https://linux.do 论坛的话题更新通知频道。
@Suhuanzhen 在 deepseek v4pro解 base64加密 中发帖
刚刚站里有开公益站的佬新上线了ds v4。并发布了cdk，但是加密的所以我就丢到官方渠道的ds v4pro上，思考了足足900秒才给出结果。。。。 是因为用的人太多导致的吗？
[image]
[image]
gpt-5.4倒是很快
[image]
grok-4.3 beta 思考了22s
Viber (@ClaybeChan) 在 无人在意的角落，gpt5.5上主页了 中发帖
We’re releasing GPT‑5.5, our smartest and most intuitive to use model yet, and the next step toward a new way of getting work done on a computer.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/
Swiftlance 在 西山居发声明否认解散及出售传闻 将追究造谣者法律责任 中发帖
看到别处发的了，查了下站里还没有人发过。
看来昨天传的那人跑去自首估计也可能是真的了。这算是第一个用image-2整出事的吗？
重要的倒不是这件事本身，而是引发的思考。
以前像这种P个图造谣，还是有一定成本在里面的，有一些技术门槛，比如会PS啥的。现在image-2（以及之后更强的模型）出来，这种门槛几乎被踩没了，随便谁会打字，说句话，就能造假/造谣。多少之前有想法，但没技术的普通网民，都变身为一个造假好手。
更严重的是，很多时候，可能造谣者还并非出自恶意，只是觉得好玩（该例中感觉就是，当然违法还是违法）。
这就引出一个很严重问题：
当造谣/造假成本远低于辟谣和执法成本时，真相还存在吗？
当所有人动动手指，就能伪造一个大多数人难以辨别真假的截图/新闻/转账单/行情资讯/合同协议/…，而我们为了求证要付出10倍的时间和精力，公安为了辟谣要消耗10倍的行政资源时，这种求证和辟谣...
Y.Ma (@Alreschan) 在 GPT-5.4跑分在K2.6和DeepSeek-v4技术报告中不同 中发帖
在Kimi-K2.6技术报告中和DeepSeek-v4技术报告中，Terminal Bench 2.0测试结果引用的GPT-5.4 xHigh跑分不同（Gemini和Calude是相同的），引用值分别为65.4和75.1，这是有什么讲究吗？
Kimi-K2.6技术报告截图如下：
[截屏2026-04-24 11.55.12]
DeepSeek-v4技术报告截图如下：
[截屏2026-04-24 11.55.22]
Faker (@shufflewzc) 在 Gpt-5.5 在cpa，codex中的使用教程 中发帖
看到很多佬发了帖子，都是无法在cpa中获取到5.5的。我今天早上也是，已经解决了，分享下方法。
首先将cpa更新到最新版，直接删掉容器和images，再docker compose up -d就可以了。
然后你的cpa账号必须是plus，team或者pro。
如果是Free升级的，必须重新Oauth。
codex就不用说了，在config里面改5.5就完事了。
@xiaotianaurora 在 拿几个墨子佬的wiki题简单测试了deepseekV4pro 做出了之前做错的逻辑题 中发帖
[image]
[image]
[image]
逻辑题都做出来了 我之前没关注测试过这个wiki 这应该算进步了？至少逻辑能力提升了 下面是转盘的前端
[image]
[image]
Eric (@haliang0409) 在 纠正一下大家关于DeepSeek V4的误区 中发帖
训练使用的还是NVIDIA的显卡，推理使用的是华为的
这也是一个很大的进步了，但是大家不要混淆）刚还看到ds4暴打英伟达的帖子
4Am. (@natro92) 在 DeepSeekV4和MimoV2.5Pro孰优孰劣？ 中发帖
都是差不多时间出的，目前也没看到两个对比的信息，有没有都体验过的佬细说一下，开源模型后续的价格应该能降下来吧。个人感觉DeepSeek是不是藏的太久了，马速拉不过OAI和A\了。 🫠
@kakazeoo 在 富可敌国的cc如何使用 中发帖
买了富可敌国的额度，想使用super应该怎么操作？求助各位佬
[image]我的setting.json和教程里面是一样的，但是/model的时候不应该有4.7opus吧，我看富可敌国里面没有这个模型（在super里），我该怎么操作
[image]
牛牛 (@okkusinn) 在 是不是以后想私有化部署满血开源模型越来越难了？ 中发帖
deepseekv4 pro 862B参数，GLM5.1 754B参数，kimi 2.6 1.1T的参数。像千问这种397B的是不是以后就不会有了。
想在公司八卡L20上部署一下算了一下量化后都很难部署上去。部署成本太高了，qwen3.6的满参数迟迟不发布感觉L20真是废了。