给大家带来 Flash 系列模型横评! 各个厂商除了旗舰级别模型, 也都有Flash级别的模型, 而这些模型的定位主要都是多智能体系统的驱动模型和RAG系统的驱动模型. 那么现有这些Flash模型应该怎么选? 给大家带来本篇评测! 本次主要从 Agent Loop 迭代能力, Agent 能力, 前端, 后端, 空间理解, 美学, 性价比等多个角度评测了 Gemini-3.5-Flash, Step-3.7-Flash, DeepSeek-V4-Flash 这三个模型. 从测试来看, Gemini-3.5-Flash 更适合干"漂亮活", 比如前端页面, 建模等. 而 Step-3.7-Flash 则极具性价比, 在Agent测试中取得了比旗舰模型还要高的Token效率(用最少的token干最多的事情). 所以特别适合用在Agent框架中(比如OpenClaw或者Hermes), 或者复杂的Agent系统中用来做驱动模型. DeepSeek-V4-Flash 则后端能力很不错, 很适合用来写脚本, 甚至给服务器安装一个 DeepSeek-V4-Flash 驱动的 ClaudeCode, 用来 AI-Ops. #flash模型# #step37flash# #deepseekv4flash# #gemini35flash# #AgentLoop#

开发一款AI大模型需要多少钱？ 硬件算力 > 人才 > 数据 100B flash模型 需要 3-5亿 算力： 3亿 人才： 1.5亿 数据： 0.5亿 如果是旗舰版模型 至少1T参数量计算 大约需要 10亿-50亿 如果算是研发算力 和 支撑运营算力 可能至少要200亿起步

💥#DeepSeek# V4 系列缓存命中价格永久下调到首发价 1/10，Flash 模型缓存命中价从 2 毛钱降到 2 分钱，Pro 模型叠加优惠活动后从 1 元下降到 2 分 5 厘。 促销结束后 Pro 还是比较贵的，命中缓存 0.1元，未命中缓存 12 元、输出 24 元，这些调价和优惠活动应该会吸引更多用户使用 Pro 模型，扭转 V4 系列的口碑问题。 查看详情：

如果你会清理C盘垃圾，你将是公司的“电脑专家”！ 如果你会做一个简单好用、并且没有广告的垃圾清理小工具，那你将是所有女同事心中的“IT之神”！！ WIN系统电脑的清理工具其实很多，我用最多的是一些大神从大厂软件里剥离出来的“绿色单文件版”，只保留垃圾清理这一个功能！足够轻量简单！ 为了在女同事面前露一手，突发奇想干脆自己做了一个和我同名的C 盘清理桌面小工具。 界面尽量简单，没有广告，也不去塞一堆看不懂的“高级功能”。 但Codex额度没了！！ 于是我打开了OpenCode ，在OpenRouter上翻了好一阵牌子，最后选了蚂蚁 @AntLingAGI 新发的Ling-3.0-flash！！ 蚂蚁最近动作太频繁了，正好也试一试这个新模型！！ 我把需求拆成了几步，UI、清理引擎、扫描测试分阶段执行，让它持续读取项目、修改代码、运行程序，再根据实际结果继续调整。 结果还真是出乎意料，整体给我的感觉很快，而且很有章法！ 不是“一句话就生成完整软件”，每一步都是动态的， 我负责确定功能、边界和安全规则，它负责高频写代码、执行修改和处理反馈。 还别说，这种flash模型真的很适合干这种需求明确，工程不算复杂的任务！ 就是不知道后面官方会怎么定价，按照蚂蚁的习惯，应该很快会开源的！！

怎么形容 @deepseek_ai 刚发布的 V4 Flash 大模型有多便宜？ 北京一家酒吧现在只要去消费就送你无限量 Token…. 这家酒吧把 AI 算力当成了和 Wi-Fi一样的店内基础设施来提供 可以预见的是未来的咖啡馆提供 Token 会像现在提供免费 Wi-Fi 一样自然

每次查 DeepSeek 消耗都要去网页端翻账本太麻烦？🥲 试试这款开源的 Windows 桌面小工具：DeepSeekMonitorWindows 能帮你直接在系统托盘可查看 DeepSeek API 余额、当月消费、Token 用量和 7 天趋势， 支持官方余额接口 + 网页 Token 同步（V4 Flash/Pro 模型细分 + 缓存命中率） 适合经常跑脚本、接自动化流程、需要关注调用成本的开发者