OpenCode ZenでGPT-5.6 Luna maxとDeepSeek V4 Flashの廉価オーケストレーション組んでみたけどサンドボックスや自動承認欲しいから、CodexからDeepSeek使う方法あるらしいのでそっちかな。Unity VR開発でDocker Sandboxesとかは使えないし

以下西方公司把AI业务迁移到了中国模型： 1. lindy → deepseek v4 2. cursor → kimi k2.5 3. coinbase → glm-5.2 + kimi 2.7 4. shopify → qwen 5. airbnb → qwen 6. uber eats → qwen2 7. siemens → deepseek + qwen 8. chapsvision → qwen 9. microsoft → testing deepseek v4 说白了，现在就是各家采购在比价选型了

ロールプレイAI(キャラになりきって会話するAI)のベンチマークは、実はどのモデルにも同じ「借り物の会話履歴」の続きを書かせて採点しているだけだったという論文(https://arxiv[.]org/abs/2607.27816)。 渡す会話履歴の質を上げただけで同じモデルの採点が平均0.21点(5点満点)上がり、劣化させると0.13点下がることが実験でわかっている。モデル自身の実力ではなく、渡された「お膳立て」の質を測ってしまっているわけだ。 もう一つの問題は採点基準(ルーブリック)が全員共通なこと。じっくり関係を深める会話が好きな人もいれば、テンポよく展開してほしい人もいるので、一律の基準では「その人にとっての満足度」は測れない。 そこでPALATEという新しいベンチマークは、5人の実ユーザーの本物の会話ログ(1人あたり約1,000ターン)でLoRA(モデルの一部だけ軽く追加学習する手法)を作り、「その人らしく話すAI」を再現する。このAIがロールプレイAI候補と自由に会話して、その場で評価用の会話を作るので、借り物の履歴に頼らず公平になる。採点基準もその人の過去の満足度データから個人専用に自動生成していて、論文の図には「そっけない態度の中に見える思いやり(Hard shell, soft care)」のような、人によって全然違う評価軸が並ぶ。 GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、DeepSeek V4 Proなど16モデルで検証したところ、全ユーザーに勝つモデルは1つもなかった。ユーザーごとに一番相性がいいモデルが違い(Qwen3-Max、DeepSeek V4 Pro、Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6がそれぞれ別のユーザーで1位)、総合1位はGPT-5.4だったが、これは一言一言の受け答えの質(Generic評価)で強いのが理由で、会話が長く続いたときの一貫性(Session評価)ではClaude Sonnet 4.6が最も高いスコアだった。一言一言の上手さと、長い会話が破綻しないことは別の能力だという指摘で、ロールプレイAIの「強さ」は1本のランキングだけでは測れないという結果になっている。

DeepSeek、再び1兆2000億円の調達計画　ロイター報道 中国のAI新興、DeepSeekが最大500億元（約1兆2000億円）の調達を計画しているとロイター通信が報じた。