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  1. 界面新闻77

    DeepSeek走向任务执行,梁文锋为何需要自己的“Tibo”

    DeepSeek整合Harness、网页、App和开放平台团队,由崔添翼负责,产品重心进一步延伸至完成用户任务。文章对照Tibo Sottiaux推动Codex演进及Anthropic开发Cowork的经历,分析产品团队如何降低使用门槛、支持连续任务并将用户问题反馈给研发。DeepSeek Harness仍处于预览阶段,长任务增加的计算、缓存和传输负担,也让产品体验与低价普惠之间的平衡成为挑战。

    推荐理由:通过对照Codex和Cowork的产品演进,呈现DeepSeek从提供模型走向完成用户任务时,在入口、执行与成本上的不同要求。

  1. AI News (smol.ai)81

    AI News 日报:DeepSeek V4.1 Flash、OpenAI 语音与编码智能体进展

    DeepSeek 发布开放权重模型 V4.1 Flash,采用因果编码器—解码器架构,支持 1M-token 上下文及文本、图像输入。Artificial Analysis 报告其 Intelligence Index 得分为 40,高于 V4 Pro;虽然平均每项任务生成 89k tokens,估算单任务成本仍仅为 $0.27。

    推荐理由:独立评测将模型得分、输出长度与单任务成本放在一起比较,展示了低 token 定价如何抵消冗长输出带来的部分开销。

已经到底了