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DeepSeek-V4-Flash 公測版重點更新

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DeepSeek 把 V4-Flash 推上正式版 API 公測，焦點唔止係模型名稱更新，而係 Agent 工作流明顯變得更能打。對寫碼、自動化同工具調用有需求的人，呢次變更值得留意。

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想用同一個 API 入口處理寫碼、自動化操作同工具調用，2026-07-31 呢次更新最值得留意。DeepSeek-V4-Flash 正式版已經開放 API 公測，調用方式維持不變，只要把模型名稱設為 deepseek-v4-flash，就可以切換到最新版本，對現有接入項目來講改動相對少。

今次更新的重點唔係介面改版，而係 Agent 能力明顯加強。官方列出的 Terminal Bench 2.1、NL2Repo、Cybergym、DeepSWE、Toolathlon verified 同 Automation Bench (Public) 等基準分數，都指向同一件事：V4-Flash 針對 Coding Agent、終端操作、工具使用同全棧開發場景做咗強化，而且公開測試成績已經高過 V4-Pro-Preview。

技術上，DeepSeek-V4-Flash-0731 的模型結構、尺寸都同 DeepSeek-V4-Flash-Preview 一致，更新集中在後訓練，意味住提升主要來自調整模型行為，而唔係換咗一個更大架構。它同時原生支援 Responses API 格式，亦有針對 Codex 做適配，對已經圍繞 API 建立 Agent 工作流的團隊會更易接入。

幾個重點可以直接整理如下：
– deepseek-v4-flash 已可直接使用正式版 API 公測
– API 調用方式不變，現有項目遷移成本較低
– Agent 能力是今次更新核心，涵蓋 coding、terminal 同 tool use
– Responses API 已原生支援，並針對 Codex 做咗適配
– 今次只更新 V4-Flash API，DeepSeek-V4-Pro API 以及 APP/WEB 端模型未有改動

使用上亦要留意邊界。現有資料有提供模型名、相容格式同基準測試結果，但未見更完整的安裝步驟、下載方式或者端到端接入流程；另外，官方亦講明今次並未更新 DeepSeek-V4-Pro API。對想盡快把 Agent 能力接入現有產品的人，V4-Flash 呢次公測比較像一次低改動、偏向工作流升級的更新。

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Gemini Spark 登陸香港：AI 代你長時間跟進工作

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想交低指示後由 AI 繼續處理雜務，Gemini Spark 就是朝這個方向而來。它把電郵、文件、搜尋與排程串連起來，減少你反覆催促。

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最易理解 Gemini Spark 的方式，是把它看成一個會在背景持續運作的 Agentic AI 助手：你先交代目標，它再慢慢把零散工序接起來，處理那些花時間、又不想不停重複提示的工作。Google 已在香港推出這項服務，定位很清楚，就是幫用家把日常行政與資料整理自動化。

它接上的重點，不是單次問答，而是整段工作流。Gemini Spark 運行於 Google 的雲端基礎設施，能原生連接 Workspace 工具，例如 Gmail 和 Docs，毋須另外設定，就可以整理混亂的電郵往來、彙整行業消息、從舊文件抽資料做後續安排，甚至進行網上資料搜集、比較選項與完成預訂。

Google 提到，系統以 tasks、custom skills 和 schedules 這類機制去安排工作，讓用家用自然語言交代規則、例行事項與時間觸發條件，毋須寫程式。另一個分別在於，它不會因為你闔上手提電腦或鎖上手機就停下來，背景流程仍可繼續運作，較適合需要長時間跟進的文書與研究工作。

  • 支援背景持續執行，不用反覆重新提示
  • 可原生連接 Gmail、Docs 等 Workspace 工具
  • 能處理資訊整理、排程準備、網上研究與預訂類工作
  • 高風險動作前會先要求明確同意

控制權仍然留在用家手上。Google 表示，Gemini Spark 會按照用家指示運作，用家可決定何時啟用，以及容許它接觸哪些應用程式；遇到交易或發送電郵等高風險操作，系統亦會先徵求明確授權。現時香港由 Google AI Ultra 訂閱用家率先使用，Google AI Pro 用家的開放時間會在未來數星期逐步擴展。

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OpenCode – 阿里開源 AI Code Review，主打免費私有審查

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寫 code 愈來愈快，review 反而更易塞車。阿里巴巴公開 Open Code Review，焦點放在免費、私有化同大規模變更審查。

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當團隊已經用 AI 加快寫 code，真正卡住進度的往往變成 code review。呢次公開嘅 Open Code Review，重點不只是「AI 幫你睇程式」，而係想處理大型變更集難審、人工 review 跟唔上，以及商業工具長期按席位收費呢幾個現實問題；內容亦提到它來自阿里巴巴內部使用背景，定位係開源嘅 AI code review 項目。

現有資料將焦點放喺幾個差異：它採用結合 deterministic pipelines 同 LLM agent 嘅混合架構，目的係補足一般通用 agent 喺大型 changeset 上容易漏看脈絡、穩定性不足嘅情況；同時內建 ruleset，並且強調可以直接整合到 Claude Code。資料亦提到 Apache 2.0 授權、可免費使用，同埋私有化操作係其中一個賣點。

重點可先整理成幾項：
– Open Code Review 屬於開源 AI code review 項目，面向開發團隊審查程式變更流程
– 核心賣點係免費、可私有化，以及針對大規模 code review 場景設計
– 架構結合 deterministic pipelines 與 LLM agent，用意係提升大型變更審查嘅完整度與穩定性
– 內容提到它曾服務大量阿里巴巴開發者，並找出大量缺陷，但未見更完整技術細節與驗證方法
– 可安裝到 Claude Code 之中使用，不過現有資料未提供完整步驟

以讀者角度睇，最受用嘅會係已經開始用 AI 寫 code、但 review 成本持續上升嘅團隊，尤其關心內部程式碼唔想外流，或者想將審查規則固定落流程入面嘅情境。呢類工具值唔值得跟進，關鍵唔只在於它是否「有 AI」，而係能否喺私有環境中穩定處理大變更，並且減少人工逐行追查嘅負擔。

同一時間，原始資料有限。現時只有影片標題、描述同極少量頁面文字，未提供完整安裝流程、下載連結、規則內容、性能數字來源，亦未交代它點樣接入 Claude Code 或本地模型，因此文章只能按已知資訊整理方向，未適合延伸成操作教學。

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Grok Build 開源後，編碼代理點樣運作一目了然

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想知道 AI 編碼代理點樣讀上下文、調工具同改碼，Grok Build 而家可以直接睇原始碼。它更吸引的地方，是連本地推理流程都可自行接駁。

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想追到 AI 編碼代理點樣一步步理解程式碼、決定用咩工具，再把結果送回終端，Grok Build 而家提供了一個相當直接的入口。這個由 SpaceXAI 公開的 coding agent 與 TUI，不只方便試用，還把整個運作骨架開源，重點是讓人真正查清楚代理在處理什麼、又可以改到什麼。

對開發者而言，價值不止在「可用」，而是在「可驗證」。你可以直接查看它怎樣組裝 context、解析模型回應、分派 tool calls，也可以理解它怎樣讀寫程式碼、搜尋內容與執行指令。做緊技能擴充、插件整合，或者研究 MCP servers、subagents 工作流的人，這份原始碼會比單靠文件更有參考價值。

  • 開源範圍涵蓋 agent loop、tools、terminal UI 與 extension system
  • 可研究 skills、plugins、hooks、MCP servers、subagents 的載入與呼叫方式
  • 支援 local-first 用法，可自行編譯並接上本地 inference
  • 主要透過 config.toml 控制整體執行流程

和常見只提供託管服務或有限介面的工具相比，Grok Build 把關鍵細節直接攤開。使用時不一定要綁定雲端環境，亦可以自己編譯、指向本地推理後端，令測試、除錯、客製化與安全審視都有更大空間；代價是你要自己處理部署與整合，門檻自然較高。

對需要打造自訂 coding agent、終端工作流，或研究代理工具調度方式的人來說，這次開源相當有參考價值。

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Kimi K3 把開源大模型推到 3T 級別

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想要一個同時處理寫碼、長文件同推理工作的模型，Kimi K3值得留意。它未追平最強閉源模型，但已把開源模型的上限再推高一截。

Kimi K3 hero visual

長上下文、程式開發同知識工作往往要分開交畀不同模型處理，Kimi K3嘗試把這幾件事收在同一個開放模型內。它屬於大型多模態模型，重點是處理長流程 coding、長篇資料閱讀與推理之間的切換成本，並提供原生 vision 能力與 1M context。

Kimi K3 的定位，不是單靠參數規模取勝，而是想在開源路線上逼近 frontier intelligence。資料提到它有 2.8T parameters，屬於首個 open 3T-class model，整體表現仍落後於 Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol，但在自家 evaluation suite 內已持續超過其他被測模型，顯示它在開源陣營有明顯競爭力。

技術上，這個模型建基於 Kimi Delta Attention（KDA）同 Attention Residuals（AttnRes），目的是改善資訊在長序列與深層網絡中的流動方式；同時也擴大了 Mixture of Experts（MoE）sparsity。這種做法反映它要處理的核心矛盾：一邊維持超長 context 與多類任務能力，一邊控制推理與訓練效率。

  • 首個 open 3T-class model，規模達 2.8T parameters
  • 原生支援 vision，並提供 1M context window
  • 目標場景包括 long-horizon coding、knowledge work 同 reasoning
  • 採用 Kimi Delta Attention（KDA）、Attention Residuals（AttnRes）與 Mixture of Experts（MoE）
  • 已在 Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code 同 Kimi API 提供使用

對開發者、研究者同需要長文檔工作流的人來說，Kimi K3最有吸引力的地方，在於它把「夠長、夠廣、夠開放」放在同一個項目裡。現階段可確認的限制也很清楚：它未到最強閉源模型的水平，而完整權重、架構與訓練細節仍要等後續 technical report 與正式釋出。

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GigaWorld-Policy-0.5 推向機械人即時反應

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機械人要邊看邊動，卡位往往不在「會不會做」，而在「能不能夠即時做」。GigaWorld-Policy-0.5嘗試用更輕量的推理路徑，保留世界模型訓練收益，同時壓低本地延遲。

機械人控制最難受的地方，常常不是動作生成本身，而是模型一邊理解畫面、一邊預測未來場景時，推理成本高到難以閉環運作。GigaWorld-Policy-0.5屬於 World Action Model（WAM），重點是保留未來視覺動態對訓練的幫助，但在執行階段只解碼動作，減少為了生成未來影片而付出的額外開銷。

它延續 action-centered 的路線，再加入 Mixture-of-Transformers 架構，將視覺建模與動作生成分成不同 expert。咁樣做的取捨很清楚：訓練期間仍然利用未來場景演化強化動作學習，推理時則走較輕的 action-only pathway，提升即時控制效率。資料提到，它在本地 RTX 4090 上可做到 85ms inference latency，目標就是支援更接近即時的部署。

另一個值得留意的位置，是它不只改模型結構，亦加入 agent-based AutoResearch pipeline 來搜尋訓練配置。這種做法主要是減少手動調 hyperparameter 的時間，讓實驗設定更有系統地被篩選。對做 Robotic、世界模型或策略學習的人來說，這比單純追求更高指標更實用，因為整個訓練流程的效率同樣影響迭代速度。

  • 保留 future visual dynamics 的訓練收益，但推理時只輸出動作
  • 用 Mixture-of-Transformers 分開 visual expert 與 action expert，降低活躍計算量
  • 以 mixed Action-Conditioned World Modeling（AC-WM）和 WAM 訓練，加強視覺與動作的耦合
  • 引入 agent-based AutoResearch pipeline，提升訓練配置搜尋效率
  • 已公開論文、程式碼與模型，方便研究用途跟進

整體來看，GigaWorld-Policy-0.5處理的是世界模型常見的速度與控制落地矛盾：訓練想要看得多、學得深，部署又要夠快。現有資料顯示，它把重心放在更有效率的 action-centered WAM 路線，適合關注即時機械人控制、閉環部署與本地推理表現的人。

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用行為地圖看懂 Agent Harness

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想查清代理會唔會刪檔前先確認，最難唔係搵唔到碼，而係搵唔齊完整行為鏈。Harness Handbook 把分散實作整理成可追溯的行為地圖。

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想理解 coding agent 點樣真正執行、點樣做安全檢查，或者想改成自己團隊用得上的流程，卡位通常唔在於缺少文件，而在於行為分散喺大量程式碼之中。Harness Handbook 就是針對 agent harness 的整理方法，把「某個行為點樣發生」變成可導航、可核對、可修改的路徑。

它處理的是行為同實作之間斷開的問題。像「刪除檔案前會否先詢問」這類問題，往往涉及多個 implementation sites，不是搜 delete、permission、confirm 就能直接還原全貌。Harness Handbook 以 behavior-level manual 方式重組這些零散位置，讓人可以由問題出發，一步步找到對應的 behavior units、相關程式碼證據，以及可能受影響的修改位置。

  • 把分散程式碼整理成可閱讀的 behavior map
  • 每個行為步驟都連到可驗證的 code evidence
  • 支援理解、審核與修改共用同一套入口
  • 著重 human in the loop，方便持續檢查系統變化

這種做法同一般 code index 或關鍵字搜尋的差異，在於它不是單純列出檔案，而是直接對應「系統會點做」。對開發者、維護大型 agent 項目的人，或者要審視安全邏輯的團隊，都會比較實用；連 coding agents 也可借這份 Handbook 更準確找到相關程式碼。

資料顯示，項目還提供 Handbook Studio，將這套 behavior map 變成可操作的入口。現階段重點不在推出另一個模型，而是為複雜 agent harness 建立一層可解釋、可審核的結構，令系統隨版本演進時，仍然保留清晰的行為脈絡。

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Qwen3.6 全新的動態 NVFP4 量化器

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運行速度比其他 NVFP4 量化器快約 2.5 倍，效能更佳，檔案大小也相近。在24GB 記憶體上，Qwen3.6-27B NVFP4 的運行速度提升 2.5 倍；在32GB 顯存上，Qwen3.6-35B-A3B 的運行速度提升 1.7 倍。

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想喺自己電腦上跑到規模較大的多模態模型，最大卡位通常唔係功能，而係記憶體同速度。Qwen3.6 屬於阿里巴巴的新一代多模態 hybrid-thinking 模型系列，重點在於用相對可控的硬件需求，處理 agentic coding、vision 同 chat 等工作。

現有資料提到兩個主力型號：Qwen3.6-27B 同 35B-A3B。前者可在約 18GB 記憶體配置下運行，後者約需 22GB 至 23GB 左右，並支援 256K context 及 201 種語言。對想喺本地做長內容理解、跨語言對話，或者配合工具調用工作流的人來說，這個取向幾實用。

相比只講「可量化、可本地跑」的常見做法，Unsloth 這邊更著重點樣揀到速度與準確度較平衡的版本。Qwen3.6 GGUFs 採用 Unsloth Dynamic 2.0，會按真實使用資料做 calibration，並把重要 layers upcast；另外新推出的 NVFP4 quants 主打在 GPU 上帶來約 2.5 倍更快速度，MTP 則標示可把 inference 再加快 1.4 至 2.2 倍，同時不犧牲準確度。

  • 適合本地部署多模態模型，兼顧編碼、視覺與對話
  • 27B、35B-A3B 記憶體需求相對克制，較易在個人設備起步
  • GGUF 格式配合 Unsloth Dynamic 2.0，重點是量化後仍保持可用表現
  • NVFP4 與 MTP 主要改善推理速度，幫助減少等待時間

使用上仍有幾點要留意：總可用記憶體最好高於下載的量化模型大小，否則雖然可經 llama.cpp 用 SSD/HDD offloading 繼續運行，但推理會慢得多；文件亦明確提醒不要使用 CUDA 13.2，以免輸出異常。整體來看，這不是單純把 Qwen3.6 搬到本地，而是把「跑得動、跑得快、精度仍可接受」這幾個取捨整理得更清楚。

所引用的模型列表：Qwen3.6-27B、Qwen3.6-35B-A3B。

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AgentCanvas：把 embodied agent 變成可編輯圖譜

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想試 embodied agent，最花時間往往不是想法，而是把模擬器、模型與工具串起來。AgentCanvas 把這層 execution stack 圖像化，方便研究團隊直接改結構、跑實驗、比較結果。

AgentCanvas editor: the MapGPT executor loads as a node-and-wire graph, then a live R2R episode runs end-to-end

卡位不在模型夠唔夠新，而在整個 embodied agent 系統太厚：simulator、perception、memory、planning 同 control 全都要接通。AgentCanvas 把這件事收斂成可執行的 typed graph 平台，用單一 JSON 保存一個 agent 結構，讓 VLN、EQA、VLA 一類工作不再每次都由 execution layer 重搭起步。

這個項目是把 embodied agent 改寫成可視化、可重播、可修改的圖譜程式。現有做法多數靠手寫 imperative code 逐層綁死 simulator、工具與 foundation models，作者認為這種範式難以比較、難以重現，也不利 architecture search；所以 AgentCanvas 先提供 substrate，再用 KDLoop 與 AAS 讓 coding agent 反覆改圖、驗證、再分析。

AgentCanvas 重點放在把 agent 結構標準化，而不是只交一份論文內部 executor。你可以在 editor 直接載入節點圖，跑真實 R2R episode，也可接 Habitat-Sim、MatterSim、SAPIEN/ManiSkill2、MuJoCo/robosuite 這些 simulator；新加入的 Source tab 還可就選定 node 回看 source slice，改完再 syntax-checked hot-reload，這對反覆試設計特別有用。

  • 支援 hand-built graphs，也支援 AAS 自動搜尋 agent 架構
  • 已接入 29 個 foundation models，包括 Qwen3-VL、InternVL3、Gemma 3、SmolVLM2、SigLIP2、OWLv2、Grounding DINO
  • 可覆蓋 VLN、EQA、VLA 與鄰近 embodied 任務
  • 研究預覽版已開源，環境基礎要求為 Python 3.10+

受益最明顯的，會是做 embodied AI 的研究團隊、要重現論文 executor 的學生，以及想比較不同 graph 設計而不是重寫整個系統的人。現階段它仍是 pre-1.0 research preview，性能數字應結合原論文結果閱讀；但單看定位，AgentCanvas 最有價值的地方，是把「難以維護的 agent 系統工程」變成「可被搜尋與修改的圖譜工作流」。

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GitHub Copilot 桌面 app 全面開放

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而家唔止付費用戶先可用 GitHub Copilot app，連 Free 同教育方案都可以直接開跑。你可以把它理解成將 agent-driven development 帶到桌面的入口。

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寫程式想快啲進入 agent-driven development，而家門檻低咗好多。GitHub Copilot app 已經開放畀所有 Copilot 方案使用，涵蓋 Copilot Free 同 GitHub Education，並且支援 macOS、Windows 同 Linux，等開發者可以直接由桌面開始工作。

對一般開發者而言，重點唔只係「多一個 app」，而係登入 GitHub 帳戶後，幾下點擊就可以開 session，將 Copilot 由編輯器內的輔助，延伸到更完整的桌面互動流程。呢個變化對想集中用單一入口管理開發節奏、快速試 agent 工作方式的人會更有吸引力。

另一個取向幾清楚：就算冇訂閱 Copilot 方案，仍然可以用 bring your own key（BYOK）接上自己嘅 model provider 跑 session。即係話，GitHub 將入口開放得更闊，一邊照顧現有 Copilot 用戶，一邊容許偏好自選模型供應商嘅團隊或個人保留彈性。

  • 所有 Copilot 方案都可使用，包括 Copilot Free 同 GitHub Education
  • 支援 macOS、Windows、Linux 三個桌面平台
  • 可用 GitHub 帳戶直接登入並快速開始 session
  • 冇 Copilot 訂閱亦可透過 BYOK 連接自有 model provider
  • Business 或 Enterprise 方案需由管理員啟用 Copilot CLI 政策設定

對團隊環境來講，Business 同 Enterprise 用戶仲要留意權限設定：組織或企業管理員需要先在 policy settings 啟用 Copilot CLI，先可以存取 GitHub Copilot app。呢點反映出 GitHub 既想擴大可用範圍，同時亦保留企業管理所需的控管方式。

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