CommandCode 一美元套餐也提供 GPT-5.6-Luna 了
不过只有 20 美元的调用额度，远不及 DeepSeek-V4-Pro 的40 美元。
CommandCode 一美元套餐也提供 GPT-5.6-Luna 了
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如果一家咖啡厅内提供免费无限 token（ds-v4-flash）
，那这家店会不会座无虚席
MacBook 请上岛
这两天我深度测试了下 DeepSeek-v4-flash-0731 的全栈开发能力，做了个 macOS 灵动岛app。岛上可以媒体控制、文件暂存、显示系统信息。 先说结论，后端能力的确能达到 glm-5.2 的水平，但因为没有视觉模态，前端能力排不上号。 工具用的原生 pi coding agent ，无skills、无subagents、无扩展。 DS-v4-flash-0731 一个模型 + 一个会话写完整个项目。 功能上实现花了两小时，消耗 1M多 token ，缓存 99%，优化 UI （灵动岛圆角、动画）花了一整天，最终 DeepSeek 后台余额用了近 40 元人民币。 千万不要用 ds 模型死磕 UI ，有个动画一直无法实现，卡了我半天多。最后实在没办法，新开一个 grok-4.5 会话，十来分钟就解决了。 这个 macOS 灵动岛app测试项目开源了，感兴趣的可以自行下载和二次开发。 github： https://github.com/haoyiyin/dao
美团 LongCat-2.5发布了。
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。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
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。
