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SourceHut 宣布禁止包含 LLM 生成内容的项目，包括代码/邮件/工单等。 - 此政策将于两周后的 9/10 生效；不合规的已有项目被要求迁走，但并无期限要求。 - 关于代码方面，政策只对最上游 repo 作出限制。包含 LLM 生成代码项目（例如 Linux kernel）的镜像/fork 则不在此限。 - 这个政策比 Codeberg 的 [thread] 更强：前者只限制主要由 LLM 生成的项目。 https://sourcehut.org/blog/2026-08-27-tos-changes-and-llms/ thread: /4888 #Sourcehut #Opensource #LLM

GLM 中文大赏：《习语》

Hy4 要来了

一名微软工程师一个月的 AI 支出高达 2.8 万美元 #商业 在长时间鼓励之后，本月初微软开始要求员工限制 AI 使用。执行副总裁 Jay Parikh 在一封发给微软员工的邮件中要求工程师专注于业务成果，而非最大化 AI token 的使用量，为了“从 token 投资中获得更大的价值”，微软将比 Anthropic 模型更便宜的 OpenAI GPT-5.6 设为内部使用的默认模型。根据一份微软员工自愿提交的 AI 使用费账单：Customer and Partner Solutions 部门的一名员工在 28 天内的 AI 支出高达 2.8 万美元；多名员工支出超过 1 万美元；中位数约为每 28 天 300 美元，少数部门的 AI 支出仅仅为几十美元；CoreAI 部门的 AI 支出中位数最高为 975 美元。 https://www.solidot.org/story?sid=85018 https://www.gadgetreview.com/one-microsoft-employee-spent-28000-on-ai-in-28-days-now-the-company-is-watching-everyone

台风们能换个街道登陆吗

能打过 h3 再说, Veo3.x 在哪发财呢 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-omni-1-1-flash/

pnpm 正式发布 12.0 正式版，此版本已完全实现了 RIIR https://pnpm.io/blog/releases/12.0

Codex 又 reset 了

AWS收購了DuckDB開發商DuckLabs。 https://ducklabs.com/news/2026/08/26/ducklabs-to-join-aws

中尼吉隆口岸泥石流灾害数百人失踪 2026-08-26 21:43 by 布兰尼肯夫人 2026 年 8 月 26 日 10 时 30 分许，尼泊尔一侧发生泥石流灾害，随后灾害波及中尼边境吉隆口岸一带。中国官方通报称，灾害造成吉隆口岸重大人员伤亡及人员失联。灾害同时造成中国一侧前往吉隆口岸的道路、通信和电力中断。尼泊尔方面亦遭受严重山洪灾害，拉苏瓦县等地的村庄、道路、桥梁及水电设施受到破坏。尼泊尔方面至少 22 人死亡，约 384 人失联，其中包括 291 名外国游客。中国境内的死亡、受伤及失联人数尚未公布。 https://zh.wikipedia.org/wiki/2026%E5%B9%B4%E4%B8%AD%E5%B0%BC%E8%BE%B9%E5%A2%83%E6%B3%A5%E7%9F%B3%E6%B5%81%E7%81%BE%E5%AE%B3 #新闻

哦对了，这里算的 (相对) 贵三倍是还没算 API 首两周五折活动的，算上就是比 API 贵六倍。。。 别等会发现 GLM Coding Plan 里的 GLM-5.3 Flash 还没 API 便宜

声明：本人从未在互联网上诋毁过智谱 GLM，也从未称过唐杰为牢唐。本人实际上是智谱 GLM 两年老粉，经过长时间的思考，我发现 GLM 才是中国 AI 的希望，虽然有时候做出决定很难，但经过许多个日夜的思考，我最终决定加入智谱 Z.AI & GLM-5.3 Flash 粉丝团，祝 GLM-6 也能和《牛来》一样一切顺利！(此条消息留到 12月，在频道主的 GLM Coding Plan v1 老套餐到期后自动删除) 至于 DeepSeek 和 梁文峰 与 梁文谷 以及刚发布就被狙击的 DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)，也祝他们的 AGI 工程一切顺利。望周知！

GLM Coding Plan 中的 GLM-5.3 Flash 倍率大约是 GLM-5.3 的 1/3 还是➗了，API 价格明明才只有 1/10，期待后续调整

但眼尖的群友在看 图1 的时候会发现不对劲： Q: GLM-5.3 Flash 的 API 原价比 DSv4 Flash 的梁文谷还低、首 2 周还翻了两倍用量，为什么典型请求数用量还是比 DSv4 Flash 低了一倍？ A: GLM-5.3 Flash 的问题原因和 GPT-5.6 Luna 类似： 1) 其缓存命中价格比 DSv4 Flash 的梁文峰价格还贵一倍、是梁文谷的 2.14 倍 (Infra 差异) 2) GLM-5.3 Flash 与 GPT-5.6 Luna 每次完成任务所消耗的 “典型用量” 中的 “缓存命中率” 也比 DSv4 Flash 表现更差 (模型与 Infra 差异)

GLM-5.3-Flash — 每次请求 1,000 个输入 token，55,000 个缓存 token，200 个输出 token GPT 5.6 Luna — 每次请求 1,000 个输入 token，50,000 个缓存 token，220 个输出 token DeepSeek V4 Flash — 每次请求 410 个输入 token，71,300 个缓存 token，310 个输出 token src: https://opencode.ai/docs/~

GLM-5.3-Flash 前两周 API 价格限时五折、OpenCode Go 可用量翻倍 (图中 API 价格为原价) API 定价完全对标 Hy3 (320B-A18B vs 295B-A21B), 输入输出比 GPT 5.6 Luna (<272k ctx) 还便宜、也比 DeepSeek V4 Flash 0731 (涨价后) 谷价还便宜 看起来是为了对狙涨价后的 DSv4 Flash 0731 (以及 Vision Exp) 和 Hy3

5.3 Flash 也发了 省流：和 5.2 拉不开差距，但好在支持多模态，并且价格是前者的 1/10 320B-A18B *DSv4 Flash 的 284B-A13B 其实比这小的 https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash

快报: Qwen3.8-125B-A6B (Flash-Next) 提前发布了 众所周知 qwen 官方 PPT 的跑分除了平面设计可以参考外完全没有参考价值，所以就不放 benchmark 图了 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next