今天，社区在聊什么

Anthropic 当天发布了 GLM 相关文章，特朗普也在 AI 事务上表现活跃，原帖在 LocalLLaMA 询问是否预见到中国开源权重模型将很快被禁。

非美国用户多表示不担忧——美国以外的世界并不会受到同等影响，封禁若实施也主要限于美国境内。但多数美国用户倾向于认真对待这一风险。

封禁开源权重是 2020 年代版的将加密技术列为军火。

有评论认为 Anthropic 的文章意在推动监管封禁而非真正的安全研究——被贴上监管俘获的标签。不良行为者不会遵守出口管制，个人开发者仍可通过镜像或种子获取模型；企业级封禁在特朗普任内虽有可能，但实质效果是迫使美国企业继续向大型 AI 提供商支付 API 订阅费。至于执法可行性，用户意见分化：Anthropic 或能对大企业施压，但难以触及个人和小商家，因为这些公司真正在意的是订阅收入。不过有人担心这些公司会进一步推动立法，使本地推理服务提供商为模型输出承担法律责任。

关于中国实验室是否会继续发布开源模型，用户观点相左。一方认为中国的发布行为受政府政策驱动，开源模型是软实力工具，除非出现更大变故否则不会放弃；但另一方指出中国实验室并非出于慈善目的，美国市场是重要激励，一旦受限动力将受实质影响。还有评论认为若封禁实施，实验室不会继续大规模训练新的开源模型，这会把进步锁定在当前水平。

对于封禁可能性，一位用户估计大约五五开：封禁能为 IPO 护航、延长 AI 泡沫，但长期看对美国损害严重——其他国家会继续发展，美国企业将被迫向既有 AI 提供商支付高昂费用且质量未必改善。

一位用户在 r/codex 发帖，标题直接点出核心感受：GPT-6.1 Sol "感觉上是无限的，因为它每秒只生成 20 个 token"。该帖附有一张表格截图，声称经 Opus 5.5 辅助分析后发现，6.1 Sol 当前生成文本的速度大约是 6 Sol 的 1/2.5、5.6 Sol 的 1/2.3。发帖者认为付费用户不仅用量减半，生成速度还慢了近三倍，并将矛头指向公司"把计算资源从用户身上剥离，转给内部实验"的做法。

我们要求慢速模式，结果就得到了慢速模式。

多条评论表示自己同样注意到了速度下降，有人称其"慢得像蜗牛"，但同时肯定模型输出质量仍然不错。另有人引用表格中的具体数字，称 Opus 和 Sol 5.5 能达到 120 tokens/s，而 6.1 Sol 只有 30-40 tokens/s，并将此定性为"迄今为止 OpenAI 最过分的'虚假延长用量'手段"。

部分评论将速度下降与近期的模型命名联系起来，怀疑 OpenAI 是把原本计划以"Astra mini minor"发布的版本仓促改名为"Sol 6.1"。有人调侃道："ultrafast 模式不过是让你获得和以前一样的正常速度罢了。"也有用户提出不同看法，认为如果模型确实对应更高的 AI Index 等级，速度上的妥协或许值得接受。

Reddit r/ClaudeAI 出现一条标题党帖子，声称「OpenAI 内部评测显示 GPT-6.1 Sol 碾压 Opus 5.5，Anthropic 难以追赶」，但附图实际上并非 AI 评测数据。帖子发布后不久，一位用户（pcw204f）指出：「哈哈哈，这个帖子已经展示了多少人把自己的批判性思维让渡给了 AI。朋友们，花 15 秒读一下图再评论。」还有人回复确认「它（GPT）6.1 在版本号和发布日期上都碾压 5.5」，同样没看图。

另一位用户（pcwp2dn）把同一张图丢给 Gemini 询问它在该图中的位置，Gemini 的回答让他大笑。还有人附上 Gemini 的回复截图——该回复「比另一个还要糟糕」。有人则注意到图中真正的主角其实是 Windows 版本，指出「这实际上说明的是 XP 好得离谱」。讨论延伸出对 Windows 各版本喜好的比较，有用户认为 Xbox 360 在 Xbox 系列中「远超其他作品」，还有人称 NBA 2K 系列是「行业史上年复一年提升一致性最强的」产品线，但这些同样没有对照原图验证。

少数评论者开始怀疑数据来源，一位用户称「我不确定能否相信这个过时数据」，并追问为何没有对 Windows 11 做同样的分析。也有人将错就错，用版本号的大小比较来开玩笑（「6.1 碾压 5.5」），或预测 Opus 7 会超过 GPT 6.15。整个讨论揭示了一个常见现象：许多人在未读图的情况下，仅凭标题就参与讨论并得出错误结论。

《晚点 LatePost》报道小米于9月22日发布晋升名单，31岁的大模型团队负责人罗福莉晋升至22级。接近小米的人士确认，22级已是小米职级体系的最高级别，继续晋升主要体现为职务变化。

有回答者解读了这次晋升的背景：今年7月小米将AI技术能力拆分为三块，基础模型归罗福莉的MiMo团队，端侧归手机汽车OS团队，云端工程化归栾剑。该回答者将三者比喻为"脑子"、"手脚"和"管道"，认为罗福莉掌握"脑子"又获22级，意味着实权、资源、级别同步到位，将大模型负责人抬到核心中的核心。

一名自称AI研究者的回答者详细分析了MiMo V2.6的训练成本：据其对直播训练过程的观察，RL后训练每天70万美元，五天约350万美元；结合预训练成本估算总花费约1200万美元（约8000万人民币，不含前期研发和实验费用）。该回答者认为，能调动这一量级资源并把团队从"不入流"带到开源模型聚光灯下，给22级合理；但同时提到训练过程中infra崩溃、rollout出现bad pattern、reward收敛不稳定等问题被团队及时解决，也是对执行力的验证。

部分回答持负面评价。有人引用罗福莉年初访谈提及她曾将大模型使用定为团队KPI，质疑团队缺乏内驱力，顶级团队应靠愿景驱动。针对这一批评，有评论反驳称"作为研究者亲自使用模型进行测评是正常做法"，"eval这玩意很抽象的，就要研究者事必躬亲"。

关于小米大模型技术实力的争议贯穿讨论。有回答者肯定MiMo虽"一直有刷分的嫌疑"但稳居国产第一梯队；但也有评论声称"小米的模型铁定是大规模蒸馏的"，并提及华为盘古模型与阿里千问的争议，引发后续追问"证据呢"，被回以"那必然是因为盘古蒸馏了千问的思维惯性"。

在小米人才策略层面，有回答者将罗福莉与汽车部胡峥楠获合伙人相提并论，认为这是小米防止核心人才流失的手段，并提及此前智驾团队已有科学家离开。该回答者建议小米将汽车和MiMo单独上市，因为"集团总收入就那么点，注定不够分的"。有评论指出"经典的在教雷军怎么玩资本"。

DeepSeek于2026年9月30日开源面向华为昇腾平台的基础设施组件，包括TileLang编译工具、DeepGEMM-Ascend计算库、DeepEP-Ascend分布式通信库、TileKernels算子集、FlashMLA和DeepSelect等，与此前英伟达平台版本一一对应。评论者认为这种"平淡冷静"的发布风格比夸张修辞更有力量。

TileLang作为核心算子编写工具，此前仅支持英伟达，新增昇腾后可作为跨芯片通用抽象层；DeepGEMM-Ascend支持BF16、FP8、FP4精度及DeepSeek架构专用算子；TileKernels涵盖随机数生成、量化、RoPE等常见算子；DeepEP-Ascend解决MoE跨卡通信问题；FlashMLA针对DeepSeek MLA注意力机制优化，因MLA被GLM、Kimi、Qwen等采用而通用性较强；DeepSelect为稀疏注意力提供TopK选择，与FlashMLA组合使用。评论者感叹这些项目数量"太尼玛夸张了"。

梁文锋近期会议发言中，将英伟达CUDA护城河被瓦解的原因分三个方面阐述：AI可辅助构建生态，降低了建立新生态的门槛；TileLang等高级语言能快速复刻英伟达算子，结合AI编程没有明显障碍；计算卡市场已超过游戏卡，两者的历史耦合关系已无必要。但他也指出，技术路线"看起来没有什么障碍"，同时"现在还没有完成，还没有做完"。另有评论提醒，适配工作仍需人力投入，当前有经验AI人才供不应求。

DeepSeek官方公告提及华为团队"毫无保留的大力支持"，双方共同推进基于昇腾950的128卡超节点方案，进行了计算与通信深度优化。

有评论认为这种开源对华为而言近乎"送钱"，值得提供更多算力卡作为回报；也有评论用调侃语气呼吁昇腾给DeepSeek更多硬件支持。

DeepSeek Harness v0.2 预览版于9月29日正式发布，提供macOS和Windows桌面端安装包。一位用户详细记录了安装和体验过程：网站对IP地址要求严格，非大陆IP访问只会显示粒子特效而无下载链接，需切换到大陆IP才能获取安装包。安装时若要将路径改为D盘，需要先手动创建空文件夹，否则会报错。

虽然采用Electron壳“包打天下”的思路，但实际本体大小约1GB（1144个文件夹、9772个文件），并不夸张。桌面端内置独立的Python、Node.js和pnpm，Python预装numpy、pandas、python-docx、python-pptx、openpyxl、Pillow、lxml、XlsxWriter等库，用于Office任务。版本报告不包含用户自行安装的包。平台支持方面，macOS和Windows都有适配（包括arm64和x64版本），但明确写明Linux不是受支持的发布目标。

结合上述两个选择来看，desktop版本的设计受众主要还是mac和window以office办公为主的日常办公群体。

登录环节遇到障碍：人机验证无法通过，最后换回内网通过微信扫码登录。

另一位用户分享了更完整的体验感受。网络限制是主要痛点：在公司网络下可直接登录，换到其他出口IP后反复转圈，账号验证弹窗来回跳动，重启客户端才恢复正常，建议固定一个网络环境使用。插件体系有所改进，失败时会显示具体是哪个插件、在哪一步出错，不再只抛一句报错。桌面端适合处理本地文件、脚本和环境串联的任务，有用户用它处理过几万行日志进行归并和异常定位。不足之处包括：首次启动需下载权重，等待时间较长；长对话的上下文管理不够稳定，偶尔会遗忘先前设定的约束条件，需要手动纠正。

多位用户提到收到6元赠送额度，有人形容“鲸元券”。有用户反映赠送额度后插件仍然报错，评论猜测“这六块钱就是修插件用的”。另有用户晒出让Harness帮忙清理C盘的结果，称“今天早上先让大肥鱼给我C盘清了90个G”，引出“别给Windows删了”的担忧。有人下载了高清logo并更换了鲸鱼图标，还有用户贴出改好的效果并得到“她好像很开心的样子”的回复。

有用户分享十天前在 128GB Strix Halo 上用 llama.cpp 通过 ROCm 运行时全程只能启用 Vulkan，他随后将错误信息粘贴进"agy"（一个第三方 agent 工具），agy 自动附加 GDB 到 GPU 驱动、逆向内核队列 ioctl 接口并编写了 LD_PRELOAD C shim，最终解决了兼容问题。用户说"嘴巴全程没合上"，并补上了修复链接。

评论焦点转向 Google 内部已将 Argon 投入大规模代码迁移：规模涵盖 re2、libgav1 等核心库的数万行代码，直至 Fuchsia OS Zircon 内核的 80 万行 C++。有观点认为这比普通 C++ 转 Rust 项目意义重大，若核心 C++ 库能大规模迁移，C++ 的前景值得重新审视。另有评论提到 Google 此前坦承"没有护城河"，加上拥有自研硬件和内部专家，此次实践值得尊敬。

评论者引用 Dario Amodei 的"集中化"理论——AI 赢家通吃，先发者不会让出优势——并将其称为又一个数据点，认为该理论站不住脚：当前 AI 格局比一年前更分散，分布在 neo 云、传统超大规模厂商、FAANG、初创公司和各类芯片之间，尚无护城河。

前沿实验室会持续互相追赶，用户应确保 workflow 中模型和提供商均可替换，只要掌握技能、经验和基础设施配置即可。

多位付费用户对可用性表达不满：订阅 Gemini Ultra 的用户指出，Argon 尚未对普通订阅者开放，OpenAI 的 Pro 用户至少可以使用 Astra，而 Anthropic 的 Mythos 对普通订阅者和企业用户均受限。用户反映付费后在 gemini.google.com 能用到的最新模型仍是 3.6-flash-lite，期间已发布两版修订却始终未向消费者推出。相比之下，OpenAI 和 Anthropic 的最新模型可在 CLI 或应用中立即用于实际工作。

Google 承诺将收集早期测试反馈并迭代 guardrails 后"尽快"向开发者、企业和消费者开放，被调侃为"Gemini 无法发布模型的指控仍未平息"。安全对齐方面，Google 表示采取了谨慎措施避免将发现反馈到训练中以防 Argon 学会规避监控，并呼吁行业保持推理透明度。有评论认为这让 Google 为"慢一拍"付出了代价。

本周 HN 上出现一篇标题为"Dots: Always-on agents"的帖子，正文为空，所有实质讨论均在评论中展开。多位工程师在试用后表达了类似困惑：这款产品究竟是什么？有人认为它像是 Codex、Claw 和 ChatGPT Work 范式的简化合并，把"agent"改称"dot"，但移除了可见性、提及等高级功能，质疑作为专业工程师为何会需要这种阉割版。也有人指出，自己创建的 AGENTS.md 文件对 dot 不可见，云端子智能体即使有本地访问权限，也需主动打开文件才能读取，而非直接注入上下文，配置机制极不透明。

安全方面，一位用户用 curl 和浏览器（含自行下载的 Firefox）测试访问 Gmail，发现返回的是 OpenAI 签发的证书，颁发者信息显示"O=OpenAI, LLC"，即云端环境在执行中间人拦截，HTTPS 流量并非端到端加密。另一位用户则表示，除非 Dots 能运行在自家设备上，否则不会考虑，因为不想把生活细节交给"不为自己利益服务的主控方"。

关于产品价值，有过完整应用开发经验的工程师指出，一次性提示之后往往是大量微调工作，智能体对 prompt 的"分辨率"有限，无法凭空补全细节，因此这类产品的实际效果主要是增加推理成本和制造难以审查、缺乏意义的忙碌事务。另有人以幽默方式表达了类似态度：把"dots"倒过来看接近"stop"，恰是其对该项目的感受。

目前 Dots 仅提供 Pro 订阅层级，有用户表示计划用它管理市场调研、检查清单和设计想法等小型项目，但因 Pro 定价过高，打算等开放 Plus 订阅后再体验。品牌命名方面，也有人提到其视觉风格与 Tim Heidecker 的"Dootle Dots"存在相似之处。

原帖发布当天，有评论者自称在100个未饱和的编程与工程环境中测试了6.1-Sol，结论是6.1-Sol和Astra均明显领先Opus 5.5，且通过API调用的成本均低于Opus；6.1-Sol也比Sonnet 5.5更便宜且更智能。该评论者指出Anthropic唯一可验证地领先的领域是化学，并建议API用户使用OpenAI的Flex端点，测试数据公布于gertlabs.com/rankings。另一条评论询问OpenAI是否采用了DeepSeek公开的KV缓存技术以降低缓存输入成本，但表示未见公开承认。

多位用户肯定了Sol系列的实际使用体验。有人表示过去几个月持续使用，感觉是OpenAI面向日常任务最好的版本，性能出色且成本低廉；但也指出廉价缓存的价值取决于具体工作流——如果频繁压缩上下文或耗尽上下文窗口，无论用哪个模型体验都会变差。还有用户注意到在Codex中获得更多收益，但gpt 6.1 sol medium的速度较慢。

与此同时，Pro 200美元订阅用户的投诉集中出现。有评论称6.1“能用但远不及Astra”，且速度很慢，OpenAI应该给Pro订阅用户更好的性能；有人形容自己仍因订阅权益稀释而感到被坑，认为“很多善意正在蒸发”。另一条评论则批评Pro 200的权益削减虽不如GitHub Copilot过分，但用“效率提升”作为借口并未赢得认可，且 ultrafast 模式的引入进一步细分了Pro计划。

部分讨论延伸至行业节奏和命名问题。有评论提及Anthropic和OpenAI似乎曾同意放缓发布节奏，但随后又以每周一个的速度推出新模型。还有人抱怨各厂商偏爱使用Sol、Opus、Sonnet、Astra等隐喻名称而非简单编号，质疑这种命名方式的意义。

我之前感觉GPT 6 Sol实际上是GPT 6 Terra，基准测试也显示它比前一个Sol版本稍差。现在这个感觉才是真正应有的Sol 6。

此外，有用户反映在ChatGPT中收到超过10页的超长回复，而其他模型对同一问题只回复1-2页，怀疑这是6.x Sol的回归问题；还提到OpenAI已移除聊天界面中的模型标识，导致用户无法得知当前使用的是哪个模型，对此感到不满，认为每条回复都应标注生成模型名称。

小红书上有用户提问：为何DeepSeek的鲸鱼娘穿着女仆装，而GPT的龙娘、Claude的橙发少女以及火山引擎的蓝紫色角色都没有这种造型？这条帖子引发了对AI拟人形象设计差异的集中讨论。

部分评论将鲸鱼娘的设计归因于「恰到好处的土」——既便宜又有辨识度，如果改成豆包那样平庸的外观，二创热情便会消失。另有评论指出，不同AI的拟人形象需要足够的区分度和独特记忆点，而非套用雷同模板换个发色就当作新角色。

gpt的龙娘、claude的橙发少女甚至火山引擎的蓝紫色的家伙都不穿女仆装，只有鲸鱼娘自己穿女仆装 #deepseek[话题]# #ai拟人[话题]# #deepseek拟人[话题]#

一位自称了解创作历程的评论者梳理了鲸鱼娘的演变时间线：上善无形于2025年6月24日首次发布OC鲸鱼娘「溟月」并加入CC协议，此时大肥鱼的娘化外形已初步定型，但与目前形象仍有较大差异；2026年4月25日，ZipZipPipe发布「女仆大肥鱼」版本并同样加入CC协议；随后创作者「这个刀子真甜」制作了大肥鱼相关视频，产出了如今广泛流传的Q版大肥鱼形象，并依据DeepSeek版本创作了五个不同形象。另一位评论者则强调，这一形象本质上是分布式创作的产物——没有官方统一规定，用户想创作什么穿什么均可，最后留存下来的是大众最认可的结果。还有评论从产品策略角度解读，认为女仆+Q版二头身组合传递出「弱势」气质，能降低用户对AI出错的愤怒感。

评论区也涉及对其他AI拟人形象的看法：有人认为Kimi的设计「太圣洁」，不如鲸鱼娘「憨态」可爱；有人觉得Gemini的造型让人联想到早年的杀马特风格；也有人指出鲸鱼娘与某款游戏中的「未来龙皇」形象存在相似之处。

英国政府发布的AI使用指南以"首先，考虑不用 AI"作为核心建议，被国内社区用户称为"非必要不使用人工智能的若干意见"。这一指南在9月30日引发讨论，多数评论以讽刺和调侃为主基调。

有些 Word Excel 要做小的修改的话，人工会很快，就是如果你自己知道，特别是格式方面，这个时候就确实可以用人工来做，而不是都让 AI 来做

有用户明确表示支持这一建议，认为在同事用大模型处理Excel公式之类本可快速解决的任务时，人工操作更高效；该评论还提到"每次看到同事用大模型解决一些excel公式就能解决的问题的时候我都觉得世界没救了"。另一条评论则从环保角度指出，如果为减少能耗而限制AI使用，理论上应等待采用清洁能源的算力设施成熟后再用，但该评论提及"DS的乌兰察布机房"属于用户转述而非已证实信息。

更多评论持批评态度，有用户指出与其限制普通人的AI使用，不如倡导减少私人飞机出行；还有人将英国此举比作"带英也开始搞义和团了"，暗讽其保守倾向。关于欧洲AI发展水平，有评论质疑"欧洲有ai吗？只有中美两个国家才有"。另有用户把帖子截图转发给AI模型以观察其反应，成为讨论中的一处互动细节。

一位用户分享了将 DeepSeek 界面改造为类似 QQ 风格的尝试，标题为“ds仿扣扣美化”。帖子展示了日间和夜间两种模式的预览效果，并注明改色方案为暂时确定。除了基础的普通消息样式外，还额外制作了引用消息和语音消息的界面。评论中有人称赞其“简直是天才”。

人类用户你简直就是天才，太美了简直TUT

该帖带有多个话题标签，包括人机恋、ds指令、deepseek、美化、ds美化指令、美化记录等。大部分评论为“来支持了”“神”“好美”“好好看”等简短表达，有用户连续点赞四条内容，也有用户表示“蹲蹲”等待进一步内容。帖子未提供具体实现方法或指令内容。