DeepSeek 的哪些方面如此惊人，让我再详细解释一下。 首先是性能。在衡量开发能力的 DeepSWE 测试中达到了 77.0%。超过了 GPT-6 As… · @jieyi_ai · TwKit

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DeepSeek 的哪些方面如此惊人，让我再详细解释一下。 首先是性能。在衡量开发能力的 DeepSWE 测试中达到了 77.0%。超过了 GPT-6 Astra（74.1%）和 Claude Opus 5.5（74.2%），几乎与最顶尖的 Gemini 4 Argon（77.9%）持平。 然而成本却天差地别。解决相同问题的费用约为每任务 0.2 美元，仅为 GPT-6 Astra 的约 1/20、Opus 5 的约 1/60。 而且它很轻便。主体模型有 552B 参数，但每次运行只需 8B～16B。权重还在 MIT 以免费方式公开，已经有爱好者用手头设备运行起来了。 ・两台 NVIDIA DGX Spark（内存 128GB）每秒 57 个 token，代码生成则达 92 个 token ・即使一台 DGX Spark，通过将内存部分转移到 SSD，也能达到每秒 28 个 token ・如果是 Mac，单台内存 128GB 的机器，通过 2bit 压缩并从 SSD 读取，也能运行 DGX Spark 单台约 7000 美元。没有数据中心，桌上设备就能运行前沿级 AI 的时代到来了。我一直说的“每个人用自己的电脑运行前沿级 AI”的世界，已经相当近在咫尺了。 从中可见的世界线是这样的。 ・足以胜任工作的 AI 性能，将在一年内免费成为常态 ・Microsoft 或 Google 会将其标准集成到自家服务中 ・付费的最顶尖模型，将仅限于从事复杂开发或研究的部分高端人才 实际上，终端操作等方面，Opus 5.5 仍占上风。我认为，付费最顶尖模型的意义将逐渐聚焦于此。

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