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DeepSeek把自家产品也完全开源了 DeepSeek开源了自家官网用到的几乎全部API，包括搜索、读取文件、读取链接、语音识别、生成语音等，同时开源了使用这些API搭建的网页Demo。 任何人现在都能使用这些API搭建一个Agent产品了，而且API价格实惠，童叟无欺。 Github： API文档：

小红书的这个油管素材生意，被严重低估了 39.9 - 79.9 一单，每天 100+ 单。总结了 3个关键步骤，照抄： 1/ 油管精挑日常化 Vlog, 可以分场景：逛超市，旅游，团；也可以偏专业化：考试，谈判，会议，新闻; 还可以偏口音：印式，法式，美式，英式 2/ 功能用 Kimi, Deepseek 完全可以复刻，不存在技术壁垒，只要买一单就可以抄 3/ 内容更加好做，每做一个视频就可以切片出很多条。我拉了个列表和高赞封面图供参考，就这么点勾子 现在去看这数据没了，幸好我的手机 RPA 及时录下来这个快照。看最近的评论，去年服务了2万个学员，纸面就有 80万 ARR 如果生意你觉得不性感，那么试着把这些学员引流到私域呢： 1/ 学英语的朋友们，同样对交友，留学，旅游有需求吧。读书群，旅游搭子，雅思陪跑，是不是可以搞 2/ 爱学习的人群，对职业有更高要求。高阶领导力陪跑，演讲与口才打造课，是不是可以带一带 首页正在收集 100 个这样的小生意，来翻一翻嘛

50 Tbps per Starship is massive. Global international bandwidth is ~2,260 Tbps total. One flight adds over 2% of all cross-border capacity. It unlocks fiber-like speeds nearly everywhere, supports millions of concurrent high-res streams or AI transfers, and creates a resilient space mesh that reduces reliance on undersea cables while enabling high-bandwidth links for lunar and deep-space missions.

中美大模型最新现状盘点： 🔻 国内模型：集体陷入停滞 ▪️ Kimi k3.1 pro：发版 100 天，毫无技术飞跃。 ▪️ Deepseek：至今交不出合格的 Pro 版。 ▪️ GLM 5.3：惊艳发版后，近 3 个月几乎交白卷。 ▪️ Qwen 4 Max：实测表现远低于预期。 🚀 海外巨头：前沿能力狂飙 ▪️ Gemini 4 Argon：主攻深层推理与前沿 Agent，拉满 100 万上下文，能实打实自主挖漏洞及控制机器人。 ▪️ Gemini 4 Hydrogen：主打极速编码工作流，直接上线 4 档“动态思考深度（Thinking Levels）”。 ▪️ GPT 序列：正在全面铺开高级复杂推理机制。 ▪️ Claude 5 系列：高速迭代，且通过底层分类器彻底锁死了外部“白嫖”思维链数据的通道。

昨天最炸裂的消息就是，前OpenAI研究员 @willdepue 发现DeepSeek、Kimi、MiniMax、蚂蚁最新的 6 个开源模型，训练用的全是英伟达 Blackwell。 这款卡是美国明确禁售给中国的，但现在中国的模型训练却用了禁售的卡，卡脖子不完全起作用。 报告估算 5 次训练合计约 12,000 张，按 7 万美元一张，光卡就是 8.4 亿美元。 他怎么看出来的： 1、模型开训前，要先往几十亿个格子里填随机数，填的顺序跟显卡有多少个计算核心绑死。 2、训练完，总有一些格子没被动过，还留着当初的随机数。 3、拿这些残留倒推，H100 那一代读出来是 132，Blackwell 读出来是 148 或 152。 同一批公司更早的模型，读出来还是 H100 那一代。换卡集中在 2026 年 4 月到 10 月，这恰恰也是中国开源模型开始逐渐追上美国顶尖大模型的时间。 根据报告预估训练用的英伟达 Blackwell 训练 - Kimi K3 约 4,500 张 - DeepSeek-V4-Pro 约 3,000 张 - 另外 3 个模型各约 1,500 张 这个数字只是估算不代表真实数据，也不能说明训练用的都是英伟达的卡，但对大模型公司来说时间就是金钱，训练时间短一半，卡数就翻一倍。 kimi K3能在时间和参数量上领先其他国模可能也是因为卡更多的原因 最后需要说明的是，指纹只证明开训用的是什么卡，看不出卡在哪、归谁，海外租的也有可能，之前就有报道说过kimi用海外的算力来训练这在当时并不违规，美国没有明文禁止中国公司在海外租用算力训练模型 报告自己也说不能据此认定走私。DeepSeek 最新的 V4.1-Flash 没找到指纹，Qwen系列也没有被点名，这是真实力。 禁令管住了卖卡，没管住租卡，美国可能在未来补上这个口子。

What's happening at Starbase, Texas is truly incredible. Deep in south Texas, Musk and his team have pulled in some of the most brilliant people on Earth to make space travel as normal and boring as air travel. The energy there is just insane. It feels like a modern day Manhattan project, but built for peace not war. The building pictured below is the actual factory where they build Starship, like a car factory for spaceships. You probably wouldn't have guessed it, since it looks like a nice office building. Most factories are cold and industrial but Starfactory feels warm, clean, with design touches that make you feel like you're in Silicon Valley. There's something really special happening here. I envy everyone who gets to work here and live here. Most people never get a chance to devote themselves to something so meaningful, something that potentially bends the river of human history. It kind of feels like a college town, except everyone's building spaceships instead of going to class.

我是《高级战争》的死忠粉，等续作等了 20 年 现在模型的能力上来了，我就自己做了一个精神续作：《潮汐战线》，发布在 DeepSeek Harness（DSH）的 Game Store 上，代码在 GitHub 开源 你没看错：DSH 未尝不是游戏平台 网页打开就能玩，手机也行： 开源地址：

When BTC takes a deep dive, I don't want my entire market perspective to turn red with it. 😂 I've just updated my GT Watchlist on @GeckoTerminal with four memes: PEPE, BONK, Nihao and $FOOD. I'm keeping an eye on their communities, pool liquidity and trading volume. When the hype cools down, I want to know which ones still have real market activity. My routine is simple: open GT on my phone, check my saved pools, compare price action and volume, and see what's changed. The best part? Creating a Watchlist is incredibly easy. Just find the tokens or pools you want to follow, add them to your list, and they're all organized in one place. No more searching for the same coins every time I open the app. A falling market isn't a reason to stop paying attention. This isn't the time to surrender and walk away. It's time to stay alert and spot opportunities. 🐸 Do you have any suggestions for me to add to this list?

建议收藏，用到时照着做。做完你能让 DeepSeek 自己决定“要不要调用你写的函数”，并把结果用人话讲回来。 AI 能查天气、查订单，是它自己去查的吗？DeepSeek 官方一句话拆台：模型本身不执行任何函数 这是 DeepSeek 官方 API 文档里 Tool Calls（工具调用）一页。先说结论： 官方原话是，函数要由你自己提供，模型本身不执行具体函数。它只负责说“我想调这个函数、参数是这些”，真正去跑的是你的代码。 先说清词。 工具调用（Tool Calls），是让模型能用外部工具的功能，比如查天气、查数据库。 函数（function），是你自己写好的一段代码，模型只会“点名”它。 tool_call_id（工具调用编号），是模型每次点名时附带的一个号码，你回传结果时要带上它，模型才知道你在回答哪一次。 strict 模式（严格模式，Beta 测试版），是让模型点名时严格按你定义的格式填参数。 一个真实例子：官方示例问“杭州天气怎么样”，模型返回的是 get_weather 这个函数和参数 location 等于杭州，你的代码去查到“24℃”，再交给模型，模型才说“杭州现在 24 度”。 先把话说全： 官方示例用的是非思考模式，请求里加 extra_body 把 thinking 的 type 设成 disabled。 官方写明：从 DeepSeek-V3.2 开始，思考模式下也能用工具调用，细节看官方 Thinking Mode 一页。 官方写明：Chat Completion 接口不支持在对话中间插入不是模型生成的工具调用，要插的话请改用 Anthropic API 或 Responses API。 strict 模式目前是 Beta，要用测试版地址。 一、先看懂整个流程 官方给的执行流程是四步：用户问杭州天气；模型返回要调用 get_weather，参数是杭州；你的代码真的去调用 get_weather，把结果交给模型；模型用自然语言回答“杭州现在 24 度”。 二、照官方示例做一遍 第一步：去 DeepSeek 开放平台拿一个 API key，电脑装好 Python 和 openai 库。 第二步：创建客户端，base_url 写 DeepSeek 官方接口地址（官方文档第一屏就有），api_key 填你的。 第三步：写 tools 清单。每个工具包含 type 等于 function，再写 name（函数名）、description（描述，告诉模型什么时候用）、parameters（参数）。官方示例的函数叫 get_weather，描述是“获取某地天气，用户须先提供地点”，参数 location 是字符串，并且在 required 里。 第四步：发第一次请求，model 官方示例写 deepseek-flash，把 messages 和 tools 一起传，并加上 thinking 关闭的设置。 第五步：从返回里取 tool_calls 的第一项，先把模型这条消息原样追加进 messages。 第六步：你的代码去执行函数，再追加一条 role 是 tool 的消息，带上刚才的 tool_call_id，content 写结果，官方示例写的是 24℃。 第七步：再发一次请求，这次模型就会用自然语言回答。 三、想要更稳：strict 严格模式 第八步：base_url 改成官方文档里写明的 beta 版接口地址（就是原地址后面加 /beta）。 第九步：每个 function 都加上 strict 等于 true。 第十步：服务器会检查你的 JSON Schema（结构说明），格式不合规或用了不支持的类型，会直接返回错误信息。 官方支持的类型是：object、string、number、integer、boolean、array、enum、anyOf，另外 $ref 和 $def 可以复用和做递归。 四、strict 的硬规矩 对象里所有属性都必须写进 required，并且 additionalProperties 必须设成 false。 字符串可以用 pattern（正则）和 format，官方列出的格式有 email、hostname、ipv4、ipv6、uuid，但不支持 minLength 和 maxLength。 数字支持 const、default、minimum、maximum、exclusiveMinimum、exclusiveMaximum、multipleOf。 数组不支持 minItems 和 maxItems。 五、看到什么算成功 第一次返回的是函数点名，不是答案；第二次返回的才是自然语言答案，内容里有你的函数结果。 六、卡住怎么办 strict 报错：先检查是不是漏写 required 或忘了 additionalProperties 设 false，再检查有没有用到 minLength、maxItems 这类官方不支持的写法。 结论：工具调用不是模型替你干活，而是模型“点名”、你的代码“动手”。想让点名更准，就用 strict。把这条复制链接发给他，下次他说 AI 查不到东西，先让他确认函数是不是自己写了。 你卡在第几步？评论区告诉我。同系列前几篇在我主页。 收藏版：5 步速查 一、tools 里写清函数名、描述、参数 二、第一次请求拿到 tool_calls 三、自己执行函数，回传 role 为 tool 的消息并带 tool_call_id 四、第二次请求拿到自然语言答案 五、想更稳就用 beta 地址加 strict 等于 true 常见坑 3 条 一、以为模型会自己执行函数，其实要你的代码去跑。 二、回传结果忘了带 tool_call_id。 三、strict 里漏了 required 或 additionalProperties 设成 false。 复制即用提示词：我想让模型调用一个叫 你的函数名 的函数，它需要这些参数：写参数。请帮我写出符合 DeepSeek Tool Calls 格式的 tools 清单，每个参数都写 description，并改成 strict 模式需要的写法。 S1哥观点：这篇最狠的地方，是官方把话挑明了：模型不执行函数，只负责点名。很多人以为 AI 在后台自己动手，其实动手的永远是你的代码。 真正的信号是：工具调用的难点不在模型，在你把函数描述写得多清楚。就像派活给新人，说明写得含糊，他再聪明也会点错人。 你现在想让 DeepSeek 调用的是什么，查数据还是发消息？评论区告诉我。 今天送：DeepSeek 工具调用速查卡，评论区第一条直接拿。 参考：DeepSeek 官方 API 文档 Tool Calls（S1哥 整理）