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QVAC SDK 0.14.0 is live. This release makes the on-device stack faster on mobile, ships the developer-agent path, and takes local text-to-speech to 31 languages. Main highlights: - OpenCode and OpenClaw. The first official OpenCode plugin, plus a maintained OpenClaw compatibility path, both built on managed mode and qvac serve. Point a coding agent at a local model with far less setup and far fewer surprises. - Brain-computer interface transcription, on the SDK. Take recorded neural signal data and decode it into text, fully on-device, no cloud. Stream it in chunks through a simple API. In 0.14 it runs GPU-accelerated on iOS. - Text to Speech in 31 languages with our Supertonic3 upgrade. VOICE AND SPEECH - Supertonic3 multilingual TTS, 5 languages to 31. - Chatterbox and Supertonic now run on the Android GPU, with lower memory use (especially on iOS), quantized s3gen Chatterbox support, and a fix for Chatterbox occasionally emitting random speech. - Whisper transcription now runs on the iOS GPU. Parakeet runs on the Android GPU, with steadier real-time streaming. VISION AND OCR - VLM multi-tile batching: high-resolution Pan and Scan images are encoded in one pass instead of tile by tile, for faster vision throughput. - OCR on ggml (EasyOCR and DocTR) reaches full speed parity with the onnx path, across Metal, OpenCL, and Vulkan. PLATFORM AND RELIABILITY - Dynamic compute backends on Linux: one build picks the right backend at runtime, and opens the door to ROCm and CUDA support without per-backend builds. - Thinking tokens are kept out of the model context, so reasoning no longer fills the KV cache. SDK 0.14.0 is now leaner and faster to start. Let’s build.

给大家带来 Flash 系列模型横评! 各个厂商除了旗舰级别模型, 也都有Flash级别的模型, 而这些模型的定位主要都是多智能体系统的驱动模型和RAG系统的驱动模型. 那么现有这些Flash模型应该怎么选? 给大家带来本篇评测! 本次主要从 Agent Loop 迭代能力, Agent 能力, 前端, 后端, 空间理解, 美学, 性价比等多个角度评测了 Gemini-3.5-Flash, Step-3.7-Flash, DeepSeek-V4-Flash 这三个模型. 从测试来看, Gemini-3.5-Flash 更适合干"漂亮活", 比如前端页面, 建模等. 而 Step-3.7-Flash 则极具性价比, 在Agent测试中取得了比旗舰模型还要高的Token效率(用最少的token干最多的事情). 所以特别适合用在Agent框架中(比如OpenClaw或者Hermes), 或者复杂的Agent系统中用来做驱动模型. DeepSeek-V4-Flash 则后端能力很不错, 很适合用来写脚本, 甚至给服务器安装一个 DeepSeek-V4-Flash 驱动的 ClaudeCode, 用来 AI-Ops. #flash模型# #step37flash# #deepseekv4flash# #gemini35flash# #AgentLoop#

我是不是最迟把Codex接入微信里面的人。。。 1.本机安装并启动 OpenClaw Gateway 地址是 Codex 之间的中转。 2.安装微信插件 安装 @tencent-weixin/openclaw-weixin（用图四的那串可以复制的提示词，扔给Codex），然后用微信扫码绑定。第一次扫错号，后来重新扫码，只保留了新账号。 3.安装 Codex 插件 安装 @openclaw/codex，让 OpenClaw 可以调用 （直接让Codex安装）Codex runtime。 4.登录 OpenAI/Codex 通过 OpenClaw 的 OAuth 流程登录你的 OpenAI/Codex 账号。 5.切默认模型 把默认模型从 DeepSeek 切到：openai/gpt-5.5 6.并显式指定： = codex 7.调高智力档位 把默认 thinking 调成： xhigh 8.重启 Gateway 并验证 确认微信通道正常、模型是 GPT-5.5、Runtime 是 OpenAI Codex。 然后我就能够随时调用我开机的Mac，再加上 就能随时随地在手机微信里面解析聊天记录。 再掉用各种社媒解析Skill搜集选题和素材等等。。。

今天继续跟着 Claude➕ @openclawby 玩儿足球 根据AI的预测，最有把握的赔率比较低的两单：英格兰🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿赢巴拿马🇵🇦\ 阿根廷🇦🇷赢约旦🇯🇴 下了一单赔率比较高的：哥伦比亚🇨🇴赢葡萄牙🇵🇹 （不确定，我在另外的平台压住买的平） 还下了一单平：阿尔及利亚🇩🇿VS奥地利🇦🇹 你们看着买，亏了怪AI 🤡

交易所可以骗人 但链上骗不了人！！🤡 扒到了一个BN Alpha项目方的所有链上数据。他们居然控筹高达98%多。 同时向做市商派发了筹码和U，这是准备搞大事儿了！我布局了一些仓位。 先不告诉大家是哪个，我想用Claude先验证 @openclawby 的交易数据源Skill是否足够牛逼。

我感觉龙虾之父(Openclaw)不怎么关心 vibe coding 出来的软件质量 Openclaw 已经烂尾了 他搞的那个 CodeBar 的 mac app 在我的电脑上非常卡，完全不可用 今天把它卸载了