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DeepSeek 把三种模式合成一个,为什么速度反而更快了

我翻了下 DeepSeek 近几版的更新记录,这次 V4.1 把原本分开的模式收进了一个入口,Flash 被放在发布页最显眼的位置。圈内真正关心的不是命名,而是合并后首 token 延迟、长上下文吞吐这些指标到底动了多少——官方给的是区间值,第三方实测还得等几天。这篇不聊发布会话术,只看三种模式原先各自在算什么,合成一条推理路径后省掉的是哪部分开销,以及国产大模型这轮集体拼响应速度,成本压力最终会落到哪一环。

WebMCP 实战:让 AI Agent 直接操作开源视频编辑器

当我们让 AI 操作一个网页时,经常会遇到这样的过程:先识别页面,再寻找按钮,接着填写参数,最后判断操作有没有成功。对于简单表单,这条路径已经能解决不少问题。但如果网页是一款视频编辑器,情况就复杂了:多条轨道、时间线缩放、片段裁剪、音画关联、撤销历史……任何一步理解偏差,都可能影响最终结果。这让我们开始思考:网页能不能主动告诉 Agent 自己支持哪些操作,并提供结构化的调用入口?最近,我们在开源项目 Timeline Studio 中接入了 WebMCP,并随 v1.0.8 发布。本文分享这次接入的实现方式,以及几个比“注册工具”更值得关注的工程问题。

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