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#DeepSeek #LLM DeepSeek Harness 更新：官方多模态支持

多模态能力进一步增强 DeepSeek 模型适配器新增 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 多模态模型选项，并支持配置原生图片请求。/goal、/plan 等命令可接收图文输入，@ 菜单可引用文件和会话；MCP/ACP 同时支持图片附件持久化，PTC Mode 支持转发嵌套图片。

InstantView · Source

温馨提示: DSv4 Flash Vision (Exp) 会按规则强制缩放高清晰度图片 输入图片最大的甜点尺寸为 800×800，长/宽 超过这个尺寸后会出现高清晰度图片反而 比低清晰度图片消耗 Token 更少的情况*

在进入模型前，每张图片都会被自动缩放： - 总像素小于约 384×384 的图片会被保持长宽比放大； - 更大的图片会被保持长宽比缩小，缩小后的总像素约相当于 800×800 的图片。 因此，每张图片消耗的 token 数存在上限（384 个）：例如 2000×2000 和 5000×5000 的图片，经缩放后消耗的 token 数是相同的。单个请求包含多张图片时，每张图片独立按同一规则计算，不存在额外的计算方式。

*可通过 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/token_usage 按输入图片尺寸估算实际 Token

DeepSeek 同时发布 Files API: 可上传 JPEG、PNG、GIF、WebP 格式的图片，单图最大支持 64 MiB，每个用户都有 25GiB 的存储空间 文件有效期范围: 永久有效 *注: 只能通过 file_id 内部引用，无法自行下载

一些关于 DeepSeek V4 Flash Vision (Exp) 的更多信息 (API 与 DeepSeek V4 Flash 同价) https://fixupx.com/deepseek_ai/status/2090730032574631962

deepseek v4 flash vision (exp) 小品一则

*可补充的背景信息: 2026年2月13日，德国慕尼黑地方法院曾裁定，AI 生成的 Brand Logo 不享有版权保护 (法院案例号: AG München, Feb. 13, 2026, 142 C 9786/25, GRUR-RS 2026, 1513.)

AI 生成内容在欧盟不受版权保护 原文：https://mathstodon.xyz/@maxpool/117128107757895678 阅读时间：3 分钟 分数：165

速报: DSv4 Flash Vision Exp (deepseek-v4-flash-vision-exp) 现已上线 DeepSeek 官方 API Platform！

{
  "object": "list",
  "data":  [
    {
      "id": "deepseek-v4-flash",
      "object": "model",
      "owned_by": "deepseek"
    },
    {
      "id": "deepseek-v4-pro",
      "object": "model",
      "owned_by": "deepseek"
    },
    {
      "id": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
      "object": "model" ,
      "owned_by": "deepseek"
    }
  ]
}

更新：三分钟前加了个 /doge

Tibo, 你能再表演一下那个吗，就是那个

If you aren't yet bold enough to install the Codex app, you can stay in the presence of your orange crab and point it at GPT 5.6 Sol. Takes 5 minutes. Kudos to Theo for explaining one of the ways to get this done. Step 1: Install CLIProxyAPI Step 2: Connect Step 3: Define following alias and enjoy claudex ``` alias claudex='CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=gpt-5.6-sol \ CLAUDE_CODE_ALWAYS_ENABLE_EFFORT=1 \ CLAUDE_CODE_MAX_TOOL_USE_CONCURRENCY=3 \ ENABLE_TOOL_SEARCH=false \ claude --model gpt-5.6-sol' ``` If this gets blocked, I owe you a reset.

完全坠机宣言

Tibo明确说使用 sub2api 反代是不允许的

原生支持 4K 图像输出，商汤开源 8B 参数量多模态大模型 SenseNova U1.5 Lite IT之家 8 月 21 日消息，商汤科技今日宣布开源轻量级、原生统一多模态大模型 SenseNova U1.5 Lite。 据介绍，SenseNova U1.5 Lite 原生支持 3-4k 上下文长度，能够同时处理主体、数量、空间关系、文字、布局、风格等多重约束，提升复杂视觉任务的执行稳定性。 此外，SenseNova U1.5 Lite 还有以下特点： ● 更高质量的视觉生成：改善整体构图、色彩、材质、光影、真实感和局部细节，减少“局部正确但整体完成度不足”的情况。 ● 更可靠的原生图像编辑：增强主体身份、空间结构、版式关系和非编辑区域的保持，同时提升局部修改、元素替换、文字精修和多参考图编辑能力。 ● 更好的文字与复杂布局：加强中英文文字、海报、信息图、品牌视觉及多文本排版能力，从“生成内容”进一步走向“组织完整视觉表达”。 ● 更精细的视觉控制：支持 Bounding Box、Visual Marker 以及单图、多图参考等方式，对指定区域和对象进行更准确的编辑。 ● 原生 4K 高分辨率输出：在高分辨率生成中兼顾整体构图与极精细的肌理、微小文字与光影折射。 官方表示，作为 8B 参数的轻量化模型，SenseNova U1.5 Lite 在指令遵循与图像编辑保持度上超越了同量级模型，并在文字渲染与复杂布局上达到了媲美超大规模商业模型的交付水平。 IT之家附开源链接： ● GitHub：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 ● Hugging Face：https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u15 ● 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/SenseNova/SenseNova-U1.5-8B-MoT

OpenRouter 与 OpenCode 推出新匿名模型 Ox Alpha 特点: 1M 上下文、多模态（图像 / 视频输入）、罕见的支持 ZDR 从 API 报错响应体中已实锤是 GLM 模型，可能是 GLM-5.4 （更有可能） 或者 GLM-5.3V/5.2V 而 5.5(V)/GLM-6 的可能性不大，也有网传是 GLM-5.3 Flash 8/24 Update: 根据现有的信息，也很有可能是 GLM-5.3 Flash/Turbo 基本排除了是 MiMO / Grok / Meta Muse Spark 的可能性 有个小疑点：会有可能是此前流传已久的全新基模吗？ * 隔壁阶跃干过小版本迭代加多模态的前车之鉴 (Step 3.7 Flash)，有多模态不一定代表是全新基模 https://linux.do/t/topic/2787044

小Tip: 完全打开 Codex & GPT-5.6 的完整思维链展示 (仍然会过一遍摘要)

model_reasoning_summary = "detailed"
model_verbosity = "high"
...
[tui]
show_raw_agent_reasoning = true
hide_agent_reasoning = false

Tibo！

Bun 发布 1.4 了——快跑，前面是地狱啊！ https://bun.com/blog/bun-v1.4

国产 GPU 2:1 等效对标国际高端 GPU！摩尔线程 × 硅基流动发布异构混部白皮书 近日，硅基流动与摩尔线程联合发布《PD 分离异构算力混部实践技术白皮书》（以下简称“《白皮书》”），首次系统阐述基于硅基流动自研高性能推理引擎、以摩尔线程 MTT S5000 与国际高端 GPU 协同工作的 PD 分离推理方案。 经真实生产级集群验证，该方案在 Prefill 阶段以 2:1 部署比例实现国产 GPU 对国际高端 GPU 的算力等效替代，全链路服务质量全面对标纯国际高端 GPU 集群，为国产算力大规模商业化部署提供了可量化、可复制的实践。 ... 基于硅基流动自研推理引擎，双方在由 4 台 MTT S5000 与 2 台国际高端 GPU 组成的“4P2D”异构集群上部署 Kimi K2.6，对标由 4 台国际高端 GPU 组成的“2P2D”纯国际集群。 MTT S5000 凭借原生 FP8 精度与充沛的稠密算力，专门负责 Prefill 阶段的大规模矩阵计算；国际高端 GPU 则利用 4.8 TB/s 的显存带宽高效执行 Decode 阶段的逐 Token 生成。 两侧推理精度统一采用 FP8，并通过 Mooncake RDMA 高速网络实现 KV Cache 跨芯片零拷贝传输，确保端到端数据的一致性与正确性。硅基流动高性能推理引擎则在整个过程中提供统一的模型加载、执行及调度接口，使同一模型服务在异构算力之间无缝流转、高效运行。

省流: 双方在由 4 台 MTT S5000 与 2 台国际高端 GPU 组成的“4P2D”异构集群上部署 Kimi K2.6，对标由 4 台国际高端 GPU 组成的“2P2D”纯国际集群。 错误断句: 国产GPU / 2:1 等效对标 / 国际高端 GPU 正确断句: 国产GPU 2:1 (国产:NV) / 等效对标 / 国际高端 GPU 语言的艺术。 src: https://mp.weixin.qq.com/s/DaGgD62RqyX7FRoTeqUQEw