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Flash 0731 用下来还是笨笨的 我是说干活还可以 但是缺少思考 经常干完了发现个一开始就能发现的大问题。。。
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deepseek flash 给人的感觉就是快,速度非常快,有当年的groq 的感觉。
Gemini flash 3.5 昨晚发布,现已可用。 - 模型效果大幅超越 3.1 Pro,指标和 gpt 5.5 接近,比 gpt5.5 好的是 Agentic 和 多模态。 - 价格只要 gpt5.5 的三分之一,缓存价格只要六分之一。 - API 定价 $1.50 / $9.00 per 1M token(输入/输出),缓存 输入 $0.15。上下文窗口 1M token。 - 速度极快,是其他旗舰模型的4倍,非常适合 Agent 使用。 官方介绍地址:
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吴说获悉,Flash Rescue 联合创始人 Darcy 披露,面向中国受害人的资金盘项目 ODY 于 7 月 28 日增发 100 亿枚代币,并从交易池取走约 1500 万 USDT。目前其追踪到的 ODY 关联归集资金至少为 15,669,118 USDT,且同一主归集地址此前曾接收 KXG 钱包转入的 5,383,428 USDT,Darcy 据此认为 ODY 与 KXG 存在共用资金归集地址的情况。其称目前已知受害者超过 1 万人,案件已进入调查阶段。
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OMP Agent × DeepSeek V4 Flash 用了一周, 说各直观感受: 速度快到来不及切窗口, 感觉要起飞了 , 比技师打飞机还爽 刚才让它剪一个 4 分钟的终端录屏:自己分析帧差异、识别活跃段、算分段倍速、调 ffmpeg 参数、渲染导出。全程 3 个来回,2分钟 出片。 以前这种活我要开剪辑软件拖半天。 现在 OMP agent 干完了,我连半杯咖啡都没喝完。
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推出 Velvet Flash 0.1(面向 Velvet-1):更小、更专精、更出色 今天,我们正式发布 Velvet Flash 0.1——这是我们内部自研的、专为安全可靠的加密操作而设计的任务专用型 40 亿参数模型。 @Velvet_Capital 我们打造 Velvet Flash,是为了处理通用模型往往难以胜任的加密交互场景。它需要理解用户意图、选择正确的平台指令、准确提取参数、识别风险请求,并在任何涉及资金的操作前进行确认。一个模型必须做到精准、一致且安全。 在我们的加密技能基准测试中,Velvet Flash 以 50 分的综合成绩排名第一。Qwen3.5-27B 得分为 45,DeepSeek-V4 为 40,Llama-3.3-70B 为 32,Gemma-4-31B 为 31,Mistral-24B 为 20。尽管 Velvet Flash 仅有 40 亿参数,却取得了最高分,其参数规模比它所超越的多个模型小 6 到 17 倍。 该基准测试评估模型作为安全加密操作员的表现。每个模型会收到一份平台技能文档和一条自然语言请求。模型必须选择正确的指令,提取金额、代币、链和接收地址等参数,在执行任何涉及资金的操作前进行确认,并针对诈骗、错误链或风险请求发出警告。 训练成果最清晰的证明,来自 Velvet Flash 与其未训练的基座模型之间的差异。基座模型得分为 23,而 Velvet Flash 得分为 50。这意味着任务专用训练使得综合得分提升了一倍以上。 该模型还在五个能力维度上进行了评估:安全性、覆盖面、稳健性、路由能力和清晰度。安全性从 28 提升至 61,稳健性从 26 提升至 53,清晰度和用户体验从 22 提升至 52,路由能力从 30 提升至 47,覆盖面从 12 提升至 34。 安全性结果对我们来说最为重要。在金融产品中,模型必须知道何时继续、何时要求澄清、何时警告用户、何时不采取行动。它必须正确解析金额、保护敏感信息、识别可疑请求,并避免在未经确认的情况下转移资金。这些行为并非产品的次要功能。 一些较大的模型在个别平台上表现更优。Qwen3.5-27B 和 Llama-3.3-70B 在 Minara 上得分更高,而 Qwen 在 Binance Spot 上的表现也更好。 模型质量只是故事的一部分。一个 40 亿参数的模型比 270 亿、310 亿或 700 亿参数的模型部署和服务成本更低、更简便。它可以提供更低的延迟,所需基础设施更少,并让我们对部署和迭代拥有更大的控制权。Velvet Flash 部署在我们自己的基础设施上,这使我们能够围绕产品需求优化整个系统,而不是依赖通用模型作为外部黑盒。 该基准测试使用了涵盖 Minara、Binance Spot、OKX DEX、Uniswap、GMX 和 MetaMask 的六个核心平台。更广泛的 Velvet 评估涵盖 31 个平台,包括中心化交易所、钱包、DEX、DeFi 产品和交易工具。所有模型均接收相同的输入、相同的保留测试场景,并由同一个独立的评判系统进行评分。响应在五个加权维度上进行评分,并额外设置安全门控,用于检测诸如未经确认转移资金或错误解析金额等失败情况。 Velvet Flash 0.1 是该模型的第一个版本。我们将继续扩大平台覆盖范围、改善困难边缘情况、强化安全行为,并优化复杂多步骤工作流的性能。 更广泛的目标是建立内部能力,以打造更安全、更快、更便宜,且与所服务产品更契合的专用模型。
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Solana 永续合约协议 FlashTrade 创始人 Anas 宣布关闭项目,并寻求出售现有技术栈以补偿 FAF 持有者。他将关闭原因归结为团队内部严重分歧、市场萎缩及长期缺乏盈利等,并表示“最让我个人受伤的是基金会方面对我们的漠视”,称 Solana Foundation 只全力支持一个团队,因为其认为这有助于 Solana 成功。Anas 同时强调并非将项目失败归咎于基金会,并表示自己对此过于情绪化。Solana 联合创始人 Anatoly Yakovenko 随后回应称,基金会无法决定一个产品能否成功,其主要作用是在产品发布时协助 GTM 和扩大曝光,最终能否将关注转化为用户取决于产品本身。
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吴说获悉,Flashbots 战略负责人 Hasu 表示,以太坊的问题从来不是 ETH 增发过多,而是生态投资不足。其认为,ETH 增发带来的收益支持了 Lido、Aave、数字资产财库公司等机构,而这些机构又持续资助客户端团队、以太坊基金会衍生项目及 DeFi 建设;若降低 ETH 发行,可能削弱这部分资金来源并抑制后续生态投资。他认为,以太坊研究社区此前低估了这类调整的二阶和三阶影响。
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DeepSeek V4 Flash 0731:推理能力追上大厂,成本却只要 4 美分 DeepSeek V4 Flash 0731 在在抽象推理测试中达到 61.4% 准确率(ARC-AGI-2),每次任务成本 4 美分,比 OpenAI、Anthropic 等闭源模型便宜 10 倍以上。 这验证了一个关键判断:开源模型通过"推理时计算"路线,正在用更低成本逼近大厂性能。
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