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DeepSeek v4、GPT 5.5，8 大模型编程实测
DeepSeek v4 与 GPT-5.5 发布后，本文对包括两者在内的 8 款主流模型进行前端代码生成实测。通过统一提示词开发一款适配多端的 3D 飞行避障游戏，结果显示 DeepSeek v4 与 GPT-5.5 均能一次成功运行且细节出色，但前者缺失触控支持，后者生成耗时较长；其余模型在场景设计、交互逻辑或稳定性上各有优劣。测试旨在直观对比各模型实际编码表现，开发者可访问体验网站查看具体效果。
DeepSeek V4来了，美国 AI 的真正麻烦才刚开始
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DeepSeek 新模型发布，缩小与前沿模型差距
DeepSeek 发布 V4 系列模型（ Flash 与 Pro ），采用 MoE 架构，拥有 100 万 Token 上下文窗口。 Pro 总参数 1.6 万亿、活跃参数 490 亿，在代码推理任务上可与 GPT-5.4 竞争，部分任务超越 GPT-5.2 和 Gemini 3.0 Pro ，但知识类测试仍落后 3-6 个月。 V4 系列最大优势是极有竞争力的定价。Flash 每百万 Token 输入仅 0.14 美元， Pro 输入 0.145 美元，直接击穿主流竞品价格底线。
Deepseek V3.2 能击败 Gemini 3 吗？
DeepSeek V3.2在AIME、哈佛MIT数学竞赛等高难度测试中多项指标超越GPT-5和Gemini 3 Pro，推理与数学能力突出；标准版免费开源、响应快、中文友好，适合写作编程等日常任务；Special版专注极限推理但仅限API调用；支持完整思维链展示，开放权重赋予长期技术自主权。
DeepSeek 发布了一款超强的开源 OCR 模型：DeepSeek-OCR
DeepSeek 开源 OCR 模型 DeepSeek-OCR 提出“文本渲染为图”新范式，用自研视觉编码器将长文档高压缩为少量视觉 Token，10 倍压缩下还原精度达 97%；支持多语言、复杂版式与图表识别，端到端输出 Markdown/HTML，兼具高效推理与泛视觉理解能力。
如何通过 Cloud Run 一键部署 DeepSeek
Google Cloud 工程师演示了用 Cloud Run 三步部署 DeepSeek 的方法：支持 GPU 实例、自动扩缩容（可缩至零），模型可按需加载或预置进镜像。无需运维底层资源，开发者能快速上线大模型服务，兼顾弹性、成本与易用性。
DeepSeek-Prover-V2：让数学证明自动化走进现实
DeepSeek-Prover-V2 是基于 Lean 4 的数学自动证明模型，融合思维链、子目标分解与强化学习，能生成可被计算机严格验证的形式化证明。它覆盖竞赛题到高等数学，配套开源基准集 ProverBench，在 MiniF2F 等评测中表现突出，推动数学证明自动化走向实用。
DeepSeek V3 0324 生成 3D 地月系统模拟
DeepSeek V3 0324版仅用1分钟即生成可直接运行的3D地月系统HTML代码，基于Three.js CDN，无需修改。地球纹理精细还原地形地貌，月球公转轨迹准确，缩放旋转流畅，视觉与交互体验俱佳。
聊天机器人和 AI 助手的关键区别
传统聊天机器人依赖预设选项，遇未知问题即失效；AI助手如ChatGPT、DeepSeek能理解意图、记忆上下文，并完成邮件撰写、账户管理等实际任务。它不替代人工，而是分担重复工作，让人更专注创意与情感类事务，推动人机协作落地。