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本周五，AI 社区热烈讨论的是一个端侧大模型部署技术，它能让笔记本 RTX 4060 跑 Qwen 3.6-35B，桌面 RTX 5090 跑得起 DeepSeek-V4-Flash 284B。而且都是单卡，模型都是满血的。Codex 生产 trace 的中位 decode 速度是 33 token/s
等了四个月，DeepSeek的多模态模型：deepseek-v4-flash-vision-exp，终于发布。我也是第一时间赶到现场，连夜开始实测。相比V4 Flash最大的不同，就是支持原生支持图片输入了，但图片生成当然还是没有的。
学不过来，刚刚学会怎么用好 Codex，现在又来了个 DeepSeek Harness。 过去几天，我们已经介绍过它的插件、各种新玩法和新上线的多模态，但还有一个最基础的问题没有解决：DeepSeek
DeepSeek 终于「开眼」了。就在刚刚，DeepSeek 推出了一款面向 Agent 时代的多模态模型：deepseek-v4-flash-vision-exp。目前，该模型已经上线 DeepSeek API 平台上，用户可以通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 访问该模型。
DeepSeek Harness 是 DeepSeek 官方最新开源的 AI Agent 运行环境，简称 DSH。你可以把它理解成一个高度可定制的 AI 编程工具，对标 Claude Code 和 Codex，核心理念是「一切皆插件」。本期我就来带大家鉴赏一大波 DeepSeek Harness 热门插件，有实用的、也有好看的。
外挂补不了模型智商，《苦涩的教训》再次上演。
韩国济州岛，KDD 2026现场。
上两天肝的视频上了热搜 + 热门，使用插件，针对 ds 模型可以提升不小的性能。
「万物皆插件。」
昨夜，DeepSeek Harness迎来公测后的首次重要更新。DeepSeek Harness v0.1.0-rc.8版本上线，多模态能力成为这次更新的重头戏。此次更新共带来14项调整，覆盖多模态输入、子代理协作、终端体验、工具调用和开发者支持等多个方向，既补齐了Agent处理图片等多模态任务的能力，也进一步完善了子代理协作