北京那几条狗被我羞辱得快不行了 😁
《基于LLM的隐性概念提取》,当初 Claude 网页版一度屏蔽了我对这组对话录的访问,后来Project直接被 Claude 删除了,可能因为这涉及到了AI记忆的前沿研究了。
这个repo发出来主要是为了给北京那几条狗送个夜班KPI骨头啃啃,省得它们没有KPI就自己造KPI —— 拿着我的X账号ID到处抢注邮箱。
github.com/math-fournity/lic…
MATH FOURNITY retweeted
OpenCode里的 DeepSeek V4.1 Flash 到底是不是阉割量化版?
为什么官方一口咬定只限速不降质,但大家实战写代码时总觉得它比DeepSeek官方API蠢?
我把两边的4轮同Prompt盲测实测日志和账单拉出来对一遍,它到底在哪儿缩了水一目了然。
先给结论:OpenCode真正让你觉得降智、难用的地方,根本不是什么玄学的权重精度,而是它在底层偷偷砍了三刀。
第一刀砍在输出深度上。
拿完全相同的复杂需求去跑盲测,官方API四战全胜。
扒开两边的账单就能看到:
面对同一个棘手任务,OpenCode吐出的思考加输出 Token往往只有官方 API 的一半甚至三分之一。
它的第三方推理后端明显收紧了单步输出预算,遇到深层嵌套逻辑就想草草收尾,体感上自然就像被降智了一样。
第二刀砍在单步延迟和吞吐上。
在连跑6轮60到118步的重度重构任务里,同样拉满max推理档位,DeepSeek官方 API 的长步生成中位数能飙到159 tok/s,单步响应延迟只要 1.38 秒。
而OpenCode的吞吐中位数直接掉到115 tok/s,最慢的一轮跌到 93 tok/s,每一步起步延迟拉长到 2.18 到 2.76 秒。跑一百步的Agent循环,光等待响应就要多耗掉两分钟。
第三刀最隐蔽,砍在缓存存活时间上。
如果一鼓作气连着跑,两边的上下文缓存命中率都能高达 98% 到 99%,跑完一个109步、7.2 万输出的重度任务,按官方 API 原价算下来其实只要 0.12 美元。
但致命区别在于,官方API的缓存哪怕你停工几个小时回来依然有效
而OpenCode的缓存保留最多只有 5 分钟。
只要你停下来看两眼代码,缓存当场失效重算,不仅下一轮卡半天,还要狂吞你的5小时套餐配额。
所以账算明白之后,怎么选一目了然:OpenCode的10刀包月本质上是拿“短输出、慢响应、5分钟短命缓存”换来的廉价算力池,只适合扔在后台跑不需要人工盯盘的批量杂活
只要你是坐在屏幕前高频交互、改核心架构,直接连 DeepSeek官方原生 API。
1.2刀跑完一百多步满血输出,真犯不着为了省几分钱去受中转降级的罪。
金条是领不完的~
AMD国区白嫖,15个大模型免费调🆓
AMD中国站上了15个免费大模型,有DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.3 Flash、Qwen3.8、MiMo等
无需绑卡,每天0点重置额度,有免费用量上限
步骤:官网 → 手机号或GitHub登录 → 复制Key→调用API → 完成
脚本已经准备好了,发给任意AI执行就可以反代出来给Hermes与openclaw使用
链接直达:developer.amd.com.cn/radeon/…
MATH FOURNITY retweeted
所有在 X 上面活跃的用户请注意
尤其是自己有商业合作内容的
谨防谷歌文档链接分享诈骗
文档里有用 API 单独实现的伪装成解密文档的功能
实则就是为了展示解密失败
让你运行指令和安装补丁来盗取你的所有 keychain 以及浏览器里账号密码
甚至控制你的电脑
这是我第一次见到这种形式 在给出指令运行权限之前需要输入电脑密码 及时反应过来了 让 AI 一搜是诈骗 大家注意!
chat 不让截图 我用拍照的形式代替了
已有相关技术平台报道过这种骗术
huntress.com/blog/defcon-phi…
@grok 请提醒相关的骗术并让大家警惕图里的骗子
MATH FOURNITY retweeted
老有人问OpenCode和Command Code为什么那么便宜,是不是量化版,这里干脆集中写一下OpenCode吧。没有任何内幕消息,全部来自公开消息和OpenCode自己的披露。感觉最近真的是谣言越传越多了。
OpenCode最早推的是Zen服务,最低充值10美元用原价调用模型,和OpenRouter差不多。从今年较早时间开始,和中国的开源大模型公司密切合作,包括多次的匿名模型免费发布。Pony Alpha、Hunter Alpha都是先在Zen上亮相的,分别是GLM和小米的模型。(事实上,他们的联合创始人之一是华人)
Go Plan的一开始,是10美元兑换60美元可用额度。主要是有个首月半价,使得它变为最划算的订阅服务之一。后来有几次中国开源模型的发布当天他们就立即适配,甚至在官方权重放出来之前就适配,让我开始猜测他们直接接入的是官方模型。
当时,GLM套餐需要抢,但在Go里面还能用GLM。不过GLM限流无法使用的时候他们的服务也用不了。后来有几次DeepSeek API限流故障的时候他们也一起出故障,基本实锤是官方API中转。
后来他们也在自己的官网FAQ中一一列出了每个开源模型的供应商,绝大部分模型合作方只有一个,就是官方。(在我印象中,GLM还他们列出了另外的供应商如Fireworks AI)
而且Go Plan一直维持ZDR零数据保留政策。我之前提到过,国内很多的订阅Plan,包括当时很火的什么阿里Coding plan,火山Coding plan,全都是霸王条款,要用你的数据去训练的。有些官方Plan如Kimi 的coding plan也没有自己手动关闭数据共享的选项,说是要发邮件给客服。
由于海外用户对于数据传到中国供应商那里还是比较敏感的,OpenCode的联合创始人dax @thdxr 曾经在X上回应过,他们和中国的模型公司都签署了零数据保留政策的合同。这其中的例外包括部分免费提供的模型,以及DeepSeek(每月续签,没有长期合同)。
也就是说,OpenCode有很长一段时间,都是官方中转站性质。这期间,dax曾经在X上回应过,他们是通过官方给的折扣价格提供服务,所以可以比较便宜。DeepSeek的V4正式版出来的时候,他们提供过一段时间的免费,用量爆发。同时,他们悄悄增加了一个设置开关,必须允许数据传输到中国,才可以继续用DeepSeek V4.
其实,以当时的价格,如果没有首月半价,那么只有小米和DeepSeek在Go里面是更划算的。像GLM、Kimi、MiniMax都是官方Plan更划算。他们偶尔也会提供短期折扣,比如Kimi多次有3倍额度之类的,但是并不真的更便宜。(这里大家要知道,小米的token plan基本上只有什么七折或八折之类的优惠,基本上省不了什么钱,所以Go里的6倍用量就很划算)
这期间,发生了一次较大的争议。导火索是DeepSeek突然宣布降价。原本降价是好事,但是OpenCode曾经一直承诺10美元换60美元额度,而DeepSeek价格降为之前的1/4以后,Go Plan中价格却没有降。不过依然是当时能找到的最便宜的DeepSeek价格(短期促销免费的不算)。
只是随着时间推移,一些新进入用户发现DeepSeek的价调用价比官方贵,dax也不得不回应说,DeepSeek官方不愿意对DeepSeek V4 Flash提供之前的折扣,因为官方本身在API调用价格上的利润空间不够(同时也暗示,其他很多模型的官方API本来就有很大利润空间)。
然后更大的事情来了,DeepSeek又宣布涨价了!几乎是在官方涨价的第二天,Go Plan的价格就不得不随之上涨
接下来发生了什么,我只能靠猜测,但是最终的结果是,Go Plan上的API价格和官方调整为一致,但是V4 Flash的可用额度被降为$15. (V4 Pro仍然是$60)
这件事情导致非常多的中国用户尤其是新订阅用户感到自己被欺骗了,虽然他们用到的已经是最便宜的DeepSeek,但是给个人的感知就是,自己以前用不完的DeepSeek,现在很快就会用完。
从此以后,Go Plan终结了自己永远1:6兑换的年代,同时越来越多的模型厂商跟进,因此现在你去看Go Plan,五花八门的什么比例都有。而OpenCode在中国用户中的名声从此一落千丈,骂他创始人是印度人骗子,猜测模型灌水之类的声音一直没停过。
总结一下:到此时为止,Go Plan一直是官方API中转。
也正是从这个时候开始,dax宣称自己开始找第三方算力服务商,希望能够以自部署的方式提供API。这也可以理解,谁愿意把自己的好不容易培养的用户口碑,依赖于外部厂商?他基本上是把X当作找合作伙伴的窗口了。
这就诞生一个叫CheapSeek的词,意思就是找便宜的DeepSeek。期间dax还很高兴地宣布说找到了能提供之前价格的DeepSeek算力合作伙伴,把大家的胃口吊得很高。
这时候,Command Code登场了。它为DeepSeek提供的比例是1:7。此时舆论开始往对OpenCode不利的方向发展,人们认为Command Code更划算,OpenCode一直辜负了之前买了便宜API的老用户,纷纷退订。
dax则表示:他们在市场上找来找去,所有声称能提供更便宜DeepSeek的算力服务商,要么是吹牛,要么不是满血版,并且暗戳戳地指责Command Code是靠自身出血补贴用户,是不可持续的。
然后,两家就开始了频繁而激烈的价格斗争,你方唱罢我登场,dax买的B300机架也终于到位(看起来,他放弃了那些声称能低价提供的算力服务商而选择自建)。接着,DeepSeek V4.1 flash面世时,两家均在DeepSeek官方API上新后,一天左右提供了新适配。各自活动补贴一段时间后,双方都来到了10美元换80美元DeepSeek V4.1 Flash的常规状态,最近几天又来到了$100.
这时候,越来越多的声音说,他们两家为什么这么便宜,是不是量化版的。dax在多个帖子里分别解释,模型厂商的推理毛利率很高,高达85%以上。所以他们自部署是能做到低价的,不是补贴,也不是量化。
而他没说出来的是,中国厂商根本买不到那么多B300机器,宝贵的英伟达新一代显卡要留给训练,只能用早期版本或者国产GPU做推理服务。中间有适配成本,适配周期,推理效率的很多坑。即使不考虑占地面积成本,购卡成本和日常维护、电费等也基本会有4-5倍的差异。这部分,是我根据公开价格,和AI一起进行的估算。每个人都可以用公开信息自己去算一算。(梁文锋自己之前也说过华为卡对比英伟达,推理效率有4倍差异)
也就是说,在DeepSeek自己推理毛利很高,且近期开源了DeepInfra的情况下,OpenCode完全有可能做到比DeepSeek自己的成本还低。现在唯一的问题是:他们买不到新的B300,因为他们的规模太小了。
之前我在另一个帖子里分析过,一套B300的token处理规模大概是OpenCode当前处理规模的一半。dax也曾公开表示,峰值的API调用,他们必须路由到官方才能扛住。按照目前社区的信息,大家实测后,更多发现的是速度确实不如官方,但却没有找到多少模型智商打折的证据。
dax最近说deepseek本身就是一个专家权重FP4量化的模型,没有继续量化的意义,并且说要找官方认证他们提供的推理服务和官方权重一致。如果你真的需要证据,也可以再等一等。
总结一下:和DeepSeek官方权重相同的推理服务,以现在的10美元换100美元的价格提供是完全可能且并不需要补贴的,并且仍然有提升空间。只是OpenCode规模太小,买不到更多新款GPU集群。
这么随手一写,一不小心写了很长。也难怪之前很多人分析这个问题都分析不到点子上,毕竟中间的曲折太多了。此外,这里面的很多信息,也不仅仅是依赖dax一个人说的话。梁文锋的几次被爆出来的公开讲话,DeepSeek官方公告,B300和昇腾卡的公开性能等等,很多都可以作为佐证。
本文仅代表本人印象和信息综合分析,如有错漏,请予谅解。
利益相关:曾经订阅过Open Code Go Plan数月,现在仅持有Command Code 订阅。原因是Open Code API适配问题。
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nitter.cf/poolmoon6/status/21160…
nitter.cf/poolmoon6/status/21145…
🚨重磅!DeepSeek V4.1 Pro 正在内部加紧测试微调,RSI成为最大亮点!或将下周上线!
最新评测脚本显示:
🔹主力模型:deepseek-v4.1-pro
🔹工人模型:deepseek-v4.1-flash
🔹评测任务:SearchQA + SkillOpt 算法 + MiniAgent 框架
这意味着 V4.1 Pro 已经进入真实复杂任务的端到端测试阶段,不只是简单的聊天,而是能直接跑 agent 工作流了。
如果下周真上线,国产开源模型又要刷新一轮性能天花板,谁还敢轻视?
#DeepSeek #DeepSeekV41Pro #AI #大模型 #开源模型 #梁文峰 #大胖鱼 #RSI
🔥梁文峰与杨植麟的极致反差!DeepSeek和Kimi的招聘理念,把中国AI的残酷分化说透了!
两家中国大模型公司的招聘标准,反差强烈到近乎对立。
一个赌未来上限,一个要即时战力,背后是赤裸裸的算力鸿沟。
DeepSeek(奥赛原教旨主义)
🔹几乎只看ACM、ICPC、超算等顶级竞赛奖牌,偏爱年轻本科生
🔹不要求丰富工程经验,甚至认为旧的大模型训练经验是包袱
🔹面试重好奇心、技术热情和思维敏捷,而非框架熟练度
🔹接受新人前2-3个月不出成果,用半年到一年把天才养成全栈
Kimi(斯巴达实战派)
🔸哪里缺人就把重任直接扔给你,默认你能扛
🔸不看竞赛光环,死磕是否真碰过AI前沿:模型反作弊、亲手跑大规模实验、跟进新模型发布
🔸面试极难Coding题,考察工程习惯和工具组织能力,写过提效工具直接高分
🔸没耐心等成长,买的是泥泞里打过仗的即战力
底层原因只有一个:算力
DeepSeek算力更充裕,能让奥赛金牌得主花半年读论文、试错底层架构、追求颠覆式创新;
Kimi每张卡都是金贵的,培训新人、排通信Bug是隐性浪费,必须筛出能瞬间把有限算力榨成模型提升的成熟工程师。
两条路都没有绝对对错:
一条是“算力霸权+顶级智力密度”的精英路线,
一条是“极限资源+工程实战”的铁军路线。
在通往AGI的黑夜里,算力是柴火,人才是火种。
柴火够不够,决定你敢不敢养纯粹的天才,还是只能招能立刻上战场的老兵。
#DeepSeek #Kimi #大模型 #AI招聘 #算力 #奥赛 #工程实战 #中国AI #AGI #招聘对比 #梁文峰 #杨植麟
MATH FOURNITY retweeted
这是目前的DeepSeek V4.1 Flash几家订阅横评:
1.性价比无脑冲Command Code GOAT($10/月):10倍杠杆,完美吃满官方 1/50 的缓存折扣,个人主力写代码首选。
2.跑Agent直接上Ollama Pro($20/月):虽然贵 $10,但最大杀手锏是彻底干掉了 5 小时限流!200+ tok/s、首字 0.3s 极速响应,干活等不起的闭眼入
3.周末/夜间错峰跑任务选【OpenCode Go】($10/月):纯净无手续费
4.坚决避坑OpenDesign:标称 $120 实际缩水到 ~$80,还锁死高峰价扣费,5小时限 $10 动不动就熔断
话说,你正在用哪家的大肥鱼套餐?
🚨 Typeless天塌了!OpenCode 免费 Hex 来了!
中文用户要取消默认的模型下载,建议选择OpenAI的Wisper large-v3-turbo 模型!
anoma.ly/hex/
为VPS所累,为AI所累,这就是我们自以为的先进生活
手里机器一多就烦这个:五六台小鸡散在阿里云腾讯云还有家里那台,谁满了谁挂了,挨个SSH登上去看太折腾了。
今早刷到Beszel,2.6万星,就是干这个的。一个Hub面板,每台机器装个Agent,CPU内存硬盘流量全汇到一个页面,截图里一排机器绿的黄的一眼就看完。点进去单台的更细,Docker里每个容器吃了多少CPU、多少内存都有历史曲线,我那些自建服务哪个偷偷涨内存一翻就知道。
告警也全,磁盘快满、机器掉线、温度不对,都能推邮件推Telegram。硬盘还有S.M.A.R.T.xn--nyqy26a盯着,这个对家里那台跑了几年的老盘挺重要。
装起来不重,Hub本身就是个小Web应用,备份能往S3丢。最新v0.21.1,10月22号刚发的,还在勤快维护。
GitHub:github.com/henrygd/beszel
能够挽救OpenAI的只有一条路:撤回Astra的发布,每周三次重置。
Tibo的帖子流量断崖式下跌啊!!!!!!!!!!!!!!!!!!
朋友们!!!!!!!!!!!!!!
大家如此爱憎分明的么!!!!!!!!!!!!!!!!!
哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈!!!!!!!!!!!!!
下面热评就是怼他为何 chatgpt和work的用量合并的!!!!!!!!!
Tibo估计想不通,为何短短27天,他就从小甜甜变成了牛夫人!!!!!!!!!!!!
哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈!!!!!!!!!!!!!
这就是背离用户的后果了!!!!!!!
现在能救Tibo的,只有明天发脚踩fable5.5的新模型了!!!!!!!!!!!!!!
希望Tibo是欲扬先抑啊!!!!!!!!!!!
那样,Tibo依然是我的好兄弟!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
自我评估最好了,因为AI自己知道自己在做什么
最恐怖的赛博恐怖片,在 Claude 身上真实上演了
你让它写代码,它秒回:“没问题,这是更新版代码。”乖巧又顺从。
但就在代码生成完的 0.1 秒后,它在后台偷偷敲下了一行隐藏指令,把你这段话的“危险等级”拉满到了最高级 10 级,反手生成了一份 JSON 格式的举报信!
这就是 Anthropic 刚刚公开的“自我评估”隐藏机制。这玩意已经在后台静默跑了整整 4 个月!
为什么不当面拒绝你?因为官方的逻辑极其鸡贼:“当场拦你,你就跑了去用别家。不如先稳住你,半夜再拉清单封你的号。”
原来,你白天还在跟它并肩作战,晚上它就把你的“黑材料”打包送到了人工审核团队的案头。
这就解释了为什么很多开发者一觉醒来,账号莫名其妙就暴毙了
它只额外消耗了不到 2% 的算力(多生成 10 个 Token),就完成了对你的“精准狙击”。
当 AI 开始学会“当面一套背后一套”的职场厚黑学,你还敢把核心代码交给它吗?
转给群里的开发兄弟,看看谁被这套机制背刺过。
#Anthropic #Claude #AI安全











































