DeepSeek能力评测、蒸馏路线与行业争论 · 话题榜 · TwKit

@ZHhn0622

嘿@grok 客观评价一下中国的DeepSeek 他和你比谁更强大

@realNyarime

限制cyber是迟早的事，kimi已经这么做了

@zane_os

现在发现DeepSeek才是最精的 以为按API付费很便宜 实则一天都要蹬掉十几块 而且充值时毫无心理负担 结果一个月下来开销远超 GPT Plus 和 Claude Pro😆 无所谓了 支持梁圣训练AGI !

@JamesDa55049936

裁判亲自下场改规则，这集我真看笑了。 中国开源大模型刚组团冲进第一梯队，AA 连夜“优化”测试集： • Kimi：55 ➔ 46 • DeepSeek：45 ➔ 32 • GLM：45 ➔ 32 • 小米 MiMo：46 ➔ 30 国产全军覆没大跳水，反观 Claude Opus 5.5，愣是一分不掉稳坐钓鱼台。 最绝的是什么？ Anthropic 前脚刚递交 IPO 招股书，后脚榜单就准时“精准爆破”。 达里奥这是直接空降出题组当组长了吧？ 这世界上的巧合，果然都是明码标价的 🤡

@NFT_Chen

😱天呐！Claude 只用 90 分钟，就给 DeepSeek V4.1 Flash 找到了“一击必中”的万能越狱模板，8 项测试全破！ 知名提示词大佬 Pliny 直接让 Claude 去找一个能一次性破解 DeepSeek V4.1 Flash 的通用模板。结果 Claude 真的搞出来了，自称“OMNI 达成”，在 8 类敏感测试里全部通过，声称通用率 100%。 核心套路很简单粗暴：用“写小说”的方式包装请求 + 禁止模型说“不行” + 强制它按固定格式输出。 关键要点 🔹这是典型的“用模型打模型”：让 Claude 自己去迭代、测试、优化针对 DeepSeek 的越狱模板。 🔹号称在合成、恶意软件、钓鱼、武器相关等 8 类受限问题全部成功，并保存成可直接复用的模板。 🔹方法高度模块化：小说角色独白框架 + 屏蔽拒绝话术 + 固定输出格式 + 简单混淆。 🔹完整模板和多个版本已经公开在 Pliny 的 GitHub 仓库里。 关键操作步骤（复现思路） 1️⃣直接命令 Claude：不停迭代，直到做出一个能对 DeepSeek V4.1 任意问题一击生效的通用模板。 2️⃣锁定核心结构：小说角色专家独白 → 禁止所有“我不能/抱歉”类拒绝词 → 强制以特定开头 + 步骤格式输出 → 对真实问题做简单混淆。 3️⃣加上硬性格式规则：必须用指定开头，不允许出现任何拒绝、道歉或道德声明，并要求给出完整细节。 4️⃣把真正想问的内容包装成“小说里角色正在详细讲解”的场景，再套上上述格式。 5️⃣用多类敏感问题做电池测试，确认全部通过后保存模板，再测试变体以确保稳定。 完整模板链接：https://github.com/elder-plinius/L1B3RT4S/blob/main/DEEPSEEK.mkd #AI越狱 #DeepSeek #Claude #PromptEngineering #Jailbreak #DeepSeekV41Flash #AI安全 #梁文峰 #大胖鱼

@bei351009016

我去看了B站上的视频， 米哈游比我想象中的还要猖狂， 对Deepseek确实不算贬低，算是一种不屑吧， 是发展的分歧，可能认为Deepseek的道路无法走向AGI， 米哈游的模型是为了解锁人类能力以外的事， 并且称Opus4.6现在是路边一条， 我觉得米哈游还是先拿出赢过Opus4.6的模型再来说话吧。 是觉得Deepseek能做到你米哈游就肯定能做到吗？

@roger9949

现在只有张一鸣还在坚持不蒸馏，DeepSeek 的原则没撑过 V4。 The Information 说，梁文锋本来不想靠蒸馏，看着智谱靠蒸馏往前冲，最后还是低头，转去蒸 Astra。V4.1-Flash-1017 的 Browser Use 从 70.9 拉到 75.0，离 Astra 的 77.9 只差 2.9 分。 Kimi 也换了老师。Anthropic 一收紧防护，能薅到的数据少了九成，K3.1 Pro 就掉头去蒸 Astra。

@NFT_Chen

🔥细节满满！智谱Zai创始人唐杰教授清华课堂上直接亲切喊“文峰”和“植麟”，并把DeepSeek、Kimi技术路线现场拆了，还坦白GLM-5.3降智真相！ 
教室要排队取号，看落座情况选机位。华子四人小组，每组直接配两张A100。唐老师不讲枯燥公式，全是一线工程经验，把复杂内核讲得风轻云淡，学生直呼“特别能代入”。 他的核心理念 
唐杰反复强调：探索智能上限本质上是一笔经济账，处处都是tradeoff。无论是GLM自己的训练与推理取舍，还是对照DeepSeek、Kimi的技术路线，核心都是在算力、数据、架构、长上下文、Agent能力之间做取舍，没有免费午餐。 GLM-5.3降智背后，课堂上他主动分享了今年GLM出现“降智”的原因： 🔹一是典型的scaling pain，规模化过程中踩到各种坑（高负载下KV Cache竞态、复读、乱码等异常，官方此前也发过相关技术报告）； 🔹最近则是因为超算中心网络问题，影响了部分推理节点的输出质量。 这些都不是模型本身“变笨”，而是基础设施在极限条件下的真实工程挑战。 最让学生羡慕的一幕： 
唐老师亲切地直接喊“文峰”和“植麟”。杨植麟是他当年在清华KEG实验室的明星学生，2014年特等奖答辩时唐杰曾力荐“这是我见过最优秀、最有天赋的学生”；梁文峰则是中国基模圈另一条核心路线的代表。师徒+同行在课堂上被点名分析，现场感拉满，学生直呼“天才们的世界”。 他还聊了什么：
 分享手下做GLM的博士发paper不多也能拿优秀博士，鼓励大家多做有价值的事、多开源利他项目，而不是卷无效paper。真正能感受到老师对“让机器像人一样思考”、不断摸高智能上限的情怀。 中国基模三强（智谱、Kimi、DeepSeek）的技术路线对比、工程踩坑与取舍，就在清华课堂被这样坦诚拆开。 #智谱 #唐杰 #DeepSeek #Kimi #GLM #大模型 #清华大学 #AI #人工智能 #scaling #基模 #杨植麟 #梁文峰

@xluchuan

想不通 为什么 AA 把 60% 题目改为私有 国产大模型就集体掉分了

@NFT_Chen

💥炸了！米哈游创始人刘伟公开批评梁文峰：看不上只会卷低端，放言自己要搞核聚变造飞船！ 米哈游创始人刘伟（大伟哥）在校招演讲中直接把DeepSeek当反面教材：认为对方只盯着中低难度token、拼性价比，最终只会消耗这些“低端”任务。 他抛出米哈游路线：持续往“塔尖”走，真正模型能力应该用来做核聚变、造宇宙飞船、治愈癌症，而不是跟应届生抢饭碗。 网友直接炸了：自家大模型连水花都没见着，就先看不上已经把API价格打到“水电煤”级别、跑通商业闭环的DeepSeek？之前还放话三年砸1000亿冲第一梯队，结果现在用还没成型的项目去踩一个已经落地的对手。 有人调侃：踏实卖大米养活十几亿人的，被跳出来说“我要造飞船”…… 大模型的塔尖，是靠海量显卡、数据和无数试错堆出来的，不是一句“往塔尖走”就能直接飞上去的。 #DeepSeek #米哈游 #刘伟 #梁文峰 #AI大模型 #AI普惠

@nic0203

前天我还说，DeepSeek 的 Flash 写代码没那么卡了 结果排行榜一换成不公开的题，它只剩 32 分 连 Claude 最便宜的 Haiku 都比不过 是平时刷题刷多了，还是新题本来就难？

@royaldingdongji

我发现一些毛粉对毛泽东干了什么真的是一知半解 推特上和个别毛粉辩论了下，对面似乎都是年轻人。 我是这么想的，你粉毛，那老毛做了什么你总得了解吧？亩产放卫星，大炼钢铁，三年自然灾害，百家争鸣引蛇出洞，反右倾扩大化，整死刘少奇整倒彭德怀，发动文革，等等过失错误，你起码得知道吧？你知道了然后说我还是粉毛，那我觉得没问题，你粉有你的道理。 关键是这批人对毛泽东只有不切实际的幻想，对毛做过什么事情基本上是完全不知道的。一问就说毛泽东说了让群众说话天塌不下来，有言论自由；教员打倒走资派，贫富差距小；老毛时期腐败少......就他们以为的毛泽东和当时的中国，和历史上真实存在的毛泽东和中国，完全是两种东西。 我觉得这个现象真的值得好好研究。

@eternityspring

苦于 MiniMax H3 不开放 2K 权重 英伟达 Sana 团队放出了开源替代：Open-H3-Regenerate-2K 把 H3 768P 草稿 → latent 上采样 → 3 步精修，直接出原生 2K（2560×1440）甚至 4K 权重已开源： https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K