DeepSeek v4.1 flash 在 2020 款 16GB M1 Mac Mini 上每 token 耗时 23 秒

有开发者在 16GB 内存的 2020 款 M1 Mac Mini 上,用本地方式跑起了 DeepSeek V4.1 flash,但首 token 等待 108 秒、之后每生成一个 token 约 23 秒。这说明超大模型在消费级硬件上“能跑”和“能用”之间,仍隔着很远的距离。

有开发者在 16GB 内存的 2020 款 M1 Mac Mini 上,用本地方式跑起了 DeepSeek V4.1 flash,但首 token 等待 108 秒、之后每生成一个 token 约 23 秒。这说明超大模型在消费级硬件上“能跑”和“能用”之间,仍隔着很远的距离。

Epson 在欧洲六国调查 3360 人后发现,约 80% 的教师担心 AI 进入课堂的速度已超出他们能掌控的范围,而 87% 的学生每周至少用一次 AI 做功课。随着欧盟《人工智能法案》开始执行,学校被要求为在用的 AI 工具提供相应培训,问题从“要不要禁”变成“怎么管”。

Product Hunt 上出现了一款名为 MCPShip 的产品,从命名看,它面向当下快速升温的 MCP(Model Context Protocol)生态,试图简化 AI 应用与外部工具、数据源之间的连接流程。值得关注的原因在于,MCP 正在成为大模型接入外部能力的事实标准之一,围绕它的工具链越完整,AI…

25 位菲尔兹奖得主联合发声,警告 AI 公司把数学题当作刷榜基准,正在伤害数学真正追求的理解与洞察,并认为这套逻辑很快会蔓延到其他知识型行业。

开发者 Leto Bao 在 X 上发帖称程序员将被 AI 取代,未来属于“AI + 金融/医疗/工业”的行业人,这条帖子浏览量超过 11 万,引发评论区关于 AI coding 与行业 Know-how 谁更稀缺的争论。

社交平台账号 @AsiaFinance 于 9 月 12 日发布消息,称月之暗面创始人杨植麟及团队 15 名成员被带走调查,并指 Anthropic 指控多家中国大模型公司通过 API 调用 Claude 进行模型蒸馏。相关传闻目前尚未获得当事公司或官方证实。

美国财长贝森特在公开场合称中国人工智能“注定失败”,理由是它由政府规划驱动,而美国 AI 是市场自发形成。这条表态把中美 AI 竞争从技术层面拉到了体制叙事层面,但评论区大量反驳也说明,它并未提供可核查的技术论据。

Anthropic 于 9 月 10 日发布报告称,已封禁多个据信与中国地方公安、国安系统有关的 Claude 账户,指其利用模型收集海外宗教团体、在叙维吾尔人及华侨华人团体信息;9 月 11 日外交部例行记者会上,发言人毛宁回应“不了解具体情况”,并重申中国坚持人工智能向善发展、反对歪曲事实的攻击抹黑。

DeepSeek 在几乎没有迁移缓冲的情况下,把 V4 Pro 的请求全部路由到性能更强、价格更低的 V4.1 Flash,引发开发者对模型切换权的强烈反弹。争议焦点不是新模型好不好,而是平台能否单方面替用户做版本决策。

三项独立基准测试发现,在同一模型下仅更换 AI 编程智能体框架,完成同一任务的 Token 消耗和成本可相差数十倍甚至 70 倍。模型不再是唯一的成本变量,框架本身正在成为账单差异的主要来源。