DeepSeek V4 Flash Vision Experimental 正式上线了 V4 首次进入多模态 Agent 截图、图片可以直接丢给 Agent，而且一张图最多按 384 Tokens 计费，还是走 V4 Flash 的价格

性癖測驗🤤一年前測很多還不知道怎麼回答，今年有不少有明確答案了，我真棒🥰 100% Exhibitionist 露出癖 100% Voyeur 窺視癖 100% Non-mono 非單一伴侶 100% Degradee 被羞辱 94% Submissive 臣服 91% Rope bunny 被綑綁/壓制 88% Experimentalist 實驗者 83% Masochism 戀痛 78% Switch 62% Slave

实际跑一跑 codex 定时任务才发现，原来定时任务运行时环境和我们在对话中的执行环境是不一致的，执行时电脑中原本所存在的一些命令都不见了。 为了解决这个问题，先是在 `~/.codex/config.toml` 中增加以下内容: [shell_environment_policy] inherit = "all" experimental_use_profile = true 然后新建`~/.zprofile`，重新设置 export PATH，才能够正常加载。 这个意思是启用 profile 继承，让 Codex 通过用户配置的 shell 获取环境。

我跑通了: Qwen3.8-Flash-Next 模型 111GB , 单显卡4090 48GB 125B 级的 MoE, 以前想本地跑,那是机房里好几张 A100 的事。 现在 : 一张 48GB 改装版 4090, 加 123GiB 普通内存,不光跑起来了，250K 长文读完一道没错, 还和 27B 打了场 300 题正面对测。 模型是阿里前天才放的 Qwen3.8-Flash-Next,Unsloth UD-Q4_K_XL 量化 , 四个分片 111.3GB。 它能塞进单卡, 秘密就一条 : MoE 每个 token 只激活约 6B。 我把 33GiB 权重放进显卡, 70.7GiB 扔给内存——其中 26.8GiB 是那张 51B 的 n-gram 表, 它每个 token 只查几行,放内存几乎白嫖。 速度: 短请求 28.5–30.3 tok/s 读了 32K 内容 : 24.1 tok/s 读满 250K : 14.04 tok/s 长任务是这么虐它的 : 一份 250K token 的合成长文 , 里面埋 17 个要检索、要计算的字段,读完全文、找出来、算对。它半小时读完,17/17 一道没错,整轮 34.8 分钟。 质量这关更有意思 : 300 道冻结同题(代码+困难推理) , 这个 111GB 的大家伙 247/300, 16.5GB 的 27B Q4 245/300 统计上打平(p=0.86)。但单题耗时, 只是Flash 平均慢 48%。 所以我的判断 : 日常任务留 27B, 快; Flash-Next 的更强的是长任务。 网上那个"24G 4090 跑出 21 tok/s"很多人在转。 我看了测法:他把上下文窗口设到了 250K——窗口只是个上限, 意思是"最多允许模型读这么多" ; 但他每轮真正让模型读的内容, 只有 28K 左右。 模型读得越多越慢,他的速度 21 tok/s 是"读了 28K"的速度, 我的 14.04tok/s 是读满 250,002 token 的速度。 窗口设很大不关键、真正往上下文放了多少, 是完全不一样的，短测试可以很快，长文测试才是速度关键！！！ 对了, 这轮 MTP 没开——模型目录里没有 draft 文件; 社区 sidecar 试过一版, decode 反而掉八九成。也就是说,这个 14.04 tok/s 还有的涨。 惊喜的发现！我本来想自己动手写的思路,发现 GitHub 上已经有人做出来了(01554 的 llama.cpp fork,expert-tier 分支): 上游 llama.cpp 显存不够时,把 MoE 权重整层搬去内存。 但专家冷热天差地别——512 个专家, 常被路由命中的就那几百个。这个分支改成按专家放:热门专家住显存,按命中热度限速换入换出,冷门的睡内存。路由越偏科,赚得越多。 作者的卡是 96GB 的 RTX PRO 6000,他测小卡的办法挺取巧 : 跑个进程占死一块显存,把可用显存压到 32GB、48GB, 模拟不同预算: 32GB 可用 : 整层切 25 tok/s,热缓存 35-36,快 42% 48GB 可用 : 整层切 29,热缓存约 39,快 34% 48GB 这档, 显存预算和我这张 4090 刚好一样。 但他的卡是 Blackwell,带宽算力都不同 热缓存只加速 decode, prefill 绕开走老路; 分支还是 experimental, 早期有个读错权重的 bug, 8/27 已修,复现要用修完的 commit。 下一轮,就在这张 4090 上测试这个。

Deepmind 团队发表了篇新论文，介绍了 Co-Scientist 的升级版：一个基于 Gemini 的多智能体科研系统。与此前版本只做"纸上谈兵"式的假设生成不同，新版本被改造成一个能落地执行的研究伙伴，覆盖从假设生成、实验执行到论文撰写的完整闭环 系统架构（三阶段） 1. 构思（Ideation）：用演化算法生成假设群体，每个假设都配独立的文献调研；通过 LLM 同行评审打分（新颖性、合理性、可验证性），用贝叶斯技能评分（TrueSkill）+ UCB 探索机制做成对锦标赛排序，再经交叉（p=0.7）与变异迭代约 10 代。 2. 实验（Experimentation）：三阶段代码演化，小数据搭骨架 → 替换为全量逻辑 → 全规模执行；多个求解器并行生成程序变体，失败的获得结构化报错反馈并反思修正。 3. 论文撰写（Paper Writing）：把实验结果与文献合成为结构化手稿，再经演化式优化迭代。 在材料科学（CVD 合成新配方）、生物学（大肠杆菌群集表型预测）、计算机科学（全自主发现智能体架构）以及端到端的论文生成上均测试成功。 作者认为“执行落地型”的智能体系统是连接计算构思与物理验证的可行路径。但材料科学仍需人来动手执行，生物学需专家反复校准任务定义，纯计算研究可完全高度自主化！科学领域的 RSI 即将大放异彩✨

“这位病人，你准备好被实验了吗？” “Are you ready for some experiments?” . ⬇️⬇️⬇️ September Tier 4+5 reward . photo by ig@kunagisa Character: 白护士 white nurse @Wendydydydy2 黑护士 black nurse @nishi_24sakurai #透明护士#