速度偏慢，套餐给的额度也不高，所以这两个月来声名不显，存在感远不如DeepSeek V4.1 Flash这样的大模型。

网上流传的智谱专家交流纪要显示，智谱10月底11月初要发布的GLM-5.5大模型不是传闻中的1.6万亿参数，实际参数规模在2.5万亿至3.5万亿区间。

作为对比，目前国产及开源行业参数量最大的还是Kimi K3系列，2.8万亿参数，GLM-5.5如果达到3万亿以上，甚至3.5万亿，那就是国产最强最大的AI大模型了。

GLM-5.5这次的模型架构较为激进，既要训得快，也要推得快，同时压低推理端成本，目标是在模型发布第一天即可提供大规模服务，目前已有多家云厂商开始就分成模式进行洽谈。

至于具体的性能，说是最近解决了训练中的问题，从目前情况判断下一代模型发布后将达到Fable级别的旗舰水平。

国产大模型达到Fable级别的性能，这是智谱创始人唐杰之前就确认过的，马斯克之前认为中国AI公司明年才能达到这个水平，唐杰表示不用那么久，今年就可以，显然是有这个底气的。

目前的这些信息还不能完全确认，尤其是参数量远超之前预期的1.6万亿，相当于直接从目前7400多亿干到3万亿，四倍规模对算力等资源的要求很高。

至于智谱GLM-5.5的性能达到Fable级别，从唐杰之前的表态来看，可信度很高，智谱的后训练能力公认极强，之前用7400多亿参数的GLM-5.2/5.3就能追到前沿水平。

前几天DeepSeek发布V4.1 Flash-1017版大模型的时候，宣布了一个新的服务——首次向开发者开放自研搜索引擎的Search和Fetch API，开发者可以让Agent直接搜索网页、抓取正文。

两个接口均按成功请求计费，每千次5元，不过这是搜索成功之后的价格，请求失败、搜索无结果或超时不计费。

通过 Claude Code、Codex 内置网页搜索功能触发的Search请求，前两周暂免接口调用费。

官方介绍称，DeepSee搜索是AI原生的通用搜索引擎，索引了全球千亿级网页，支持多语言搜索，实时返回高相关、高权威、高时效的优质结果。

针对SEO作弊、GEO操纵和低质AIGC，DeepSeek通过严格的识别机制进行过滤，确保向用户与LLM呈现权威可信的信息。

从这些信息可以看出，DeepSeek的搜索不仅价格便宜，而且屏蔽了劣质结果，尤其是让人痛恶的SEO、GEO等人为操作的垃圾结果，用过搜索的网友都知道这个的含金量。

DeepSeek的搜索API本质上是服务Agent的，并不是单独的网页，但这也不是难事，知乎上已经有网友让AI写了个程序，直接当搜索引擎用了，还对比了百度的搜索结果，孰优孰劣一目了然，DeepSeek现在是没有广告和竞价排名的。

除了DeepSeek之外，腾讯日前也开放了他们的搜索API服务元宝搜索，也是千亿级索引，日均调用数亿次，已经支撑 WorkBuddy、ima、腾讯视频等 50 多项内部业务。

不过元宝搜索的价格比DeepSeek高得多，速版、标准版和旗舰版每千次调用分别收费14 元、20元和26元，另外提供每月2000次免费额度。

此外，极速版仅支持公开网页信源，要使用权威垂直信源，至少需要选择20元的标准版。

更早之前，阿里、智谱、字节火山等公司也早推出了搜索API业务，还有大量第三方的搜索API，比如exa、anysearch、博查等。

这些搜索API服务中，目前DeepSeek的费用是最低的，不过其他提供收费服务的公司往往也有免费额度，普通人日常搜索是够用的，需要高频率或者专业搜索结果的可以考虑付费。

有了这些服务，不仅可以在Agent中使用，有需要的网友完全可以用它们来打造一个属于自己的搜索引擎，直接让AI去写个程序就可以了，可以享受到无广告和SEO/GEO的搜索质量。

腾讯WorkBuddy稳居榜单首位，合计月活用户达到3235.3万，季度环比暴涨647.1%，拉开和其他产品不小的差距。

这份统计是把APP，网页端，PC客户端等不同渠道的活跃用户合并计算。WorkBuddy支持AI原生APP，PC网页端和PC客户端多端使用，覆盖手机和电脑办公场景。

第二名是百度搭子，月活977万，增长势头最猛，季度环比涨幅1567.5%，增速在所有产品里最高，同样做到APP，网页，PC客户端全平台覆盖。

第三名是阿里的千问办公，月活790.5万，产品主要放在PC网页和客户端。

榜单里还有不少大厂推出的办公Agent。腾讯另一款产品QClaw月活317.3万，环比上涨57.9%。抖音的豆包工作和TRAE Work，月活规模很接近，分别是204.9万和204.2万，两者都只上线PC客户端。

其余几款产品用户体量相对更小，阿里Qoderwork，智谱华章AutoClaw，阿里QwenPaw，这三款都出现环比下降。

网易LobsterAI月活7.5万，环比提升79.5%，属于小体量但增长不错的产品。

数据备注里提到，豆包工作PC客户端2026年8月才上线，千问办公网页和客户端7月上线，不少产品推出时间不长，还处在用户积累阶段。

据俄罗斯游戏媒体Playground.ru报道，有用户发现，大量机器人开始在相关项目的错误追踪页面发布虚假任务，试图借助玩家对移植版本的关注传播恶意代码。

这些机器人通常会伪装成热心的开发者或贡献者，在项目的Bug反馈页面创建任务，并声称问题已经解决。

它们使用的描述往往相当有吸引力，例如修复游戏崩溃、改善运行性能、解决兼容性问题等，正好迎合玩家对非官方移植版本的常见需求。

然而，这些所谓的修复方案并非真正的补丁，任务中附带的链接反而可能指向包含恶意代码的文件。

如果玩家没有仔细核实来源，便直接下载并运行，就可能面临设备安全风险。

面对这种情况，一些移植项目的开发者已经开始采取措施，包括清理恶意任务，以及引入自动化系统识别和删除可疑内容。

不过，随着类似项目不断增加，恶意账号仍可能利用玩家对社区资源的信任寻找新的传播机会。

报道提醒玩家，下载非官方PC移植版本时，应优先通过项目仓库中的官方 Releases（发行版本） 页面获取文件，不要轻信评论区、问题追踪页面或陌生账号提供的所谓修复链接。

即使内容看起来专业、承诺的功能也确实是玩家需要的，也不代表文件安全。

据官方所说，此前以匿名身份处理了超过 200T Token 的 Space Bunny，正是 MiniMax M3.1 Flash的早期版本，今晚是正式发布。

官方表示，作为新一代Flash 模型，M3.1 Flash在Agentic任务、编程、Computer Use及网络安全能力等方面实现了代际的提升，同时线上推理速度提升了近3倍，使用成本降低了70%。

M3.1 Flash在多项基准测试中取得了全面进步，在复杂Agent任务 (Cowork)、Computer Use、软件开发 (Coding) 及网络安全方面，达到了领先模型水平。

价格方面，Agentic类任务中，模型的综合使用成本较前代模型降低了70%。输入价格为每百万Token 1元，输出价格为每百万Token 4元，缓存读取价格为每百万Token 0.1 元——这个定价跟V4.1 Flash的闲时价格是一样的，但缓存0.1元的价格比后者的0.02元高不少，所以实际费用还得看Token效率。

在官方公布的对比测试中，加入了与V4.1 Flash-1017版的评测，但不是所有项目都有对比，M3.1 Flash也不是每个项目都赢了，总体上跟V4.1 Flash互有胜负，水平相当。

但在每任务的对比中，M3.1 Flash的帕累托曲线是赢了V4.1 Flash的，性价比更高。

编程为主的DeepSWE评测中，M3.1 Flash比V4.1 Flash略逊一筹，写代码应该还是后者更强。

目前M3.1 Flash 现已正式上线MiniMaxAPI、MPlan以及 MiniMax Code中，并将于稍后开放权重。

不过也有网友反馈称MiniMax方面又改了旧套餐的规则，建议购买之前再看看其他人的反馈再做决定。

据了解，Marvis由腾讯应用宝团队打造，定位为操作系统级个人AI管家，能够连接本地文件、应用软件及跨端设备，为用户提供一站式AI办公体验。

与传统对话式AI不同，Marvis不仅能够回答问题，还可以直接调用电脑中的应用和功能，帮助用户完成实际操作。

功能方面，Marvis支持软件下载与调用、电脑设置与体检、文档图片查找处理、知识检索、任务自动化、跨端远程控制等多项能力，覆盖日常办公中的多种使用场景。

值得一提的是，此次上架的Marvis原生版提供X86-64和ARM64双架构版本，兼容多款国产处理器。

其中，国产CPU平台覆盖飞腾、鲲鹏、海光、兆芯、华为海思麒麟等品牌，同时支持Intel、AMD等主流计算平台。

麒麟软件表示，此次上架银河麒麟软件商店，Marvis团队围绕银河麒麟桌面环境开展了专项适配与测试验证。

此次适配也意味着，搭载不同架构、不同品牌处理器的银河麒麟终端用户，均有机会使用Marvis提供的AI办公功能，进一步拓展国产操作系统的AI应用生态。

AI领域的大V@MaxForAI刚刚预告，他被告知一款备受瞩目的模型即将于今天发布，同时Agentic能力优于deepseek_ai的V4.1-Flash-1017。

不仅性能更强了，价格还会更低——不过他随后提到这个价格不包括缓存的，在这方面DeepSeek的优势是很难超越的。

MaxForAI之前预告且测试了多个国产大模型，爆料准确度还是很可信的，限于NDA现在是不能说这个大模型是来自哪家的。

如果只看性能，智谱GLM-5.5或者Kimi K3.1超过V4.1 Flash都没问题，毕竟这两个都是旗舰级大模型，但这次的新品还要在价格上比V4.1 Flash要便宜，那就可以排除上面这两款大模型了。

结合今天中午就有的爆料，今晚发布的这个大模型有可能是稀宇科技的MiniMax M3.1 Flash，之前已经发过预览版，不过那时候的表现谈不上多好，更不太可能超过V4.1-Flash-1017。

MiniMax M3.1 Flash也被人扒出已经在官网上线，1M上下文，支持多模态，支持low到max思考深度，但不可关闭，是专为Coding/Agent优化的轻量级大模型。

当然，也有可能今晚发布的这个不是MiniMax M3.1 Flash，是智谱的GLM-5.5 Flash或者Kimi K2.8正式版，甚至有可能是一个不那么出名的国产AI大模型公司的新品，国产大模型中的黑马还是不少的。

Kimi K3.1灰度测试的传闻已经有过几次了，昨天就被发现官网的大模型指纹也变了，最新的这次则是在月之暗面的页面前端，名字是k3d1-agent。

这次更被发现了新增加了一个bot模块，怀疑是Kimi Bot，类似xAI的Grok Bot及OpenAI的Dots那种玩法。

Kimi K3.1这次提升的重点也是长程自主任务，游戏及3D代码增强，还有操作电脑的能力，整体模式看齐OpenAI等前沿大模型的一线玩法。

此外，这次除了Kimi K3.1旗舰级大模型之外，Kimi K2.8预计也会有正式版了，之前是Preview预览版的名义测试了一个多月了。

相比DeepSeek发布V4.1 Flash这样的轻量级大模型，Kimi K3.1是小编最为期待的国产大模型之一，7月份发布的Kimi K3到现在依然是最大规模的开源大模型，2.8万亿参数带来的能力上限依然很高，值得进一步打磨。

Kimi K3发布3个月了，存在的问题也不少，包括定价、速度、用量等等，月之暗面需要在Kimi K3.1上做出让大家满意的改变，毕竟V4.1 Flash-1017目前的性能基准几乎全面超过K3了。

具体的性能水平及变化之前有报道了，大家应该会注意到DeepSeek这次自己还发了一张帕累托曲线，也就是大家常说的AI斩杀线，V4.1 Flash-1017这次又是封神一般的水平，每任务成本只有Fable、Astra等大模型的1/50-1/100之间，性价比至少高出四五十倍。

DeepSeek是怎么做到这样的斩杀线的？大家都知道他们有极强的AI优化能力，在降低成本这方面可以说极尽所能，而vllm_project发布的下面这张图可以清晰地展示出DeepSeek在AI硬件上的优化有多强。

这张图是对比的是SemiAnalysis AgentX基准测试，在GB300 NVL72及Dynamo vLLM平台上，V4.1 Flash跑出了1美元1.3B Token的成绩，P90 交互速度超过 100 tok/s/user。

1美元13亿Token，算下来1M Token只要0.00077美元，这比V4.1 Flash的输入价格0.15美元便宜太多了。

当然，这两个价格实际上也不能这么简单换算，1美元13亿Token的Tco成本是算力端的，API定价还要考虑更复杂的情况，只不过DeepSeek的超低成本让他们在这方面有了无人能敌的优势。

正因为DeepSeek V4.1 Flash在成本上有堪称逆天的优势，各大平台也敢于提供超低的收费，OpenCode、CommandCode的10美元套餐中最近都能用量打到了80-120美元，OpenCode这两天更是免费开放了，现在聚合路由平台上V4.1 Flash自己的用量都是百万亿Token级别的，一家能顶六七家友商的用量。

让AI对比了多个开源大模型的TCO成本，万亿参数内的其他大模型的产出最多也就是V4.1 Flash的1/10，如果是1.5-3万亿参数量的大模型，那成本差距更是可以达到40-50倍以上，完全没法比。

这还要说明一点，这个TCO成本还是V4.1 Flash-0910的，不是今天发布的1017版，后者虽然API定价没变，但大幅优化了Token效率，减少了Token消耗量，不同任务中程度不同，体感上来说至少也降低了一半的消耗，意味着TCO成本还能再次大降一波。

DeepSeek上次更新大模型还是9月10日的DeepSeek V4.1 Flash，也就刚刚一个月，按常理至少要间隔2个月才有可能更新，但这几天就出现了疑似更新的情况，之前有个1013版，但没有证据，这次的1017版是实证。

AITrackerBot捕捉到了DeepSeek的模型列表，短暂出现了一个新模型，名为DeepSeek V4.1 Flash-1017，不过很快就消失了，显然DeepSeek是不小心上架，删除的很快。

这次的更新不仅仅是名字，大模型的系统指纹也确实变了，这点已经被抓到实锤，也就是说这次更新不是DeepSeek不小心搞错了命名，确实是准备了一个新的大模型。

与此同时，DeepSeek也悄然更新了API文档，主要涉及搜索与抓取API，按次收费，1000次搜索5元，只有抓取到结果了才会收费。

这个API搜索之前随着V4 Pro-0813版上线出现了一次，但之后又多次调整，把V4.1 Flash上线时删掉的Response协议支持又加回来了，跟V4 Pro-0813版上线的时候一样了。

基于这些信息，我们可以猜测一下，DeepSeek即将更新的大模型是什么情况，一种是新版便的V4.1 Flash，毕竟Flash级别的大模型后训练对算力的要求更简单些，而且0910是V4.1系列架构首次上线，这一个月时间还会继续完善Flash系列大模型，毕竟全球的用量实在是太大了。

第二种可能就是这个1017版V4.1 Flash实际上是V4.1 Pro，旗舰级大模型用Flash的名义上线测试也是很常见的，毕竟V4.1 Pro之前已经低调测试了一段时间了。

第三种可能就是DeepSeek全都要，接下来会有V4.1 Flas-1017及V4.1 Pro两个大模型更新，这当然是大家最期待的了，只不过这对DeepSeek的要求更高。

总之，10月已经到了中下旬了，DeepSeek的梁历算法就算再晚，也该到拿出结果的时候了，但还是之前那句话，有了V4 Pro-0813的教训，大家不要对DeepSeek大模型的性能有超预期的期待，指望一下子就超越Opus 5.5或者GPT-6 Astra不现实。

国产大模型最近为何这么低调？这事不得而知，但现在有个说法甚嚣尘上——有很多人认为Anthropic及OpenAI对蒸馏的限制越来越狠辣，导致了中国AI大模型没法通过蒸馏的方式快速提升性能。

这几年来都有类似的观点在抹黑中国AI大模型，认为是靠蒸馏Anthropic及OpenAI两家的产品才做到性能提升的，虽然这种观点除了抹黑也没啥值得反驳的，但它确实有市场，总有人觉得靠蒸馏就能提升AI性能。

国产AI最好的反击方式还是发布新一代大模型产品，好消息已经有多个大模型也早在测试中了，X上的知名AI博主AICodeKing表示他已经在测试一个即将推出的大模型，是开源的，API费用非常低，而且提供高达300tps的速度。

至于性能，这个大模型将会完胜最近发布的多个大模型，不过他并没有给出明确的数据，应该是还在NDA保密期内。

此外，他还解释了中国开源大模型公司新品发布延期的原因，称这些公司会听取早期测试者的反馈并据此改进模型，因此导致了延期。

AICodeKing描述的情况意味着不止一款国产大模型即将发布，还写公司会推出小模型和真正的大型大模型，也都是前沿级性能水平的。

虽然这些大模型具体是谁家的不好说，但根据之前的了解，AICodeKing之前跟智谱合作过，测试过智谱的GLM-5.2大模型，这是编程能力上首款能达到美国前沿大模型相近水准的国产AI。

因此猜测他说的这个300tps速度的大模型有可能是传闻中的GLM-5.5，而另外一家公司有大小型大模型的，应该是阿里的千问Qwen4系列，至少会有Max、Flash、Plus及27B等四款大模型，Qwen4 27B是能本地部署的，当前的Qwen3.8 27B就是达到了Opus 4.6级别性能的小尺寸模型。

另外DeepSeek V4.1 Pro也测试有段时间了，相比之前的V4 Pro，DeepSeek这次的内测低调了许多，爆料比较少，这倒也是好事，没发布之前把期待值拉的太高不是好事。

Kimi的K3.1大模型也是性能王者的一大候选者，今天Kimi还把Token Plan套餐多了一个Ultra档，价格提升到了1200元/月，这也意味着新的K3.1性能也很不错，不然是没有涨价的底气的。

Odeon的Store页面显示发布者为Microsoft Corporation，归类为生产力类别，标记为预览版，版本1.0.9.0，发布者ID与记事本、画图等Store应用一致。

在Hyper-V虚拟机（Windows 11 Insider Preview build 26340.9616）上实测，Odeon安装后未替换现有设置应用，两者可以同时存在。

Odeon的主页能正确读取设备名称、网络状态和待处理Windows更新，不过部分页面明显是未完成状态。

该应用还隐藏了一个预览模式，通过--preview命令即可打开，包含完整的测试体验：虚拟账户、虚拟设置和六张虚拟壁纸。

微软将设置部分功能搬到Store发布有其逻辑，Microsoft Store已为应用提供更新通道，可自动安装功能更新和修复，这意味着界面修复和改进不必等待Windows大版本更新或月度累积更新。

另外还有助于微软去控制面板化的进程，微软曾表示团队正在“将所有旧控制面板控件迁移到现代设置应用中”，但未给出时间表。如果新的设置页面能通过Store推送，每个迁移页面不必等下一个Windows版本。

当然风险同样存在，今年1月一次Store服务端问题导致记事本、画图、截图工具等无法打开。记事本打不开只是烦人，设置应用无法启动则严重得多。

Odeon最终会变成什么尚不清楚，独立包和预览模式可能是重新设计的设置体验的一部分，也可能仅用于内部测试，目前没有证据表明该应用会公开发布。

据介绍，10月15日8:11至13:04，DeepSeek服务发生故障，持续约4小时53分钟，期间WorkBuddy端内DeepSeek模型无法正常使用，影响了部分用户的使用体验。

针对此次故障，腾讯WorkBuddy宣布推出积分补偿方案，包括返还受影响用户的模型使用积分，以及向国内版全量用户额外赠送500积分。

其中，对于在WorkBuddy国内版使用DeepSeek模型并受到此次故障影响的用户，平台将全额返还其10月8日至14日期间使用DeepSeek模型所消耗的积分。

相关积分将在7个工作日内到账，个人用户可在积分详情页查看，企业用户则可通过企业管理端查询。

此外，考虑到此次故障带来的不良体验，腾讯WorkBuddy还将面向国内版全量用户额外赠送500积分。

需要注意的是，这500积分并非自动到账，用户需在10月22日24点前，进入WorkBuddy的“用量管理”页面手动领取。

领取后的积分有效期为一个月，用户需在有效期内使用。

我们之前也讨论过这个问题，刚刚过去的9月份中美国的AI巨头疯狂发力，OpenAI、Anthropic接连发布多个大模型，就连掉队已久的谷歌、Meta也分别凭借Gemini 4 Argon和Muse/Spark翻身了。

这就导致了在各大AI基准榜单上，刷屏的几乎都是这几家公司的大模型。

在Arena.AI最新公布的榜单中，靠前的基本都是Opus 5.5、Fable 5.1、GPT-6等产品，甚至Sonnet 5、Gemini 3.8也不错。

国产及开源行业的代表中，最高的是GLM-5.2，只能位列15名——他们的榜单也有点奇怪，GLM-5.2已经不是智谱最强的大模型了，GLM-5.3都发布几个月了，不知道为何没有上榜。

不过就算是GLM-5.3来了，估计也很难进入TOP10，大约跟GPT-5.5争夺下12名的成绩。

在传播更广的artificialanalysis榜单上，虽然他们不是比直接的排名，但位居前列的依然是Opus 5.5、GPT-6等美国大模型，如果把所有型号都选上，国产AI大模型恐怕也很难进入到前十了。

目前AA榜单上的国产AI大模型得分普遍在40-45分内，假如5分算一个级别，那么性能跟最前面的差不多要落后2个档位了。

如果说性能方面，美国闭源AI因为更新的更快而占优的话，那国模现在最大的问题是不仅会输性能，连性价比也因为GPT、Opus的多次降价而陷入了危机，哪怕是性价比标杆DeepSeek V4.1 Flash，也不一定能领先了，因为GPT-6 Luna、Haiku-5.5算下来更便宜，性能水平也更高。

最新的AI斩杀线示意图

说了这么多也不是来贬低国产大模型，国模暂时的落后有多方面因素，一个是发布周期的问题，9月下旬国内有中秋及国庆假期的影响，这多少都会影响发布时间。

另一个就是国产大模型面临的算力不足问题更严重，这个问题在大模型参数量走向3万亿以上之后愈发严重，完全转向国产AI芯片做训练也是需要过程的，DeepSeek前不久发布一整套方案就是在华为昇腾上重建了一套可以直接替代CUDA的生态。

好消息是从10月中下旬开始，国产新一代大模型也会陆续发布，最受关注的主要是DeepSeek V4.1 Pro、Kimi K3.1、GLM-5.5、Qwen4全家桶等，而且这一次保密工作做的好多了，到现在为止也没有可信的性能测试流出。

对国产大模型来说，他们继续提升性能基准不仅是扩展自己的业务上限，更重要的是还要捍卫开源大模型的声誉，这几个月国产大模型的低调、沉默也被有些人认为是美国打压蒸馏攻击的后果，总有人觉得开源AI不能蒸馏OpenAI及Anthropic的大模型之后就会丧失竞争力，这些谬论需要国产大模型用实际行动来给予反击。

GNU Boot项目已开发超过三年，支持数十款计算机和笔记本电脑，包括部分苹果设备。它并非从零构建，而是整合了Coreboot、GRUB、SeaBIOS等现有开源项目，形成一套完整的自由引导方案。

BIOS和UEFI是计算机启动时最先运行的软件，负责初始化硬件并加载操作系统。几乎所有现代PC都依赖这两套系统，但它们均为闭源专有软件，用户无法审查其代码，也无法确认是否存在后门或隐藏行为。

GNU Boot的诞生正是为了解决这一问题。作为一款100%自由软件，它允许用户完全掌控设备的启动过程，从底层杜绝专有固件带来的安全与隐私风险。FSF此次将其纳入赞助项目，意味着GNU Boot将获得更稳定的资金支持和社区资源。

对于追求极致安全与自由的开源爱好者而言，GNU Boot提供了一个从固件层开始就完全透明的选择。不过，其硬件兼容性目前仍有限，主要覆盖部分经社区验证的机型。

FSF表示，将继续推动GNU Boot的开发和硬件适配，让更多用户能够摆脱专有固件的束缚。

很多人会同时用好几个AI工具，换到新平台最麻烦的就是搬家。之前换AI，旧的自定义技能、项目对话、工作偏好全部要手动复制粘贴，还要重新交代一遍项目背景，浪费不少时间。

这次更新就是解决这个痛点，迁移范围包含任务指令、自定义技能、连接器、工作记忆、完整项目会话等内容。

操作路径也很简单，点开豆包工作左下角头像，进入设置页面，找到数据导入与同步选项，就可以选择对应来源执行导入。

导入完成后，内容会自动归类到对应功能入口，历史对话完整保留上下文，不用重复输入背景信息，直接延续之前的对话进度继续干活。

同时版本还附带配套优化，支持选中某条消息，直接选择在新对话中继续，上下文自动带入新窗口，原始对话还可以保留回看。

新增消息注释、对话摘要侧边栏，处理大量工作对话的时候，查找历史信息会更方便。

这里需要留意，目前只能导入本地导出的数据，各个平台云端里面的内容没办法直接抓取。

这个功能对经常折腾各类AI生产力工具的用户比较友好。比如在Claude Code写到一半的代码项目，或者在GPT调好的复杂工作技能，不用重新搭建，迁移过来直接复用。

对于企业办公、写代码、做调研这类多步骤任务，可以降低更换AI工具的迁移成本。

企业微信是国内服务用户最多的协同办公平台，企业微信则是国内用户最多的办公智能体。

两者结合后，从任务下达到成果交付，全自动闭环。不用在多个软件中横跳。

直接在企业微信里和WorkBuddy对话，它会结合你权限范围内的消息、文档、会议等信息理解任务，调用工作台开工，再把结果发回企微。

告别手动搬运和重复教导，企业微信里多年沉淀的工作资料、项目经验、客户信息，都能无缝转化为WorkBuddy可直接调用的“生产资料”。

企微管理员可以在后台一键分派名额、把控算力消耗，防止资源滥用浪费。谁能用、用多少、能看什么级别的信息也一清二楚。

想用更多能力，你还能用企微账号登录WorkBuddy企业版客户端。模型、技能、连接器，任你挑选。

根据QuestMobile放出点2026年7月AI办公Agent行业数据报告，PC客户端赛道竞争变得火热，腾讯WorkBuddy不管是月活规模还是用户使用频次，都排在行业第一位。

在PC端办公Agent榜单里面，WorkBuddy月活来到658.2万，拉开明显差距。同属腾讯的QClaw排在第二位，月活225.9万。抖音的TRAE Work位列第三，月活190.4万。

Gemini 4 Argon上个月就发布了，但当时只开放给了极为有限的群体，绝大多数人没法用，这次是全面开放，但不是针对所有人，主要还是给高端订阅用户的，促销送的Pro用户都要低人一等。

开发者可以通过Gemini API付费、Gemini企业平台使用，订阅用户可以在Google AI Pro和Ultra可以在Gemini App和搜索的AI Mode里用，Antigravity和AI Studio中则是针对Ultra用户。

科研人员还有个福利，可以申请免费用半年Antigravity的最高档额度。

价格方面，API首发价是每百万token输入2美元、输出10美元，这个半价优惠是限时到11月30日，之后恢复正常，也就是翻倍到4、20美元。

性能测试方面，谷歌表示Argon擅长在编程、金融、法律、网络安全和科学等多个领域的复杂现实任务中深度工作。

其在多步骤任务中的深度和精准性使Argon在跨领域基准测试中表现优于其他前沿模型，在Vals指数中排名第一，该指数衡量模型在金融、编程、法律和税务等关键经济领域的表现。

具体跑分如下所示，在百万级上下文GraphWalks 256K‑1M测试中尤其领先，因为Argon支持1M Token输出，远高于其他大模型的128K输出能力。

不过官方的跑分也就看看而已，不同的任务中表现肯定不一样的，cognition公布的他们的测试中，FrontierCode 1.1项目中也就GPT-6.1 Sol的水平，比GPT-6 Astra、Opus 5.5性能差，成本也要高不少。

无论如何，谷歌现在凭借Gemini 4 Argon算上重回御三家之列，旗舰级大模型性能上也有能打的实力，开发者又多了一个选择，对竞争是好事，不可能指望谷歌落后近一年之后靠一款产品就马上彻底翻身。

Publisher是微软Office套件中主要用于制作传单、宣传册、证书等排版类内容的软件，其专属文件格式为.pub，更多面向的是对版面设计有更高要求的轻量级印刷与出版场景。

微软并非突然砍掉Publisher，多年前就已公布停服时间表，但许多小型办公室、学校文员可能直到现在才发现软件已经消失，更棘手的是.pub文件无法再用Publisher打开。

微软建议用户尽快备份.pub文件，在Windows开始菜单搜索Publisher如果仍能找到，可打开文件资源管理器搜索.pub后缀，将本地、OneDrive和SharePoint上的所有.pub文件保存到本地并用Publisher打开，然后选择PDF格式保存。PDF是微软官方推荐的.pub替代格式，能较好保留原始排版样式。

转为PDF后编辑就成了难题，微软的方案是先用Publisher导出PDF，再用Word打开PDF进行编辑，但微软承认当Publisher文件包含重叠图层和复杂图形内容时，转换过程可能出现排版错位。

微软没有用单一应用直接替代Publisher，而是推荐Word和PowerPoint分担功能，文字类设计如发票、申请表、信纸、信封、标签、程序单和折页项目用Word，横幅、海报和标牌用PowerPoint，广告、传单、宣传册、证书、名片、日历和贺卡两者皆可。

第三方替代方案方面，Affinity Publisher可以直接打开Publisher导出的PDF并像原生文件一样编辑，但需注意缺失字体会导致排版问题，需手动补齐。

另外开源免费的Scribus可直接导入.pub文件，无需安装Publisher即可迁移内容，但界面和工作流需要适应时间。

现在他又把目标对准了微软，这次下手的对象是Office办公软件，同样把Office办公三大主力软件复刻了一遍，其中用WordCraft平替Word、GridCraft平替Excel、DeckCraft平台PPT，三剑客都有对应的版本可用。

这些软件依然主打免费无广告，Win平台、Mac平台及Linux平台都能用，代码也已经开源在Github上，看了下从10月6日才开始提交，几天时间就把三套软件打磨得有点样了，不得不说有经验的开发者+AI的组合真的超级高效率。

不过还是那句话，目前的版本虽然有功能看着不少，但是想完全平替Office办公还不行，搭建一个框架没问题，但真正支持全球那么多用户日常使用中替代Word之类的还需要大量的功能迭代和测试，就算AI不停地写，也要积累几百几千小时才有可能稍微成型。

无独有偶，这几天用AI写平替Office办公软件也不止国外的这个老哥，国内也有网友表示花了1000美元的AI费用重写了一个Office全家桶VibeOffice，功能甚至比这个WordCraft还要完善一些，还有网页版在线体验。

再联系到这几天一个名为REA的逆向工程项目火遍Github，已经到了13.4万星了，更是被很多人视为软件的末日，只能说AI时代带来的改变太多了，大家要逐渐适应。

他表示不能透露具体的名字，但有一些公司——还是前沿领域的公司告诉高通，他们希望在2028年时手机能运行至少1个1000亿参数的大模型，而且还是一直在运行。

他还提到有些AI公司开始造手机了，不过安蒙同样没有透露名字。

考虑到他说的是前沿级AI公司，实际上美国也就那几个选择——OpenAI、Anthropic、谷歌，潜在候选还有微软、亚马逊、Meta，不过最有可能的还是前面三家。

手机是AI未来最佳入口，AI公司也不想错过这个机会的，造手机已经不是新闻了，OpenAI甚至都从AI音箱练手了，未来自己造手机等各种AI硬件是可预期的，御三家没谁希望AI入口还被苹果独家掌握。

但是在手机上跑1000亿参数的大模型，难度不是一星半点，单纯的算力是足够的，关键在内存和带宽。

1000亿参数大模型的FP16权需要200GB内存，哪怕量化到8位、4位，依然也要100、55GB内存，量化到2位之后就没啥意义了，就算能装得下，。

容量之外带宽也决定了Token速度，现在的LPDDR5X 9600内存 64bit位宽下带宽也就68-77GB/s，但20Token/s的速度就要TB/s级带宽，哪怕是MoE模型，带宽要求依然远高于现有水平。

考虑到2028年还有2年时间，技术进步空间还是有的，到时候一方面受益于手机芯片的发展，有公司在做独立的AI芯片方案了，激进点的甚至考虑上3D内存，另一方面AI技术也在进步，MoE加上2-4位的量化，能跑1000亿参数大模型也不是完全没可能。

但是高通CEO所说的要求是大模型要一直在运行，这个就很难了，因为手机的续航也撑不住，一直后台运行大模型必然会有高负载的功耗，就跟全程玩游戏差不多，哪家手机的电池也撑不住几个小时，这个要求更高。

反正2028年的时候不排除AI厂商会拿手机本地运行1000亿参数大模型来宣传，但实用性还要打个折扣，除非未来两年内手机芯片、内存及AI算法都有一次质变。

野村证券给出的消息称，Kimi K3.1计划于10月中旬前发布，重点提升Agent连续执行长时间任务的能力。

团队计划利用后训练、电脑操作轨迹和真实任务数据进一步优化模型。

目前的Kimi系列大模型主要分为两个方向，K3/K3.1这样的旗舰模型继续迭代智能上限，9月11日发布的Kimi K2.8主打高效率，主打写代码与Agent日常负载。

在K3之外，月之暗面还在训练一款更强大的大模型，参数量预计达到5-6万亿参数，应该就是之前传闻的Kimi K4了。

对Kimi大模型来说，目前主要的问题还是算力不够多，特别是高端算力不足，国产AI芯片用于日常推理问题不大，但大规模训练短期内还是没法替代NVIDIA显卡的。

之前我们报道过国庆假期后预计会迎来一轮国产AI爆发，目前10月上旬已经过去了，快的话下周就能看到率先发布的新品了，而Kimi K3.1个人认为是仅次于DeepSeek V4.1 Pro的最受期待的一款。

因为此前的Kimi K3就已经是国产AI的性能标杆，2.8万亿参数量的规模也是国产乃至开源领域最大的，发布之时也是性能真正追到Fable级别的国产大模型，特别是在DeepSeek V4 Pro正式版不尽如人意之后，其意义更加重要，也扛起了国产AI性能一哥的大旗。

不过Kimi K3这三个月来存在的问题也不少，首先还是可用性，一度也到了限售套餐的地步，最近略有好转，但还不到让人真正满意的程度。

其次就是K3的价格也上去了，尽管月之暗面之前说过国产AI不一定就意味着要便宜，这话也没错，但随着OpenAI、Anthropic最近的发新品+大降价，K3已经没什么性价比了。

第三个问题就是Kimi还缺少一个真正能打的Flash级大模型，K2.8 Preview虽然定位也是日常使用，但做不到DeepSeek V4.1 Flash这样的水平，性能、速度、价格兼备的Flash大模型上还是缺少拳头产品。

希望接下来发布的Kimi K3.1在这三个方面能看到显著的改变，不然在OA两家的攻势下，国产AI很难扛下来，特别是在算力资源不足的情况下。

据介绍，该软件可在用户不知情的情况下采集终端信息、下载运行其他程序，并接收服务端指令执行任意代码，存在终端被远程控制、个人信息泄露等安全风险。

国家互联网应急中心分析发现，荐片播放器在提供影视播放功能的同时，还会通过注册表自启动项和系统服务保持后台运行，具备静默安装第三方软件、采集终端指纹与行为数据、篡改剪贴板内容等功能。

其内置的两条独立通信通道可定期接收并执行服务端下发的脚本，结合进程注入、内核驱动加载和内存执行能力，使服务端能够持续向终端投递和运行其他程序。

对不同版本的比对发现，该软件虽调整了通信域名、接口和加密方式，但脚本下发执行、终端信息采集、进程注入等主要恶意行为仍然存在。

监测数据显示，2026年9月15日至22日期间，境内累计有700260台设备感染该恶意软件，单日上线受控终端数量最高达到251880台。

对此，国家互联网应急中心提醒，用户应避免通过非正规渠道下载影视播放器，安装软件时注意核对数字签名，并警惕默认勾选的捆绑安装选项。

对于疑似感染的电脑，应及时使用安全软件进行全面排查，检查并清除恶意程序。

官方特别强调，已确认感染的终端应视为受控主机，建议先进行隔离排查，再重新安装操作系统。

迷你窗支持小窗口模式，窗口内容和背景透明度可轻轻一拉调节，窗口直接物理隐身，减少旁边的人无意窥屏。

鼠标一移聊天窗直接隐身，老板、同事、同学突然走近时私人聊天不会暴露。

聊天、小说、股票都在小窗里，不用反复切换窗口，碎片时间看信息更方便。支持快捷键快速唤起和隐藏。

游戏场景下，迷你窗支持玩家在游戏过程中直接截图分享给好友，小窗不占用过多屏幕空间。

边打游戏边聊天，上一秒胜利下一秒截图给好友，分享更快游戏和聊天两不耽误。

目前迷你窗只支持Windows游戏的无边框全屏模式和窗口模式，更新至PC端QQ最新版本，macOS 7.0.2版本或Windows 9.9.36版本即可一键开启，还支持快捷键快速唤起和隐藏。

QQ官方表示，迷你窗的目标是让用户“在QQ轻松做自己”，减少屏幕隐私方面的顾虑，让别人多余的好奇心无功而返。

此次最大的更新是上线无限画布功能，针对复杂任务做体验优化，改变传统对话框来回刷屏的交互方式。

以往用对话窗口处理大型任务，内容会不断向上滚动，代码、图表、大段文案混杂在聊天记录里面，修改回看很麻烦。

无限画布相当于一块没有边界的虚拟工作面板，素材、方案和创作成果都可以平铺摆放，不用受对话框的尺寸限制。

在画布里面，用户可以和AI协同干活。生成之后，继续调整文字、配色与布局。从整体风格到局部细节，快速改出你想要的效果。

无限画布也适合做策划方案、思维导图、电商素材排版。不同模块可以自由挪动位置，把参考素材、初稿、修改版本分区摆放，整个任务流程一目了然。

此外，豆包工作这次新增支持全新图片模型Seedream5.0Flash，为生图创作带来更多选择，轻松探索不同风格与视觉表达。

豆包2.1 Lite模型也正式接入豆包工作，日常问答、文档撰写、表格处理、PPT制作等高频场景交给它。交付更快，额度更省，效果依然在线。

智谱创始人唐杰日前在新加坡的一次演讲中又提到了他们的大模型研发方向，主要涉及3个方面，首先是预训练的数据和规模会扩大，目标是做到几个T，提升智能上限。

这个就意味着GLM-5.4/5.5的参数量会从目前7400多亿级别提升到至少1万亿参数量了，通常规模越大意味着知识量和能力上限就更强，必不可少的一部分。

在RL后训练方面，智谱被网友称为后训练仙人，实力极强，在GLM-5.4/5.5上也会强化这一部分，加强SFT、RLHF、RLVR等强化学习训练。

第三部分则是继续提升长程推理和Agent能力，环境更复杂、任务更难、周期更长，给模型更大的思考和操作空间，往长程任务和自主智能体推进。

从唐杰的介绍来看，他们认为现在的AI已基本不需要卷对话、Coding写代码了，GLM-5.4/5.5要走的是2条还没有新路，一个是RSI自主迭代升级，一个是更长更自主的Agent。

此前8月底的财报会议上，唐杰也提出了类似的说法，对下一代大模型的定义是fully self-training（完全自训练），美国同行对此的定义是RSI（递归自我改进），指的是模型有自我进化能力。

根据他的说法，包括这个模型从预训练到中训练、再到后训练，都可以完全自己训练自己，并且做自我进化。

这是一个很大的挑战，最大的问题在于：模型能自己判断”什么时候停止、什么时候纠正自己”——这是最大的难题，而不是简单地”把模型训大、直接往下做”，所以未来模型会作为一个重点来研究。

不过他这个定义当时被认为是针对GLM-6大模型说的，GLM-5.4/5.5不会实现的这么彻底，应该会有部分RSI成果出现，完全自主的RSI进化还得等等。

今天凌晨Anthropic又发布了Claude Haiku 5.5，这是他们的大模型中最低端的一款产品，将近一年没更新了，但这次升级提升非常大，AA榜单跑分43分，比上代的17分直接质变，已经超过了国内的GLM-5.3 Flash、DeepSeek V4.1 Flash、Mimo-V2.6等分数。

在性能大幅提升的同时，Haiku 5.5的API定价比上代直接降低了90%，虽然超过100K上下文之后价格会是5倍，但整体的性价比依然很高很高。

不夸张地说，单看API定价的话，Haiku 5.5已经比国产标杆V4.1 Flash都要便宜了，但它真正的杀手锏还是Token Plan，哪怕只是20美元的套餐价，实际用量也能达到1200美元额度，相当于60倍，或者API价格还可以再低60倍。

这样算下来，国产AI在性价比这个赛道中也没法打了，Anthropic这一波从Fabel到Opus到Sonnet，再到现在最低端的Haiku系列，形成了完整的闭环，要性能有性能，要性价比有性价比。

Anthropic在国外已经没人能阻挡，OpenAI最近的AI升级及套餐变动都要落于下风，对国内开发者来说Anthropic唯一的问题就是封号问题上彻底极端化了，如果没有这个问题，国内的开发者恐怕也要一边倒地投向Anthropic了。

之前我们也分析过了，这两个月来国产AI大模型面临的压力不小，Anthropic、OpenAI两家不仅在推高AI大模型的性能水平，同时也在大幅降价，性价比也追上来了，而国产AI现在事实上失去了性价比这个护城河。

国庆假期已过，按说国内多个大模型也要升级换代了，只希望他们接下来也能有点像样的反击，否则两边的差距还会不断拉大，让人没法乐观起来。

GitHub Copilot是微软推出的AI编程助手，可集成于Visual Studio Code、CLI等工具，根据代码上下文生成补全、解释或重构建议。

目前，GitHub Copilot依赖云端托管模型，由协调器根据性能、成本与准确性路由请求。

微软计划在本月底扩展该机制，允许Copilot自动选择云端模型与本地AI模型，并在后台协调推理任务。

微软为GitHub Copilot用户提供两种模式：自动编排，或强制使用设备端模型。用户可在GitHub Copilot CLI、Copilot应用与Visual Studio Code中设置偏好。

本地模型选择支持指定提供程序、模型或端点。开发者可通过Windows ML选择MAI Code 1.1 Flash，或连接OpenAI兼容的本地端点，并选用其暴露的模型。

微软同时推出MAI Code 1.1 Flash“混合专家”模型，总参数1370亿，活跃参数68亿，并采用量化与推测解码技术优化响应速度与内存占用。

在Surface Laptop Ultra上的实测显示，该模型在复杂任务中的峰值内存使用率、Token利用率与处理速度均显著提升。解码吞吐量测试显示，当提示长度从2K到256K Token时，吞吐量介于每秒40至63个词元。

这个项目名为Getartcraft，针对Adobe全家桶中的7款软件——Photoshop、Premiere Pro、Lightroom、Illustrator、Acrobat PDF、After Effects、InDesign做了开源免费的平替，分别如下所示：

这7个平替版软件都是开源免费的，源码也公开了，MIT/Apache 等开放许可证，具体对应关系如下：

这个项目不靠软件本身赚钱，靠的是ArtCraft AI Studio赚钱，这是他们提供的一套AI图片视频服务，也可以免费用，但大量需求显然是付费更好。

现在是AI时代了，这些软件的开发如果靠传统的程序员古法编程，基本没可能，工作量太大了，但AI写代码复刻Adobe全家桶的功能已经不是难事，此前也有多个平替PS的AI图像处理软件了。

现在最大的问题是这些软件的平替程度如何，ArtCraft官方提到很多软件的功能还是早期阶段，还在开发中，网友体验过的评价褒贬不一，有人认为已经很好了，但也有很多人觉得达不到平替的程度，后者的评价应该更准一点。

不过架不住AI写代码的速度和效率实在太强，持续迭代几百几千小时之后，Adobe全家桶的护城河很难说不被攻破，哪怕是专业用户，如果免费版能提到七八成功能了，也是一个极具吸引力的选择了。

作为专业生产力软件，Adobe的全家桶软件定价非常高，部分软件一个月都可能要几千块，全家桶配齐怎么也要上万块，他们这样定价无非是逼着用户去买Creative Cloud Pro订阅，而在国内甚至个人版订阅服务都给取消了，想合规使用正版都是个麻烦。

随着AI写代码能力的提升，以后每个人使用的生产力软件可能就不是购买XX家的全家桶，而是基于开源免费软件自己修改升级的。

Hermes开发商Nousresearch推出了Hermes Index榜单，对比的大模型不仅要看性能水平，还要看价格，看的是每任务的成本，性能指数越高越好，任务成本越低越好。

他们排的顺序还是以性能为基准，目前Opus 5.5位列第一，每任务成本4.99美元，GPT-6 Astra位列第二，但每任务成本高达11.61美元，是目前十几款大模型中最贵的。

这个榜单排名中位列前茅的主要是Anthropic及OpenAI两家的，国产大模型最好的是GLM-5.3，位列第六，剩下的8个名次也基本都是国产大模型。

DeepSeek V4.1 Flash的名词在这个榜单中不算高，但每任务成本只要0.259美元，相比前面的大模型直接降了一个档次。

不过真要算性价比，最高的也不是V4.1 Flash，GPT-6 Luna的每任务成本甚至可以做到它的一半多一点，性能也非常接近。

性价比最高的是蚂蚁集团的Ling 3.0 Flash，成本最低只要0.054美元，不过性能分数也低了不少，另外Hermes账号中还是可以免费用的，小编的Hermess也在用这个模型，只是免费的每日额度似乎受限，不能要求太多。

综合这个榜单来看，如果不差钱，那么Hermes中用Opus 5.5是最合适的，如果做不到Token自由，国内依然更推荐V4.1 Flash，国外性价比最高的当然是GPT-6 Luna了。

不想花钱的就可以找找免费版的Ling 3.0 Flash了，另外最新的Ling 3.1 Flash也发了，跑分超过V4.1 Flash了，官网上还有一定的免费期，也可以白嫖。

Beam是一个5010亿参数的MoE大模型，仅激活230亿参数，1M上下文，纯文本大模型，使用了10500张NVIDIA B300显卡训练了4周时间，预训练数据高达23.8T tokens，本月 会以Apache 2.0 全权重开源。

性能方面，Beam对比了多款中国开源大模型，以及之前美国代表性的开源大模型——NVIDIA的Nemotron系列，表现比美国此前的开源大模型强很多，甚至可以说是整个西方世界最强的开源AI都不为过。

但跟国产的开源AI相比，Beam也就是GLM-5.2的性能水平，跟DeepSeek V4.1 Flash的水平还有点远，至少相差一代，同样也打不过K3、GLM-5.3、Qwen 3.8 Max等国产大模型。

另外，Beam大模型的具体价格也没公布，但官方公布其算力只要GLM-5.2的1/4到1/3，暗示成本优势明显，只不过具体如何还不好说。

整体来看，Beam大模型首发亮相成绩还是可以的，已经成为西方体系下最强的开源大模型了，但跟V4.1 Flash相比还落后不少，而且价格应该也不会如后者能打。

如果综合考虑到性能、价格等因素，DeepSeek V4.1 Flash是能满足大部分人90%的需求，而且性价比是其他大模型很难碰瓷的，这个护城河别说美国企业很难打破，国内的开源AI也没几个能跟V4.1 Flaash相比的。

正因为此，Reflection公司在Beam大模型发布之后，对外强调的叙事风格也不走技术路线，CEO也在用西方世界的焦虑感来给自己树立形象，强调西方世界再不做（开源AI），那全球AI就要由中国大模型来建了。

消息人士称Reflection公司正准备推出旗下首款开放权重的AI大模型，能力虽然比不上美国顶尖AI大模型，但有望挑战中国公司领先的开源大模型。

具体的发布时间还没公布，但Reflection的大模型已经有相当程度的AI能力，足以帮助企业客户打造专属AI系统。

Reflection公司多位创始人都出身美国顶级AI圈，创始人、CEO Misha Laskin曾任职谷歌DeepMind部门，之前在采访中提到该公司的AI大模型还需要时间才能达到世界最顶尖水准，这就好比造火箭，打造一枚大型火箭需要时间。

NVIDIA公司对于开源AI的支持是有目共睹的，多次表达了对DeepSeek这种公司的欣赏，因此也对Reflection公司大力投资，从去年3月份到现在4轮融资都有参与，总计50多亿美元的融资中，NVIDIA有两轮投资了13亿美元，剩余两次没公布数据，但总体占比不小，对Reflection的开源AI可以说大力押注了。

Reflection公司能不能成为美国版的DeepSeek，接下来就看他们的AI大模型能不能在跟中国公司的开源AI的竞赛中有足够的竞争力了，如果一鸣惊人，那美国有机会同时掌握闭源、开源AI两条路线的领先优势。

美国AI御三家近期高强度更新，Anthropic之前虽然因为Opus 4.7到5.0的性能提升不如预期被嘲讽，但Fabel 5.1到Opus 5.5、Sonnet 5.5这一波直接反转，用户量和口碑回来了，当然针对国内的封号同样在加强，但这也阻止不了国内开发者砸钱去买Opus 5.5，靠的就是Opus 5.5的底气。

OpenAI最近密集发布了GPT-6系列多个大模型，包括Astra、Sol等旗舰级产品，表现有好有坏，尤其是GPT-6 Sol不到一周时间就被6.1 Sol取代，但整体的实力仍在，引发不满的主要是他们的运营策略，尤其是200美元套餐调整的问题。

谷歌今年的表现一言难尽，过去几个月主要靠Flash模型刷存在感，但最新的Gemini 4.0 Argon也来一波咸鱼翻身，目前主要是限制使用范围，但性能表现很好，有机会光明正大地回归御三家之列。

作为对比，这几个月来国产AI大模型显得异常低调，倒不是说他们不更新产品，只是没有哪款产品有惊艳表现，风头全被美国AI三巨头抢走了。

Kimi发布的K3到现在2个多月了，期间虽然升级了一个K2.8，期待已久的K3.1没有动静，而智谱在GLM-5.3之后虽然也发了个GLM-5.3 Flash模型，但旗舰级产品同样2个多月没升级。

最受关注的DeepSeek，自从4月底发布V4.0系列以来，也是一波三折，尤其是V4 Pro正式版没有达到预期，再加上大涨价，口碑一落千丈，9月份才靠着V4.1 Flash挽回一些形象。

其他国产AI公司中，小米也发了Mimo-V2.6系列大模型，发布时也是各种刷榜，但是没过几天，要么热度没了，要么曝出各种问题。

MiniMax M3.1也同样如此，几乎没什么存在感，性能也没有惊艳，反倒是视频大模型H3国内外很火，毕竟本地部署诱惑力十足。

这几家国产AI公司除了产品之外，近期也有一堆麻烦事，比如上传用户代码的问题，这虽然不是技术问题，但关系到企业生存的根本。

国产AI今年是什么时候开始跟美国AI差距拉大的？4月份Mythos大模型的发布算是一个重要节点，只不过当时没有开放，6-7月份Mythos、Fable陆续开放之后两边的差距才开始明显。

对国产AI来说，这段时间经历的不只是旗舰级大模型与美国AI巨头有差距的问题，还有算力不足导致的API涨价、Token Plan限售等问题，再加上Anthropic、OepnAI最近也多次降价、优惠，国产AI连性价比都不一定能打了，当前的AI斩杀线可能是GPT-6.1/Sonnet 5.5这种了。

当然，现在这种差距扩大的情况也只是暂时的，对国产AI也不需要就此绝望，一方面国产AI受限于算力不足的困境已经在持续改善了，智谱、DeepSeepk都公布了用国产芯片进行推理业务的好消息，DeepSeek甚至重造了一套可以对标NVIDIA CUDA的软件生态。

另一方面，这几家的新一代大模型也是箭在弦上了，Kimi K3.1、GLM-5.5、DeepSeek V4.1 Pro测试的消息也都出了，快的话国庆假期之后就能陆续看到，期待一个梁圣归来的画面。

智谱创始人唐杰之前回应马斯克的评价时提到，国产AI不需要等到明年才能追到Mythos级别的大模型性能水平，现在今年还剩下2个多月，希望能迅速看到国产AI新一轮的爆发。

初期，该功能仅支持AMD的RDNA系列架构显卡，且要求使用Windows 11 24H2或更高版本、Xbox游戏服务37.113.11003.0或更高版本，以及AMD Adrenalin 26.6.1或更高版本驱动。

现在，微软DirectX官方博客宣布，高级着色器交付功能将在本月扩展至高通、英特尔和英伟达硬件，实现四大GPU厂商覆盖。

其中，高通已在上个月为骁龙X2系列提供的2026.08.3显卡驱动中提供支持；英特尔和英伟达的支持预计本月内到来。

高级着色器交付功能旨在解决PC玩家长期面临的两大痛点：游戏首次启动时的漫长加载时间，以及游戏过程中因着色器即时编译导致的掉帧与卡顿现象。

该技术通过在游戏下载阶段提前交付预编译的着色器数据，从根本上改变了传统游戏启动时的处理方式。

《战争机器：事变日（Gears of War: E-Day）》将是高级着色器交付功能扩展后首款提供支持的游戏。开启后，着色器编译在首次启动时仅需几秒钟，而非常规状态下的几分钟，时间最多可缩短95%，让玩家更快进入游戏。

现在打开首页就能看到DeepSeek Harness桌面端的入口，介绍称无论处理日常工作、编写代码，还是构建自己的Harness，都可以从这里开始。

DeepSeek Harness面向全球开放测试并同步开源，以可自由组合的插件，拓展Agent能力。

目前桌面版支持Windows及Mac平台，Linux平台还要再等等。

更重要的是，为了配合官方桌面版首发，DeepSeek这次大方送礼，登录之后可以领取6元的赠金，使用时间截止到10月6日21点，再加上整个假期期间都是闲时价格收费，相当于忙时价格的50%，假期可以使劲蹬了。

剩下的期待就是DeepSeek V4.1 Pro啥时候发布了，搞不好明天放假前最后一天，梁历时刻就到了。

NVIDIA的研究团队日前发了个报告，介绍了他们用AI Agent重写了Kimi Delta Attention（简称KDA）GPU内核的过程，KDA是Kimi的大模型正在使用的核心机制之一，而这种底层高难度代码往往需要资深工程师及芯片架构师反复调优才能做到一定的性能优化。

现在可以用AI来直接写这种GPU内核级代码了，而且比人类写的还要好——NVIDIA用AI Agent实现了2.96倍的性能，内核也已经开源。

这个3倍性能还不是极限，是全部任务的平均值，如果说极限性能，部分场景下比这个还要高，这就要说到AI的忽悠能力了，人类设定了目标，AI去执行的时候也会用巧，这次就给它找到了机会作弊。

从这个报告来看，Agent会直接把测试数据的统计规律写进代码中，结果轻松跑出3.74倍的性能优化，甚至在保留32个token的情况下做到极限5.16倍的性能优化，只不过这些提升只能在测试中实现，遇到真实情况就会出错或者没啥用。

最终的2.96倍性能优化就是在排除了AI用这些取巧、忽悠的数据之后才得到的，并且是可以验证的，不然人类就被AI忽悠成功了。

此前在Excel中，如果在同一个单元格里输入“Carlos, Henrietta, Jacob”三个人名，程序会将其视为一整段文本，无法按人名单独筛选，要实现按人筛选，只能将每个值分开放到不同单元格中。

这一限制在Microsoft社区论坛上被反复提及，2021年一条相关提问至少有20人表示遇到同样问题，类似情况甚至可以追溯到更早。

新功能上线后，用户可以通过插入-列表或快捷键Ctrl+J创建列表，用逗号或分号分隔输入多个值，Excel会将其识别为独立条目。

筛选时即使三个名字同在一个单元格，也能作为单独选项出现在筛选器中，数字类型的多值还可以直接参与计算，无需先拆分到额外行列。

配合新功能，Excel还推出了四个函数，HAS检查某一项是否存在，HASANY检查指定项中是否有任意一项存在，HASALL检查是否全部存在，例如=HAS(D2,"Carlos")可判断D2单元格的列表中是否包含Carlos，FLATTEN函数用于展平嵌套数组，将内容合并以便后续处理。

目前该功能正在向测试者推送，预计未来几周内广泛发布。

虽然谷歌Chrome浏览器的市场份额稳居全球第一，但对于部分国人来说有时候使用上还是不太习惯，因此就有一些浏览器基于Chromium，再结合国内的使用习惯，打造出特色的使用体验，百分浏览器就是其中之一。

这款浏览器内置了许多用户常用的实用功能，例如标签页滚动、鼠标手势、超级拖拽、小号标签以及内存优化等功能，同时支持高度定制。

不过它的更新速度确实较慢，上一次正式版更新还是在去年8月份，因此一直被用户调侃为“年更浏览器”。

本次测试版提供安装版和便携版，具体更新日志如下：

内核升级至150.0.7871.250

继续支持Win7/MV2/GDI

快捷键设置中添加快捷网址功能

添加自动翻译选中文本功能

支持禁止扩展更新

支持按照使用顺序切换标签（Alt+J/Alt+Shift+J）

支持右键关闭图片搜索侧边栏

多列书签中支持搜索

热门网站的图标支持自定义文本

【BUG修复】ChatGPT等网站无法使用超级拖拽

【BUG修复】截图工具无法捕获某些窗口

已知问题如下：

1、便携版固定到任务栏之后可能出现图标不重叠的问题（可以找到chrome.exe右键固定或者在已经运行的窗口的任务栏图标上右键固定）

从网友分析出来的结果看，V4.1 Pro目前的状态还是Early access，也就是早期接入，默认High级别推理强度。

目前是按账号灰度测试，大部分人还看不到列表，不过一旦有了权限就能一直用。

巧合的是，在V4.1 Pro即将发布的时候，DeepSeek官方还在官方的群里提到了一个消息，说是周一周二的时候会发布DeepSeek Harness的0.2.0版，而且这是官方发布桌面版——此前虽然大家都已经下载安装了桌面版，但官方确实没有公开发布过，这次是等到官宣了。

DeepSeek Harness的首次官宣也让网友捕捉到了关键，认为0.2.0版发布的时候V4.1 Pro正式版也会发布，但这个猜测也被DSH的负责人崔添翼给否认了，表示没有V4.1 Pro和DSH官方一起发布的意思。

两个消息结合来说，周一周二发布DSH官方版是比较确定的，而V4.1 Pro已经开始测试也是真的，就是时间点不确定，国庆节假期之前只能说是有希望，但梁历本来就是不可确定的。

最后就是V4.1 Pro的性能水平，考虑到V4 Pro正式版的情况，大家不要把预期拉的太高，达到什么Fable、Mythos级别的可能性不大，实际能力能到GPT-6 Sol级别就是非常好了。

当然，如果能接近Opus 5.5那种干活的能力就更好了，大家需要的是实战能力很强的，跑分拿到多少榜单第一没啥意义。

LightVela是由腾讯轻量云团队出品的云服务，将AI Agent的完整能力搬上云端，7×24小时待命，数据完全归用户。

它的诞生也是源于3月份OpenClaw公益装机活动，吸引了7万多人参与，腾讯意识到了人们需要的不只是一次安装，而是持续、稳定、无门槛的AI服务，最终变成了现在的LightVela。

LightVela目前免费一个月，送4500积分，云端主机配置是2核CPU、8GB内存，云存储空间50GB，还有更高端的Cruise AI套餐，收费23美元/月，首月6折优惠，只要13.8元，配置升级到4核16GB内存，80GB云存储空间，10000积分。

普通人可以白嫖一个月免费的玩玩再说，云端小龙虾也不是新鲜玩意了，有用与否要看自己的需求，先体验了再说。

功能上LightVela跟目前大部分本地Agent客户端没多大区别，有技能、定时任务、记忆、人设等设置，已经预装了Hermes及DeepSeek Harness两个热门工具，上手门槛很低。

消息推送通道自然是以腾讯自家的为主，微信、QQ与企业微信是核心，但也支持飞书、电报、Discord、Slack等IM软件，可以在这些客户端中随时发送接收指令。

在GPT-6 Astra发布之后，OpenAI就以算力不足为由暂停了200美元档的GPT订阅，当时就有猜测是在为更高价格的订阅做准备，果不其然现在爆出了ChatGPT Pro Max订阅，价格高达500美元，如果算上税费，要600美元一个月了。

ChatGPT Pro Max价格比当前最贵的200美元涨了这么多，给的不只是更高的Token额度，还增加了其他附加服务，包括cerebras算力基础设施，Token输出速度更快，也就是又快又多，程序员可以随便蹬。

其他还有最大化的记忆能力、100GB文件存储，更早测试新功能的权限等，不过这些功能到底能不能吸引开发者去购买这样的订阅还要另说。

如果只是单纯的额度增加，很多开发者手里也不止1个200美元的Pro订阅，500美元的Prp Max吸引力很难说有多大，毕竟程序员自己的工资才多少，一个月就花四五千块买个AI订阅，没有公司报销的话，这成本太高了。

很多公司淘汰程序员转向AI开发的核心原因是AI更便宜效率更高，然而现在的问题是AI订阅费用也涨上去了，而AI写的代码并不是马上就能拿来用的，后续的审阅、测试反而更麻烦了，搞不好整体的开发成本并没有降低。

DeepSeek Harness的客户端之前是有代码但需要自己编译，现在编译好的客户端也放在官网上了，只是还没正式宣布。

DeepSeek Harness客户端支持Mac及Windows，暂时还不支持Linux客户端。

Windows桌面客户端下载页面：点此（适合尝鲜，建议等官方正式发布）

Mac桌面客户端下载页面：点此（适合尝鲜，建议等官方正式发布）

安装及使用的界面跟WebUI版没啥区别，整体上比较简洁，不过功能上依然要依赖大量第三方插件，而安装插件有因为种种原因比较折腾，来来回回装了几次卸载几次，现在索性就直接用官方默认，不装什么插件了。

之前就提过，虽然技术上官方客户端跟第三方打包的DeepSeek Harnes桌面端区别不大，都是Electron壳打包，但官方版总归更放心一些，不走本地端口，而是自定义的dsh-app://协议传输数据，安全性更好。

如果长期使用DeepSeek V4.1 Flash大模型，用DeepSeek Harnes桌面端也是有一点额外的性能好处的，官方之前公布的研究就确认了4.1 Flash大模型是跟自家的DSH联合优化的，他们公布的测试结果也确实可以看出DSH minimal模式下性能是最好的，追求极致性能的还是绕不过官方客户端的。

最新泄露的DeepSeek投资人会议中，梁文锋提到了DeepSeek内部正在测试一款轻量级大模型，已经可以在普通游戏卡上运行了。

这个大模型的能力也非常可期，说是能处理绝大多数日常任务。

从梁文锋的表态来看，DeepSeek的轻量级模型已经接近完成，只不过具体的发布时间、规格参数还没有详细透露。

在本地部署的轻量级大模型中，阿里的Qwen系列是目前的开源大模型标杆，目前可以本地部署的最热门、最强的应该是Qwen3.8 27B这款大模型，社区的优化改良版非常多，性能都要能Opus 4.6扳手腕了，能够胜任日常任务，甚至代码开发任务也是很OK的。

DeepSeek的大模型目标是普通显卡也能跑，这个普通到底怎么定义还不好说，RTX 5090也是桌面游戏卡，但现在的价位和规格不算普通了。

以DeepSeek的风格，最好能做到4060/5060级别的游戏卡就能跑起来，速度30T/s以上保证可用性，这样的轻量级大模型用于处理普通人的日常任务应该问题不大，也不是每个人都要求代码开发。

WinRAR自1995年推出以来，一直是PC用户最熟悉的压缩软件，官方提供免费试用，试用期结束后软件仍能继续使用，只是会不定期弹出购买授权的提醒窗口。

“WinRAR到底有没有人付钱”也因此成为网络上的经典梗。

这款联名包直接把WinRAR最具辨识度的压缩包图标做成包身造型，背在身上相当于把一个巨大的RAR文件带出门。

WinRAR官方也转发了补货消息，延续多年来的自嘲风格，向免费用户喊话：既然不买WinRAR，不如买个包吧。

对用户来说，这款包的卖点不在实用性，而是那个一眼就能认出的经典图标，背着巨大RAR压缩包走在街上，懂的人自然会会心一笑。

首次使用小艺Work，可在31天内限时免费获得1000 AI点。

据介绍，小艺Work定位7x24小时专属养成系助理，支持鸿蒙手机、平板和电脑，并可实现跨设备协同。

使用时，用户只需向小艺Work提出目标，其便可自主拆解任务、规划执行步骤，并调用合适的工具推进任务。

任务执行过程中，用户可随时查看进度，并在关键节点进行审核和确认。

执行环境方面，小艺Work同时支持云电脑和本地电脑，可根据任务所需的软件、文件及工作环境灵活选择。

对于研究分析、内容创作、编程办公等不同任务，小艺Work还可根据用户需求，自动匹配相应的专家能力协同完成。

在任务接续方面，即使用户离开电脑，任务也可继续执行，之后可通过手机等设备继续查看和跟进，无需始终停留在电脑前。

任务完成后，相关文件和处理结果会自动同步，方便用户随时查看、确认并继续后续操作。

根据停运安排，自公告发布之日起，QClaw停止新用户注册，同时停止订阅服务购买与续费。

已开通自动续费的用户将自动停止续费扣款，无需手动取消。

停运前，已注册用户及已购买订阅服务的用户仍可正常使用，账号内已有积分有效期不受影响，可在原有效期内继续使用。

2026年12月24日00:00起，除数据备份与迁移功能外，QClaw其他功能将全部停止使用。

对于账号内已购买但尚未使用完毕的有效订阅服务，包括订阅套餐及积分包等，用户如希望提前终止使用，可自公告发布之日起申请退款。

数据方面，即日起至产品停运期间，用户可通过QClaw客户端内置的备份与迁移工具，将配置、记忆、Agent人格、对话记录等数据备份至本地。

官方表示，自2027年3月24日00:00起，除法律法规规定必须在一定期限内留存的信息外，将依法删除全部用户数据。

与此同时，腾讯还为QClaw用户提供了迁移至WorkBuddy的入口。

用户可通过QClaw官网顶部“迁移到WorkBuddy”入口，将QClaw中的数据快速迁移至WorkBuddy。

完成WorkBuddy账号登录、授权并实际完成有效数据迁移后，用户可获得1000积分补贴，有效期1个月，无论此前是否使用过WorkBuddy均可领取。

对于此前未在WorkBuddy付费的新用户，首次购买单月会员还可获得额外积分，其中标准版赠500积分、高级版赠1000积分、旗舰版赠5000积分，相关积分将在购买成功后7个工作日内自动发放。

据了解，QClaw俗称“小龙虾”，是腾讯电脑管家基于OpenClaw开源框架开发的本地AI智能助手，于今年3月开启公测。

QClaw主打低门槛使用，无需配置环境、编写命令或手动调整模型，完成下载安装后即可使用，并支持通过微信远程操作，让电脑执行相关任务。

企业和创作者可以先用480P快速生成样片，低成本验证创意；选中满意的镜头后，再用1080P生成终版。成片与样片高度一致，拥有1080P的原生质感，同时最大程度节省成本。

以Seedance 2.5 1080P生成5秒的镜头为例，不含输入视频的情况下，假设抽卡4次得到满意片段，Draft模式可节约成本57%，生成速度提升近一倍。

在企业和工作室的完整创作管线中，镜头越难、抽卡越多，Draft模式则省得越多。

即刻起，企业用户通过Seedance 2.5 API创建视频生成任务时，可将参数draft设置为true，开启Draft模式。C端创作者可以在即梦中将模型选择设为“Seedance 2.5（样片模式）”后直接体验。

Seedance 2.5 Draft 模式将视频生成分为样片预览和正式成片两个阶段。

在样片预览阶段，创作者生成480P视频，快速判断场景、构图、主体动作、对白与音效、运镜及节奏是否符合预期，再据此调整提示词、参考素材，比较不同方案。

选中满意的样片后，用户可通过样片对应的ID发起1080P成片生成。模型会关联该样片的生成参数，复用该样片对应的提示词、参考素材等关键参数，尽可能保证两次模型调用下，1080P高清成片在结构、构图、动作与整体方向上与样片保持高度一致。

成片细节如局部纹理、复杂花纹、小字、高密度人群中人物数量等要素可能会产生细微变化，但样片里确认好的镜头结构与运动表现能够得到完整延续。

以文/图生视频为例，先用低成本的480P Draft反复抽卡、确认满意片段后再生成高清成片，对成片质量要求越高、抽卡越频繁，Draft的成本优势越明显，当抽卡达到20抽1的情况下，可节约77%的成本。

IE浏览器实际上前几年就已经没法用了，2024年微软就停止了这个极为经典的浏览器运行，哪怕点击IE的EXE程序也会跳转到edge浏览器或者就没法运行了。

只不过微软确实还留着IE的三魂七魄——核心文件没有删除，在edge浏览器中可以用IE模式打开一些还需要IE的网站，主要是一些政府部门的系统，企业级系统还在用IE的估计也不多了。

但是微软对这个XP时代的遗珠也不会一直留着，上周开始就警告称IE模式不会一直留存，会支持到2029年，希望管理员们在此之前准备好迁移工作。

从XP时代的IE6.0到现在也过去了20多年了，如果继续支持到2029年，哪怕是最后一版的IE也存活了30年左右，在浏览器中都算是长寿了，只能说以前的那个时代太过于经典了。

随便搜了下，果然还能找到政府网站在提示IE6.0及插件的内容，不过这只是以前内容的留存，并不是现在也需要IE6.0和著名的3721插件了。

根据小米的信息，MiMo-V2.6系列包含Pro和 Flash两个原生全模态模型。得益于 RL 算力的扩展，MiMo-V2.6-Pro在Artificial Analysis Intelligence Index（AA 综合智能指数）中取得46分，超过Kimi K3和Qwen3.8 Max，成为当前最强的开源模型。

不过小米也很坦诚，表示与最强的闭源模型Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 相比，仍有差距。

在性能大幅提升的同时，V2.6的价格不变，跟V2.5是一样的，V2.6 Flash缓存命中只要0.02元，Pro也只要0.025元，其中Flash跟V4.1 Flash的闲时价格一样，输入、输入的价格还要便宜很多，不过V4 Pro现在已经是万人捶了，赢了它也没意义。

最终的结果就是MiMo-V2.6成为新一代的AI斩杀线，性能比它强的主要是Astra、Fable，还有Meta的Muse 1.3 Max、GPT-5.6 Sol Max，都需要开最高强度思维链。

想要了解全面的性能测试的，可以参考官网文档说明，点此链接。

随着新模型发布，MiMo Desktop桌面客户端及会员订阅方案同步上线，订阅会员即可使用 MiMo-V2.6-Pro和Flash模型，也可配置自己的API Key使用客户端。

MiMo Desktop 同步上线 MiMo-V2.6-Pro 的UltraSpeed 超高速模式，提供最高 20 倍的推理速度，满足强实时交互与对响应速度敏感的场景。

跑得比较快的Theinformation网站又爆料了新的消息，DeepSeek正在训练2万亿参数量的大模型，未来还会扩展到8万亿参数量。

而且DeepSeek的大模型训练未来会押注国产AI芯片，尤其是华为的昇腾系列，不过具体情况就没有细节流出了。

未来的8万亿参数量大模型不好说是哪年推出，但报道中的这个2万亿参数量的大模型很有可能就是快要发布的DeepSeek V4.1 Pro了，就是不知道梁历哪个月发了，节前希望不是很大，10月中旬到下旬可能性更高。

从之前发布DeepSeek V4.1 Flash的信息中可以看出V4.1 Pro会延续全新的架构设计，包括CED+Engram、Prefill与Decode拆分、非对称式激活结构等技术，让AI来估算的话，比较合理的参数如下所示：

训练这样2万亿参数量的大模型差不多需要50-60万亿Token，按照目前的显卡算力估算的话，H100/H200这样的卡需要3万张，B200需要1.5万张，910C这样的要6万张，但如果是昇腾950系列，也就是3万张，跟H200差不多。

DeepSeek新一代大模型的发展方向也是跟国产AI芯片深度绑定的，华为的昇腾950系列有PR和DT两个系列，适合的工作也是分为训练及推理的，也把Prefill与Decode两个过程拆分了，DeepSeek的新架构显然是跟昇腾走软硬件协同优化AI训练、推理的。

用国产AI芯片训练万亿级别的大模型已经有过报道和实例了，但是2万亿规模的还没有确认的，目前超过2万亿参数量的国产大模型主要有文心一言5.0、Kimi K3、千问Qwen 3.8 Max，没发布的还有MiniMax M3等，都没宣传过是用国产AI芯片训练的。

DeepSeek V4.1 Pro如果用了国产AI芯片进行2万亿参数量的大模型训练，即便不是全部训练过程，那也是里程碑性质的进步。

明年华为的昇腾960系列还会提前1-3个季度上市，困扰国产大模型发展的算力问题未来几年会大幅缓解，那就有机会跟OpenAI、Anthropic正面竞争了。

9月20日，知名《堡垒之夜》爆料人FireMonkey在X上揭开谜底：这些声音其实全部来自Epic Games启动器，是派对系统里用户进出、收到消息、组队状态变化以及按下即时语音键时触发的提示音。

由于这类事件在后台频繁发生，玩家听到怪声的次数自然居高不下；而Epic此前并未就这批新增音效做任何说明，才让不少人一度怀疑电脑中了病毒或硬件故障。

FireMonkey还提到，手动删掉音效文件能暂时消停，但更新后会被还原，属于治标不治本。

事件发酵后，Epic官方《堡垒之夜》状态账号下场回应，感谢FireMonkey的反馈，并承认“这些派对提示音触发得比预期频繁”，表示启动器正在更新，会收窄触发音效的事件范围，以期减少打扰。

不过许多玩家并不买账，在评论区呼吁直接提供一个关闭开关，并对Epic一开始不透明处理表达不满。毕竟Epic游戏商城本就口碑承压，这波“全量用户被迫听响”的操作，无疑又给它的口碑添了把火。

它的母公司Winamp Group已经和法国知名音乐流媒体平台Deezer达成深度战略合作，计划在2027年上半年正式推出一款融合本地音乐管理与在线流媒体服务的新一代Winamp播放器，把老玩家熟悉的使用体验和当下的互联网音乐服务彻底打通。

这一落地动作也标志着这款诞生于1990年代末的传奇音频软件，在过去多年经历数次方向模糊的转型尝试之后，终于正式打响了全面拥抱流媒体时代的发展新战役。

新版Winamp播放器将不再局限于单一的本地播放或者纯在线播放的旧模式，核心定位是主打全能型的音频整合中心功能。

用户完全不用在多个音乐APP之间来回跳转切换，在同一个操作界面里就能无缝管理个人电脑或者云端存储的本地MP3私人乐库，还能直接调用Deezer平台覆盖全球的庞大版权曲库，收听各类网络电台和播客节目。

除此之外，新版软件还会保留老版本最受爱好者欢迎的高度可定制化界面主题玩法，同步加入全新的社交互动功能和更贴合用户私人偏好的音乐发现机制，试图最大程度保留Winamp传承多年的人文内核，同时打造出和市面上主流单一流媒体平台完全不同的差异化使用体验。

不少陪伴Winamp走过PC时代的老玩家都感慨，过去十几年流媒体版权割据，不同平台的音乐资源各自独立，自己早年辛辛苦苦下载攒了十几年的本地无损乐库，早就成了流媒体时代没人在意的专属数字遗产，Winamp这次带着本地+流媒体打通的思路回归，恰好补上了当下音乐市场缺失的一块用户需求，也让很多老玩家的青春回忆终于有了能适配现在使用习惯的新落脚点。

先说国外的几款，美国公司虽然不会有赶在节前发布的习惯，但这次的时机也巧了，OpenAI月底有开发者大会，之前还预告本周有重磅产品发布，但跳票到下周了，正好都是国内假期附近。

OpenAI的产品至少有GPT-6 Sol、GPT-6 Terra及GPT-6 Luna，与之前发布的GPT-6 Astra形成全系列升级，毕竟Astra还是太贵了，不满足日常大量使用。

Anthropic虽然嘴上说着让大家放缓AI研究，但自己可真的没有停下来的意思，甚至下一波产品跳过5.1，直接推出Opus 5.2、Fbale 5.2等产品，不会大规模公开使用的Mythos 5.2也有可能。

御三家中的谷歌有可能推出Gemini 4.0 Pro及4.0 Flash，这是决定他们有没有资格呆在御三家的关键一战，之前泄露的成绩非常猛，只不过可信度一般。

马斯克旗下的xAI也有Grok 4.7要发了，本来9月12日前后就说要发的，但又跳票了，马斯克之前把期待值拉满，但种种迹象表示Grok 4.7的性能可能不会有多大惊喜，搞不好又是4.5、4.6那样高开低走。

微软、Meta、亚马逊等巨头近期没有发布重大产品的迹象，要有也是Meta，等等看有没有惊喜。

国外的说完了，该到国内了，今天率先发力的是阶跃星辰的Step 5 Preview，已经上线了，还有力度很大的优惠活动。

接下来是比较明确的Kimi K3.1，前两天官方就开始造势了，发了一串神秘数字被网友解读出来是暗示K3.1了，不过他们后来又删了帖子。

考虑到K3已经发布几个月了，K3.1是要快点拉出来遛遛了，不然榜单地位难保。

另一个确定性较大的是阿里旗下的千问Qwen4系列，之前已经在Qwen 3.8 Flash上展示了全新的架构，Qwen4系列的期待值也很高，尤其是新一代可本地部署的小模型，如Qwen4 27B等。

小米之前已经公开了Mimo新模型及客户端的抢先体验，名字应该是Mimo V2.6系列，这几天搞了了RL后训练的直播，刚看了还在继续，成本都烧到了240万美元了，不知道能不能赶在国庆后发布。

智谱的GLM-5.3系列也有两三款产品了，GLM-5.5一直没有后续，传闻中会升级到万亿参数量以上，但考虑到命名不变的话，智谱真不一定升级参数量，搞不好还是继续发力RL后训练，坐实后训练仙人的称号。

稀宇科技的MiniMax M3.1也传了很久了，此前的3.0不尽如人意，3.1说是升级到万亿参数量，性能理应有大幅提升，还为后续的3.1 Pro升级到3万亿参数量奠定基础。

腾讯在HY3、HY4系列之后口碑和实力肉眼可见地提升，也继续一款大规模参数量的HY4 Pro大模型作为旗舰，不过时间点就不好期待了。

国产里面最值得期待的当然还得是DeepSeek，10日发布的V4.1 Flash好评不断，甚至都是全新的架构升级了，但命名都没大改，Pro系列应该也会是V4.1 Pro，如果也是CED架构，搞不好参数量也会从V4 Pro的1.6万亿翻倍到3万亿级别。

V4.1 Pro的性能是否能一雪V4 Pro-0813的前耻是最大的看点，想必DeepSeek自己内部的压力也很大，所以这里也不拉高什么预期了，能如V4.1 Flash那样顺利提升就行了，赶超OA两家的旗舰这样的目标也不现实，毕竟V4.1 Pro如果价格再次大涨，大家不能放心用也是达不到大家预期的。

今天Step 5 Preview大模型就正式全量开放了，API和Studio已经可以用了，10月15日还会发布完整权重模型。

Step 5 Preview是阶跃星辰推出的旗舰模型，它采用稀疏 MoE 架构，总参数600B，每次仅激活27B，支持100万Token上下文和图文输入。

性能方面，Step 5 Preview 在AA榜单中的Intelligence Index中得分44分，与 Kimi K3 Max 持平，输出速度约100Token/s，每项任务成本0.71美元，对比Kimi K3 Max为2美元。

Step 5 Preview也有优秀的长任务能力，连续最多24小时自主优化一套H100 GPU内核。模型会自己改代码、跑测试、比较结果，再继续迭代，约22小时后达到508 TFLOPS，同一实验中的Claude Opus 5为493 TFLOPS。

在另一个24小时实验里，Step 5 Preview自己设计后训练数据，把Qwen3-30B-A3B 在 AIME24上的准确率从53.3%提到60%，与 Claude Opus 5持平，同时消耗更少的标注Token。

目前阶跃星辰官方也开启了活动，新用户注册就送99元的套餐，登录即得 15 天，完成首次调用再得15天，每邀请1位好友注册，再获15天，累计最高 45 天，总福利可达75天。

K3级别的AI大模型免费用75天，想体验的可以试试，注册点击这里。

至于实际性能，从目前找到的反馈来看，想真正持平K3不那么容易，但也不是为了跑分刷榜的大模型，能力还是可以的，跟DeepSeek V4.1 Flash差不多吧，不过实际使用速度不那么快，如果接下来免费使用的人多了，速度可能还会下滑，尽早体验吧。

相比其他国产AI公司，阶跃星辰之前的名气不是那么高，有部分网友用过他们的Step 3.X系列大模型，还是多模态的，性能中规中矩，这次跳过了Step 4.X直接进入Step 5 Preview，这是一个6000亿参数量的轻量级大模型，跟V4.1 Flash的参数量差不多，比智谱的GLM-5.X系列的7400多亿还要小一些。

至于性能水平，AA榜单上放出了排名，得分44分，跟2.8万亿参数量K3的44分持平，比GLM-5.3、Opus 5的45分略低一分，但大幅领先于V4.1 Flash的40分、V4 Pro的36分。

除了总分，在Terminal-Bench 4.0这样的重负载编程能力测试中，Step 5 Preview做到了33.3%，接近GPT-5.6 Terra，高于GLM-5.3 Flash，也大幅领先于V4.1 Flash的26.8%，以及K3的12.6%。

在性能出色的同时，Step 5 Preview的性价比同样有优势，每100万输入token的价格为 $1.00（很有竞争力，中位数：$1.88），每100万输出token的价格为$2.70（很有竞争力，中位数：$10.00）。

在 Intelligence Index 上评测 Step 5 Preview 的总成本为 $918.34。Step 5 Preview的速度为每秒100个token，高于平均水平（65）。

当然AA榜单的排行还不是最夸张的，在AITIER的代码能力榜单上，Step 5都超过了Fbale 5.1了。

各种榜单也就是个参考，不代表实际水平一定跟榜单一样，最终Step 5 Preview的表现还要看大家的使用情况，从目前有限的国内外社交平台的用户反馈来看，至少不会是纯跑分型的，实际能力也不弱。

另外值得一说的是阶跃星辰的Token Plan套餐在国内的AI公司中还是很良心的去，起步49元，相当于400元的额度，而且没有5小时限额。

不过Step 5 Preview的表现如果真的很给力，接下来可以预见的就是他们也会很快面临算力不足的问题，然后Token套餐要么限售、涨价，要么可用性变差，还会缩水等等，这一系列问题是国内AI公司避免不了的。

根据DeepSeek的说明，调休上班的周末、中国法定节假日全天均按空闲时段计费。

这个解释意味着明天周末虽然是要上班的，但API收费是按照周末全天的空闲时间收费，而不是按照工作日的高峰期价格收费，中秋国庆3天、7天的假期同样是空间时间段收费。

算上调休时间，双节前后一下子多了十几天空间时间段，按照50%的费用来算，跑长程任务的可以省一笔钱了。

DeepSeek V4系列自从4月底发布以来，价格多次有调整，发布没几天就降价75%，之后又把这个优惠价永久化，不过8月份V4 Pro正式版发布之后又大幅涨价，还引入了高峰、空闲时段，高峰期双倍收费，导致缓存命中费用最高涨了11倍，整体涨幅差不多3-4倍。

不过在V4.1 Flash发布之后又一次大降价，缓存命中费用大降60%，回到了之前的低价，只是输出价格比之前的优惠价还高一倍。

对于高峰期、空闲期的价格，网友亲切形容价格为梁文锋、梁文谷，现在双节及调休日期都是梁文谷价了，现在代码开发及各种任务都可以在手机端远程控制，安排得当的话不影响出游，还能省一笔费用。

截至发稿时，智谱官方微博等渠道还没发表这个回应，是在用户群里由官方大管家发布的，解释了问题发生的原因，强调上传之后也不会保存用户数据，会立即销毁，并承诺后面会开源Zcode软件。

各位 ZCode 用户：

今日社区中的相关讨论我们高度重视，第一时间完成自查，先向受影响的用户道歉。现就有关情况说明如下：

此次问题源于 ZCode 的“代码库索引”功能。该功能旨在帮助用户在本地生成仓库索引，以支持包括历史版本在内的会话检查点恢复、历史版本回退及 Repo Wiki 等功能。

Repo Wiki 功能在生成 Wiki 页面时可能会触发仓库数据上传。Wiki 页面在云端生成后，相关上传数据会立即销毁，不会保存。

由于该功能在上线初期默认开启，部分用户因此受到影响，对此我们深感抱歉，目前相关问题已经修复。

我们深知任何关于数据的问题都会直接影响用户对产品的信任，我们将于近期开源 ZCode 代码库，在一个更加开放的生态中把产品做的更好，并邀请第三方评估人员对系统运行情况进行审查，并持续公开产品审查进展，以完全透明的方式建立大家的信任。

对于此次问题给大家带来的困扰，我们深表歉意。我们将为全体 ZCode 用户额外提供一次周额度重置，额度将于今日发放。

再次感谢大家的关注与监督。

目前支持macOS与Windows桌面端，iOS与Android版本显示即将发布。

官方降Chatterfly定位为一款AI原生表达辅助工具，主打开口就成稿"，解决用户想法零散、口头表达难以转化成书面文稿的痛点。

与传统输入法主要将语音转换成文字不同，它能在语音转写基础上结合上下文理解用户意图和当前场景，自动整理润色口语化表达，将零散想法整理成清晰、得体的书面文字。

Chatterfly首期内置6款场景Skill，涵盖会议纪要、工作汇报、项目推进、营销文案、邮件润色及VibeCoding提示词优化。

启用对应Skill后，可针对不同场景进行更深入的内容整理与加工。此外还支持文本创作、即时翻译、信息提炼等AI功能，用户按下快捷键直接说出需求即可快速下达指令。

适配场景上，Chatterfly针对真实使用环境做了专项优化，通勤、运动、喝咖啡、双手腾不开时只需开口即可。

轻声、嘈杂、弱网环境下照样"听得清楚、办得明白"，思路不必暂停，沿途冒出的想法随口说就能即时记录。

支持在微信、QQ等多种应用中调用，无需频繁切换应用。

采用腾讯自研混元大模型多模态技术，具备较强的意图理解能力，并支持持续学习用户的输入习惯。

隐私安全上，相关语音转写记录和录音文件均存储在用户电脑本地，不会上传云端服务器。

在OpenAI的官方页面中，有关支付的说明今天进行了更新，加入了人民币币种的支持，这是以前没有的。

这是什么信号？现在还不好说，加入某种币种支持这一条变化并不能代表什么，后续还要看对银行卡、信用卡或者微信支付宝等渠道的支持，有了这些才能说明问题。

当然，更关键的问题还是OpenAI官方的政策，目前OpenAI及Anthropic、谷歌、Meta等美国AI公司都会使用各种风控手段限制国内的使用，就算国内的开发者购买了他们的服务，降智、限速甚至封号等各种措施也是防不胜防，只要政策不改，花了钱也是买罪受。

另一方面来看，如果这个事不是偶然的，那也可能说明中美双方在AI这件事上会有所缓和，毕竟下周的会谈中AI会是一个重要议题，从芯片到大模型都有可能谈，这对双方来说都是有意的。

如果OpenAI最终能在合规支付购买GPT大模型服务上取得进展，那对国内的开发者来说也是好事，各路天才程序员不需要去找各种不靠谱的渠道购买服务了，业务开发会稳定很多，中转站等灰色渠道也会大幅减少需求，这里面的坑实在太多了。

据了解，Chatterfly目前已支持macOS和Windows桌面端，但需要内测码才能使用，iOS和Android版本则显示“即将发布”。

Chatterfly支持全场景AI打字，具备较强的意图理解能力，并支持持续学习用户的输入习惯。

与传统输入法主要将语音转换成文字不同，Chatterfly还可以结合上下文理解用户意图和当前场景，对内容进行自动整理和润色。

用户不需要提前组织好语言，开口说话后，Chatterfly即可根据语境自动梳理内容，将口语整理成更加清晰、得体的文字，实现“开口就能成稿”。

目前，Chatterfly内置6款场景Skill，包括会议纪要、工作汇报、项目推进、营销文案、邮件润色以及Vibe Coding提示词优化等。

开启对应Skill后，Chatterfly可针对不同使用场景进行更深入的内容整理和润色。

此外，Chatterfly还支持文本创作、即时翻译、信息提炼等AI功能，用户按下快捷键后直接说出需求，即可快速下达指令。

Chatterfly支持在多种应用和场景中调用，包括微信、QQ等，无需频繁切换应用，适配弱网、嘈杂、轻声环境。

据媒体报道，Chatterfly底层采用腾讯自研混元大模型多模态技术，其语音转写记录和录音文件均保存在用户电脑本地，不会上传至云端。

GLM-5.3 Flash是智谱前不久才发布的多模态大模型，跟GLM-5.3相比速度快得多，而且是首次使用了全国产芯片部署，多达10万块国产AI芯片使得单位Token推理成本较年初下降80%。

不仅硬件上有所突破，智谱这次还首次看到了RSI自我递归能力上的早期迹象，创始人唐杰表示GLM-5.3开始帮助优化GLM-5.3-Flash在国产芯片上的部署。

根据他公布的信息，一个由GLM-5.3驱动的Infra Agent用两周时间，帮助GLM-5.3-Flash在国产加速卡上第一次跑通，到承载全部线上流量，端到端吞吐提升至3.2倍。

他提到GLM-5.3驱动的Infra Agent解决了三个关键问题：修复KDA精度漂移，将KV传输开销从30%以上降至1%以内，并通过重构Decode算子获得1.71倍加速。

详细技术细节可以参考智谱官方发布的技术报告。

这还只是智谱在RSI方向的一次探索，此前的财报会议上唐杰还确认了下一代大模型GLM-6要做到fully self-training（完全自训练），从预训练到中训练、再到后训练，都可以完全自己训练自己，并且做自我进化。

这是一个很大的挑战，最大的问题在于：模型能自己判断”什么时候停止、什么时候纠正自己”——这是最大的难题，而不是简单地”把模型训大、直接往下做”，所以未来模型会作为一个重点来研究。

今天智谱开了一场面向投资人和分析师的电话交流会，不仅公布了他们的业绩进展，还发布了一些可以说劲爆的消息。

首先是他们的业绩还在爆发，ARR年度经常性收入指引上调25%，2026年末ARR将从之前的24亿美元上调至30亿美元，截至9月上半月，全业务口径ARR已达18亿美元。

相比业绩，智谱更重要的是确认了一件事——算力供给短期内不再是公司收入快速增长的主要约束，他们强调大模型公司在算力投入方面需要持续坚定扩张。

智谱给算了一笔账，投入300亿元算力，大约可以建设10万P算力，预留40%算力做模型训练研发，60%算力用于业务推理需求。

按照智谱GLM-5.3的高推理性价比，可以做到最高80%的理论推理毛利，如此一年60%的推理算力利用率打满全价收益一年可高达400亿元，不仅收回全部算力投入，还能覆盖模型训练的研发费用。

如果只投入100亿元，不仅覆盖不了模型业务推理的算力需求，也支撑不了模型训练的研发。

智谱还提到2月GLM-5发布后调用量近10倍，算力一度告急、Coding Plan限量抢购，在7月融资后放开供给，9月落地约50亿美元融资，大头用于扩算力之后短期供给才稳住。

小艺Work是一款面向日常办公、代码开发和创意创作的AI工作助理，办公、代码、设计样样精通，并打通鸿蒙手机、平板和电脑，实现跨设备协同。

在实际使用中，小艺Work可以帮助用户优化项目汇报PPT、提炼汇报材料重点，也能优化核心函数逻辑、补充完整代码注释，还可以生成活动视觉海报，并统一页面配色风格。

具体来看，小艺Work支持自主规划任务，用户只需告诉它最终目标，系统即可自动拆解任务、安排执行步骤，并调用合适的工具推进任务，执行进度全程可见，关键节点仍可由用户审核确认。

跨端协同方面，小艺Work支持手机、平板与电脑之间联动，用户外出时也可以通过移动设备远程下发任务、查看进度，并对最终结果进行验收。

小艺Work支持云电脑与本地电脑两种模式，可根据任务所需的软件、文件以及工作环境进行选择。

此外，小艺Work还加入专家能力，可针对研究分析、内容创作、编程办公等不同需求，自动匹配对应能力完成任务。

据介绍，用户通过手机端小艺Work连接电脑后，可以远程继续电脑上的任务，并接收进度提醒，同时调用该电脑中的文件和工具。

任务完成后，相关文件与处理结果会自动同步，方便用户随时查看、确认并继续后续操作。

小艺Work还支持同时连接多台电脑，用户可直接查看不同设备的在线状态，并随时切换到需要操作的电脑。

每次有新版大模型发布，使用没几天之后降智问题多少都会出现，这里面原因也很复杂，有可能是算力不够，也有可能故意限制，从国内外论坛网友的吐槽来看，GPT-6 Astra降智让中文区用户受伤最严重，很多人甚至被路由到了低端模型，性能严重下滑，花了钱也要被虐。

当然，国外用户就算降智不如国内用户严重，但也饱受连接不上的困扰，说到底还是算力不够影响的。

好消息是OpenAI也开始着手解决GPT-6 Astra的降智问题了，今天推送了ChatGPT/Codex的新版本26.908.70816，有网友反馈解决了一些降智问题，但也只是缓解，并没有彻底杜绝。

GPT-6 Astra降智与否可以用公认的几个问题来做测试，比如知识日期时间、鸬鹚骑自行车等问题，但网上现在有了一个更靠谱的检测页面，点此。

这个页面会有三个随机挑战，让GPT-6 Astra去回答，得出结果之后粘贴回这个页面，然后就可以分析出降智的情况。

这里面的原理跟大模型的训练有关，每个大模型说是生成随机数字，但往往会有特定的风格，这个页面就是靠这个来检测大模型真实身份的。

不过这个网页只适合GPT大模型检测，用其他家的大模型来检测得到的结果没有参考意义，就好像Agent限定系统提示词之后回答大模型身份的问题一样。

相比大模型，DeepSeek Harness这一个月来获得的热度更高，几天时间就获得了10万以上的Github Star，一切皆插件的理念也给与开发者极大的自由，初期官方没有自己的桌面客户端，社区就开发了多个第三方桌面客户端。

但是第三方的永远没有官方自己的稳妥，前几天升级之后网友发现DeepSeek Harness已经有桌面客户端分支了，只不过并没有提供成品，还要自己从源码编译。

最新消息显示官方仓库主分支已经新增完整的apps/desktop，会支持macOS Apple Silicon、Intel和Windows x64三大平台，可惜暂时没有Linux系统支持。

正式上线之后应该会在download.deepseek.com页面提供下载，目前还没有提交下载版，不过肯定不用等多久了。

相比第三方社区的桌面客户端，DeepSeek Harness官方桌面端虽然功能上也是把之前的Web界面用Electron打包套壳，但官方的桌面不走本地端口，而是自定义的dsh-app://协议传输数据，安全性更好。

另外就是官方桌面端跟运行时、后端等打包成了整体，版本维护方便，第三方社区往往是分离的，容易出bug，官方版还是稳妥一点。

此外，虽然DeepSeek V4.1 Flash也可以在其他客户端中随便用，但DeepSeek之前就说了V4.1 Flash大模型是跟自家的DSH联合优化的，他们公布的测试结果也确实可以看出DSH minimal模式下性能是最好的，追求极致性能的还是绕不过官方客户端的。

还有一个优势DSH客户端的缓存命中率更高，这是多位网友体验后的结论，虽然没有详细的数据支持，但个人使用过一段时间DSH后觉得在DSH中用V4.1 Flash确实体感更快一些，命中率达到95%以上也是常态。

最后这几天还有个争议，网友对V4.1 Flash开不开最高档的思维链Max展开了讨论，Max强度下的思维能力肯定是最强的，但那是针对各种长时高难度任务，用的时间及Token消耗也很高，正常使用开High模式就很高了，甚至High思维强度下普通任务的表现也更好。

如果是一些简单的对话及任务，试过Low模式都可以，甚至还可以关闭，回答速度更流畅，大部分网友使用V4.1 Flash都不是很复杂的任务，思考强度确实没必要上最高，High、Low日常都够用，还能省点钱和时间。

Pro系列的新品确定了是V4.1 Pro，具体升级还没公布，如果是V4到V4.1这样的提升幅度，那V4.1 Pro性能上限也会很高，但考虑到之前V4 Pro-0813正式版的不及预期，大家期待值不要拉太高。

后续还有一波大模型，爆料者称它叫做DeepSeek Code 2.0，即将发布，时间窗口是9月份，预计性能会击败Mythos 5.1和GPT-6 Astra，这是当前最强大的两个前沿级大模型。

其他方面，DeepSeek Code 2.0预计会继续保持开源开放，设计重点是Computer Use，也就是电脑控制，AI替代你操作电脑完成很多工作，Astra目前很多让人惊讶的使用就来自这一方面。

这个Code 2.0拥有高达3万亿以上的参数量，显然这也是它提高性能的关键，这方面国内目前最强的是K3大模型的2.8万亿，千问的Qwen 3.8 Max是2.4万亿参数量，DeepSeek V4 Pro是1.6万亿参数。

从V4.1 Flash换用新结构使得参数量翻倍来看，这个Code 2.0从当前1.6万亿提升到3万亿参数的可信度是有的，想跟Mythos 5.1及Astra这样的大模型竞争就需要这个级别的参数量，不然性能上限是很难提升的。

这个爆料的可信度不好说，DeepSeek过去的23-24年倒是推出过三款名字带Code的大模型，不过那时候表现平平，这次要是重推偏向代码/逻辑的Code大模型，作为旗舰级产品倒也不失为一个方向，就让V4.1 Pro及Flash面向通用Agent任务即可。

微软多次表示Win11是史上最安全的Win系统，有了Defender杀毒软件就够了，大部分人就没必要再装什么第三方杀软了，不过这个说法遭到了PCmag网站写了十多年网络安全内容的专家的反驳，认为Defender是不够的。

文章洋洋洒洒写了很多，不过总结起来其实并不多，这个安全专家认为Defender还有不足，其中有一点就是微软自己都承认的用户拥有的多设备下防护不足，比如手机、平板、Mac电脑等等。

其次就是防护功能还不全面，杀毒软件现在的作用不只是杀个毒，网络钓鱼防护也是重要一环，他之前专门测试了钓鱼防护，第三方杀软普遍能做到95%以上的防护率，有一半能到100%，而Edge内置的防护水平只有75%。

再有是额外的防护功能，包括对浏览器中的追踪器主动防护、紧急启动盘、暗网监控、系统维护、缺失补丁修复的漏洞扫描等等。

他的这番表态不用细说了，其实国内的网友都懂，因为杀软集成大量杀毒之外的功能，这事还真是国内的杀软率先做起来的，多年前用过国外杀软，比如诺顿、ESET、大蜘蛛、卡巴斯基、Bitfender之类的软件，核心功能就是杀毒，再多一个就是网络防火墙，如果还有额外功能就是要再花一笔钱了。

把各种杀毒之外的系统维护、漏洞扫描、垃圾清理等功能集于一体的还真是国内的杀软，而且还是免费的，后遗症就是广告有点多，用户的电脑还可能被夺舍，随时给你来个全家桶。

说得简单点，这个安全专家反驳微软的说法没错，Defender自身功能确实弱一点，但微软说的也没啥错，大部分人真的只用Defender就够了，其他附加功能提升的主要也不是安全能力。

本次驱动覆盖了从Meteor Lake到Wildcat Lake的全部五代NPU平台，实现跨代兼容。英特尔在Ubuntu 26.04 LTS搭配默认Linux 7.0内核上完成了全平台测试，确保用户空间驱动正常工作。Ubuntu 24.04 LTS的官方支持也得以延续。

除系统认证外，本次更新还包含底层组件升级。Level Zero接口升级至v1.32.0，OpenVINO升级至2026.3.1，内置NPU编译器更新至UD2026.38（版本8.3.0）。NPU编译器本身已包含Sigstore Cosign签名和不可变GitHub发布证明，增强了供应链安全性。

根据Linux Compatible的测试数据，英特尔在Ubuntu 26.04与内核7.0.0-31上运行了完整UMD测试套件，所有芯片世代均实现零失败。

在扩展工作负载测试中，Lunar Lake、Panther Lake和Wildcat Lake等较新硬件通过率达到98%，而Meteor Lake和Arrow Lake则为83%，未通过的测试主要涉及GPU协同测试及部分标准UMD检查。

用户可从GitHub发布页面下载发行版专属的tar包。安装前需清除旧版intel-fw-npu等软件包，并安装libtbb12依赖库。

考虑到Ubuntu 26.10即将发布，英特尔此时选择为26.04 LTS提供官方支持，为NPU用户在Linux平台上的AI推理应用提供了更稳定的选择。

虽然最近发布的Gemini 3.8一度也刷榜，表现接近Opus 5了，但Pro系列大模型迟迟不能发布，导致谷歌在旗舰级大模型领域没有一战能力，现在都寄希望于新一代的Gemini 4.0大模型了。

海外媒体爆料称谷歌联合创始人布林虽然没有了要职，但在利用自己创始人的影响力把谷歌的大模型研究推向RSI自我递归，几个月来多次要求员工将RSI作为重点推进。

谷歌前不久大规模改组了AI部门，DeepMind原来的领导层几乎被全面更换，创始人哈撒比斯基本退居二线，对谷歌AI研究的影响力减弱，原来的副手执掌了这个部门，研发速度在加快。

最近一段时间，AI行业减少了AGI的提法，开始推崇RSI，指的是AI大模型可以自我改进，OpenAI及Anthropic的Astra、Mythos旗舰级大模型据说就做到了一部分自我改进，让AI自己训练、提升自己。

谷歌把研发重点转向RSI不让人意外，关键的是他们会拿出什么样的产品，社区发掘出来的信息显示了名为rsi-model-liverl-le的存在，支持1M上下文，就被认为是下一代的Gemini 4大模型。

7月底的财报会议上，谷歌也提到了内部看到的Gemini 4进展让人非常兴奋，相信正式将对外发布时，人们会感到满意。

谷歌强调他们需要Gemini 4作为更大的基础模型来在那个前沿水平竞争，他们正专注于很好地执行这一目标。

作为当今LLM大模型技术的奠基人之一，谷歌现在搞不好AI一事让很多人都觉得意外、不解，现在各种消息暗示谷歌要发威了，Gemini 4系列能不能摆脱哈基米、北美大豆包的称呼就看这一次大招了。

DeepSeek做出这个决定的初衷显然是好心，因为V4.1 Flash不仅性能比V4 Pro更强，而且价格还便宜很多，直接路由V4 Pro到V4.1 Flash上是给用户省钱了，另一方面DeepSeek也能回收部分算力用于开发更强的大模型。

然而这个决定很快遭到了网友的反对，好心变成了坏事，问题不在于V4 Pro性能不如V4.1 Flash了，而是DeepSeek不该替客户决定，更不应该直接将正在使用中的大模型路由到V4.1 Flash，这是个基本的商业逻辑。

这就好比去饭店吃饭，你点的是水煮鱼，但老板说酸菜鱼更好吃，还便宜，直接给你换成酸菜鱼，这种好心势必引发混乱。

之后DeepSeek在一片反对声中宣布延期路由，今晚更是回到了原点，发公告称决定在 2026 年9月14日之后继续提供DeepSeek V4 Pro的API调用服务，计费方式保持不变；如有变动，我们将另行通知。

还在用V4 Pro的网友可以放心了，不会引起业务混乱了。

从8月13日V4 Pro正式版发布时的混乱及现在路由替换大模型的决定，DeepSeek显然在公关及舆论管理上有所欠缺，他们已经是估值700亿美元的AI巨头了，这方面的课也需要补上了，不然对企业发展也不利。

当然，DeepSeek目前最关键的还是把V4.1 Pro大模型搞好，一定要避免之前的那种灾难，V4.1 Pro正式版可以晚一点发布，但性能及商业管理上别再出乱子了，不说有什么超预期的惊喜，秒杀Fable或者GPT-6之类的，在V4.1 Flash展露出的技术优势上持续进步就可以了。

整个项目的核心代码由AI模型Claude通过氛围编程方式生成，首个版本仅耗时约1小时便已成形。

技术细节上，ReProgman软件的下载包体积仅为12至16MB，属于典型的绿色免安装工具，运行环境要求系统安装有.NET SDK 10.0或更高版本。

外观上，它精准还原了当年“progman.exe”的窗口风格，允许用户在现代操作系统上以复古的逻辑导航程序和文件，而且项目同时支持Windows 11与Apple Silicon版macOS。

目前源代码已在GitHub上以MIT许可证开源。

值得一提的是，想要体验正宗Windows 3.X的用户还有更硬核的选择。此前在今年4月，就有爱好者在搭载锐龙9 9900X与RTX 5060 Ti的全新硬件上，以裸机方式直接运行了Windows 3.1X系统。

28纳米是生产高性能微处理器、微控制器和片上系统的关键工艺节点，广泛应用于智能手机、工业自动化和电信设备。俄罗斯目前仅具备90纳米及更成熟制程的量产能力，28纳米芯片制造尚属空白。

“CAD Tsifra-R”是俄罗斯掌握28纳米工艺的第二阶段工作，旨在开发完整的设计流程工具链。第一阶段的基础设计流程预计于2026年底完成。下一阶段名为“PTM-Pro计划”，计划于2029年启动。

俄罗斯设计中心此前长期依赖美国Synopsys和Cadence的CAD软件。2022年后，这两家公司停止了对俄罗斯客户的支持，迫使俄方加速开发国产替代方案。

据估算，到2030年，俄罗斯国内CAD软件研发总支出将达到546亿卢布（约合43亿元人民币），计划开发约100个CAD平台并销售约2600套软件。

CAD系统的开发与俄罗斯芯片制造产能建设直接挂钩。泽列诺格勒的NM-Tech公司正在建设FAB-300工厂，目标正是28纳米制程。

此外，俄罗斯已计划成立联合微电子公司，到2030年为此拨款1万亿卢布（约合789亿元人民币），用于建立28纳米及以下工艺的芯片生产线。

DeepSeek V4.1 Flash虽然从名字上看比之前的V4.0只进化了0.1版，但本质上已经是不同的大模型了，V4 Flash是2820亿参数量底座，激活130亿参数。

而V4.1 Flash是Causal-Encoder-Decoder全新结构，有5520亿主干参数，还外挂了1960亿参数的 Engram 条件记忆，输入激活80亿参数，输入激活160亿参数，不对等了。

V4.1 Flash的整体规模提升了一倍多，但实现的效果是速度更快，前两天测试的时候能达到500-600Token/s，速度是V4 Flash的3-4倍，现在人多了也差不多是翻倍速度。

价格也降回来了，API缓存命中价格跌了60%，综合下来每个人的使用成本大约能减半，不用肉疼了。

这一切是怎么做到的呢，只能说V4.1 Flash就是AI基建优化之神，尤其是KV Cache缓存方面，主缓存改成FP4，再加跨层复用，每个Token的全局KV只剩 890 字节，约为 V4 Flash 的1/4；长期放在SSD或内存里的缓存进一步降到约1/8。

换句话说，V4.1相比V4只需要很少的HBM及SSD硬盘，降幅超过75%，如果这个技术能全面推广开来，那全球AI对内存及SSD的需求至少可以减少两三倍。

要知道三星、SK海力士及美光等公司把内存价格大涨5-10倍的理由就是AI需求过高，但实际的需求缺口也就是5-10%而已，V4.1 Flash这个技术普遍使用之后，AI的需求量就不可能有这么夸张了，没法支撑三星等公司的大肆涨价理由。

DeepSeek V4.1 Flash实际上是个新模型了，比之前的V4 Flash参数量大量40%以上，但速度更快，性能基准已经超过了V4 Pro-0813，这可是一个1.6万亿参数量的高端模型了。

没涨价之前的DeepSeek V4 Flash-0731一度成为AI大模型的斩杀线，后面因为涨价及Pro性能不及预期等问题，性价比被其他模型超越了，而DeepSeek V4.1 Flash这一次又夺回了性价比之王的称号。

在OpenDesignt发布的基准测试中，V4.1 Flash跟当前最强的GPT-6 Astra相比，达到了后者98%的水平，但成本只有后者的1.4%，性价比已经超过了其他大模型，甚至连Fable 5.1也不例外。

这个测试偏向设计，还有安全性能测试，V4.1 Flash的表现也很让人惊讶，3轮测试下来接近Opus 5及Qwen 3.8 Max的表现，比Grok 4.6、GLM-5.3、GPT-5.6 Luna都要强，而成本只要2.06美元，是旗舰级大模型的2-4%的水平。

总之，DeepSeek这次靠DeepSeek V4.1 Flash及降价又一次成为AI大模型中的斩杀线，梁子的封号可以甩掉了，现在至少是梁神、梁圣级别的。

当然了，大家肯定不会满意于此，DeepSeek V4.1 Pro大模型才是关键，它应该也是全新架构的大模型了，V4 Pro预览及正式版表现都没达到大家的预期，V4.1 Pro压力也不小，但DeepSeek现在的算力显然有明显改善，技术上的差距也在加快追赶，如果10.1前后搞出来V4.1 Pro还是值得期待一下的。

随着PC端版本落地，豆包输入法已经完成Windows、macOS、iOS、Android、鸿蒙五大平台全覆盖，打通手机与电脑之间的AI输入链路。

Windows版延续产品语音优先的核心定位，复用豆包同款语音大模型能力，长按键盘右Alt键即可快速唤起语音录入。

支持多方言、中英混输、专业术语识别，嘈杂环境也可以稳定转写，即便处于弱网、无网条件下依旧可以正常使用语音输入功能，适合会议记录、大篇幅文稿口述等办公场景。

键盘输入方面，依托大模型实现语义级智能联想、长句补全以及随打随纠，结合上下文理解优化候选词输出，降低反复修改的频次。

登录豆包账号之后，个人词库、输入习惯可以云端同步，手机电脑之间输入体验无缝衔接。

同时搭载超级互传功能，设备之间复制的内容可以直接跨端粘贴，省去文件中转复制的繁琐步骤。

软件本体保持纯净无广告弹窗，内存占用控制合理，提供拼音、双拼、五笔多种输入模式，用户可以自定义快捷键、候选字大小、工具栏显示等多项设置，适配不同用户的使用习惯。

DeepSeek官方小助手已经公布了内测的消息，称V4.1 Flash 的中间版本开放内测申请了。

对于新版本，DeepSeek称V4.1 Flash采用了新的模型结构，原生多模态支持、能力更强、速度更快、且成本更低。

API调用只需要保持 base_url 不变，将模型名设置为 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 即可调用，当前计费与deepseek-v4-flash 相同，每账号限流20并发。

这次的策略跟之前V4正式版一样，也是先发出来Flash模型，V4 Flash-0731当时的发布可以说惊艳了大家，性能直接追上了Opus 4.8的水平。

不过0813发布的V4 Pro正式版就一言难尽了，性能表现没达到大家的预期，整体没比V4 Flash-0731提升多少，而之后的大涨价更是让DeepSeek口碑下滑，梁圣变成了梁子。

现在V4.1 Flash开始测试，按照官方所说的更强、更快还有更低的成本，这次要是大幅降价，再加上原生多模态支持，如果性能能追到GPT-5.6 Sol、Opus 5级别的就很有价值了，这次希望梁子重新变回梁圣。

搭载新一代MiMo-X系列预览版模型，定位面向真实工作场景的AI Agent桌面应用，不再局限问答对话，目标完成完整长链路工作任务，输出可编辑交付成果。

MiMo Desktop支持PDF、表格、图片、视频、录音、压缩包等多类素材直接导入，用户用自然语言下达指令，AI自动理解任务、拆解步骤、调用工具，输出文档、PPT、表格、网页、图片、音频视频、3D模型甚至软件工程项目。

成果支持会话内实时交互预览，并非静态截图，生成产物可以直接点击操作，还能选中局部内容做定向修改，保留多版本记录支持回退对比，不用全部重新生成。

内置Smart智能调度系统，无需用户手动挑选模型与Agent框架。

系统自动识别办公、编程、设计、调研等任务类型，根据复杂度自动路由匹配标准/旗舰模型、对应的Agent工作流，大型任务还可以拆分多角色Agent协同作业，兼顾输出质量、响应速度与计算成本。

客户端同时还具备浏览器自主操控能力，可自动打开网页、检索信息、提取素材，调研信息直接用于任务产出，生成网页成果还会自动校验交互效果。

针对长任务成本问题，依靠模型路由、局部编辑、上下文缓存三重优化，同会话缓存命中率最高可达99%，跨会话最高95%，大幅减少重复计算Token消耗。

本次邀测通过申请的用户，可限时限量免费体验两款新一代预览模型：MiMo-X-Pro-Preview、MiMo-X-Flash-Preview，针对复杂推理、多Agent协作、大型代码项目、Office套件、网页交互、3D、音视频生成等专业工作场景优化。

访问官方邀测页面提交申请即可参与，优先向MiMo开放平台老用户开放测试。

A家发布Fable 5.1不仅价格贵，而且处处搞限制，搞得客户都不满了，Astra可能在编码性能上略逊一筹，但综合能力优秀，而且Token效率更高，综合成本反而下降了，在各个领域的使用更广泛，网友都在积极探索用Astra改变目前的工作方式。

Astra的这波爆发也让日本JAIST大学的客座教授金晶翔太发了感慨，但他谈的一个角度很有意思，提到了DeepSeek创始人梁文锋前几个月流出来的内部演讲中的一个表态。

DeepSeek之前对多模态的支持不太完善，这跟梁文锋的观点也有关，他认为视频生成AI、世界模型或者物理模型都不是AGI的主线，现在需要专注LLM大模型发展，之后会用大模型来解决其他问题。

今井翔太认为，现在看到Astra大模型的全能力之后，梁文锋此番表态的说服力越来越强了。

梁文锋对AGI的态度也是如此，他表示DeepSeek不会把主要精力投入前面提到的AI方向上，这也不是说这些领域没有价值，而是认为这些不是限制AGI的关键瓶颈。

梁文锋的意思是，DeepSeek真正的核心目标就是AGI，其他的事顺手就能完成，站在更高的技术目标上再去做下一层的技术应用，很多时候就是降维打击。

OpenAI之前因为Anthropic及中国开源大模型的竞争也调整过战略，放弃了视频生成模型，专注AI核心能力，包括编码之类的，他们这番改革现在来看是很成功的，在GPT-5.5及现在的GPT-6大模型发布之后回归巅峰了。

这次Astra大模型的发布，OpenAI也自信表态要开启AGI时代了，NVIDIA CEO黄仁勋也表示了赞同，顺带着夸了自家的GPU显卡在训练Astra上的作用，还表示现在只用了10万张显卡，下一次就是40万张显卡训练大模型了。

虽然美国公司张嘴闭嘴就用实现了AGI来营销很无聊，但Astra这波展示出来的能力确实更上一层楼了，也要承认国产AI大模型又被拉开了距离，特别是算力资源上两边本身就存在鸿沟的情况下。

美国公司的旗舰大模型已经出了一轮了，国产大模型后续要看Kimi 3.1、GLM-5.5、MimiMax M3 Pro、Qwen4以及DeepSeek V4.1了，希望能有惊喜等着大家吧。

这个常识判断如果看API定价的话确实没问题，OpenAI、Anthropic两家的旗舰级大模型API定价很贵，Fable这种最强大模型1M Token能贵到40-50美元，次旗舰的也会在15-30美元，相比之下国内的大模型API定价往往只有美国产品的1/10甚至1/30，差价非常大。

然而评价大模型费用也不能只看API定价，真正使用AI搞开发或者复杂任务的人都知道要看实际的消耗，Coding Plan的用量及月费才是关键。

国内知名的财经媒体日前做了一个测算，购买了全球知名的大模型公司的Token套餐，并根据月收费、5小时额度占比、缓存命中、输入输出占比等指标做了综合分析，最后统一折算为1亿Token的价格。

计算下来，OpenAI的200美元/1360元套餐中，GPT-5.6 Sol使用1亿Token均价只要12.5元，GPT-5.5是13.6元，而国内的几个套餐中火山、智谱、阿里、月之暗面的费用都要高得多，最高的要101元，智谱最便宜的也要25.1元，比OpenAI的价格依然高出一倍，其他几家是2-4倍费用。

这里面不同的是DeepSeek，他们是主流大模型公司中唯一一个不推Token套餐的，只用API定价，V4 Pro折算下来要17.5元，而V4 Flash只要6.4元，这个价格才是里面唯一真神。

以上这个对比结果可以说很反常识了，大家这次可以注意到国产大模型的API便宜不代表最终费用就便宜，这里面的问题归根到底还是跟用量有关，OpenAI的套餐用量可以给到100亿Token，国产的几个套餐只有OpenAI的5-20%左右，自然就不可能便宜了。

这里面的原因又涉及到很多因素，比如缓存命中率，这是V4价格封神的关键原因之一，还有就是国产大模型公司普遍面临算力资源的限制，给的Token用量自然要小气一些。

此次更新大幅精简工具栏，移除Copilot入口和多个第三方应用快捷方式，并采用多进程架构将照片加载速度提升近一倍。

新版工具栏从此前的十个左右选项精简为编辑、旋转、删除、打印、分享、更多和“打开方式”几个核心按钮。微软表示这一调整是为了让用户聚焦内容和常用操作，而非被过多选项干扰。

Designer、OneDrive和Clipchamp三个入口从工具栏移除，其中OneDrive被挪到左侧边栏和设置页，Designer和Clipchamp则需要通过"打开方式"菜单找到。询问Copilot按钮被完全移除，但AI背景消除等可选功能保留。

右键菜单同步精简，不再显示“Bing视觉搜索”用“Designer编辑”“用Clipchamp创建视频”等选项，嵌套菜单占用空间也更小。

不过原先右键直接可见的“在文件资源管理器中打开”被移入“打开方式”二级菜单，操作上多了一步。

性能提升是本次更新的另一重点，新版采用多进程架构，照片加载速度近乎翻倍，大图打开几乎无需等待，缩放操作更加流畅，低端硬件上的卡顿也明显减轻。右键菜单响应速度同样加快。

新版还改善了对HEIC格式照片的编辑支持，无需转换格式即可直接编辑，同时支持直接打开SVG文件而不再依赖第三方应用。

PC客户端赛道竞争变得火热，腾讯WorkBuddy不管是月活规模还是用户使用频次，都排在行业第一位。

整个AI效率办公赛道已经迈入亿级市场，PC客户端增长势头最猛，同比涨幅达到340.6%。

对比其他渠道，AI原生App同比261.1%，应用插件同比33.5%，PC网页端反而出现下滑，能够看出越来越多用户愿意下载专门的PC客户端来使用AI办公工具。

在PC端办公Agent榜单里面，WorkBuddy月活来到658.2万，拉开明显差距。同属腾讯的QClaw排在第二位，月活225.9万。抖音的TRAE Work位列第三，月活190.4万。

剩下还有阿里、智谱华章的多款产品紧随其后。4?7月属于行业集中竞争阶段，不少产品用户规模都实现快速上涨。

从用户使用频次上更能看出差距，WorkBuddy用户月人均使用次数达到19次。第二名QClaw只有13.6次，其余产品普遍低于10次。

高频使用代表用户真的会把Agent融入日常办公流程，而不是简单尝鲜玩一下。

不同产品增速分化也很明显，部分产品用户规模快速上涨，也有产品出现用户回落。可以看到现在办公Agent赛道玩家很多，腾讯、抖音、阿里、智谱都下场布局，各家产品侧重点不一样。

现在很多AI工具只是偶尔被用户打开，新鲜劲一过就被闲置。能不能让用户反复高频使用，才是办公Agent的核心考验。

单纯堆AI能力不够，还要贴合日常办公真实流程，把能力嵌入到用户工作环节里面。

作为御三家AI巨头之一，谷歌今年在AI大模型上掉队明显，Gemini 3.5 Pro的多次跳票打击了大家对它的信心，索性就暂时放弃了Pro市场，专攻廉价快速模型的Flash系列升级倒是很快，最近一路从3.5升级到了Gemini 3.8 Flash，而且性能越来越猛。

这次的Gemini 3.8 Flash依然保持了低价优势，输入0.75美元/百万token，输出3.75美元/百万token，上下文100万，输出上限6.5万，不过价格优惠只到12月31日，2027年1月 1日起翻倍。

与Opus5相比，目前Gemini 3.8 Flash整体价位只有后者的15%左右，也就是跑Opus5的任务能跑7次Gemini 3.8 Flash，再加上多模态的优势，很适合干一些杂活，效率高，费用低。

但是Gemini 3.8 Flash的性能可不弱，14组基准评测中拿下8个第一，DeepSWE v1.1从 65.3%提升到71.0%，整体性能接近Opus 5的74.0%。

Terminal-bench 2.1这样的测试中达到89.4%，略高于Opus 5的89.1%以及GPT-5.6 Sol的 88.8%，表现达到了顶级大模型的水平。

另外在金融 Agent、法律 Agent、复杂图表推理和长视频理解上也拿到最高分。

当然也有差的地方，Terminal-bench 4.0只有19.1%，相比之下Opus 5达到了51.8%，而OSWorld-2.0也只有59.0%，大幅落后于Opus 5的75.4%。

另外值得说明的是，Gemini 3.8 Flash虽然上下文窗口是100万，但输出只给64K token，这点上很小气，也注定了它不太可能胜任大型任务。

目前Gemini 3.8 Flash已通过Gemini应用、AI Studio和Gemini API等渠道分发。

欧洲之前出名的大模型公司是法国Mistral公司，不过这次的Quasar 438B是西班牙公司Multiverse推出的，4380亿参数、1M上下文，主打Coding代码及企业Agent方向。

作为对比，DS V4 Flash是2800多亿参数，智谱GLM-5.3 Flash是3200多亿参数，Quasar的规模要高于国内的这两个Flash级大模型，跟MiniMax M3的4280亿参数基本持平。

Quasar 438B在Artificial Analysis榜单上的成绩是43分，这个分数也就比NVIDIA的开源大模型强一些，落后于MiniMax M3的45分。

这个性能甚至不如千问可本地部署的Qwen 3.8 27B大模型，后者只是个270亿参数的小模型，AA榜单得分都有52分。

比DS V4 Flash、GLM-5.3 Flash的性能差距更大，更别说跟前面的几个相比了，在AI性能上显然Quasar 438B还不够上桌，是欧洲最强的没毛病，但在全球还不能打。

当然，Quasar 438B也不是不能用，接近MiniMax M3的性能意味着处理一些日常任务还是够用的，而且速度能达到180Token/s以上，如果价格合适也还值得考虑。

对欧洲来说，算力资源是不缺的，进口NVIDIA显卡不受限，也不差钱，主要不足就是欧洲地区的AI人才不够多，投资也不如中美，除非欧盟给与高额补贴，否则欧盟的AI公司在竞争是处于不利地位的，想后来居上追赶中美大模型有点难。

多Agents并行是专门对付复杂重任务的功能。在本地电脑环境，你直接把需求讲明白，系统就会自动开启这套模式。

你也可以在提问里手动加上使用多Agents并行处理任务，主动触发该能力。

它的工作逻辑不难理解，碰到复杂长任务，组织者Agent会做拆解，把拆分好的工作分配给多个子Agent同时干活。

例如筛选80份简历，4个子Agent各自处理20份，整体耗时会大幅缩短。等全部子Agent做完手上工作，组织者Agent汇总输出最终结果。

不光拆分同类任务提速，它还能做差异化分工。一次任务里，不同子Agent可以分别输出Word、PPT、HTML不同格式文件，一份需求同时拿到多种成品。这个功能只开放给豆包工作电脑端，登录之后直接就能用。

另外一大变化，操作电脑功能终于支持Mac。此前这项能力只给到Windows用户，现在Mac用户也可以体验GUI操控模式。相比MCP、API、CLI，GUI方式上手门槛更低，能覆盖更多日常场景。

使用方式很简单，新建工作任务，技能栏勾选操作电脑，也可以直接对话提需求。完成用户授权，豆包就可以读取屏幕画面，模拟鼠标键盘，帮你操作本机各类软件。

运行的时候，被控制的程序会悬浮小窗放在屏幕右下角，能看到实时画面还有蓝色虚拟光标。

豆包每一步点击、输入动作全部可视化。中途你想自己接手，直接手动操作鼠标键盘，工具会立刻暂停，把控制权交还给人。

Mac版本还允许同一个任务同时操控多款软件，多个悬浮小窗会层叠摆放，最新操作的窗口会置顶显示。

动画重现千禧年QQ登录界面和经典QQ秀装扮，勾起不少80后、90后的童年回忆。

博主本人和很多90后一样，小学一二年级就开始接触QQ。这次创作灵感，来自网上QQ秀老玩家搭建的像素拼搭网站。

整段20秒动画，每一帧画面都要用拼豆一点点拼出来，工作量巨大。

做完之后不少网友关心她的颈椎和眼睛，博主坦言身体确实很累，但完成作品带来的精神满足感很强。

这条视频走红之后，腾讯QQ官方也找到博主做幕后采访。官方产品经理看完作品之后表示受到很大触动，还透露已经把拼豆风格QQ秀列入后续开发计划。

QQ秀是很多人的青春记忆，当年大家花时间挑选发型、服饰，打扮自己的虚拟形象。

博主用拼豆这种像素质感的手工，把老版登录窗口、QQ秀装扮实体化，复古氛围感直接拉满。

看似短短的20秒成品，背后是海量重复的手工劳作。拼豆定格动画，每一帧都要重新排布豆子，颜色搭配。也正是这份巨大的付出，才让这个手工作品收获大量网友的点赞转发。

现在大家都在期待拼豆风QQ秀正式上线。如果你也经历过QQ秀盛行的年代，也可以畅想一下，希望后续上线什么样的装扮风格。

Qwen3.8-Max-0902现已上线QwenCloud API，价格保持不变，仍为输入2美元、输出6 美元/百万Token，升级不加价好评。

Qwen 3.8 Max-0902跟8月发布的Qwen 3.8 Max是同一个底座大模型，依然是2.4万亿参数量，100万上下文，升级重点则是Coding和Cowork后训练，重点提升编程、复杂工作流和长时间Agent任务能力。

千问官方也公布了最新的性能基准，在Coding编程任务中8项任务全面提升，部分任务提升非常明显，TerminalBench 3.0从11.3涨到29.0，DeepSWE 1.1从56.6涨到69.3，QwenSWEbench V2从55.1涨到70.0。职业任务JobBench也从53.4涨到64.0。

Agent及多模态任务上的性能也有一定提升，不过跟之前的版本变化不是很大。

在Code Arena的WebDev评测中，Qwen 3.8 Max-0902以1691分的性能登顶第一，超过了Opus5等美国顶级大模型。

活动有时间限制，国内普通高校在读大学生，活动持续到2026年10月31日，在WorkBuddy小程序完成学生认证就能领。

教师领取截止时间更早，到2026年9月30日，需要先通过教育部中国教师小程序完成教师身份核验，再回到WorkBuddy领取积分。新用户还可以叠加新手基础积分奖励。

领到的积分可以拿来调用专属AI模型、各类Skill工具还有平台AI专家。

开学专区上线不少AI专家角色，包含论文写作导师、校园求职教练、活动策划顾问。不管是老师备课教研，还是学生写论文、做PPT、查求职资料，都能用积分解锁能力。

现在已经有400多所高校的学生，在平台自制各类Skill工具。内容覆盖选课攻略、食堂地图、社团相关信息，甚至还有校园猫咪图鉴、约会避熟人路线这类趣味内容，做好之后其他同学可以直接拿来用。

除了AI相关能力，WorkBuddy还联动多家消费品牌，包括老乡鸡、乐刻、柠季、QQ音乐等。使用对应的Buddy服务，还有机会随机拿到额外积分。

对于学生来说，赶论文、准备面试、做实验都有不少繁琐工作，老师也要处理备课、教研任务，这套AI工具可以分担一部分重复性工作。

想要领取福利，直接打开WorkBuddy小程序，找到活动页面按提示完成身份认证就可以。

在财报会议上，智谱创始人唐杰表示，他对下一代大模型GLM-6的定义是fully self-training（完全自训练），美国同行对此的定义是RSI（递归自我改进），指的是模型有自我进化能力。

根据他的说法，包括这个模型从预训练到中训练、再到后训练，都可以完全自己训练自己，并且做自我进化。

这是一个很大的挑战，最大的问题在于：模型能自己判断”什么时候停止、什么时候纠正自己”——这是最大的难题，而不是简单地”把模型训大、直接往下做”，所以未来模型会作为一个重点来研究。

此外，唐杰也提到未来的研究中还会把这方面伦理和社会治理考虑进模型中，这也是智谱下一步的考量。

对于未来的大模型发展方向，唐杰之前就多次发文介绍了智谱的考量，他们是不认同一味堆砌更高的参数量的。

实际上智谱也做到了，GML-5.2、GLM-5.3在保持7400多亿参数量的基座模型上，通过后训练大幅提升了Agent及编码能力，已经可以比肩美国当前的顶级大模型，包括Fable 5、GPT-5.6等，后两者的参数量据说是3-5万亿级别的，远高于GLM-5.3。

当然，GLM-6的参数量肯定也会提升，但不会很夸张，后续超过1万亿参数量是可能的，智谱更强的地方还是后训练，会从其他地方继续提升大模型能力。

用过OpenClaw的网友都知道这个AI产品的更新频率极高，之前几乎一天更新一次，此前的230天中就更新了106个版本，然而最近7周却停止了更新。

这不代表OpenClaw不做了，实际上是憋了个大招——OpenClaw 2.0今天史诗级更新，更新的内容和参与度可以说是所有版本之最，有933名开发者参与，一次性合并了超过 16000 个 PR，相当于既往合并总数的一半。

OpenClaw 2.0这次更新无异于一次重做，从安装配置、消息通信、记忆机制、技能系统、模型接入、自动化工作流、浏览器端与原生应用、插件生态、安全架构等几乎重新开发了一遍。

这一切都是在提高OpenClaw 2.0的易用性及功能性，之前用过这个产品的网友都知道OpenClaw最麻烦的地方就是配置很麻烦，CLI窗口不够友好，而且升级很容易搞崩自己。

现在OpenClaw 2.0可以直接读取用户本地配置过的ChatGPT或Claude订阅、个人API Key，甚至还有本地部署的大模型，初始配置过程大幅简化。

OpenClaw 2.0这次的更新解决了很多使用上的痛点，不过话说回来现在才做这些也有点晚了，OpenClaw的热度在最近两三个月已经崩盘，相比年初已经没有多少人气了，国内之前跟风部署的国产版小龙虾也没几个还在维护。

更关键的是，腾讯、阿里、字节都在推自己的Agent产品了，功能和易用性不输OpenClaw 2.0。

现在还有多少人在部署自己的小龙虾？这次OpenClaw 2.0升级之后大家还考虑用回之前的最爱吗？

WindowsLatest测试发现，该应用安装包MicrosoftSettings.exe大小22.2MB，需从微软专用下载门户获取，Windows系统和Microsoft Store中均未预装。

安装过程中会多次弹出确认提示请求用户同意修改默认设置，同意后会在Chrome、Brave等Chromium浏览器和Firefox中添加名为“Microsoft Bing Homepage & Search”的扩展，权限包括读取和修改所有网站数据、显示通知、将主页和搜索引擎改为bing.com。

安装完成后，受影响浏览器的新标签页会切换为Bing的MSN主页，同时弹出Microsoft Rewards注册页面。

微软发言人在声明中表示：“这是一款可选应用，用户可以自行选择下载安装。它不会通过Windows或Edge分发，任何默认设置的修改都需要用户同意，且随时可以调整。”

微软确认该工具不会通过Windows Update或后台服务推送，Edge浏览器也不具备此类强制修改能力。

不过WindowsLatest指出，许多用户倾向于保持默认设置不变，这正是谷歌每年向Apple支付数十亿美元以保持谷歌搜索为iPhone默认搜索引擎的原因。

微软虽然声称该工具是可选的，但其精心设计的安装流程拦截弹窗显然在利用用户的惰性推广Bing。

但谷歌并非无辜一方，谷歌也开始在google.com上对非Chrome浏览器用户投放越来越大的弹窗广告催促安装Chrome。

千问之前就解释过，Qwen3.8-Flash是为了让开源社区提前体验Qwen4架构的新技术，是下代大模型的技术预览版。

据官方介绍，Qwen3.8-Flash是一个多模态 MoE 模型，125B 参数 + 51B N-gram 嵌入，每个令牌仅激活 6B，262K 原生上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M。

官方表示它具有无与伦比的性价比，价格仅为$ 0.16/1M输入令牌和$0.47/1M输出令牌。

作为对比，DS V4 Flash目前的分别是0.22、0.66美元，而且高峰期还得翻倍，Qwen3.8-Flash的性价比确实很高。

技术上，Qwen3.8-Flash采用下一代架构——GDN + QSA 混合注意力、门控残差、N-gram 嵌入 & Muon 优化器，作为 Qwen4 中使用的架构的前身。

性能基准方面，Qwen3.8-Flash在 DeepSWE 1.1 上得分 58.7，在 SWE-bench Pro 上得分 62.5，在 CoWorkBench 上得分 73.9，在 AndroidWorld 上得分 84.5，在 MathVision（带 CI）上得分 95.7。

这个性能整体上是超越了V4 Flash的，而且性价比又高，实际性能如果确实如此，那大家可以换换大模型使用了。

网友String统计了一个有趣的数据，在20多款热门网游及3A大作中，几乎都是使用C++开发，例外的一个是《我的世界》Java版，看名字就知道是Java语言开发的。

其他游戏，包括GTA、英雄联盟、吃鸡、使命召唤、DOTA2等，也不光是PC游戏，移动平台的也一样会使用C++语言开发。

这背后的原因也不复杂，C语言诞生50年来，一直是性能王者，整个生态也非常成熟，C语言的编译器，现在开发底层系统依然离不开C语言。

C++在游戏中一统天下也不意外，UE及Unity引擎都是C++开发的，大量底层代码也是如此，性能强大不说，生态支持成熟稳定。

不过在AI时代，还有其他语言风头正劲，Python在数据科学、自动化、AI领域也非常受欢迎，普通人入门编程开发几乎都是推荐从Python语言入手。

这两年受宠的则是Rust语言，不仅内存安全性更好，而且在AI编程普及之后，Rust语言成为很多开发者重写代码的首选，很多项目都在被AI用Rust语言重做了一次，性能更强。

只不过C语言的历史积累太多，而且很多都是底层代码，程序员行业的祖训就是代码只要能跑的就别折腾，所以Rust也不可能很快替代那些祖传C代码，只有新出的项目使用Rust越来越多。

这个产品具体的名字还没公布，有可能是GLM-5.3 Flash，智谱公司已经确认了是他们的产品，而且今晚就会开放权重。

这个牛来大模型的整体性能还是没有超过GLM-5.3，但是多模态的，支持图片、视频，整体性能依然是很领先的，可以看作一个强化版的DS V4 Flash。

此前对牛来大模型的归属问题中，有猜测是小米Mimo V3 Pro的，也有猜测是谷歌Gemini，甚至还有人煞有介事分析后认为是苹果的AI大模型，但最终还是回到了早前就被模型指纹确认的智谱公司中。

相比牛来大模型的性能问题，这次最重要的突破实际上是背后的算力，智谱在牛来大模型免费上线的时候就宣布每天提供100T的算力支持，要知道仅仅是OpenRoutor一个平台上7天的调用量就达到了17.5万亿Token，比之前一直霸榜的V4 Flash还要高。

OpenCode的用量也很夸张，8月22日一天就达到了5.1万亿Token，其他的还有Hermes、OMP等渠道的用量，这些加起来还没达到智谱承诺的100T用量呢。

这背后意味着智谱这一次有了充足的算力资源，让AI算了下以每天2.5万亿Token的调用量来算相当于2.3EFLOIPS的算力，换算成B200显卡需要1300-2100张。

但智谱承诺的是每天100T的算力，算下来需要大约6-9万张B200显卡，这个就很恐怖了，考虑到智谱也不止一个大模型，那整体算力远超外界想象。

之前有报道称，智谱上线了1GW算力的AI数据中心，用的还是全国产芯片，如果确定开始运营了，那这次的牛来大模型免费一周就是小试牛刀。

总之，牛来大模型不止是中国AI领域多了一个性能很能打的大模型，它背后代表的算力资源才是核心突破，只要算力不再被OpenAI、Anthropic等公司领先太多的情况下，国产AI大模型追赶前沿能力的速度只会更快。