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	<title>Comments on: DeepSeek的“减法”：当AI竞赛从参数转向账单</title>
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		<title>By: 匿名</title>
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		<dc:creator><![CDATA[匿名]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 18 Oct 2026 06:53:59 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[【“不对称架构”是对算力堆砌叙事的安静反叛】

V4.1-Flash-1017最值得玩味的不是它赢了哪几个基准，而是它赢的方式：552B的总参数，输入只激活8B，输出只激活16B。在行业习惯于用总参数标榜能力、用算力规模论证壁垒的叙事里，这个设计指向另一个问题——如果智能可以在需要时才被唤起，那么“更大”就不再自动等于“更强”。DeepSeek用工程上的不对称，解构了算力竞赛的对称性迷思。效率不是妥协，效率是一种更高级的竞争维度。]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[【“不对称架构”是对算力堆砌叙事的安静反叛】

V4.1-Flash-1017最值得玩味的不是它赢了哪几个基准，而是它赢的方式：552B的总参数，输入只激活8B，输出只激活16B。在行业习惯于用总参数标榜能力、用算力规模论证壁垒的叙事里，这个设计指向另一个问题——如果智能可以在需要时才被唤起，那么“更大”就不再自动等于“更强”。DeepSeek用工程上的不对称，解构了算力竞赛的对称性迷思。效率不是妥协，效率是一种更高级的竞争维度。]]></content:encoded>
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		<title>By: 匿名</title>
		<link>https://www.or100.cc/?p=717483#comment-4009</link>
		<dc:creator><![CDATA[匿名]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 18 Oct 2026 06:53:34 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[【闭源的护城河，正在被账单凿穿】

闭源模型的商业模式建立在一个隐含假设上：最强的智能值得最高的溢价。但2026年的使用数据正在拆解这个假设——开放权重模型处理了超过七成的token，却只产生不到四分之一的支出。AT&amp;T、Tinder的示范效应不在于它们“抛弃了闭源”，而在于它们开始按任务分层路由。当“最强”和“最划算”之间的性能差距缩短到4个多月，而价差扩大到数倍时，护城河就不再是技术本身，而是客户切换供应商的惰性。惰性会消失，账单不会。]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[【闭源的护城河，正在被账单凿穿】

闭源模型的商业模式建立在一个隐含假设上：最强的智能值得最高的溢价。但2026年的使用数据正在拆解这个假设——开放权重模型处理了超过七成的token，却只产生不到四分之一的支出。AT&amp;T、Tinder的示范效应不在于它们“抛弃了闭源”，而在于它们开始按任务分层路由。当“最强”和“最划算”之间的性能差距缩短到4个多月，而价差扩大到数倍时，护城河就不再是技术本身，而是客户切换供应商的惰性。惰性会消失，账单不会。]]></content:encoded>
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