0:00.000–0:01.380
AI新闻不断涌现
0:01.380–0:03.946
因为DeepSeek今天刚刚发布了全新的DeepSeek
0:03.946–0:06.420
V4 FlashVision Experimental模型
0:06.420–0:08.820
目前已在DeepSeek的API平台上线
0:08.820–0:12.740
这个模型的多模态智能体性能已经接近OPUS 4.8
0:12.740–0:14.920
确实是一个非常了不起的成就
0:14.920–0:17.660
但唯一的阻碍是DeepSeek的新定价
0:17.660–0:18.720
不过说到DeepSeek
0:18.720–0:21.500
他们正在晖度测试一个神秘的新检查点
0:21.500–0:23.060
即表现相当惊艳
0:23.060–0:24.840
正在与Fibo 5正面交锋
0:24.840–0:27.020
并生成了一些极其疯狂的内容
0:27.020–0:27.540
不仅如此
0:27.540–0:28.600
Google又回来了
0:28.600–0:31.300
因为Geminis的表现真的会非常惊人
0:31.300–0:32.900
具备一些疯狂的新能力
0:32.900–0:35.460
我们已经获得了一些极其劲爆的泄露信息
0:35.460–0:37.880
我非常期待大家看到这些内容
0:37.880–0:40.460
最近我们报道了新的隐身模型OX-Alpha
0:40.460–0:42.900
但现在关于这个模型又有了一些新情报
0:42.900–0:44.760
其表现相当不可思议
0:44.760–0:47.760
有人让它在DeepSway上完成了10项独立任务
0:47.760–0:49.720
因此由于这只是部分测试
0:49.720–0:52.080
它的真实得分可能存在很大差异
0:52.080–0:54.000
但结果确实令人瞠目结舌
0:54.000–0:56.000
因为GBT516S
0:56.000–0:58.680
在这项特定测试中得分为52%
0:58.680–1:00.920
Fable 5得分为65%
1:00.920–1:03.880
而Arx Alpha得分达到了80%
1:03.880–1:05.640
据说它在其中一项任务上
1:05.640–1:07.120
还差一点就完成了
1:07.120–1:08.420
所以从技术上讲
1:08.420–1:10.060
可能会超过80%
1:10.060–1:11.360
这实在太疯狂了
1:11.360–1:13.800
而且它真的感觉很像GLM模型
1:13.800–1:14.980
但显然并不是
1:14.980–1:16.320
因为有新的报告称
1:16.320–1:17.820
它不是GLM模型
1:17.820–1:19.100
它不是小米模型
1:19.100–1:20.360
也不是Deep Seek模型
1:20.360–1:22.120
所以没有人真正知道
1:22.120–1:23.820
究竟是哪家模型提供商
1:23.820–1:25.720
在秘密测试这个Arx Alpha模型
1:25.720–1:27.440
但也许可能是minimax
1:27.440–1:29.120
现在还有很多内容要介绍
1:29.120–1:30.980
我们就直接一一深入了解吧
1:30.980–1:33.820
大多数AI编程工具都能帮你构建应用
1:33.820–1:35.980
但之后他们仍然需要处理托管
1:35.980–1:37.280
数据库和部署问题
1:37.280–1:39.540
这正是APICUS AI Supercomputer
1:39.540–1:40.520
发挥作用的地方
1:40.520–1:42.420
它提供了一台始终在线
1:42.420–1:44.840
可通过自然语言控制的云端计算机
1:44.840–1:46.320
你可以部署OpenCloud
1:46.320–1:48.180
或Hermes Agent等智能体
1:48.180–1:50.260
并让他们全天候持续运行
1:50.260–1:51.920
例如他们在这里部署了一个
1:51.920–1:53.200
开源大语言模型
1:53.200–1:55.400
为其封装了一个可用的聊天界面
1:55.400–1:58.820
并且仅通过一条提示词就将其公开托管
1:58.820–2:00.440
你还可以运行Docker应用
2:00.440–2:02.000
连接数据库和存储
2:02.000–2:04.320
或者构建并托管完整的应用
2:04.320–2:05.740
比如这个3D游戏
2:05.740–2:07.820
因此你无需亲自管理VPS
2:07.820–2:09.860
SSL 数据库和部署
2:09.860–2:11.660
Appicus会处理整个技术站
2:11.660–2:13.220
通过下方描述中的链接
2:13.220–2:15.260
体验Appicus AI超级计算机
2:15.260–2:17.280
也感谢他们赞助今天的视频
2:17.280–2:18.860
我们先从Deepseek说起
2:18.860–2:21.240
因为Deepseek Vs Flash Vision Experimental
2:21.240–2:23.740
现已正式上线Deepseek API平台
2:23.740–2:27.420
这个模型基本上就是VSFLAX的下一代多模态版本
2:27.420–2:28.520
令人印象深刻的是
2:28.520–2:29.440
DeepSeq表示
2:29.440–2:32.580
这款新模型基本保留了VSFLAX的文本能力
2:32.580–2:36.340
因此推理 智能体 编程和通用知识能力都还在
2:36.340–2:39.180
但现在视觉方面得到了大幅升级
2:39.180–2:40.220
从基准测试来看
2:40.220–2:42.600
它的表现已经非常接近OPUS 4.8
2:42.600–2:44.320
当然编程方面并不是这样
2:44.320–2:47.200
但在多模态智能体评测方面却是如此
2:47.200–2:49.100
在Terminal Bench 2.1上
2:49.100–2:52.200
我们知道DeepSeq VSFLAX的得分为83.9
2:52.200–2:53.600
而OPUS为85
2:53.600–2:54.780
在DeepSWIG上
2:54.780–2:58.320
上它实际上以59.3比58击败了OPUS
2:58.320–3:01.080
但真正有趣的是多模态智能体评测
3:01.080–3:02.380
在IpexBench上
3:02.380–3:05.140
你可以看到这款新模型的得分为36.5
3:05.140–3:07.940
而OPUS4.8的得分为39.4
3:07.940–3:09.780
但在Agent's Last Exim上
3:09.780–3:11.500
它的得分为27.3
3:11.500–3:13.640
比OPUS4.8高出2分
3:13.640–3:15.120
与OPUS4.8相比
3:15.120–3:18.220
它在其他评测中的表现基本也只是略逊一筹
3:18.220–3:20.360
因为它们实际上是在Version's Flash
3:20.360–3:21.960
强大的视觉能力基础上
3:21.960–3:24.800
进一步提升了多模态智能体的性能
3:24.800–3:28.200
他们还已经在最新的Deep Seek Harness中加入了对它的支持
3:28.200–3:32.240
因此你现在就可以通过他们的API开始测试这个模型
3:32.240–3:35.340
而这正是视觉能力开始真正发挥作用的地方
3:35.340–3:39.320
因为多模态能力能够拓展出更多智能体应用场景
3:39.320–3:43.620
Deep Seek表示这款新模型可以在不同的智能体框架中流畅运行
3:43.620–3:45.820
它现在既能理解自己看到的内容
3:45.820–3:47.980
也能使用工具采取行动
3:47.980–3:50.920
这样一来智能体就不再只能读取文本或代码
3:50.920–3:52.660
而是可以查看屏幕截图
3:52.660–3:55.620
界面 图表 文档或其他视觉信息
3:55.620–3:57.160
理解实际发生的情况
3:57.160–3:59.440
然后使用工具真正完成任务
3:59.440–4:02.180
这让该模型在现实世界的智能体工作流中
4:02.180–4:02.820
使用得多
4:02.820–4:04.560
尤其适用于计算机操作
4:04.560–4:06.500
视觉调试 浏览器智能体
4:06.500–4:09.180
以及基于UI的文档自动化任务
4:09.180–4:10.700
而且我们已经看到了一些
4:10.700–4:12.520
相当令人印象深刻的演示
4:12.520–4:14.380
展现了这次视觉能力升级
4:14.380–4:15.480
究竟能做到什么
4:15.480–4:17.240
有人立即通过给这个模型
4:17.240–4:18.740
一张人物图片来测试它
4:18.740–4:22.080
据说Deep Seek能够正确识别出图片中的人物
4:22.080–4:24.140
是字节跳动创始人张一鸣
4:24.140–4:25.820
显然这只是一个演示
4:25.820–4:27.500
但这种说法相当有趣
4:27.500–4:29.500
Deep Seek终于睁开了眼睛
4:29.500–4:30.740
不再是盲人了
4:30.740–4:31.660
更重要的是
4:31.660–4:33.520
这表明Siflash Vision版本
4:33.520–4:35.620
并不只是进行基本的图像描述
4:35.620–4:38.060
而是能够理解详细的视觉向上闻
4:38.060–4:40.300
并将其与已有知识结合起来
4:40.300–4:42.200
无论是编程知识还是普通常识
4:42.200–4:44.500
现在它将能够借助这一新扩展
4:44.500–4:46.000
进一步增强自身能力
4:46.000–4:47.440
如果你还不了解这一点
4:47.440–4:49.160
我强烈建议你了解一下
4:49.160–4:50.800
World of VI Insider School社区
4:50.800–4:53.440
显然 在这里你可以获取大量信息
4:53.440–4:55.740
不仅可以免费使用World of VI Benchmark
4:55.740–4:57.860
还能每月获得许多免费内容
4:57.860–5:00.440
甚至可以接触尚未发布的模型
5:00.440–5:01.940
因此 我强烈建议你
5:01.940–5:04.180
通过下方描述中的链接去了解一下
5:04.180–5:05.380
不过说到Deep Seek
5:05.380–5:07.100
其实还有一件更加有趣的事
5:07.100–5:08.940
因为目前幕后正在发生的是
5:08.940–5:11.260
Deep Seek团队正向一小部分用户
5:11.260–5:14.380
大规模测试一个神秘的裸体模型检查点
5:14.380–5:16.620
我之前已经针对这件事做过一期视频
5:16.620–5:19.060
但现在又有一个新的检查点上线了
5:19.060–5:20.020
它正凭借一些
5:20.020–5:21.760
令人难以置信的生成结果
5:21.760–5:23.820
与Fable 5展开激烈竞争
5:23.820–5:24.420
有趣的是
5:24.420–5:25.320
目前看来
5:25.320–5:26.460
这种灰度测试
5:26.460–5:28.460
似乎是基于绘画的测试
5:28.460–5:29.240
也就是说
5:29.240–5:30.500
某些现有绘画
5:30.500–5:31.720
可能会被录游到
5:31.720–5:32.940
这个实验性检查点
5:32.940–5:35.480
而其他人则继续正常使用该模型
5:35.480–5:36.660
现在一些用户
5:36.660–5:38.420
甚至一直在尝试各种方法
5:38.420–5:39.500
让自己的绘画
5:39.500–5:41.440
持续被录游到灰度测试中
5:41.440–5:42.160
不过显然
5:42.160–5:43.560
这些都还无法说明
5:43.560–5:45.020
这个检查点究竟是什么
5:45.020–5:45.720
因此
5:45.720–5:47.680
Deep Seek可能正在悄悄测试
5:47.680–5:49.040
其下一代主力模型
5:49.040–5:51.160
很可能是升级版的Version 4 Pro
5:51.160–5:52.720
甚至是Version 5
5:52.720–5:53.220
好了
5:53.220–5:54.200
很抱歉画质不佳
5:54.200–5:56.640
但这就是神秘的Deep Seek灰度检查点
5:56.640–5:59.220
这里要求它在3D中建造一架直升机
5:59.220–6:00.760
而它仅用一个提示词
6:00.760–6:02.240
就完成了这项任务
6:02.240–6:02.740
据说
6:02.740–6:04.600
该模型自主运行了一个半小时
6:04.600–6:06.500
持续构建并完善项目
6:06.500–6:08.580
最终生成了这个细节惊人的
6:08.580–6:10.040
直升机模拟程序
6:10.040–6:10.600
你可以看到
6:10.600–6:12.700
它在输出方面的能力有多么出色
6:13.560–6:15.180
过程的成本还不到一美元
6:15.180–6:17.040
这么说确实有点不可思议
6:17.040–6:18.960
我想这个价格上的取舍
6:18.960–6:21.020
大概就是生成内容所需的时间
6:21.020–6:23.100
接下来我们终于看到了
6:23.100–6:25.320
可能是GMMI4的首次亮相
6:25.320–6:27.620
如果这些生成结果能够说明问题的话
6:27.620–6:29.580
这款模型可能会强的离谱
6:29.580–6:32.760
而Google也将凭借它真正实现王者归来
6:32.760–6:35.520
这里要求它生成一只骑自行车的蹄壶
6:35.520–6:37.280
这是一个相当不错的提示词
6:37.280–6:39.300
我们通常总会把它发送给模型
6:39.300–6:40.640
用来测试模型的能力
6:40.640–6:42.500
显然主要是测试编程能力
6:42.500–6:43.320
但你可以看到
6:43.320–6:44.900
仅根据这段粉纹渲染
6:44.900–6:47.080
它就生成了一只骑自行车的蹄壶
6:47.080–6:48.600
效果非常惊艳
6:48.600–6:50.060
你可以看到轮胎上
6:50.060–6:51.960
甚至衣物上的文字印刷效果
6:51.960–6:54.420
都生成得极其出色且清晰
6:54.420–6:56.780
而且大多数模型实际上甚至做不到这一点
6:56.780–6:59.040
连GML4模型在这种情况下
6:59.040–7:00.820
所能完成的10%都不到
7:00.820–7:02.440
但这简直太疯狂了
7:02.440–7:05.140
如果GML4输出的质量能达到这种程度
7:05.140–7:07.380
想象一下它在其他领域会有多强
7:07.380–7:08.760
接下来看看AX Alpha
7:08.760–7:10.720
我们已经知道这是一个隐秘模型
7:10.720–7:12.180
而且表现相当出色
7:12.180–7:14.080
对于错过相关消息的人来说
7:14.080–7:17.140
Oxelpha目前在接下来一周内都可以免费使用
7:17.140–7:20.240
并且配备了100万Token的畅下源框口
7:20.240–7:21.680
它支持多模态输入
7:21.680–7:23.500
并且完全不保留数据
7:23.500–7:25.940
显然它的速率限制也非常宽松
7:25.940–7:28.560
每天最多可处理100万亿个Token
7:28.560–7:30.660
但现在我们又获得了一些新情报
7:30.660–7:32.540
让这个模型变得更加有趣
7:32.540–7:35.880
有人让Oxelpha完成了10项Deeps Y任务
7:35.880–7:37.940
不过这只是其中非常小的一部分
7:37.940–7:40.160
因此结果可能存在很大差异
7:40.160–7:41.480
这一点Dan也曾提到过
7:41.480–7:43.220
但它的得分非常惊人
7:43.220–7:44.620
达到了80%
7:44.620–7:46.760
超过了得分65%的Febo
7:46.760–7:49.500
以及得分52%的GBT 5.6 Soul
7:49.500–7:50.120
据说
7:50.120–7:51.480
其中一项实地任务
7:51.480–7:52.980
基本上算是险些完成
7:52.980–7:55.600
所以具体取决于你如何评分
7:55.600–7:56.580
从技术上讲
7:56.580–7:58.680
这个模型在这么小的样本规模下
7:58.680–8:00.000
得分可能已经超过
8:01.100–8:02.740
不过,我们之前还没提到的是,
8:03.040–8:05.380
这并不只是一个轻量级的实验性端点。
8:05.780–8:06.520
测试人员反映,
8:06.520–8:11.640
它能够在超长上下纹下持续运行很长时间的智能体任务,
8:11.840–8:14.720
这或许可以解释为什么它在软件工程任务上
8:14.720–8:15.900
表现如此出色
8:15.900–8:17.080
在这类任务中
8:17.080–8:19.440
模型需要跟踪大量文件的状态
8:19.440–8:21.280
以及之前做出的决策
8:21.280–8:23.460
起初测试结果和社区论坛中的
8:23.460–8:25.220
大量证据都指向同一个结论
8:25.220–8:28.700
OxAlpha可能是某种新的GLM检查点
8:28.700–8:29.700
但现在看来
8:29.700–8:31.160
这一理论可能是错的
8:31.160–8:32.340
因为有新的报告称
8:32.340–8:34.180
OxAlpha并不是GLM
8:34.180–8:35.480
也不是小米的Memo
8:35.480–8:37.480
当然也不是DeepSeek的视觉模型
8:37.480–8:40.100
不过事情在这里变得更加疯狂了
8:40.100–8:41.160
因为还有传闻称
8:41.160–8:44.120
该模型最终将以开放权重的形式发布
8:44.120–8:47.720
据称它甚至可能在两台DGX Spark上本地运行
8:47.720–8:49.740
现在谜团变得更大了
8:49.740–8:52.980
如果它不是GLM 不是Memo 也不是DeepSeek
8:52.980–8:55.020
我现在真的认为它可能是MiniX
8:55.020–8:57.380
现在这是一个非常酷的演示
8:57.380–8:59.740
展示了OX Alpha的多模态能力
8:59.740–9:01.640
这次它运行在Hermes Agent中
9:01.640–9:04.580
有人给它输入了一个类似Froggers的游戏提示词
9:04.580–9:07.080
OX Alpha不仅构建了一个基础游戏
9:07.080–9:09.120
还开始加入自己的创意机制
9:09.120–9:11.940
它随机添加了一部会飞驰而来的ROG iPhone
9:11.940–9:12.920
可以杀死青妈
9:12.920–9:16.120
同时还在地图周围添加了青蛙可以收集的苍蝇
9:16.120–9:17.360
以获得额外分数
9:17.360–9:20.020
这正是多模态智能体如此有趣的地方
9:20.020–9:21.560
模型可以构建游戏
9:21.560–9:23.440
目视检查自己创建的内容
9:23.440–9:25.980
理解并看到屏幕上实际发生了什么
9:25.980–9:27.200
然后不断迭代
9:27.200–9:28.880
直到找到最佳输出
9:28.880–9:30.780
但看到这个模型竟然如此强大
9:30.780–9:32.120
确实令人难以置信
9:32.120–9:33.380
所以我非常想知道
9:33.380–9:36.820
究竟是哪家AI实验室在专注于发布这个模型
9:36.820–9:38.720
或者仍在对它进行测试
9:38.720–9:40.300
如果你想在其他人之前
9:40.300–9:41.760
获得最好的AI工具
9:41.760–9:43.480
工作流和新产品动态
9:43.480–9:45.320
请通过下方表述中的链接
9:45.320–9:47.000
加入我的免费新闻简报
9:47.000–9:47.820
完全免费
9:47.820–9:49.180
有人让他创建一张
9:49.180–9:50.860
Quincy Home的SVG图像
9:50.860–9:51.900
希望我的发音没错
9:51.900–9:54.080
内容是他在北方巡逻期间
9:54.080–9:55.480
骑着一头北极熊
9:55.480–9:57.220
而且这实际上是我见过的
9:57.220–9:58.800
所有中国AI模型中
9:58.800–10:01.220
生成效果最好的SVG之一
10:01.220–10:02.700
它确实能够让许多功能
10:02.700–10:03.900
实现动画效果
10:03.900–10:05.860
所以看到他能够做到这样的事情
10:05.860–10:06.960
真的很酷
10:06.960–10:08.020
接下来看看Claude
10:08.020–10:09.720
Anthropic刚刚进行了一次
10:09.720–10:11.620
相当重大的智能体更新
10:11.620–10:13.940
因为Computer Use 浏览器工具
10:13.940–10:16.040
Skills API和Files API
10:16.040–10:18.420
现在已在Cloud平台上全面开放
10:18.420–10:19.680
这里的核心理念是
10:19.680–10:20.780
Cloud的智能体
10:20.780–10:22.840
现在不只是调用普通API了
10:22.840–10:24.100
借助Computer Use
10:24.100–10:26.540
Cloud可以与甚至没有API的应用
10:26.540–10:27.580
进行交互
10:27.580–10:28.360
而浏览器工具
10:28.360–10:30.320
则让它能够直接在整个网络中
10:30.320–10:31.740
导航和执行操作
10:31.740–10:33.140
然后还有Skills API
10:33.140–10:35.140
它允许开发者为Cloud的智能体
10:35.140–10:36.940
提供可复用的技能和能力
10:36.940–10:38.800
Files API则会让智能体
10:38.800–10:42.060
更轻松的在不同任务中处理同一批文档和文件
10:42.060–10:42.760
因此
10:42.760–10:47.180
Anthropic显然正致力于打造一个完整的云端托管智能体系统
10:47.180–10:49.660
使其能够真正完成从Computer Use
10:49.660–10:54.060
浏览器工具到Skills API和Files API等各种不同的操作
10:54.060–10:56.540
如果你喜欢这段视频并愿意支持本频道
10:56.540–11:00.240
可以考虑通过下方的超级感谢选项向我的频道捐赠
11:00.240–11:03.080
或者你也可以考虑加入我们的私人Discord服务器
11:03.080–11:03.660
在那里
11:03.660–11:06.760
你每月都可以免费使用多种AI工具的订阅服务
11:06.760–11:08.340
还能获取每日AI新闻
11:08.340–11:09.100
独家内容
11:09.100–11:10.240
以及更多福利
11:10.240–11:11.400
或许如果我有时间
11:11.400–11:13.360
我可能会专门制作一期完整视频
11:13.360–11:14.440
来介绍ONEK 1.5
11:14.440–11:16.920
因为这确实是一个非常出色的本地模型
11:16.920–11:18.140
能力相当强
11:18.140–11:19.420
显然它在某些方面
11:19.420–11:21.420
无法与Qing 3.8 Max相提并论
11:21.420–11:24.080
但你仍然可以从中获得很多成果
11:24.080–11:26.020
它在不少任务上都表现得相当不错
11:26.020–11:27.900
当然使用更低的位数时
11:27.900–11:29.760
输出质量也会有所下降
11:29.760–11:31.520
如果你实际运行这个模型的
11:31.520–11:33.320
350亿参数5Q版本
11:33.320–11:34.500
它能够为你带来一些
11:34.500–11:36.200
令人难以置信的结果
11:36.760–11:38.520
临时需要马上补充编码的新闻
11:38.520–11:39.160
据报道
11:39.160–11:41.420
ChatJPT Work和Codex用户
11:41.420–11:44.000
今天似乎即将演来一个相当不错的惊喜
11:44.000–11:45.600
因为Table今天宣布了一项
11:45.600–11:48.180
以内置的使用额度重置功能
11:48.180–11:49.580
而这一消息发布之际
11:49.580–11:52.740
Codex的活跃用户数已经突破2000万
11:52.740–11:54.620
这确实相当惊人
11:54.620–11:55.120
本质上
11:55.120–11:58.100
这将为用户提供一批全新的Codex使用额度
11:58.100–11:59.120
供他们消耗
11:59.120–11:59.740
因此
11:59.740–12:01.820
你的速率限制将恢复正常
12:01.820–12:03.860
或者说恢复到100%
12:03.860–12:04.420
这意味着
12:04.420–12:06.940
你可以在整个周末继续使用Codex
12:06.940–12:08.980
不过今天的视频就到这里了
12:08.980–12:11.180
我会把今天视频中使用的所有链接
12:11.180–12:12.740
放在下方的描述栏里
12:12.740–12:15.700
记得去看看World of AI Insider Club School社区
12:15.700–12:17.000
记得订阅第二频道
12:17.000–12:18.160
加入新闻通讯
12:18.160–12:19.020
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12:20.380–12:21.900
最后记得订阅频道
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打开通知铃
12:22.720–12:23.960
给这个视频点赞
12:23.960–12:25.620
也请看看我们之前的视频
12:25.620–12:28.060
以便及时了解最新的AI新闻
12:28.060–12:28.560
说到这里
12:28.560–12:29.140
朋友们
12:29.140–12:30.600
祝大家度过美好的一天
12:30.600–12:31.820
传播积极正能量
12:31.820–12:32.840
我们很快再见
12:32.840–12:33.700
愿他受苦
0:00.000–0:01.380
AI新闻不断涌现
0:01.380–0:03.946
因为DeepSeek今天刚刚发布了全新的DeepSeek
0:03.946–0:06.420
V4 FlashVision Experimental模型
0:06.420–0:08.820
目前已在DeepSeek的API平台上线
0:08.820–0:12.740
这个模型的多模态智能体性能已经接近OPUS 4.8
0:12.740–0:14.920
确实是一个非常了不起的成就
0:14.920–0:17.660
但唯一的阻碍是DeepSeek的新定价
0:17.660–0:18.720
不过说到DeepSeek
0:18.720–0:21.500
他们正在晖度测试一个神秘的新检查点
0:21.500–0:23.060
即表现相当惊艳
0:23.060–0:24.840
正在与Fibo 5正面交锋
0:24.840–0:27.020
并生成了一些极其疯狂的内容
0:27.020–0:27.540
不仅如此
0:27.540–0:28.600
Google又回来了
0:28.600–0:31.300
因为Geminis的表现真的会非常惊人
0:31.300–0:32.900
具备一些疯狂的新能力
0:32.900–0:35.460
我们已经获得了一些极其劲爆的泄露信息
0:35.460–0:37.880
我非常期待大家看到这些内容
0:37.880–0:40.460
最近我们报道了新的隐身模型OX-Alpha
0:40.460–0:42.900
但现在关于这个模型又有了一些新情报
0:42.900–0:44.760
其表现相当不可思议
0:44.760–0:47.760
有人让它在DeepSway上完成了10项独立任务
0:47.760–0:49.720
因此由于这只是部分测试
0:49.720–0:52.080
它的真实得分可能存在很大差异
0:52.080–0:54.000
但结果确实令人瞠目结舌
0:54.000–0:56.000
因为GBT516S
0:56.000–0:58.680
在这项特定测试中得分为52%
0:58.680–1:00.920
Fable 5得分为65%
1:00.920–1:03.880
而Arx Alpha得分达到了80%
1:03.880–1:05.640
据说它在其中一项任务上
1:05.640–1:07.120
还差一点就完成了
1:07.120–1:08.420
所以从技术上讲
1:08.420–1:10.060
可能会超过80%
1:10.060–1:11.360
这实在太疯狂了
1:11.360–1:13.800
而且它真的感觉很像GLM模型
1:13.800–1:14.980
但显然并不是
1:14.980–1:16.320
因为有新的报告称
1:16.320–1:17.820
它不是GLM模型
1:17.820–1:19.100
它不是小米模型
1:19.100–1:20.360
也不是Deep Seek模型
1:20.360–1:22.120
所以没有人真正知道
1:22.120–1:23.820
究竟是哪家模型提供商
1:23.820–1:25.720
在秘密测试这个Arx Alpha模型
1:25.720–1:27.440
但也许可能是minimax
1:27.440–1:29.120
现在还有很多内容要介绍
1:29.120–1:30.980
我们就直接一一深入了解吧
1:30.980–1:33.820
大多数AI编程工具都能帮你构建应用
1:33.820–1:35.980
但之后他们仍然需要处理托管
1:35.980–1:37.280
数据库和部署问题
1:37.280–1:39.540
这正是APICUS AI Supercomputer
1:39.540–1:40.520
发挥作用的地方
1:40.520–1:42.420
它提供了一台始终在线
1:42.420–1:44.840
可通过自然语言控制的云端计算机
1:44.840–1:46.320
你可以部署OpenCloud
1:46.320–1:48.180
或Hermes Agent等智能体
1:48.180–1:50.260
并让他们全天候持续运行
1:50.260–1:51.920
例如他们在这里部署了一个
1:51.920–1:53.200
开源大语言模型
1:53.200–1:55.400
为其封装了一个可用的聊天界面
1:55.400–1:58.820
并且仅通过一条提示词就将其公开托管
1:58.820–2:00.440
你还可以运行Docker应用
2:00.440–2:02.000
连接数据库和存储
2:02.000–2:04.320
或者构建并托管完整的应用
2:04.320–2:05.740
比如这个3D游戏
2:05.740–2:07.820
因此你无需亲自管理VPS
2:07.820–2:09.860
SSL 数据库和部署
2:09.860–2:11.660
Appicus会处理整个技术站
2:11.660–2:13.220
通过下方描述中的链接
2:13.220–2:15.260
体验Appicus AI超级计算机
2:15.260–2:17.280
也感谢他们赞助今天的视频
2:17.280–2:18.860
我们先从Deepseek说起
2:18.860–2:21.240
因为Deepseek Vs Flash Vision Experimental
2:21.240–2:23.740
现已正式上线Deepseek API平台
2:23.740–2:27.420
这个模型基本上就是VSFLAX的下一代多模态版本
2:27.420–2:28.520
令人印象深刻的是
2:28.520–2:29.440
DeepSeq表示
2:29.440–2:32.580
这款新模型基本保留了VSFLAX的文本能力
2:32.580–2:36.340
因此推理 智能体 编程和通用知识能力都还在
2:36.340–2:39.180
但现在视觉方面得到了大幅升级
2:39.180–2:40.220
从基准测试来看
2:40.220–2:42.600
它的表现已经非常接近OPUS 4.8
2:42.600–2:44.320
当然编程方面并不是这样
2:44.320–2:47.200
但在多模态智能体评测方面却是如此
2:47.200–2:49.100
在Terminal Bench 2.1上
2:49.100–2:52.200
我们知道DeepSeq VSFLAX的得分为83.9
2:52.200–2:53.600
而OPUS为85
2:53.600–2:54.780
在DeepSWIG上
2:54.780–2:58.320
上它实际上以59.3比58击败了OPUS
2:58.320–3:01.080
但真正有趣的是多模态智能体评测
3:01.080–3:02.380
在IpexBench上
3:02.380–3:05.140
你可以看到这款新模型的得分为36.5
3:05.140–3:07.940
而OPUS4.8的得分为39.4
3:07.940–3:09.780
但在Agent's Last Exim上
3:09.780–3:11.500
它的得分为27.3
3:11.500–3:13.640
比OPUS4.8高出2分
3:13.640–3:15.120
与OPUS4.8相比
3:15.120–3:18.220
它在其他评测中的表现基本也只是略逊一筹
3:18.220–3:20.360
因为它们实际上是在Version's Flash
3:20.360–3:21.960
强大的视觉能力基础上
3:21.960–3:24.800
进一步提升了多模态智能体的性能
3:24.800–3:28.200
他们还已经在最新的Deep Seek Harness中加入了对它的支持
3:28.200–3:32.240
因此你现在就可以通过他们的API开始测试这个模型
3:32.240–3:35.340
而这正是视觉能力开始真正发挥作用的地方
3:35.340–3:39.320
因为多模态能力能够拓展出更多智能体应用场景
3:39.320–3:43.620
Deep Seek表示这款新模型可以在不同的智能体框架中流畅运行
3:43.620–3:45.820
它现在既能理解自己看到的内容
3:45.820–3:47.980
也能使用工具采取行动
3:47.980–3:50.920
这样一来智能体就不再只能读取文本或代码
3:50.920–3:52.660
而是可以查看屏幕截图
3:52.660–3:55.620
界面 图表 文档或其他视觉信息
3:55.620–3:57.160
理解实际发生的情况
3:57.160–3:59.440
然后使用工具真正完成任务
3:59.440–4:02.180
这让该模型在现实世界的智能体工作流中
4:02.180–4:02.820
使用得多
4:02.820–4:04.560
尤其适用于计算机操作
4:04.560–4:06.500
视觉调试 浏览器智能体
4:06.500–4:09.180
以及基于UI的文档自动化任务
4:09.180–4:10.700
而且我们已经看到了一些
4:10.700–4:12.520
相当令人印象深刻的演示
4:12.520–4:14.380
展现了这次视觉能力升级
4:14.380–4:15.480
究竟能做到什么
4:15.480–4:17.240
有人立即通过给这个模型
4:17.240–4:18.740
一张人物图片来测试它
4:18.740–4:22.080
据说Deep Seek能够正确识别出图片中的人物
4:22.080–4:24.140
是字节跳动创始人张一鸣
4:24.140–4:25.820
显然这只是一个演示
4:25.820–4:27.500
但这种说法相当有趣
4:27.500–4:29.500
Deep Seek终于睁开了眼睛
4:29.500–4:30.740
不再是盲人了
4:30.740–4:31.660
更重要的是
4:31.660–4:33.520
这表明Siflash Vision版本
4:33.520–4:35.620
并不只是进行基本的图像描述
4:35.620–4:38.060
而是能够理解详细的视觉向上闻
4:38.060–4:40.300
并将其与已有知识结合起来
4:40.300–4:42.200
无论是编程知识还是普通常识
4:42.200–4:44.500
现在它将能够借助这一新扩展
4:44.500–4:46.000
进一步增强自身能力
4:46.000–4:47.440
如果你还不了解这一点
4:47.440–4:49.160
我强烈建议你了解一下
4:49.160–4:50.800
World of VI Insider School社区
4:50.800–4:53.440
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甚至可以接触尚未发布的模型
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因此 我强烈建议你
5:01.940–5:04.180
通过下方描述中的链接去了解一下
5:04.180–5:05.380
不过说到Deep Seek
5:05.380–5:07.100
其实还有一件更加有趣的事
5:07.100–5:08.940
因为目前幕后正在发生的是
5:08.940–5:11.260
Deep Seek团队正向一小部分用户
5:11.260–5:14.380
大规模测试一个神秘的裸体模型检查点
5:14.380–5:16.620
我之前已经针对这件事做过一期视频
5:16.620–5:19.060
但现在又有一个新的检查点上线了
5:19.060–5:20.020
它正凭借一些
5:20.020–5:21.760
令人难以置信的生成结果
5:21.760–5:23.820
与Fable 5展开激烈竞争
5:23.820–5:24.420
有趣的是
5:24.420–5:25.320
目前看来
5:25.320–5:26.460
这种灰度测试
5:26.460–5:28.460
似乎是基于绘画的测试
5:28.460–5:29.240
也就是说
5:29.240–5:30.500
某些现有绘画
5:30.500–5:31.720
可能会被录游到
5:31.720–5:32.940
这个实验性检查点
5:32.940–5:35.480
而其他人则继续正常使用该模型
5:35.480–5:36.660
现在一些用户
5:36.660–5:38.420
甚至一直在尝试各种方法
5:38.420–5:39.500
让自己的绘画
5:39.500–5:41.440
持续被录游到灰度测试中
5:41.440–5:42.160
不过显然
5:42.160–5:43.560
这些都还无法说明
5:43.560–5:45.020
这个检查点究竟是什么
5:45.020–5:45.720
因此
5:45.720–5:47.680
Deep Seek可能正在悄悄测试
5:47.680–5:49.040
其下一代主力模型
5:49.040–5:51.160
很可能是升级版的Version 4 Pro
5:51.160–5:52.720
甚至是Version 5
5:52.720–5:53.220
好了
5:53.220–5:54.200
很抱歉画质不佳
5:54.200–5:56.640
但这就是神秘的Deep Seek灰度检查点
5:56.640–5:59.220
这里要求它在3D中建造一架直升机
5:59.220–6:00.760
而它仅用一个提示词
6:00.760–6:02.240
就完成了这项任务
6:02.240–6:02.740
据说
6:02.740–6:04.600
该模型自主运行了一个半小时
6:04.600–6:06.500
持续构建并完善项目
6:06.500–6:08.580
最终生成了这个细节惊人的
6:08.580–6:10.040
直升机模拟程序
6:10.040–6:10.600
你可以看到
6:10.600–6:12.700
它在输出方面的能力有多么出色
6:13.560–6:15.180
过程的成本还不到一美元
6:15.180–6:17.040
这么说确实有点不可思议
6:17.040–6:18.960
我想这个价格上的取舍
6:18.960–6:21.020
大概就是生成内容所需的时间
6:21.020–6:23.100
接下来我们终于看到了
6:23.100–6:25.320
可能是GMMI4的首次亮相
6:25.320–6:27.620
如果这些生成结果能够说明问题的话
6:27.620–6:29.580
这款模型可能会强的离谱
6:29.580–6:32.760
而Google也将凭借它真正实现王者归来
6:32.760–6:35.520
这里要求它生成一只骑自行车的蹄壶
6:35.520–6:37.280
这是一个相当不错的提示词
6:37.280–6:39.300
我们通常总会把它发送给模型
6:39.300–6:40.640
用来测试模型的能力
6:40.640–6:42.500
显然主要是测试编程能力
6:42.500–6:43.320
但你可以看到
6:43.320–6:44.900
仅根据这段粉纹渲染
6:44.900–6:47.080
它就生成了一只骑自行车的蹄壶
6:47.080–6:48.600
效果非常惊艳
6:48.600–6:50.060
你可以看到轮胎上
6:50.060–6:51.960
甚至衣物上的文字印刷效果
6:51.960–6:54.420
都生成得极其出色且清晰
6:54.420–6:56.780
而且大多数模型实际上甚至做不到这一点
6:56.780–6:59.040
连GML4模型在这种情况下
6:59.040–7:00.820
所能完成的10%都不到
7:00.820–7:02.440
但这简直太疯狂了
7:02.440–7:05.140
如果GML4输出的质量能达到这种程度
7:05.140–7:07.380
想象一下它在其他领域会有多强
7:07.380–7:08.760
接下来看看AX Alpha
7:08.760–7:10.720
我们已经知道这是一个隐秘模型
7:10.720–7:12.180
而且表现相当出色
7:12.180–7:14.080
对于错过相关消息的人来说
7:14.080–7:17.140
Oxelpha目前在接下来一周内都可以免费使用
7:17.140–7:20.240
并且配备了100万Token的畅下源框口
7:20.240–7:21.680
它支持多模态输入
7:21.680–7:23.500
并且完全不保留数据
7:23.500–7:25.940
显然它的速率限制也非常宽松
7:25.940–7:28.560
每天最多可处理100万亿个Token
7:28.560–7:30.660
但现在我们又获得了一些新情报
7:30.660–7:32.540
让这个模型变得更加有趣
7:32.540–7:35.880
有人让Oxelpha完成了10项Deeps Y任务
7:35.880–7:37.940
不过这只是其中非常小的一部分
7:37.940–7:40.160
因此结果可能存在很大差异
7:40.160–7:41.480
这一点Dan也曾提到过
7:41.480–7:43.220
但它的得分非常惊人
7:43.220–7:44.620
达到了80%
7:44.620–7:46.760
超过了得分65%的Febo
7:46.760–7:49.500
以及得分52%的GBT 5.6 Soul
7:49.500–7:50.120
据说
7:50.120–7:51.480
其中一项实地任务
7:51.480–7:52.980
基本上算是险些完成
7:52.980–7:55.600
所以具体取决于你如何评分
7:55.600–7:56.580
从技术上讲
7:56.580–7:58.680
这个模型在这么小的样本规模下
7:58.680–8:00.000
得分可能已经超过
8:01.100–8:02.740
不过,我们之前还没提到的是,
8:03.040–8:05.380
这并不只是一个轻量级的实验性端点。
8:05.780–8:06.520
测试人员反映,
8:06.520–8:11.640
它能够在超长上下纹下持续运行很长时间的智能体任务,
8:11.840–8:14.720
这或许可以解释为什么它在软件工程任务上
8:14.720–8:15.900
表现如此出色
8:15.900–8:17.080
在这类任务中
8:17.080–8:19.440
模型需要跟踪大量文件的状态
8:19.440–8:21.280
以及之前做出的决策
8:21.280–8:23.460
起初测试结果和社区论坛中的
8:23.460–8:25.220
大量证据都指向同一个结论
8:25.220–8:28.700
OxAlpha可能是某种新的GLM检查点
8:28.700–8:29.700
但现在看来
8:29.700–8:31.160
这一理论可能是错的
8:31.160–8:32.340
因为有新的报告称
8:32.340–8:34.180
OxAlpha并不是GLM
8:34.180–8:35.480
也不是小米的Memo
8:35.480–8:37.480
当然也不是DeepSeek的视觉模型
8:37.480–8:40.100
不过事情在这里变得更加疯狂了
8:40.100–8:41.160
因为还有传闻称
8:41.160–8:44.120
该模型最终将以开放权重的形式发布
8:44.120–8:47.720
据称它甚至可能在两台DGX Spark上本地运行
8:47.720–8:49.740
现在谜团变得更大了
8:49.740–8:52.980
如果它不是GLM 不是Memo 也不是DeepSeek
8:52.980–8:55.020
我现在真的认为它可能是MiniX
8:55.020–8:57.380
现在这是一个非常酷的演示
8:57.380–8:59.740
展示了OX Alpha的多模态能力
8:59.740–9:01.640
这次它运行在Hermes Agent中
9:01.640–9:04.580
有人给它输入了一个类似Froggers的游戏提示词
9:04.580–9:07.080
OX Alpha不仅构建了一个基础游戏
9:07.080–9:09.120
还开始加入自己的创意机制
9:09.120–9:11.940
它随机添加了一部会飞驰而来的ROG iPhone
9:11.940–9:12.920
可以杀死青妈
9:12.920–9:16.120
同时还在地图周围添加了青蛙可以收集的苍蝇
9:16.120–9:17.360
以获得额外分数
9:17.360–9:20.020
这正是多模态智能体如此有趣的地方
9:20.020–9:21.560
模型可以构建游戏
9:21.560–9:23.440
目视检查自己创建的内容
9:23.440–9:25.980
理解并看到屏幕上实际发生了什么
9:25.980–9:27.200
然后不断迭代
9:27.200–9:28.880
直到找到最佳输出
9:28.880–9:30.780
但看到这个模型竟然如此强大
9:30.780–9:32.120
确实令人难以置信
9:32.120–9:33.380
所以我非常想知道
9:33.380–9:36.820
究竟是哪家AI实验室在专注于发布这个模型
9:36.820–9:38.720
或者仍在对它进行测试
9:38.720–9:40.300
如果你想在其他人之前
9:40.300–9:41.760
获得最好的AI工具
9:41.760–9:43.480
工作流和新产品动态
9:43.480–9:45.320
请通过下方表述中的链接
9:45.320–9:47.000
加入我的免费新闻简报
9:47.000–9:47.820
完全免费
9:47.820–9:49.180
有人让他创建一张
9:49.180–9:50.860
Quincy Home的SVG图像
9:50.860–9:51.900
希望我的发音没错
9:51.900–9:54.080
内容是他在北方巡逻期间
9:54.080–9:55.480
骑着一头北极熊
9:55.480–9:57.220
而且这实际上是我见过的
9:57.220–9:58.800
所有中国AI模型中
9:58.800–10:01.220
生成效果最好的SVG之一
10:01.220–10:02.700
它确实能够让许多功能
10:02.700–10:03.900
实现动画效果
10:03.900–10:05.860
所以看到他能够做到这样的事情
10:05.860–10:06.960
真的很酷
10:06.960–10:08.020
接下来看看Claude
10:08.020–10:09.720
Anthropic刚刚进行了一次
10:09.720–10:11.620
相当重大的智能体更新
10:11.620–10:13.940
因为Computer Use 浏览器工具
10:13.940–10:16.040
Skills API和Files API
10:16.040–10:18.420
现在已在Cloud平台上全面开放
10:18.420–10:19.680
这里的核心理念是
10:19.680–10:20.780
Cloud的智能体
10:20.780–10:22.840
现在不只是调用普通API了
10:22.840–10:24.100
借助Computer Use
10:24.100–10:26.540
Cloud可以与甚至没有API的应用
10:26.540–10:27.580
进行交互
10:27.580–10:28.360
而浏览器工具
10:28.360–10:30.320
则让它能够直接在整个网络中
10:30.320–10:31.740
导航和执行操作
10:31.740–10:33.140
然后还有Skills API
10:33.140–10:35.140
它允许开发者为Cloud的智能体
10:35.140–10:36.940
提供可复用的技能和能力
10:36.940–10:38.800
Files API则会让智能体
10:38.800–10:42.060
更轻松的在不同任务中处理同一批文档和文件
10:42.060–10:42.760
因此
10:42.760–10:47.180
Anthropic显然正致力于打造一个完整的云端托管智能体系统
10:47.180–10:49.660
使其能够真正完成从Computer Use
10:49.660–10:54.060
浏览器工具到Skills API和Files API等各种不同的操作
10:54.060–10:56.540
如果你喜欢这段视频并愿意支持本频道
10:56.540–11:00.240
可以考虑通过下方的超级感谢选项向我的频道捐赠
11:00.240–11:03.080
或者你也可以考虑加入我们的私人Discord服务器
11:03.080–11:03.660
在那里
11:03.660–11:06.760
你每月都可以免费使用多种AI工具的订阅服务
11:06.760–11:08.340
还能获取每日AI新闻
11:08.340–11:09.100
独家内容
11:09.100–11:10.240
以及更多福利
11:10.240–11:11.400
或许如果我有时间
11:11.400–11:13.360
我可能会专门制作一期完整视频
11:13.360–11:14.440
来介绍ONEK 1.5
11:14.440–11:16.920
因为这确实是一个非常出色的本地模型
11:16.920–11:18.140
能力相当强
11:18.140–11:19.420
显然它在某些方面
11:19.420–11:21.420
无法与Qing 3.8 Max相提并论
11:21.420–11:24.080
但你仍然可以从中获得很多成果
11:24.080–11:26.020
它在不少任务上都表现得相当不错
11:26.020–11:27.900
当然使用更低的位数时
11:27.900–11:29.760
输出质量也会有所下降
11:29.760–11:31.520
如果你实际运行这个模型的
11:31.520–11:33.320
350亿参数5Q版本
11:33.320–11:34.500
它能够为你带来一些
11:34.500–11:36.200
令人难以置信的结果
11:36.760–11:38.520
临时需要马上补充编码的新闻
11:38.520–11:39.160
据报道
11:39.160–11:41.420
ChatJPT Work和Codex用户
11:41.420–11:44.000
今天似乎即将演来一个相当不错的惊喜
11:44.000–11:45.600
因为Table今天宣布了一项
11:45.600–11:48.180
以内置的使用额度重置功能
11:48.180–11:49.580
而这一消息发布之际
11:49.580–11:52.740
Codex的活跃用户数已经突破2000万
11:52.740–11:54.620
这确实相当惊人
11:54.620–11:55.120
本质上
11:55.120–11:58.100
这将为用户提供一批全新的Codex使用额度
11:58.100–11:59.120
供他们消耗
11:59.120–11:59.740
因此
11:59.740–12:01.820
你的速率限制将恢复正常
12:01.820–12:03.860
或者说恢复到100%
12:03.860–12:04.420
这意味着
12:04.420–12:06.940
你可以在整个周末继续使用Codex
12:06.940–12:08.980
不过今天的视频就到这里了
12:08.980–12:11.180
我会把今天视频中使用的所有链接
12:11.180–12:12.740
放在下方的描述栏里
12:12.740–12:15.700
记得去看看World of AI Insider Club School社区
12:15.700–12:17.000
记得订阅第二频道
12:17.000–12:18.160
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说到这里
12:28.560–12:29.140
朋友们
12:29.140–12:30.600
祝大家度过美好的一天
12:30.600–12:31.820
传播积极正能量
12:31.820–12:32.840
我们很快再见
12:32.840–12:33.700
愿他受苦
0:00.000–0:01.380
AI新闻不断涌现
AI新闻不断涌现
0:01.380–0:03.946
因为DeepSeek今天刚刚发布了全新的DeepSeek
因为DeepSeek今天刚刚发布了全新的DeepSeek
0:03.946–0:06.420
V4 FlashVision Experimental模型
V4 FlashVision Experimental模型
0:06.420–0:08.820
目前已在DeepSeek的API平台上线
目前已在DeepSeek的API平台上线
0:08.820–0:12.740
这个模型的多模态智能体性能已经接近OPUS 4.8
这个模型的多模态智能体性能已经接近OPUS 4.8
0:12.740–0:14.920
确实是一个非常了不起的成就
确实是一个非常了不起的成就
0:14.920–0:17.660
但唯一的阻碍是DeepSeek的新定价
但唯一的阻碍是DeepSeek的新定价
0:17.660–0:18.720
不过说到DeepSeek
不过说到DeepSeek
0:18.720–0:21.500
他们正在晖度测试一个神秘的新检查点
他们正在晖度测试一个神秘的新检查点
0:21.500–0:23.060
即表现相当惊艳
即表现相当惊艳
0:23.060–0:24.840
正在与Fibo 5正面交锋
正在与Fibo 5正面交锋
0:24.840–0:27.020
并生成了一些极其疯狂的内容
并生成了一些极其疯狂的内容
0:27.020–0:27.540
不仅如此
不仅如此
0:27.540–0:28.600
Google又回来了
Google又回来了
0:28.600–0:31.300
因为Geminis的表现真的会非常惊人
因为Geminis的表现真的会非常惊人
0:31.300–0:32.900
具备一些疯狂的新能力
具备一些疯狂的新能力
0:32.900–0:35.460
我们已经获得了一些极其劲爆的泄露信息
我们已经获得了一些极其劲爆的泄露信息
0:35.460–0:37.880
我非常期待大家看到这些内容
我非常期待大家看到这些内容
0:37.880–0:40.460
最近我们报道了新的隐身模型OX-Alpha
最近我们报道了新的隐身模型OX-Alpha
0:40.460–0:42.900
但现在关于这个模型又有了一些新情报
但现在关于这个模型又有了一些新情报
0:42.900–0:44.760
其表现相当不可思议
其表现相当不可思议
0:44.760–0:47.760
有人让它在DeepSway上完成了10项独立任务
有人让它在DeepSway上完成了10项独立任务
0:47.760–0:49.720
因此由于这只是部分测试
因此由于这只是部分测试
0:49.720–0:52.080
它的真实得分可能存在很大差异
它的真实得分可能存在很大差异
0:52.080–0:54.000
但结果确实令人瞠目结舌
但结果确实令人瞠目结舌
0:54.000–0:56.000
因为GBT516S
因为GBT516S
0:56.000–0:58.680
在这项特定测试中得分为52%
在这项特定测试中得分为52%
0:58.680–1:00.920
Fable 5得分为65%
Fable 5得分为65%
1:00.920–1:03.880
而Arx Alpha得分达到了80%
而Arx Alpha得分达到了80%
1:03.880–1:05.640
据说它在其中一项任务上
据说它在其中一项任务上
1:05.640–1:07.120
还差一点就完成了
还差一点就完成了
1:07.120–1:08.420
所以从技术上讲
所以从技术上讲
1:08.420–1:10.060
可能会超过80%
可能会超过80%
1:10.060–1:11.360
这实在太疯狂了
这实在太疯狂了
1:11.360–1:13.800
而且它真的感觉很像GLM模型
而且它真的感觉很像GLM模型
1:13.800–1:14.980
但显然并不是
但显然并不是
1:14.980–1:16.320
因为有新的报告称
因为有新的报告称
1:16.320–1:17.820
它不是GLM模型
它不是GLM模型
1:17.820–1:19.100
它不是小米模型
它不是小米模型
1:19.100–1:20.360
也不是Deep Seek模型
也不是Deep Seek模型
1:20.360–1:22.120
所以没有人真正知道
所以没有人真正知道
1:22.120–1:23.820
究竟是哪家模型提供商
究竟是哪家模型提供商
1:23.820–1:25.720
在秘密测试这个Arx Alpha模型
在秘密测试这个Arx Alpha模型
1:25.720–1:27.440
但也许可能是minimax
但也许可能是minimax
1:27.440–1:29.120
现在还有很多内容要介绍
现在还有很多内容要介绍
1:29.120–1:30.980
我们就直接一一深入了解吧
我们就直接一一深入了解吧
1:30.980–1:33.820
大多数AI编程工具都能帮你构建应用
大多数AI编程工具都能帮你构建应用
1:33.820–1:35.980
但之后他们仍然需要处理托管
但之后他们仍然需要处理托管
1:35.980–1:37.280
数据库和部署问题
数据库和部署问题
1:37.280–1:39.540
这正是APICUS AI Supercomputer
这正是APICUS AI Supercomputer
1:39.540–1:40.520
发挥作用的地方
发挥作用的地方
1:40.520–1:42.420
它提供了一台始终在线
它提供了一台始终在线
1:42.420–1:44.840
可通过自然语言控制的云端计算机
可通过自然语言控制的云端计算机
1:44.840–1:46.320
你可以部署OpenCloud
你可以部署OpenCloud
1:46.320–1:48.180
或Hermes Agent等智能体
或Hermes Agent等智能体
1:48.180–1:50.260
并让他们全天候持续运行
并让他们全天候持续运行
1:50.260–1:51.920
例如他们在这里部署了一个
例如他们在这里部署了一个
1:51.920–1:53.200
开源大语言模型
开源大语言模型
1:53.200–1:55.400
为其封装了一个可用的聊天界面
为其封装了一个可用的聊天界面
1:55.400–1:58.820
并且仅通过一条提示词就将其公开托管
并且仅通过一条提示词就将其公开托管
1:58.820–2:00.440
你还可以运行Docker应用
你还可以运行Docker应用
2:00.440–2:02.000
连接数据库和存储
连接数据库和存储
2:02.000–2:04.320
或者构建并托管完整的应用
或者构建并托管完整的应用
2:04.320–2:05.740
比如这个3D游戏
比如这个3D游戏
2:05.740–2:07.820
因此你无需亲自管理VPS
因此你无需亲自管理VPS
2:07.820–2:09.860
SSL 数据库和部署
SSL 数据库和部署
2:09.860–2:11.660
Appicus会处理整个技术站
Appicus会处理整个技术站
2:11.660–2:13.220
通过下方描述中的链接
通过下方描述中的链接
2:13.220–2:15.260
体验Appicus AI超级计算机
体验Appicus AI超级计算机
2:15.260–2:17.280
也感谢他们赞助今天的视频
也感谢他们赞助今天的视频
2:17.280–2:18.860
我们先从Deepseek说起
我们先从Deepseek说起
2:18.860–2:21.240
因为Deepseek Vs Flash Vision Experimental
因为Deepseek Vs Flash Vision Experimental
2:21.240–2:23.740
现已正式上线Deepseek API平台
现已正式上线Deepseek API平台
2:23.740–2:27.420
这个模型基本上就是VSFLAX的下一代多模态版本
这个模型基本上就是VSFLAX的下一代多模态版本
2:27.420–2:28.520
令人印象深刻的是
令人印象深刻的是
2:28.520–2:29.440
DeepSeq表示
DeepSeq表示
2:29.440–2:32.580
这款新模型基本保留了VSFLAX的文本能力
这款新模型基本保留了VSFLAX的文本能力
2:32.580–2:36.340
因此推理 智能体 编程和通用知识能力都还在
因此推理 智能体 编程和通用知识能力都还在
2:36.340–2:39.180
但现在视觉方面得到了大幅升级
但现在视觉方面得到了大幅升级
2:39.180–2:40.220
从基准测试来看
从基准测试来看
2:40.220–2:42.600
它的表现已经非常接近OPUS 4.8
它的表现已经非常接近OPUS 4.8
2:42.600–2:44.320
当然编程方面并不是这样
当然编程方面并不是这样
2:44.320–2:47.200
但在多模态智能体评测方面却是如此
但在多模态智能体评测方面却是如此
2:47.200–2:49.100
在Terminal Bench 2.1上
在Terminal Bench 2.1上
2:49.100–2:52.200
我们知道DeepSeq VSFLAX的得分为83.9
我们知道DeepSeq VSFLAX的得分为83.9
2:52.200–2:53.600
而OPUS为85
而OPUS为85
2:53.600–2:54.780
在DeepSWIG上
在DeepSWIG上
2:54.780–2:58.320
上它实际上以59.3比58击败了OPUS
上它实际上以59.3比58击败了OPUS
2:58.320–3:01.080
但真正有趣的是多模态智能体评测
但真正有趣的是多模态智能体评测
3:01.080–3:02.380
在IpexBench上
在IpexBench上
3:02.380–3:05.140
你可以看到这款新模型的得分为36.5
你可以看到这款新模型的得分为36.5
3:05.140–3:07.940
而OPUS4.8的得分为39.4
而OPUS4.8的得分为39.4
3:07.940–3:09.780
但在Agent's Last Exim上
但在Agent's Last Exim上
3:09.780–3:11.500
它的得分为27.3
它的得分为27.3
3:11.500–3:13.640
比OPUS4.8高出2分
比OPUS4.8高出2分
3:13.640–3:15.120
与OPUS4.8相比
与OPUS4.8相比
3:15.120–3:18.220
它在其他评测中的表现基本也只是略逊一筹
它在其他评测中的表现基本也只是略逊一筹
3:18.220–3:20.360
因为它们实际上是在Version's Flash
因为它们实际上是在Version's Flash
3:20.360–3:21.960
强大的视觉能力基础上
强大的视觉能力基础上
3:21.960–3:24.800
进一步提升了多模态智能体的性能
进一步提升了多模态智能体的性能
3:24.800–3:28.200
他们还已经在最新的Deep Seek Harness中加入了对它的支持
他们还已经在最新的Deep Seek Harness中加入了对它的支持
3:28.200–3:32.240
因此你现在就可以通过他们的API开始测试这个模型
因此你现在就可以通过他们的API开始测试这个模型
3:32.240–3:35.340
而这正是视觉能力开始真正发挥作用的地方
而这正是视觉能力开始真正发挥作用的地方
3:35.340–3:39.320
因为多模态能力能够拓展出更多智能体应用场景
因为多模态能力能够拓展出更多智能体应用场景
3:39.320–3:43.620
Deep Seek表示这款新模型可以在不同的智能体框架中流畅运行
Deep Seek表示这款新模型可以在不同的智能体框架中流畅运行
3:43.620–3:45.820
它现在既能理解自己看到的内容
它现在既能理解自己看到的内容
3:45.820–3:47.980
也能使用工具采取行动
也能使用工具采取行动
3:47.980–3:50.920
这样一来智能体就不再只能读取文本或代码
这样一来智能体就不再只能读取文本或代码
3:50.920–3:52.660
而是可以查看屏幕截图
而是可以查看屏幕截图
3:52.660–3:55.620
界面 图表 文档或其他视觉信息
界面 图表 文档或其他视觉信息
3:55.620–3:57.160
理解实际发生的情况
理解实际发生的情况
3:57.160–3:59.440
然后使用工具真正完成任务
然后使用工具真正完成任务
3:59.440–4:02.180
这让该模型在现实世界的智能体工作流中
这让该模型在现实世界的智能体工作流中
4:02.180–4:02.820
使用得多
使用得多
4:02.820–4:04.560
尤其适用于计算机操作
尤其适用于计算机操作
4:04.560–4:06.500
视觉调试 浏览器智能体
视觉调试 浏览器智能体
4:06.500–4:09.180
以及基于UI的文档自动化任务
以及基于UI的文档自动化任务
4:09.180–4:10.700
而且我们已经看到了一些
而且我们已经看到了一些
4:10.700–4:12.520
相当令人印象深刻的演示
相当令人印象深刻的演示
4:12.520–4:14.380
展现了这次视觉能力升级
展现了这次视觉能力升级
4:14.380–4:15.480
究竟能做到什么
究竟能做到什么
4:15.480–4:17.240
有人立即通过给这个模型
有人立即通过给这个模型
4:17.240–4:18.740
一张人物图片来测试它
一张人物图片来测试它
4:18.740–4:22.080
据说Deep Seek能够正确识别出图片中的人物
据说Deep Seek能够正确识别出图片中的人物
4:22.080–4:24.140
是字节跳动创始人张一鸣
是字节跳动创始人张一鸣
4:24.140–4:25.820
显然这只是一个演示
显然这只是一个演示
4:25.820–4:27.500
但这种说法相当有趣
但这种说法相当有趣
4:27.500–4:29.500
Deep Seek终于睁开了眼睛
Deep Seek终于睁开了眼睛
4:29.500–4:30.740
不再是盲人了
不再是盲人了
4:30.740–4:31.660
更重要的是
更重要的是
4:31.660–4:33.520
这表明Siflash Vision版本
这表明Siflash Vision版本
4:33.520–4:35.620
并不只是进行基本的图像描述
并不只是进行基本的图像描述
4:35.620–4:38.060
而是能够理解详细的视觉向上闻
而是能够理解详细的视觉向上闻
4:38.060–4:40.300
并将其与已有知识结合起来
并将其与已有知识结合起来
4:40.300–4:42.200
无论是编程知识还是普通常识
无论是编程知识还是普通常识
4:42.200–4:44.500
现在它将能够借助这一新扩展
现在它将能够借助这一新扩展
4:44.500–4:46.000
进一步增强自身能力
进一步增强自身能力
4:46.000–4:47.440
如果你还不了解这一点
如果你还不了解这一点
4:47.440–4:49.160
我强烈建议你了解一下
我强烈建议你了解一下
4:49.160–4:50.800
World of VI Insider School社区
World of VI Insider School社区
4:50.800–4:53.440
显然 在这里你可以获取大量信息
显然 在这里你可以获取大量信息
4:53.440–4:55.740
不仅可以免费使用World of VI Benchmark
不仅可以免费使用World of VI Benchmark
4:55.740–4:57.860
还能每月获得许多免费内容
还能每月获得许多免费内容
4:57.860–5:00.440
甚至可以接触尚未发布的模型
甚至可以接触尚未发布的模型
5:00.440–5:01.940
因此 我强烈建议你
因此 我强烈建议你
5:01.940–5:04.180
通过下方描述中的链接去了解一下
通过下方描述中的链接去了解一下
5:04.180–5:05.380
不过说到Deep Seek
不过说到Deep Seek
5:05.380–5:07.100
其实还有一件更加有趣的事
其实还有一件更加有趣的事
5:07.100–5:08.940
因为目前幕后正在发生的是
因为目前幕后正在发生的是
5:08.940–5:11.260
Deep Seek团队正向一小部分用户
Deep Seek团队正向一小部分用户
5:11.260–5:14.380
大规模测试一个神秘的裸体模型检查点
大规模测试一个神秘的裸体模型检查点
5:14.380–5:16.620
我之前已经针对这件事做过一期视频
我之前已经针对这件事做过一期视频
5:16.620–5:19.060
但现在又有一个新的检查点上线了
但现在又有一个新的检查点上线了
5:19.060–5:20.020
它正凭借一些
它正凭借一些
5:20.020–5:21.760
令人难以置信的生成结果
令人难以置信的生成结果
5:21.760–5:23.820
与Fable 5展开激烈竞争
与Fable 5展开激烈竞争
5:23.820–5:24.420
有趣的是
有趣的是
5:24.420–5:25.320
目前看来
目前看来
5:25.320–5:26.460
这种灰度测试
这种灰度测试
5:26.460–5:28.460
似乎是基于绘画的测试
似乎是基于绘画的测试
5:28.460–5:29.240
也就是说
也就是说
5:29.240–5:30.500
某些现有绘画
某些现有绘画
5:30.500–5:31.720
可能会被录游到
可能会被录游到
5:31.720–5:32.940
这个实验性检查点
这个实验性检查点
5:32.940–5:35.480
而其他人则继续正常使用该模型
而其他人则继续正常使用该模型
5:35.480–5:36.660
现在一些用户
现在一些用户
5:36.660–5:38.420
甚至一直在尝试各种方法
甚至一直在尝试各种方法
5:38.420–5:39.500
让自己的绘画
让自己的绘画
5:39.500–5:41.440
持续被录游到灰度测试中
持续被录游到灰度测试中
5:41.440–5:42.160
不过显然
不过显然
5:42.160–5:43.560
这些都还无法说明
这些都还无法说明
5:43.560–5:45.020
这个检查点究竟是什么
这个检查点究竟是什么
5:45.020–5:45.720
因此
因此
5:45.720–5:47.680
Deep Seek可能正在悄悄测试
Deep Seek可能正在悄悄测试
5:47.680–5:49.040
其下一代主力模型
其下一代主力模型
5:49.040–5:51.160
很可能是升级版的Version 4 Pro
很可能是升级版的Version 4 Pro
5:51.160–5:52.720
甚至是Version 5
甚至是Version 5
5:52.720–5:53.220
好了
好了
5:53.220–5:54.200
很抱歉画质不佳
很抱歉画质不佳
5:54.200–5:56.640
但这就是神秘的Deep Seek灰度检查点
但这就是神秘的Deep Seek灰度检查点
5:56.640–5:59.220
这里要求它在3D中建造一架直升机
这里要求它在3D中建造一架直升机
5:59.220–6:00.760
而它仅用一个提示词
而它仅用一个提示词
6:00.760–6:02.240
就完成了这项任务
就完成了这项任务
6:02.240–6:02.740
据说
据说
6:02.740–6:04.600
该模型自主运行了一个半小时
该模型自主运行了一个半小时
6:04.600–6:06.500
持续构建并完善项目
持续构建并完善项目
6:06.500–6:08.580
最终生成了这个细节惊人的
最终生成了这个细节惊人的
6:08.580–6:10.040
直升机模拟程序
直升机模拟程序
6:10.040–6:10.600
你可以看到
你可以看到
6:10.600–6:12.700
它在输出方面的能力有多么出色
它在输出方面的能力有多么出色
6:13.560–6:15.180
过程的成本还不到一美元
过程的成本还不到一美元
6:15.180–6:17.040
这么说确实有点不可思议
这么说确实有点不可思议
6:17.040–6:18.960
我想这个价格上的取舍
我想这个价格上的取舍
6:18.960–6:21.020
大概就是生成内容所需的时间
大概就是生成内容所需的时间
6:21.020–6:23.100
接下来我们终于看到了
接下来我们终于看到了
6:23.100–6:25.320
可能是GMMI4的首次亮相
可能是GMMI4的首次亮相
6:25.320–6:27.620
如果这些生成结果能够说明问题的话
如果这些生成结果能够说明问题的话
6:27.620–6:29.580
这款模型可能会强的离谱
这款模型可能会强的离谱
6:29.580–6:32.760
而Google也将凭借它真正实现王者归来
而Google也将凭借它真正实现王者归来
6:32.760–6:35.520
这里要求它生成一只骑自行车的蹄壶
这里要求它生成一只骑自行车的蹄壶
6:35.520–6:37.280
这是一个相当不错的提示词
这是一个相当不错的提示词
6:37.280–6:39.300
我们通常总会把它发送给模型
我们通常总会把它发送给模型
6:39.300–6:40.640
用来测试模型的能力
用来测试模型的能力
6:40.640–6:42.500
显然主要是测试编程能力
显然主要是测试编程能力
6:42.500–6:43.320
但你可以看到
但你可以看到
6:43.320–6:44.900
仅根据这段粉纹渲染
仅根据这段粉纹渲染
6:44.900–6:47.080
它就生成了一只骑自行车的蹄壶
它就生成了一只骑自行车的蹄壶
6:47.080–6:48.600
效果非常惊艳
效果非常惊艳
6:48.600–6:50.060
你可以看到轮胎上
你可以看到轮胎上
6:50.060–6:51.960
甚至衣物上的文字印刷效果
甚至衣物上的文字印刷效果
6:51.960–6:54.420
都生成得极其出色且清晰
都生成得极其出色且清晰
6:54.420–6:56.780
而且大多数模型实际上甚至做不到这一点
而且大多数模型实际上甚至做不到这一点
6:56.780–6:59.040
连GML4模型在这种情况下
连GML4模型在这种情况下
6:59.040–7:00.820
所能完成的10%都不到
所能完成的10%都不到
7:00.820–7:02.440
但这简直太疯狂了
但这简直太疯狂了
7:02.440–7:05.140
如果GML4输出的质量能达到这种程度
如果GML4输出的质量能达到这种程度
7:05.140–7:07.380
想象一下它在其他领域会有多强
想象一下它在其他领域会有多强
7:07.380–7:08.760
接下来看看AX Alpha
接下来看看AX Alpha
7:08.760–7:10.720
我们已经知道这是一个隐秘模型
我们已经知道这是一个隐秘模型
7:10.720–7:12.180
而且表现相当出色
而且表现相当出色
7:12.180–7:14.080
对于错过相关消息的人来说
对于错过相关消息的人来说
7:14.080–7:17.140
Oxelpha目前在接下来一周内都可以免费使用
Oxelpha目前在接下来一周内都可以免费使用
7:17.140–7:20.240
并且配备了100万Token的畅下源框口
并且配备了100万Token的畅下源框口
7:20.240–7:21.680
它支持多模态输入
它支持多模态输入
7:21.680–7:23.500
并且完全不保留数据
并且完全不保留数据
7:23.500–7:25.940
显然它的速率限制也非常宽松
显然它的速率限制也非常宽松
7:25.940–7:28.560
每天最多可处理100万亿个Token
每天最多可处理100万亿个Token
7:28.560–7:30.660
但现在我们又获得了一些新情报
但现在我们又获得了一些新情报
7:30.660–7:32.540
让这个模型变得更加有趣
让这个模型变得更加有趣
7:32.540–7:35.880
有人让Oxelpha完成了10项Deeps Y任务
有人让Oxelpha完成了10项Deeps Y任务
7:35.880–7:37.940
不过这只是其中非常小的一部分
不过这只是其中非常小的一部分
7:37.940–7:40.160
因此结果可能存在很大差异
因此结果可能存在很大差异
7:40.160–7:41.480
这一点Dan也曾提到过
这一点Dan也曾提到过
7:41.480–7:43.220
但它的得分非常惊人
但它的得分非常惊人
7:43.220–7:44.620
达到了80%
达到了80%
7:44.620–7:46.760
超过了得分65%的Febo
超过了得分65%的Febo
7:46.760–7:49.500
以及得分52%的GBT 5.6 Soul
以及得分52%的GBT 5.6 Soul
7:49.500–7:50.120
据说
据说
7:50.120–7:51.480
其中一项实地任务
其中一项实地任务
7:51.480–7:52.980
基本上算是险些完成
基本上算是险些完成
7:52.980–7:55.600
所以具体取决于你如何评分
所以具体取决于你如何评分
7:55.600–7:56.580
从技术上讲
从技术上讲
7:56.580–7:58.680
这个模型在这么小的样本规模下
这个模型在这么小的样本规模下
7:58.680–8:00.000
得分可能已经超过
得分可能已经超过
8:01.100–8:02.740
不过,我们之前还没提到的是,
不过,我们之前还没提到的是,
8:03.040–8:05.380
这并不只是一个轻量级的实验性端点。
这并不只是一个轻量级的实验性端点。
8:05.780–8:06.520
测试人员反映,
测试人员反映,
8:06.520–8:11.640
它能够在超长上下纹下持续运行很长时间的智能体任务,
它能够在超长上下纹下持续运行很长时间的智能体任务,
8:11.840–8:14.720
这或许可以解释为什么它在软件工程任务上
这或许可以解释为什么它在软件工程任务上
8:14.720–8:15.900
表现如此出色
表现如此出色
8:15.900–8:17.080
在这类任务中
在这类任务中
8:17.080–8:19.440
模型需要跟踪大量文件的状态
模型需要跟踪大量文件的状态
8:19.440–8:21.280
以及之前做出的决策
以及之前做出的决策
8:21.280–8:23.460
起初测试结果和社区论坛中的
起初测试结果和社区论坛中的
8:23.460–8:25.220
大量证据都指向同一个结论
大量证据都指向同一个结论
8:25.220–8:28.700
OxAlpha可能是某种新的GLM检查点
OxAlpha可能是某种新的GLM检查点
8:28.700–8:29.700
但现在看来
但现在看来
8:29.700–8:31.160
这一理论可能是错的
这一理论可能是错的
8:31.160–8:32.340
因为有新的报告称
因为有新的报告称
8:32.340–8:34.180
OxAlpha并不是GLM
OxAlpha并不是GLM
8:34.180–8:35.480
也不是小米的Memo
也不是小米的Memo
8:35.480–8:37.480
当然也不是DeepSeek的视觉模型
当然也不是DeepSeek的视觉模型
8:37.480–8:40.100
不过事情在这里变得更加疯狂了
不过事情在这里变得更加疯狂了
8:40.100–8:41.160
因为还有传闻称
因为还有传闻称
8:41.160–8:44.120
该模型最终将以开放权重的形式发布
该模型最终将以开放权重的形式发布
8:44.120–8:47.720
据称它甚至可能在两台DGX Spark上本地运行
据称它甚至可能在两台DGX Spark上本地运行
8:47.720–8:49.740
现在谜团变得更大了
现在谜团变得更大了
8:49.740–8:52.980
如果它不是GLM 不是Memo 也不是DeepSeek
如果它不是GLM 不是Memo 也不是DeepSeek
8:52.980–8:55.020
我现在真的认为它可能是MiniX
我现在真的认为它可能是MiniX
8:55.020–8:57.380
现在这是一个非常酷的演示
现在这是一个非常酷的演示
8:57.380–8:59.740
展示了OX Alpha的多模态能力
展示了OX Alpha的多模态能力
8:59.740–9:01.640
这次它运行在Hermes Agent中
这次它运行在Hermes Agent中
9:01.640–9:04.580
有人给它输入了一个类似Froggers的游戏提示词
有人给它输入了一个类似Froggers的游戏提示词
9:04.580–9:07.080
OX Alpha不仅构建了一个基础游戏
OX Alpha不仅构建了一个基础游戏
9:07.080–9:09.120
还开始加入自己的创意机制
还开始加入自己的创意机制
9:09.120–9:11.940
它随机添加了一部会飞驰而来的ROG iPhone
它随机添加了一部会飞驰而来的ROG iPhone
9:11.940–9:12.920
可以杀死青妈
可以杀死青妈
9:12.920–9:16.120
同时还在地图周围添加了青蛙可以收集的苍蝇
同时还在地图周围添加了青蛙可以收集的苍蝇
9:16.120–9:17.360
以获得额外分数
以获得额外分数
9:17.360–9:20.020
这正是多模态智能体如此有趣的地方
这正是多模态智能体如此有趣的地方
9:20.020–9:21.560
模型可以构建游戏
模型可以构建游戏
9:21.560–9:23.440
目视检查自己创建的内容
目视检查自己创建的内容
9:23.440–9:25.980
理解并看到屏幕上实际发生了什么
理解并看到屏幕上实际发生了什么
9:25.980–9:27.200
然后不断迭代
然后不断迭代
9:27.200–9:28.880
直到找到最佳输出
直到找到最佳输出
9:28.880–9:30.780
但看到这个模型竟然如此强大
但看到这个模型竟然如此强大
9:30.780–9:32.120
确实令人难以置信
确实令人难以置信
9:32.120–9:33.380
所以我非常想知道
所以我非常想知道
9:33.380–9:36.820
究竟是哪家AI实验室在专注于发布这个模型
究竟是哪家AI实验室在专注于发布这个模型
9:36.820–9:38.720
或者仍在对它进行测试
或者仍在对它进行测试
9:38.720–9:40.300
如果你想在其他人之前
如果你想在其他人之前
9:40.300–9:41.760
获得最好的AI工具
获得最好的AI工具
9:41.760–9:43.480
工作流和新产品动态
工作流和新产品动态
9:43.480–9:45.320
请通过下方表述中的链接
请通过下方表述中的链接
9:45.320–9:47.000
加入我的免费新闻简报
加入我的免费新闻简报
9:47.000–9:47.820
完全免费
完全免费
9:47.820–9:49.180
有人让他创建一张
有人让他创建一张
9:49.180–9:50.860
Quincy Home的SVG图像
Quincy Home的SVG图像
9:50.860–9:51.900
希望我的发音没错
希望我的发音没错
9:51.900–9:54.080
内容是他在北方巡逻期间
内容是他在北方巡逻期间
9:54.080–9:55.480
骑着一头北极熊
骑着一头北极熊
9:55.480–9:57.220
而且这实际上是我见过的
而且这实际上是我见过的
9:57.220–9:58.800
所有中国AI模型中
所有中国AI模型中
9:58.800–10:01.220
生成效果最好的SVG之一
生成效果最好的SVG之一
10:01.220–10:02.700
它确实能够让许多功能
它确实能够让许多功能
10:02.700–10:03.900
实现动画效果
实现动画效果
10:03.900–10:05.860
所以看到他能够做到这样的事情
所以看到他能够做到这样的事情
10:05.860–10:06.960
真的很酷
真的很酷
10:06.960–10:08.020
接下来看看Claude
接下来看看Claude
10:08.020–10:09.720
Anthropic刚刚进行了一次
Anthropic刚刚进行了一次
10:09.720–10:11.620
相当重大的智能体更新
相当重大的智能体更新
10:11.620–10:13.940
因为Computer Use 浏览器工具
因为Computer Use 浏览器工具
10:13.940–10:16.040
Skills API和Files API
Skills API和Files API
10:16.040–10:18.420
现在已在Cloud平台上全面开放
现在已在Cloud平台上全面开放
10:18.420–10:19.680
这里的核心理念是
这里的核心理念是
10:19.680–10:20.780
Cloud的智能体
Cloud的智能体
10:20.780–10:22.840
现在不只是调用普通API了
现在不只是调用普通API了
10:22.840–10:24.100
借助Computer Use
借助Computer Use
10:24.100–10:26.540
Cloud可以与甚至没有API的应用
Cloud可以与甚至没有API的应用
10:26.540–10:27.580
进行交互
进行交互
10:27.580–10:28.360
而浏览器工具
而浏览器工具
10:28.360–10:30.320
则让它能够直接在整个网络中
则让它能够直接在整个网络中
10:30.320–10:31.740
导航和执行操作
导航和执行操作
10:31.740–10:33.140
然后还有Skills API
然后还有Skills API
10:33.140–10:35.140
它允许开发者为Cloud的智能体
它允许开发者为Cloud的智能体
10:35.140–10:36.940
提供可复用的技能和能力
提供可复用的技能和能力
10:36.940–10:38.800
Files API则会让智能体
Files API则会让智能体
10:38.800–10:42.060
更轻松的在不同任务中处理同一批文档和文件
更轻松的在不同任务中处理同一批文档和文件
10:42.060–10:42.760
因此
因此
10:42.760–10:47.180
Anthropic显然正致力于打造一个完整的云端托管智能体系统
Anthropic显然正致力于打造一个完整的云端托管智能体系统
10:47.180–10:49.660
使其能够真正完成从Computer Use
使其能够真正完成从Computer Use
10:49.660–10:54.060
浏览器工具到Skills API和Files API等各种不同的操作
浏览器工具到Skills API和Files API等各种不同的操作
10:54.060–10:56.540
如果你喜欢这段视频并愿意支持本频道
如果你喜欢这段视频并愿意支持本频道
10:56.540–11:00.240
可以考虑通过下方的超级感谢选项向我的频道捐赠
可以考虑通过下方的超级感谢选项向我的频道捐赠
11:00.240–11:03.080
或者你也可以考虑加入我们的私人Discord服务器
或者你也可以考虑加入我们的私人Discord服务器
11:03.080–11:03.660
在那里
在那里
11:03.660–11:06.760
你每月都可以免费使用多种AI工具的订阅服务
你每月都可以免费使用多种AI工具的订阅服务
11:06.760–11:08.340
还能获取每日AI新闻
还能获取每日AI新闻
11:08.340–11:09.100
独家内容
独家内容
11:09.100–11:10.240
以及更多福利
以及更多福利
11:10.240–11:11.400
或许如果我有时间
或许如果我有时间
11:11.400–11:13.360
我可能会专门制作一期完整视频
我可能会专门制作一期完整视频
11:13.360–11:14.440
来介绍ONEK 1.5
来介绍ONEK 1.5
11:14.440–11:16.920
因为这确实是一个非常出色的本地模型
因为这确实是一个非常出色的本地模型
11:16.920–11:18.140
能力相当强
能力相当强
11:18.140–11:19.420
显然它在某些方面
显然它在某些方面
11:19.420–11:21.420
无法与Qing 3.8 Max相提并论
无法与Qing 3.8 Max相提并论
11:21.420–11:24.080
但你仍然可以从中获得很多成果
但你仍然可以从中获得很多成果
11:24.080–11:26.020
它在不少任务上都表现得相当不错
它在不少任务上都表现得相当不错
11:26.020–11:27.900
当然使用更低的位数时
当然使用更低的位数时
11:27.900–11:29.760
输出质量也会有所下降
输出质量也会有所下降
11:29.760–11:31.520
如果你实际运行这个模型的
如果你实际运行这个模型的
11:31.520–11:33.320
350亿参数5Q版本
350亿参数5Q版本
11:33.320–11:34.500
它能够为你带来一些
它能够为你带来一些
11:34.500–11:36.200
令人难以置信的结果
令人难以置信的结果
11:36.760–11:38.520
临时需要马上补充编码的新闻
临时需要马上补充编码的新闻
11:38.520–11:39.160
据报道
据报道
11:39.160–11:41.420
ChatJPT Work和Codex用户
ChatJPT Work和Codex用户
11:41.420–11:44.000
今天似乎即将演来一个相当不错的惊喜
今天似乎即将演来一个相当不错的惊喜
11:44.000–11:45.600
因为Table今天宣布了一项
因为Table今天宣布了一项
11:45.600–11:48.180
以内置的使用额度重置功能
以内置的使用额度重置功能
11:48.180–11:49.580
而这一消息发布之际
而这一消息发布之际
11:49.580–11:52.740
Codex的活跃用户数已经突破2000万
Codex的活跃用户数已经突破2000万
11:52.740–11:54.620
这确实相当惊人
这确实相当惊人
11:54.620–11:55.120
本质上
本质上
11:55.120–11:58.100
这将为用户提供一批全新的Codex使用额度
这将为用户提供一批全新的Codex使用额度
11:58.100–11:59.120
供他们消耗
供他们消耗
11:59.120–11:59.740
因此
因此
11:59.740–12:01.820
你的速率限制将恢复正常
你的速率限制将恢复正常
12:01.820–12:03.860
或者说恢复到100%
或者说恢复到100%
12:03.860–12:04.420
这意味着
这意味着
12:04.420–12:06.940
你可以在整个周末继续使用Codex
你可以在整个周末继续使用Codex
12:06.940–12:08.980
不过今天的视频就到这里了
不过今天的视频就到这里了
12:08.980–12:11.180
我会把今天视频中使用的所有链接
我会把今天视频中使用的所有链接
12:11.180–12:12.740
放在下方的描述栏里
放在下方的描述栏里
12:12.740–12:15.700
记得去看看World of AI Insider Club School社区
记得去看看World of AI Insider Club School社区
12:15.700–12:17.000
记得订阅第二频道
记得订阅第二频道
12:17.000–12:18.160
加入新闻通讯
加入新闻通讯
12:18.160–12:19.020
加入Discord
加入Discord
12:19.020–12:20.380
在Twitter上关注我
在Twitter上关注我
12:20.380–12:21.900
最后记得订阅频道
最后记得订阅频道
12:21.900–12:22.720
打开通知铃
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12:22.720–12:23.960
给这个视频点赞
给这个视频点赞
12:23.960–12:25.620
也请看看我们之前的视频
也请看看我们之前的视频
12:25.620–12:28.060
以便及时了解最新的AI新闻
以便及时了解最新的AI新闻
12:28.060–12:28.560
说到这里
说到这里
12:28.560–12:29.140
朋友们
朋友们
12:29.140–12:30.600
祝大家度过美好的一天
祝大家度过美好的一天
12:30.600–12:31.820
传播积极正能量
传播积极正能量
12:31.820–12:32.840
我们很快再见
我们很快再见
12:32.840–12:33.700
愿他受苦
愿他受苦
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