DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数的 MoE 模型,采用了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构,输入和输出不对称,输入激活只有 8B,输出激活 16B,成本显著低于已知的同尺寸模型。同时,V4.1 Flash 还采用了新的预训练方式、经过了更大规模的强化学习后训练,在基准测试中,成功超越了包括 DeepSeek V4 Pro 在内的一众旗舰模型的智能水平。
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GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首个原生多模态模型,以极致低成本架构实现超越 GLM-5.2 的更强智能: GLM-5.3-Flash 总参数量 320B、激活参数量 18B,是首个采用稀疏注意力与线性注意力混合架构的开源前沿模型。在保持精准长上下文能力的同时,显著降低计算与服务成本。相比 GLM-5.3,其注意力计算量和 KV 缓存大小分别降低 3.01 倍和 4.44 倍。 视觉能力被原生融入 Coding 循环,使模型能够主动观察界面、渲染结果与交互反馈,并据此持续测试和改进。无论是前端开发、游戏构建、Blender 3D 场景,还是 BUA、CUA 驱动的真实环境操作,模型都能在代码、浏览器和图形界面之间协同完成任务。 GLM-5.3-Flash 进一步拓展至 Office、金融研究和专业文档等工作场景。它能够自主拆解复杂目标、调用合适工具、检查并优化输出,完成从研究分析、模型构建到 PPTX、PDF、DOCX、XLSX 成品交付的完整工作流。
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GLM-5.3 是智谱最新旗舰模型,复杂软件工程与 Agent 任务能力全面进阶。它使用与 GLM-5.2 相同的基础模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比,它在复杂编程和长程任务方面表现更加出色。 GLM-5.3 目前仅支持处理文本模态信息,支持 1M 上下文窗口,最大输出 Tokens 为 128K。 GLM-5.3 会始终启用思考功能,支持三个思考强度级别:low、high 和 max,并不再支持禁用思考功能。
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Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型,拥有 2.8 万亿参数,基于 KDA 混合线性注意力机制(Kimi Delta Attention)和注意力残差(Attention Residuals)技术构建,原生支持视觉理解,并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型,面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
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GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文,实测可承载项目级工程上下文,长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠,开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。
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DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比 DeepSeek-V4-Pro,DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹,但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小,相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。
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