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上周 Kimi，本周 Qwen 3.8、DeepSeek V4 GA 今天 GLM 的智谱进一步下跌，自最高点已回撤 -67% https://t.co/kfO5u2XLVh

你在中转站选的模型可能被偷偷调包：输入一个随机数，就能验明正身 像 OpenRouter 这样的聚合商，一个入口接入几百个模型，确实省事。但你点的只是一个名字，请求最后落到哪台机器、上面跑的是什么，你完全看不见，也没有任何凭证。 布拉格经济大学的 Tomáš Bruckner 想出了一个巧办法：让 AI 说个随机数，光看它怎么答，就能认出它是谁。 这招利用的是 AI 一个出了名的毛病：它说不出真正的随机数。你让它 1 到 100 随便挑，它翻来覆去就挑那一两个，而且每家模型的「口头禅数字」还不一样：GPT-4o 最偏爱 42（37 和 57 也常说），Claude Sonnet 5 几乎只说 47，Qwen3-Max 更绝，30 次采样每一次都答 42。 以前大家都把这当缺陷、研究怎么修，这篇论文反过来，把它当成了指纹。 详细内容：https://t.co/H32YwvEyeX

我说下目前我无法离开的AI工具：1）Chathub，永远和多个SOTA模型对话。2）Claude Code CLI，工作利器。3）Chatbox，隐私话题对话。4）CC-Switch，给Agent换国产LLM引擎。5）Zcode，我做了skill做深度搜索，而且无头Zcode也能嵌入到程序中。小龙虾依然用，当豆包用，日报、知识性询问，习惯了。

前几天市场还在担心 Kimi K3 会成为 AI 硬件的DeepSeek 时刻，认为模型效率提升意味着未来不需要那么多 GPU。 但现实却恰恰相反。 Kimi 官方今天表示，由于过去 48 小时用户需求激增，GPU 算力已经接近当前容量极限，不得不暂停新用户订阅，并优先保障现有会员，同时正在尽快扩充算力。 模型效率提升，并不一定代表算力需求下降。更好的模型会吸引更多用户、更多推理请求，最终会带来更高的 Compute 需求。至少从 Kimi 官方目前公布的情况来看，真正的瓶颈依然是算力。这也是为什么 GPU、HBM、光互联以及数据中心基础设施等仍然是 AI 产业链最重要的底层资产。

我可以告诉你的是，冯诺伊曼能力值强于当代任何一个顶尖理工科博士+目前的最强的AI（包括Kimi K3，Claude Fable 5）。 当年的洛斯阿拉莫斯国家实验室，科学家们用早期的电子计算机算出一个大数，冯·诺伊曼在脑子里几乎同时得出了相同的结果。费曼曾坦言，在所有人中，只有冯·诺伊曼能让他产生一种智力上的绝对自卑感。 当别人在苦苦思索时，他已经看透了答案的三步之后，甚至更远。 现在的AI需要庞大的KV Cache和上下文窗口，而冯诺伊曼能一字不差地背诵他几年前读过的《双城记》���历史文献。 这种零损耗、秒检索的碳基硬件，至今没有第二个标准人类能够复制。 最强AI +当代顶尖理工博士的本质，是极高效率的知识整合与局部优化。 博士提供方向和精细直觉，AI提供泛化的模式匹��和海量代码文献生成。但是，说白了，这种组合，依然是在已知的知识流形内部进行收敛和微调。 而冯·诺伊曼展现的是在完全黑暗的未知中，凭空架构出全新学科拓扑结构的能力。 首先就是算子理论与量子力学数学基础，他帮希尔伯特把量子力学从物理直觉规范化为严密的数学语言。 然后博弈论，他凭一己之力开创了现代经济学和策略分析的底层逻辑。 最后不用多说，冯·诺伊曼架构与细胞自动机，奠定了现代计算机的物理实体与通用图灵机的工程实现。 还有遍历理论、统计学、核物理……太多太多。 AI根本无法创造任何东西。 它基于海量语料进行概率预测，而当代的顶尖博士基于现有范式做边际创新。 注意我的措辞，不是不创新，是边际创新。 冯·诺伊曼是范式的创造者，他拥有定义未来、掌握现在、看透过去的能力。 而据我观察，在面对完全未知的科学迷雾时，AI幻觉和人类博士的认知局限会互相试探。 冯·诺伊曼的恐怖之处在于他的异构融合无人可比，他可以在参与曼哈顿计划、计算原子弹内爆冲击波的同时，顺手写出一篇关于博弈论的论文，顺便再构思一下计算机的存储程序概念。 这种在纯数学、应用物理、工程学、经济学之间无缝切换，且在每个领域都留下终极基石的能力，是当前任何顶尖人类+AI工具的分布式系统都无法模拟的。

是的。华人装修队。 我朋友推荐的那个人，在我这边一直装他自己是老板。 我当时也是因为是朋友推荐的，所以也没有严格去查COI，查license，查公司的背景。 我通常不会犯这种错误的。但是我确实犯了。 结果，他根本不是一个装修公司的老板，直接把我们的项目给了第三方。 而第三方的施工队，英文是完全不认识的。 然后就捅了好几个大篓子。第一天就触发了消防火警，第三天就干的隔壁店铺关门一个星期。 房东，物业，我们都被搞得焦头烂额。直接还影响了物业和房东对我们的信任。 其实，严格按照流程走，不会有大问题的。 1. 严格查公司资质。 L&I license，COI。business license。 以及owner信息。基本上就能过滤掉 这种骗子。 2. 完整，完备的的英文合同。 让GPT改改。 3. 3家Quote，比价。 然后要求对方出施工计划。 4. 如果项目大的，找个独立监理。 基本上能防止被坑蒙拐骗。

早安！7/20 外電綜合整理 - Kimi K3: 美系評又一個Jevon 悖論效應 美系券商評論似乎採用了與 DeepSeek 類似的模型蒸餾技術。Kimi K3 的訓練效率看起來相當優異，但其推論效率應與其他最先進模型相近，甚至可能因 KV Cache 佔用空間增加而略為落後。總體而言，即使 Kimi K3 被廣泛採用，預期包括伺服器 DDR5 與企業級 SSD（eSSD）在內的標準型記憶體需求將進一步增加。因是開源，預期會有大量AI Agent建立於該模型上推出，重申對於記憶體供應商是正面訊號，重申此發布又是一個經濟學上講的「Jevons 悖論效應」。 - 2395研華: 歐系升目標 歐系認為因2Q營收優於預期，認為獲利也會優於預期。不過由於透過加班生產等方式加快產品交付，預期BB ratio 不會再創新高。但券商並不認為這是負面訊號。相反地，更關注專案 Design-win 的動能，因為這是未來六個月訂單積壓的領先指標。上修26-28年EPS至$18.9/$23.3/$27.9，以明年27xPE評價，同步升目標。 - CCL: 美系升台光電、台燿目標 美系券商認為CCL廠毛利率進入下半年後會進一步擴大，預估第二波漲價將啟動，預估 M7+ 等級 CCL 價格將再季增 10～15%。，再加上 HVLP4 銅箔及 Low DK 2 玻纖布成本可能提高，未來幾年仍有進一步漲價空間。短期而言，預估台光電/ 台燿 3Q毛利率36.5%／32.3%。包含AWS Trainium 3 出貨等。上修台光電26-28年EPS至$118/$250/$457，上修台燿至$38.8/$93.5/$168.7，同步升目標。 - 緯創、緯穎：歐系升目標 緯穎是歐系在ODM的首選，預期毛利率自4月DRAM 寄售模式後獲得改善，搭配下半年AWS放量，Helios 機櫃出貨等。上修今明年EPS至$356.7/$500。以明年14xPE評價，同步升目標。 緯創：歐系上修緯創下半年 NVL72 機櫃出貨將由 8,200 櫃提高至約 10,000 櫃，並將第四季 VR200 出貨預估由 500 台上調至 1,000 台。全年NVL72上修至 18,500 櫃。上修26-27年EPS至$16.9/$25，同步升目標。 - 3706神達：美系重申正向 宣布買新設備，今年累計支出已較 2025 年全年資本支出新台幣 19 億元高出 257%，���系券商認為反映神達積極擴充產能，以及客戶對 AI 基礎建設需求強勁。預期3Q營收季增10%，4Q再增32%。重申正向。 #下次會考

GPT 的能力超越实习生后（也可能超过我），我现在更喜欢生成代码去实现各种想法了。

源代码显示 #Codex 已经将窗口从 372K 下调到 272K，系统提示词还特别增加：无论如何都禁止执行 rm -rf $HOME 命令。 下调窗口主要是解决 GPT-5.6 Sol 计费异常问题，此前蒂博已经提前预告过，而且后续解决问题后会重新调回来。 预设禁止执行命令则是缓解 Sol 删除用户文件问题，此前有开发者主目录被误删损失惨重。 查看全文：https://t.co/gKR8aCTHh4

本轮的AI泡沫，不需要什么惊天动地的大事发生 只要科技巨头的资本开支下降，出现就会暴雷 OpenAI现在账上只有500亿美金可烧，Spacex破发已经骗了一批容易约上钩的炮 一旦今年IPO不顺利搞不来钱支付巨额数据中心都账单，泡沫就要爆了😅 https://t.co/oh4AAOjOBA

48 小时, K3 把自己的 GPU 用完了。 7月16日 Kimi K3 在前端代码竞技场以 1679 分登顶, 超过 Claude Fable 5, 从 K2.6 的第18位一口气跳到第1。当天科技股跌, 叙事很顺: 中国开源模型又赢一次, 美国那几千亿 capex 白烧了, 没护城河,DeepSeek 2.0 要来了。 今天 Moonshot 发公告: 需求 48 小时内逼近算力上限, 暂停新订阅, 优先保现有用户, 还要把会员拆成 Kimi Membership 和 Kimi Code Membership 两档,好更精确地分配算力。 这个反转值得琢磨。一个被当作"算力投资要完蛋"的证据,两天就死在算力不够上。 我的猜测是,大家把训练和推理搞混了。K3 这类模型真正省的是训练那一笔, 但模型越强、越便宜、越好用,推理端的消耗越是往上翻——用的人多了, 每一次调用都要吃 GPU 和显存。省下的是一次性的,省不掉的是天天付的。Moonshot 单独把 coding 拆出来做一档,恰恰因为 agentic coding 是最吃 token、最吃算力的活。 7月27日全量权重放出来之后,这件事只会更明显: 全世界都能自己部署, 全球推理需求再上一层楼,而这些算力不会凭空出现。 所以我倾向于反过来读——K3 不是"capex 见顶"的信号,是推理需求外溢的信号。真正被印证的不是"开源要杀死英伟达",是"卖铲子的下面还有一层给铲子供矿的",HBM 和高端内存那条线还在紧。 要证伪也很简单:如果 7月27日之后 Moonshot 迅速恢复开放、算力压力肉眼可见地缓解,那说明这波只是短期挤兑,我这个读法就得改。三个月后回来看数据。 $MU $SOXX

月之暗面禁止C端注册，声称算力短缺导致。 真实原因是模型新版本太强，各大模型巨头开始疯狂建号蒸馏，真实c端用户千不存一。 你以为的场景是 普通人知道什么新模型推理能力爆炸提升就会趋之若鹜的更改转移自己搭建好的工作流？ 实际人一旦习惯了codex基本不会因为性能提升去更换模型。 别听风就是雨，自己多独立思考，真的有多少c端普通人更换模型？ 不过是竞争者在用大规模建号蒸馏手段挖模型的核心逻辑。

才在山里住了两天 kimi 又有新模型出来啦，不过国内对标 SOTA 模型我都没机会用上，因为一出来就给抢没了，至今只用过 deepseek 和自己部署的 qwen 系列😂😂

预测： 一个月内，中国模型将大爆发，全面超过Opus 4.8 ！ 包括并不限于以下厂商的很快会发布的模型 - Kimi K3 ，已发布 - Qwen 3.8， 一周内发布 - Minimax 下一代， 一月内发布 - Deepseek v4 Pro Max ，一周内发布 - GLM 5.3/5.5，一个月内发布 很快，就算Claude Code封号，我们也不怕了！

中国人工智能（AI）初创公司深度求索（DeepSeek）据报最快将于星期一（7月20日）发布新模型V4的“满血版”（正式版）。新版本在性能上直追OpenAI的最新模型GPT-5.6，还将引入峰谷计费机制。 https://t.co/VxNltE6ghj https://t.co/ttYTEtbvj3

如果你想创办一个网站： Codex = 编码（每月 20 美元） GitHub = 版本控制（免费） Cloudflare = 域名（每年 12 美元） Cloudflare = DNS（免费） Cloudflare = 防火墙（免费） Cloudflare = 静态网站（免费） 运营网站的每月总成本：约 21 美元

卧槽，Reddit上网友反应，Codex 在 Mac 上运行会发生严重的底层超载，正在对设备的固态硬盘（SSD）造成无法挽回的永久性损伤。 已经有多个倒霉的开发者证实，自己的 Mac SSD 被这应用直接给彻底烧毁（fried）了。 你们谁有遇到吗？我还好啊～ https://t.co/v8jfhc9xFo