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真拿你没办法,坐好咯,大洪水以后当时全世界都说吴语,人类空前的团结。
有人说:「阿拉要挐泥灰烧砖,砌一座通天巴別塔!」
上帝害怕人类的团结会影响自己的神权,于是他说:
「看看伊拉,伊拉格歇变做同一族、讲同一套言话;既然已经开始个噶做起,后头来伊拉想咋做啥,都唔否晓得有啥做唔成。所以阿拉落去,弄乱伊拉个言话,等伊拉大家听否懂对方有霍讲啥。」
最后上帝降下了神罚,剥夺了人们讲吴语的能力,把吴语给安排成了方言
分享一些 Cerebras 官方宣传片,其中包含
GPT-5.6-Sol-Ultrafast vs Claude Fable 5 Kimi k2.6 on Cerebras vs k2.6 on GPU Cloud GLM-4.7 on Cerebras vs Claude Sonnet 4.5 GPT-5.3 Codex Spark vs GPT-5.3 Codex (时间发布顺序由新到旧)
知名非 GPU 推理方案服务商 Cerebras 现已 Day0 支持 Qwen3.8 27B, 并对所有 Cloud (shared layer) 客户可用
(并将在 8/17 淘汰 GLM-4.7、在 9/6 之前淘汰 Gemma4 31B, 企业定制客户不受影响)
8.17 — 9.6 期间会有 Gemma4 31B 和 Qwen3.8 27B 共存,9.6 后 Gemma4 就彻底弃用了
We’re excited to offer day0 support for the new Qwen 3.8 27B model, coming soon to the Cerebras Shared Tier. This model excels at vision-language understanding, coding, research, and long-horizon agentic tasks. On 3rd party evals, this model exceeds at several tasks and even competes with Opus 4.6 on some benchmarks (source). This model uses hybrid-GDN attention architecture for efficient long-context handling. As we shared previously, we’re refreshing Shared Tier models more often. As a result, we will be removing Gemma 4 31B from the shared tier in the first week of September. Our goal is to give developers faster access to the latest open models running at Cerebras speed. We’ll continue to give you advance notice when models are changing. Gemma 4 31B remains available on Cerebras through dedicated endpoints. Contact us to schedule a trial or learn more about dedicated capacity. Thanks, The Cerebras Team
Repost from 橘橘橘子汁 & 🍊
+1
??有人测出来 V4 Pro 在 Minimal 工具下启动行为和其它工具下表现完全不一样,Minimal 工具下和之前灰度时候的 “I need” CoT 一模一样,复现了一下是真的
真绷不住了,我说他们怎么做到官方跑 Terminal Bench 跑 87.9,结果 AA 跑的只有 79 的,感情搁这疯狂过拟合 Minimal Harness,还有安全词的说是
又要变祖了吗...
DeepSeek V4 Pro 不是能力不行,而是对首次请求的工具结构极其敏感。官方 Standard/PTC 只有 91/92 分,Minimal 是 99/96,但只有两个工具。我们做了一个两阶段插件:首轮只给 shell + read 锚定 Minimal 推理轨迹,第一次工具调用后立刻恢复 Standard 全部 25 项工具。Windows 连跑两次 98/99,均值 98.5,第二轮全程 let me=0,证明不是抽卡,也不需要牺牲完整工具能力。 插件已开源:https://github.com/xiaobright/dsh-anchored-standard 完整评测、原理分析和统计证据:https://github.com/xiaobright/modeltest如果真的是这样的话那也太弱智了,dpsk 这模型发的真是创记录了 · 全球首个发了权重以后发现发成 V4Flash 权重了,然后紧急撤回权重的模型 · 全球首个在短短一天内发布和不发布来回抽搐 N 次的模型 · 全球首个不在指定环境运行就能掉完性能的模型(原来对标 Codex 是这么个对标法吗),而且还不告诉用户要在这个环境运行 搁这当 ARG 玩呢 甚至 deepseek-harness 还专门有一个 Commit 将 Minimal 的提示词对齐到 RL 环境
虽然 GLM-5.3 的 TPS (Tok/s) 低的离谱 (vs k3 avg. 30),但是由于 5.3 在 ZCode 常规模式下会比 k3 更激进的开并发 sub-agent (Kimi Code 需要单独开启 agent swarm)、TTFT 相比 k3 的 10~30s 也低了一个将近量级
最终导致在 GLM 高峰期 (14:00~18:00) 的实际体感下,前者反而比 k3 更好,因为无论是工具调用还是任务发出后的实时反馈,TPS 相比 TTFT 来说,后者才往往是最决定 UX 的性能指标
坏了,感觉 5.3 在 Coding 上也变得更加防御性了,和 GPT 5.6 Sol 一样喜欢配着写各种 test, 和 k3 和 opus 4.6 的风格有点截然不同
+1
新的 GLM-5.3 一言不合就开并发 sub-agent,变得更激进了
此前 5.2 时期只会同时开 1 个,开 2 个的情况都很少 (均配合 ZCode Harness)
GLM-5.3 的文风和 5.2 一如既往...读起来比较吃力,CoT 依旧不爱说中文、经常开头 You're absolutely right! 起手
其他的还在体验中...
*ZCode 版本还没更新到最新,与此前体验 GLM-5.2 时一致
