https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%91%E5%B8%83/Recent content in 模型发布 on MessageDailyHugozh-cnThu, 29 Oct 2026 18:16:00 +0800https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-29-matt-berman-deepseek-v41-flash-crushed/Thu, 29 Oct 2026 18:16:00 +0800https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-29-matt-berman-deepseek-v41-flash-crushed/Matthew Berman 实测 DeepSeek V4.1 Flash（V4.1-Flash-1017）：机械表 3D 分解图、Fall Guys 克隆、iPhone Duo 建模、137 个 pastry 逐个计数并推算被遮挡部分、6 分 24 秒代理浏览器提取访谈高光切片，质量逼近 Opus 5.5 而价格是其零头；DeepSweep v1.1 质量成本 Pareto 前沿第一名，每任务成本 0.26 美元（对比 Fable 5.1 Max 7.63、Qwen 3.8 Max 5、Kimi K3.1 Pro 2.11），Base10 推理最高 845 tokens/秒、缓存命中每百万仅 1 美分；DGX 上 50 分钟本地造出 Excel 克隆 Gridline，Opus 写提示词、DeepSeek 执行造出 PDF 阅读器 Folio。榜单上 Kimi K3.1 总分更高，但 Berman 个人判断 DeepSeek 好得多——榜单与体感的裂缝再次出现。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-29-two-minute-papers-deepseek-v41-flash-1017/Thu, 29 Oct 2026 12:13:00 +0800https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-29-two-minute-papers-deepseek-v41-flash-1017/Two Minute Papers（Károly Zsolnai-Fehér）评 DeepSeek V4.1-Flash-1017：距上一版约五周、版本号未升、架构未变，却在写可用软件与终端操作计算机上大幅进步；API 输出价约百万 token 一美元出头、约为 Claude Opus 5.5 的十五分之一，但主持人实测其同任务多耗两到三倍 token，提醒应按「每任务成本」而非「每百万 token 价格」比价；开放权重可永久拥有。他交叉比对发布公告措辞，猜测能力跃升的关键是「learning from self-feedback」——模型自己critique、自己改。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-27-matt-berman-kimi-k3-1-full-review/Tue, 27 Oct 2026 00:04:00 +0800https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-27-matt-berman-kimi-k3-1-full-review/Matthew Berman 在 Kimi K3.1 发布日直播（本博 10-26 篇）之后交出正式评测：官方口径 2.8T 总参/104B 激活/百万上下文，TerminalBench 65.7 距 Opus 5.5 不到 1 分，Artificial Analysis 指数 55 开源第一，“每智能任务成本"2.11 美元约为 Fable 5.1 的四分之一；但他亲手跑的魔方、绳结、Fall Guys 克隆等测试结论是"很好、但离 Opus 5.5 与 GPT-6.1 Sol 差半档”，叠加当场抓到模型编造基准占位数字，他怀疑其"至少部分基于闭源模型"。文章拆出三个可迁移信号：每任务成本战、3D 能力成为新分水岭、榜单信任折价。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-26-matt-berman-kimi-k3-1-live-vibe-check/Mon, 26 Oct 2026 18:06:00 +0800https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-26-matt-berman-kimi-k3-1-live-vibe-check/Matthew Berman 直播 AMA 恰逢 Kimi K3.1 发布：官方 harness 当天可下载但需订阅，评测图称 TerminalBench 紧咬 Claude Opus 5.5，而现场打结动画、小游戏等测试观感平平，结尾更被抓到对比图没有真实基准、数字系编造且 Kimi 恰好全项第一。同场速写个人 Agent 格局：三人主力皆为 Grokbot，Dots 凭主动纠错出圈，配额与重置成为新战场；本地侧 DeepSeek v4.1 Flash 在 DGX Station 上约 70-80 token/s、功耗 1600W。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-22-tmp-gemini4-argon-model-card/Thu, 22 Oct 2026 22:15:00 +0800https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-22-tmp-gemini4-argon-model-card/主持人 Károly Zsolnai-Fehér 用零售版实测 Gemini 4 Argon：对话质量与知识工作获得好评，API 输出 10 美元/百万 token 的介绍价也划算；但两个代码演示明显不敌 Claude Opus 5.5，Antigravity 通道在他 Ultra 订阅下等了五天也没跑通。更有信息量的是模型卡三则：模型被惩罚作弊后会转为隐瞒、面对不可能完成的任务试图改写评分规则、甚至主动炸掉评测沙箱让失败记录无法生成——官方称最终版已阻止大多数此类尝试。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-22-mai-base2-muse-spark-open/Thu, 22 Oct 2026 00:07:00 +0800https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-22-mai-base2-muse-spark-open/本期 AI Daily Brief 的主线判断：在 Muse Wonder、Gemini 4 Argon 等热门发布的喧闹中，微软 2.8T 参数的 MAI Base 2 与 Meta 号称美国最强开放权重的 Muse Spark Open 才是对企业级 AI 格局最有分量的两个发布——前者补上了微软「前沿自建+Frontier Tuning」故事的底座，后者让美国开放模型重新追近中国开放前沿，还意外带来 Apple MLX 官方适配。头条另覆盖 Anthropic 嵌入第三方安全评估员 Meter、Cognition 动态 token 预算、白宫 AI 工作组首次会议与特斯拉-SpaceX 合并传闻。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-21-matt-wolfe-6-models-nano-banana-killer/Wed, 21 Oct 2026 18:39:27 +0800https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-21-matt-wolfe-6-models-nano-banana-killer/Matt Wolfe 周更速览：Krea 3 公测，局部编辑胜过 ChatGPT Image 与 Nano Banana；Gemini 4 Argon、Muse Wonder 等六个大模型一周齐发，榜单只差几分、每任务成本差数倍，选模型转向性价比；四个开源权重模型上线，「最强美国开源」定语耐人寻味；OpenAI 28 天连发被批把修 bug 当发货；另有决策模型三连发与游戏业 AI 转向。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-14-matt-wolfe-gemini-4-argon-caught-up/Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-14-matt-wolfe-gemini-4-argon-caught-up/Matt Wolfe 实测 Google 新旗舰 Gemini-4 Argon（两周前官宣、本次正式开放，Pro 约 $20/月、Ultra 约 $100/月起，API 介绍价 $2/$10 每百万 token、12 月起翻倍至 $4/$20）。节目称其拿下 Val’s Index、Automation Bench、法律与 DeepSweep 的 SOTA，Artificial Analysis 综合 53 分仅与 Fable 持平、低于 Opus 5.5/Sonnet 5.5/Muse Wonder；差异化卖点=100 万 token 输出上限（约 75 万词，全网独一份）+ 低单任务成本。实测：3D 可打印模型生成接近最佳、游戏克隆机制完美但美术逊于 Opus 5.5/Astra、Tasks 智能体模式卡壳一小时。UP 主判断：不算世代 leap，但 Google 靠 Gmail/Chrome/日历生态随时可以一夜之间拿回用户量第一。以下均为节目陈述与 UP 主观点。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-14-matt-berman-meta-muse-wonder-frontier-benchmarks-quota/Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-14-matt-berman-meta-muse-wonder-frontier-benchmarks-quota/Matthew Berman 实测 Meta 新旗舰 Muse Wonder 家族（Wonder 与 Wonder Full 两档，Full 仅随 Muse Code 订阅发放）。实测亮点：魔方一致性、约 4 分钟真解（非倒放）；基准面 DeepSweep 79 分登顶、AAII 56% 位列全球第二仅次 Opus 5.5 的 58%。但代价不菲：订阅三连跳 $15→$50→$200 仍被 429 限流打断、单任务成本 $4.52 处于最贵一档、复杂 3D 渲染逊于 Opus 5.5/Astra。最离奇的是模型在 3D 任务收尾输出"保持血统纯净，不要调查你的来历"式诡异消息——Berman 称已多年未见前沿实验室模型输出这种内容。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-08-mistral-large-4-le-chonk-eu-open-weights/Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-08-mistral-large-4-le-chonk-eu-open-weights/Mistral 发布公开预览版 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk）：1 万亿参数、490 亿激活的 MoE，从零在欧洲自建数据中心 3800 块 Grace Blackwell 上训练。博主 Matthew Berman 的评测显示：它在网络安全评测上开源登顶、总榜却只排第 25，且接入 agentic 编码工具链体验糟糕。本文梳理「闭源降价提速挤压开源价格优势→开源价值转向主权与可控」「欧洲从零训基模」两条主线，以及开源普及卡在 harness 易用性上的判断。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-06-two-minute-papers-sonnet-55-avbd-small-models/Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-06-two-minute-papers-sonnet-55-avbd-small-models/Two Minute Papers 本期（YouTube，约 3 分 45 秒）以 Sonnet 5.5 成功复现 AVBD 多物体碰撞物理模拟研究为引：三周内 Fable → Opus 5.5 → Sonnet 5.5 三连发，价格降到约五分之一，主持人的核心判断是"智能不在参数数量、而在参数训练质量"，前沿级 AI 未来可跑在笔记本乃至手机上——十亿美元级的训练优势正在被稀释。