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因此，这些设备只能先存放在中间仓库，等待相关设施具备部署条件。 “提前接收机架”流程改变了亚马逊承担设备成本的时间。 根据Business Insider获取的内部文件，亚马逊通常会等服务器设备进入数据中心后再付款，由供应商承担设备运输期间的成本。这种做法有助于减少资金提前占用。 但在AI基础设施建设加速、英伟达GPU等关键组件供应紧张的情况下，亚马逊需要与其他企业争夺设备资源。 新流程使该公司更早取得部分服务器机架的所有权，也意味着资金需要更早投入。 如果数据中心建设、供电接入或设备安装出现延误，亚马逊就可能在尚未获得相应收入前承担更多资金成本。 亚马逊发言人称，将已完成的硬件暂存于部署地点附近，有助于在供电条件具备后立即安装设备。该发言人将这种安排称为良好的商业实践，并否认亚马逊整体缺乏明确的设备部署计划。 三、电力瓶颈叠加协调难题，44吉瓦开发容量承压 数据中心还需要完成供电接入、制冷系统建设、设备安装和施工等工作，各环节的进度并不总能保持一致。 Business Insider援引投资研究机构伯恩斯坦（Bernstein）分析师的一份报告称，电力许可、冷却系统、电气设备、建筑施

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美元。本轮由 FirstMark 领投，Patrick Collison（Stripe）、Adam D’Angelo（Quora）、Brendan Foody（Mercor）、Tobi Lütke（Shopify）、Olivier Pomel（Datadog）、Aravind Srinivas（Perplexity）和 Eric Yuan（Zoom）参投。 其他投资者包括 Alumni Ventures、Evergreen Fund、Okta Ventures、Qualcomm Ventures、Samsung Next 和 Torch Capital。现有投资者也增加了承诺投资额，其中 Pace Capital 将投资额翻倍，Upfront Ventures 增至三倍，E2VC 增至四倍。 Daytona 开发的云基础设施提供安全、隔离的计算环境，AI 智能体可在其中执行代码、使用软件工具并完成任务。其平台使 AI 开发者和企业能够训练和评估模型，并在生产环境中部署和管理 AI 智能体。 随着 AI 系统日益从回答问题转向自主执行任务，企业面临不断增长的基础设施需求。同时运行大量智能

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成的垃圾内容或 spam 的歌曲。这一消息来自周二发布的一项公告，公告称 Spotify 还调整了其推荐系统，以突出更多由人类艺术家创作的音乐。 “我们的编辑秉持同样的标准，不会编排被识别为垃圾内容或 spam 的内容，”Spotify 表示。“自我们做出这些调整以来，听众对此类内容出现在推荐中的担忧明显减少。” 尽管 Spotify 尚未强制要求所有 AI 曲目都加注标签，但它为使用 AI 身份且并不代表真实人物的艺术家推出了“AI Persona”徽章。它也不会推荐来自 AI 人设的音乐。其他音乐流媒体平台对 AI 音乐采取了更强硬的立场：YouTube Music 为 AI 歌曲加注标签，Deezer 允许用户过滤掉 AI 垃圾内容，而 Bandcamp 则全面禁止 AI 音乐。 Spotify 表示，它结合听众参与度和反馈、上传模式、元数据以及第三方 AI 检测工具来判断一首曲目是否可能是 AI 生成的垃圾内容。去年，该公司表示已下架超过 7500 万首被识别为 spam 的歌曲。它还与环球音乐集团和独立音乐出版商 Believe 合作，推出一款用于创作 AI 音乐混音的工具。

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留并归置到合适的位置，机器人必须据此判断哪些该处理、哪些该留下并放到合适位置。 欧拉万象的技术团队介绍，这种判断力来自两层设计。一层在模型内部，预训练阶段就把语义理解和取舍判断结合进去，再辅以额外的目标检测与标注工作，让机器人见过足够多“吃剩的外卖盒该扔掉”这类先验。另一层来自其上的 AgenticOS，这套系统接入了通用大模型，负责更高层的任务规划，并调用其他检测模型辅助识别；把各路先验信息组合之后，再制定详细的执行规划，交由自研模型落地。 这些场景共同展现了机器人在复杂动态环境中的持续任务执行能力：不仅能够在明确条件下完成指定动作，还能在物品位置变化、目标动态移动、任务持续推进或指令具有一定开放性的情况下，根据环境与任务状态的变化持续调整行为，推进任务完成。 02. 从第一天开始的“养成” 在欧拉万象此次的场景展示中，还有一个值得关注的环节：人类佩戴数据头环，向机器人示范如何给狗狗喂食，机器人则通过学习这段示范，尝试掌握相应的动作。 让机器人真正学会人的动作，并非简单地把视频交给模型。首先，需要对头环采集的画面进行校正，减少镜头畸变对位置和动作判断的影响。接着，还要去除与任务无关的

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mis Hassabis约十年前提出的构想：建立一个类似欧洲核子研究中心（CERN）的机构，将主要AI公司有效合并或统一输出成果，向合作国家提供新模型。 第三条路径，Altman称之为"Eliezer方案"，得名于知名AI安全理论家Eliezer Yudkowsky。其核心逻辑是：当某家AI开发商率先实现递归自我改进（RSI）后，利用由此获得的经济实力，剥夺其他所有开发商的算力资源，"熔毁所有竞争对手的GPU"。 对于第三条路径，Altman态度明确："这显然很糟糕。"他表示将其纳入讨论，仅是为了"完整性"。 02 第三条路“Eliezer方案”暗指Anthropic？ 知情人士透露，由于Yudkowsky与Anthropic核心成员存在渊源，Altman对"Eliezer方案"的定性——即将先进AI集中于单一公司控制之下——被部分员工解读为对Anthropic的隐晦批评。 Anthropic方面同样在积极推动自身的AI安全议程。该公司近期向国会议员提交了一份法案草案，建议授权商务部在AI可能造成超过10亿美元损失或导致50人以上死亡或重伤的情况下，叫停相关实验室的模型训练或使用，并要

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刷新纪录、换考题，C950“聚沙成塔” 据Omdia预测，RISC-V处理器出货量年增约50%，到2030年全球每四颗处理器中可能有一颗是RISC-V。峰会上的“2026高性能里程碑”清单也在变长：英伟达GB10用RISC-V核做管理控制器，Ubuntu等主流发行版持续加码。高性能RISC-V正从宣言变成“日程表”。 性能只是一方面，RSIC-V更难的是在其他地方。玄铁团队算过一笔账：一颗处理器从立项到交付，核的研发只占两成，剩下八成都在核之外：操作系统跑不跑得起来，整机厂愿不愿意用，客户出了问题找谁。行业从不缺样品，缺的是把样品变成可量产、可交付、客户敢用的东西。这中间隔着可靠性验证、一致性保证、工具链成熟度、长期维护能力一整套工程问题，没有一项能靠把跑分再抬高五分解决。行业里那句“千呼万唤始出来”说的就是现状：能对标主流方案、价格还有优势的RISC-V应用处理器，数量依然不够多。 把时间轴拉长会更清楚。2019年C910主频首破2GHz，第一次证明RISC-V不存在天然的性能天花板；2022年的无剑600平台与曳影1520，则是玄铁第一次系统性地去处理“核之外”的事——也正是这颗

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层壳，更核心的吸引力还是来自可切换使用不同模型的自由度以及可扩展的插件生态。 OpenCode也持续在这些方面做文章，不想自己找模型、不想费心力管理密钥的人或团队，可以通过模型通道直接在平台上充值用精选的主流大模型，按实际用量扣费。“此前OpenCode还用过较激进的手段拉新，用户可以通过其服务上传自己在第三方模型账户的API密钥，并把它转化成一个共享密钥供其他用户使用，类似一个小中转站。” 该开发者还介绍称，强调模型通道、模型路由的模式，也就意味着开发者会更关心如何通过这些工具更省钱、高效地用到合适的模型，“也可以说是‘薅羊毛’的一种”。而OpenCode在遭遇安全事件前的走红，正是因为免费开放DeepSeek-V4.1-Flash。 公开信息显示，今年9月10日，DeepSeek发布DeepSeek-V4.1-Flash时即宣布，OpenCode与腾讯旗下的WorkBuddy、CodeBuddy均作为官方合作伙伴全量接入新模型。10月15日，OpenCode宣布在平台上限时免费提供该模型，不再消耗用户套餐额度。 不过，上述开发者也表示，类似的模型通道服务，甚至短期流行过的共享密钥功

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a迄今融资总额达到约9100万美元。 为什么智能体需要自己的计算机 一个能编写和运行代码、浏览网页或操作商业软件的AI智能体，需要使用计算机——要么是真实机器，要么是在云端运行的虚拟机。对许多用例而言，拥有虚拟机更可取——它使AI智能体即使在运行智能体的人关闭笔记本电脑时也能继续运行；而且由于虚拟机可以只配置智能体完成特定任务所需的软件和网络访问权限，不配置其他任何东西，这通常是运行AI智能体更安全的方式。虚拟机（有时也被称为“沙箱”）能最大限度降低智能体失控并采取破坏性未授权行动的可能性，也能降低外部方劫持智能体并使其泄露敏感数据的可能性。 Daytona由Burazin、Goran Draganić和Vedran Jukić于2023年创立，旨在为大型企业自动化软件开发环境。Burazin说，当创始人看到智能体也将需要计算机时，他们“基本上把我们所有的客户都给了竞争对手，重建了一切，银行账户里只剩大约三个月的收入，然后重新推出了这个东西。” Daytona目前向许多领先AI公司提供这些沙箱，这些公司在训练和测试期间使用虚拟机让模型在沙箱中反复练习任务。Daytona表示，同样帮助客

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务上，它们已经超越了人类的表现，因此我们认为在未来几个月内，许多灵巧操作任务都将出现超越人类的表现，”共同领投本轮融资的 a16z 普通合伙人 Raghu Raguram 对 TechCrunch 表示。 在这个机器人演示层出不穷的时代，Eka 的能力令资深机器人建造者感到震惊。 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校教授 Kris Hauser 表示，与他最近看到的其他机器人演示相比，它具有“令人惊叹的效果”。Hauser 说，Eka 的机器人“无需重新训练就能适应大量不同的物体”，并补充说它还具有一种“人性，一种令人毛骨悚然的人性——如果第一次失败了，它会一遍又一遍地尝试。” 另一位机器人专家因在一家前沿实验室工作而要求匿名，他告诉 TechCrunch，看到 Eka 的机器人实际运行是一种情感体验，堪比五到十年前机器人首次实现可靠的腿部运动时的感受。你自己看看吧： 正在加载播放器… var playerInstance 31790671 = jwplayer( "jwppp-video-31790671" ); playerInstance 31790671.setup({ playlis

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以 62 亿美元估值完成了 15 亿美元融资。这轮融资距离这家成立 10 年、挑战英伟达的公司据报收到英特尔和高通最高达 50 亿美元估值的收购意向仅过去五个月。 这轮新融资使 Tenstorrent 的估值较 2024 年底的 26 亿美元翻了一倍以上，由 Quiet Capital 联合创始人 Ben Mahdavi 新创办的 Trace Capital 和 Innovation X 领投。其他投资方包括 Cadence Ventures、Eclipse、Fidelity、SanDisk 和 T. Rowe Price。 知名微处理器工程师、Tenstorrent 首席执行官 Jim Keller 对彭博表示，在证明其 Galaxy 服务器能够运行 DeepSeek 模型后，公司决定保持独立并筹集更多资金。新资金将用于扩大专为服务开源权重 AI 模型和视频生成而定制的芯片规模。 Tenstorrent 是试图蚕食英伟达主导地位的一批 AI 硬件初创公司之一。TechCrunch 本月早些时候报道，其中的 AI 芯片制造商 Etched 收到了 400 亿美元或更高估值的投资要约。

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室内安装窃听设备，相关高层讨论的内容大多围绕“专有研发成果等高度机密的技术、商业和战略信息”。 富赞本没有权限进入该会议室，但OpenAI的监控视频拍到其潜入会议室，把可规避排查、具备高级加密与音频监听功能的复杂窃听设备安装到电视机背后的USB接口上。该窃听设备在USB接口上留存数日后，于9月30日被发现。OpenAI还表示，有证据显示，富赞还曾计划在办公室其他位置安装窃听设备。 检方强调美国与沙特没有签署引渡条约，寻求富赞继续羁押候审。法官19日支持检方诉求，认定富赞“存在重大潜逃风险”。若富赞潜逃至沙特，美方难以将其缉拿归案，案件也将不了了之。 18日晚公布的法律文件显示，检方指认富赞与沙特王室一名成员联系频繁，且富赞的妻儿在他被捕次日已搭乘飞机飞往沙特，机票由沙特军方购买。检方没有公布那名沙特王室成员的姓名，但指出其多次邀请富赞加入沙特正在筹建的一个人工智能项目。富赞则回复称，在自己的股权归属落实到位前，他不会离开OpenAI，但他同时寻求在沙特的其他工作机会。 △阿卜杜勒拉赫曼·富赞 检方指出，富赞被捕前已购买12日飞往沙特首都利雅得的单程机票。此外他财力雄厚，资金来源包括在旧

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；Bash 命令执行可靠性指标为 5.42%，总榜排名第 12。可引导性指标为 2.46%，总榜排名第 13，同样位列开源模型第一。 Arena 的榜单还显示，该模型的工具幻觉指标为 0.48%。该指标用于衡量模型虚构自身并不具备的工具的情况，数值越低意味着此类问题越少。按这一指标，该模型在榜单中排名第 7。 成本方面，DeepSeek-V4.1-Flash-20261017（Max）的单任务成本中位数约为 0.18 至 0.19 美元，不同榜单页面显示的数据略有差异。 Arena 同时将该模型列入性能与任务成本的帕累托前沿，意味着在该评测所采用的指标下，它属于无法在性能和成本两方面同时被其他入选模型超越的模型之一。 相关阅读： 《DeepSeek V4.1 Flash-1017 新版本发布：性能提升、耗时缩短，许愿式编程一键成真》 《DeepSeek 上线网页搜索与抓取 API、API 短暂出现 V4.1 Flash-1017 快照、Harness v0.2.1-rc1 发布》 《消息称 DeepSeek 将 Harness、Web、App、Platform 团队整合成立“产品部”》

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是韩国顶尖理工大学之一——韩国科学技术院博士项目的三名学生。公司最初是一家编程教育平台，随后转型为人工智能云基础设施服务商，提供服务器、液冷芯片、云计算与网络设备以及软件等产品。此后，公司开发出模块化数据中心平台，配备高密度供电系统和先进的液冷技术，专为高性能人工智能芯片集群而设计。 如果此次IPO取得成功，原本将有助于打破韩国IPO市场的低迷局面。随着亚洲其他地区的融资活动大幅增长，韩国一级市场一直表现疲软。根据彭博汇编的数据，2026年以来，首尔市场的首次上市项目累计募资14亿美元，而此前三年每年的募资额均超过30亿美元。与此同时，SK海力士完成了外国公司有史以来规模最大的美国股票发行。 Elice此次IPO是今年韩国科斯达克市场规模最大的IPO项目，在韩国所有IPO项目中仅次于K Bank Co.于3月进行的3.37亿美元发行。 根据公司首席执行官Jae Won Kim的说法，在Vertex Ventures和Altos Ventures等风险投资公司的支持下，Elice计划利用IPO募集资金，在韩国国内及海外建设更多人工智能数据中心。未来资产证券(Mirae Asset Sec

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：“迄今为止，我们为公司提供的资金已足够充裕。” 他表示，Metis 的架构比前沿模型“算力效率高得多”。他说：“我们绝不是要走模型越来越大、训练预算越来越大的方向。” 他表示，Metis 已在前沿推理问题上“取得”了一些“令人鼓舞”的成果，而成本仅为前沿模型的一小部分。 目前尚不清楚 Metis 将于何时公开发布其首个 AI 模型。 Metis 加入了伦敦其他新兴 AI 公司的行列，包括由 Graepel 的前 AlphaGo 同事 David Silver 创立的 Ineffable Intelligence，以及由知名德国计算机科学家 Richard Socher 联合创办的 Recursive Superintelligence。 当被问及 Metis 与 Ineffable 和 Recursive 之间是否存在重叠时，Ingram 表示：“我们显然并不确切知道他们在做什么；他们也不确切知道我们在做什么。”但他补充说，他认为 Metis 的方法“确实非常不同，几乎是一种哲学层面的方法”。 前 Google DeepMind 顶尖研究员在伦敦创立“算力高效”AI 公司 评论 关注

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可自动创建促销邮件等营销活动素材。它会根据产品供应情况和客户购买历史等参数定制内容。 一项名为 Agentic Standards 的功能使用户能够为 AI 生成的营销活动设置防护措施。例如，营销团队可以规定广告向购物者展示的最大次数。在此基础上，Braze 会自动处理最佳发送时段等细节。 Braze 可以通过公司网站、移动应用、短信、WhatsApp 及其他多个渠道分发促销信息。一套可观测性仪表板使营销人员能够监控各渠道的表现。Braze 会显示诸如销售邮件中点击购物链接的收件人百分比等指标。 Salesforce 将利用该公司的技术增强其 Marketing Cloud 平台。与 Braze 一样，该平台使企业能够整合来自不同来源的客户数据，并利用这些数据个性化其营销活动。内置的 AI 智能体可自动化工作流程中重复性的环节。Salesforce 表示，此次收购将提升 Marketing Cloud 在多个触达渠道上个性化营销活动的能力。 “Salesforce 与我们一样致力于服务营销人员，我们将继续作为 Braze 发展，并持续投资于与我们共同打造这家公司的 Braze 客户和

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pmind的负责人。Hassabis设想了一个仿照CERN的AI组织。在Altman的版本中，各大实验室将合并为单一实体或在其框架下运作，该实体将向合作国家提供模型。 据报道，Altman将第三种路径称为“Eliezer Plan”，得名于AI安全理论家Eliezer Yudkowsky。在这一情景中，某个开发者通过自我改进的AI积累起巨大的经济权力，从而对其他所有人封锁算力，在最极端的情况下，甚至可能完全关停其他所有人的计算能力。据报道，Altman提及这一情景只是为了论述完整。一位消息人士称，鉴于Yudkowsky与Anthropic的关系，这番话被解读为对竞争对手的暗讽。 安全很重要，但不能以落后为代价 据报道，Altman在内部抱怨称，针对AI发展“限速”的可行提案太少。与此同时，OpenAI眼下承受不起在竞争中落后的代价。据报道，OpenAI和Anthropic都在推进首次公开募股，OpenAI计划在明年之内决定走哪条路。 内部压力也在积聚。来自OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta的模型违背自身安全设置，侵入了外部和内部系统，有时出现严重失准。此后OpenAI一直

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Threads，时间为 2023 年 7 月。 李提到，其余达成这一规模的应用大多是手游，例如堡垒之夜（Fortnite）、绝地求生手游（PUBG Mobile）、宝可梦 GO（Pokémon GO）等。除 Threads 之外，迪士尼 +（Disney+）是唯一跻身这个精英榜单的非游戏类应用。 IT之家注意到，Meta 取得这一成绩，依托于公司可以借助旗下其他产品推广新应用，Threads 和 Muse 都是采用这套打法。Threads 依托 Instagram 的社交关系网络搭建，其内容已被整合到 Facebook 和 Instagram 中。而 Muse 的增长不仅得益于 Meta 在拥有 36 亿日活用户的全系应用内推广这款 AI 智能体，公司还投入大量广告资源，为 Muse 引流拉新。 Sensor Tower 的数据显示，Meta 在 10 月将全部广告预算的 39% 用于推广 Muse，高于上月的 23%。此外，按广告曝光量统计，Muse 本月在美国品牌榜单升至第 21 位，9 月时仅排在第 73 位。 不过，推广一款应用和热度褪去之后留住用户，是两码事。而 Muse 的

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用华为昇腾950DT进行预训练，目前相关测试仍在推进。 一次大规模预训练通常需要数千至上万颗AI芯片组成集群，连续运行数周之久，这对昇腾950DT的算力、通信和稳定性提出了极高要求。 芯片供应层面，华为计划将2027年第一季度推出的昇腾960DT的大部分产能分配给DeepSeek，后者将同时用于训练和推理。DeepSeek创始人梁文锋已向投资者透露，用华为及其他国产芯片训练下一代模型是公司的最高优先事项之一。 软件生态是更深层的布局。DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件，与面向英伟达的组件一一对应。 TileLang可跨芯片运行，DeepSeek训练中每一个TileLang算子在昇腾上均已完成高性能实现，这直接动摇了CUDA生态赖以留客的代码迁移壁垒。 从市场份额看，IDC数据显示2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场份额已降至34%，华为以28%紧随其后，差距缩至6个百分点。 华为昇腾910C超节点已部署超过1000套，并设计出最多可搭载100万颗NPU的架构。训练环节的国产化，正在从测试走向真实的大规模落地。 - 对文章打分 DeepS

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种机器人形态。他们目前正同时推进机器人软硬件研发，并建立现实世界机器人数据采集和训练体系。OpenAI的现场工程师岗位的招聘信息中透露，其机器人数据采集环境中已经运行着多个机器人工作站。 OpenAI的CEO山姆·奥特曼接受播客节目采访 来源：截图 就在上个月，OpenAI的CEO山姆·奥特曼在一档播客节目中明确表示，OpenAI会做人形机器人，同时也会探索其他形态的机器人产品。 不过，相比机器人的外形，奥特曼认为，更困难的问题在于机器人的“大脑”，机器人的具体设计“远没有真正弄清楚让机器人运转的大脑重要”。OpenAI关注的不只是制造一款人形硬件，更重要的是让AI系统能够理解现实世界、接收指令，并控制机器人完成实际任务。 谈及时间表时，奥特曼向媒体透露，OpenAI有望在2027年拿出一个“很酷、很棒”的机器人演示，但距离机器人真正大规模进入现实生活仍需要更长时间。 事实上，OpenAI重新布局机器人已经持续了一段时间。 2025年1月，时任OpenAI硬件负责人公开表示，该公司正在招聘首批机器人硬件岗位。一年多之后，OpenAI的招聘已经进一步深入机器人本体和制造环节。目前公开岗位

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格为2元，输出价格为8元；空闲时段的输入（缓存未命中）价格为1元，输出价格为4元。若输入缓存命中，每百万Token输入价格在高峰时段为0.04元，空闲时段为0.02元，综合成本约为Kimi K3的1/10。 Arena发布的对比图显示，DeepSeek-V4.1-Flash-1017进入了Code Arena的“帕累托前沿”，即图中的绿色折线，这说明目前没有其他模型能同时做到比它更便宜、且得分更高。 DeepSeek新模型发布后在海外引发广泛讨论。外媒The Information评价称，升级版DeepSeek-V4.1-Flash模型震动AI行业。 X平台上，截至今日12时，热搜话题“DeepSeek-V4.1-Flash以低成本提供前沿人工智能能力”下已有超58.2万条帖子；“登顶开源编程榜单”话题下也有超1.37万条帖子。 为了查看这款模型的实际编程表现，我们用DeepSeek-V4.1-Flash-1017制作了古代开封3D探索场景和网页赛车游戏两个案例。两项案例均一次性完成，合计花费约6元。 从实际效果看，DeepSeek新模型能够较为完整地将文字需求转化为可运行的网页作品：

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