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，每天至少空耗 30 分钟 夸克×千问不仅是版本更新，而是把 AI 从“浏览器插件”升级为“系统级中枢”，真正打破了软件间的信息孤岛。 原理很简单：大多数 AI 只能在网页里“聊天”，而夸克利用 OS-Level 权限，给系统装了一双“全知之眼”，能直接理解你当前屏幕上发生的一切。 🔹 全局接管 (Global Invocation) 无需打开浏览器，通过 Alt+Space 唤起“千问悬浮球”。它常驻桌面，无论你在写代码、修图还是看本地 PDF，AI 随时待命，不再受限于浏览器标签页。 🔹 屏幕即提示词 (Screen Context) 遇到复杂的 Excel 报表或英文文献，使用“千问读屏”或截屏提问。它利用多模态视觉理解（Visual Understanding），直接解析当前屏幕内容并给出推理，省去了繁琐的“截图-保存-上传”步骤。 这次升级将 AI 从“工具”变成了系统的“基础设施”，值得一试。 👉 官网： quark.cn #AI工作流 #阿里千问 #生产力工具 #Quark
，DeepSeek V3.2 来了 开源模型首次实现「思考+工具」并行，用 1/30 的成本跑出 GPT-5 级的落地效果。 1️⃣ 底层进化：DeepSeek V3.2 引入了 Sparse Attention (DSA)，简单说就是让模型学会了“跳读”——只处理关键信息而非全盘扫描。这让推理速度直接翻了 2-3 倍，内存占用反而降了 40%。 2️⃣ 逻辑闭环：最大的升级是 Thinking in Tool-Use。以前的模型要么“纯思考”，要么“傻执行”，V3.2 能在思考链中穿插工具调用，自己写代码验证猜想。对于需要多步推理的 Agent 开发，这是质变。 3️⃣ 成本红利：输入成本仅 $0.028/M，相比 Claude Sonnet 4.5 便宜了一个数量级。对于高频调用的生产环境，这直接决定了商业模式成不成立。 4️⃣ 限时测试：Speciale 版（数理能力超越 GPT-5 的推理怪兽）API 仅开放至 12 月 15 日。建议开发者抓紧这周，把手头最难的 Edge Case 跑一遍，存下数据就是赚到。 🔗 模型权重： huggingface.co/deepseek-ai 🔗 官方公告： deepseek.com #DeepSeek #AI工作流 #开源模型 #降本增效 #Agent开发
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
