DeepSeek V4 悄悄来了。1.6 万亿总参数，490 亿活跃参数，混合专家架构，100 万 Token 上下文，完全开源，在基准测试上也只是比 GPT 5.5 和 Opus 4.7 落后了一点。而 AI 技术博主 Matthew Berman 认为，就是这 “一点点” 的差距，才是整个故事最有意思的地方。
对大多数企业来说，“几乎一样好” 就已经够用了。GPT 5.5 每百万输出 Token 要 30 美元，DeepSeek 只是零头，还开源可微调，可私有化部署。你要是一个要控制 AI 成本的 CEO，这道算术题不难做。
出口管制这张牌也在失效。芯片限制了算力，但限不住算法创新。DeepSeek 用更少的资源做出前沿水平的模型，已经证明了这一点。黄仁勋说应该让中国的 AI 建立在美国芯片上，但现在的问题反过来了。美国的企业正在考虑将业务建立在中国模型上。
而 Matthew Berman 给美国支的招是，要么加码开源，要么逼着 OpenAI 和 Anthropic 大幅降低成本。
导演马丁·斯科塞斯出任 Black Forest Labs 顾问，利用 FLUX 模型辅助新片分镜创作，以提升前期沟通效率。此举标志着好莱坞对 AI 工具的接纳度提升，但也引发关于视觉同质化与艺术独特性的争议。BFL 借此验证“视觉智能”在分镜等中间环节的商业价值，而非替代最终创作。斯科塞斯将 AI 定位为表达工具而非想象替代者，其应用仍局限于筹备阶段，影视行业对 AI 的深度整合尚待观察。
Replit 注册用户已突破 4000 万，致力于通过自然语言交互降低软件开发门槛。平台将大模型视为核心引擎，选用 Claude Sonnet 系列以保障代码生成能力，并紧跟模型更新迭代智能体，有效带动用户增长。Replit 通过封装软件工程复杂性，让用户无需配置环境即可专注业务逻辑，助力零基础用户快速完成产品验证。随着 AI 编程演进，开发门槛被彻底抹平，编写代码本身的重要性或将逐渐减弱。
腾讯正测试微信内嵌 AI 智能体，计划将其打造为连接 14 亿月活与小程序生态的 Agent 操作系统。该产品采用端云混合架构，通过 API 直接调用小程序完成任务，兼具高效与安全优势。尽管面临模型能力与算力瓶颈，且初期或仅覆盖高频基础场景，但凭借零门槛体验和生态闭环，微信有望推动 AI Agent 大众化普及，其最终成效仍取决于模型、算力及服务调用成功率。
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