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DeepSeek-V4-Flash 公測版重點更新

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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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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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OpenWorker – Andrew Ng 開發桌面 AI 龍蝦

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How OpenWorker works

對好多打工仔嚟講，最大嘅困擾唔係 AI 唔夠聰明，而係佢只識得「答問題」而唔識得「做完件事」。OpenWorker 嘅切入點正正喺呢度：佢定位係一個會跑喺你電腦上面嘅 AI 同事，可以幫你整理 calendar、寫 follow-up email、甚至自動出一份 customer brief，最後畀你一份可以直接開嚟用嘅文件，唔係一串對話。

OpenWorker 由 Andrew Ng（吳恩達）相關團隊推出，引擎建基於佢哋自己開發嘅 Python 開源庫 aisuite，呢個庫提供統一嘅 chat-completions API 以及支援工具調用（tool calling）、MCP 等功能。簡單講，OpenWorker 唔係從零寫起嘅 wrapper，而係將 aisuite 包成一個真正面向桌面用戶嘅應用，並且喺原本 aisuite 倉庫入面開發咗一段時間之後，先搬出嚟獨立成 repo。

目前支援 macOS（Apple Silicon）以及 Windows 10/11，用家可以貼上自己嘅 API key 去用 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、Kimi、Qwen、Mistral 等模型，亦可以經 Ollama 完全本地跑開源模型。所有嘢都喺本機行，只有用家授權嘅 model call 或者連接工具先會接觸到網絡。對於注重私隱或者公司政策唔畀數據出 cloud 嘅人，呢個係一個幾實際嘅選擇。

OPENWORKER: The Free AI Desktop Agent That Isn't Locked to One Model

佢亦內建 25+ 個整合，包括 GitHub、Slack、Jira、Notion、Linear、HubSpot、Outlook、Gmail、Google Calendar 等，亦支援任何可以經 MCP（Model Context Protocol）接駁到嘅工具。最令筆者欣賞嘅係佢嘅審批機制：寫訊息、發送郵件、執行 shell 指令呢類「對外有影響」嘅動作，全部都要先經你確認先至會執行，唔會自己靜靜雞撳掣。

以下係幾個用家會比較關心嘅重點：

  • 定位係桌面 AI 同事，目標係交到「成品」而唔止係聊天回覆，例如 HTML brief、Markdown 報告、排好嘅 calendar 更新等。
  • 完全開源、MIT 授權，由 Andrew Ng 團隊開發，引擎建基於佢哋嘅 aisuite 開源庫。
  • 模型自選，支援多間主流 cloud provider，亦可以經 Ollama 完全本地執行開源模型。
  • 重視私隱，對話、token、API key 都儲喺本機 secret store，唔需要登入亦可以用。
  • MCP + 審批機制，所有對外動作（發訊息、執行指令）都會先問過你先做，減低「AI 自行撳掣」嘅風險。

如果你係一個人或者小型團隊，想搵一個可以幫你「跑手」而唔係淨係「傾偈」嘅 AI 工具，又唔想將公司敏感資料送去閉源服務，OpenWorker 算係一個值得試嘅選擇。佢而家仲喺 open beta，官方表示會自動更新、不斷執吓啲 bugs，畀用家提交 issue。適合想認真將 AI 融入日常工作流、對私隱同可控性有要求嘅人。

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Film space：用 iPhone 走出 AI 鏡頭路徑

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Film space

拍 AI 風格化影片時，最難控制的往往唔係畫風，而係鏡頭點樣郁、人物點樣企。Film space 把呢個問題拆得幾務實：它屬於 3D 預演工具，用 iPhone ARKit 把你真實行走時的裝置移動，轉成可錄製的虛擬鏡頭路徑，之後再交畀 Seedance 2.0 呢類工具做 AI style transfer 參考。

它的定位唔係直接生成影片，也唔係完整剪接系統，而係補上 AI video workflow 入面最易失真的一段：先用虛擬 studio 做 blocking，再用手機走一次鏡頭。相比純文字提示詞或者只靠模型自己猜運鏡，Film space 換來的是更清楚的鏡頭方向感；代價是你需要親身拿住 iPhone 進行錄製，而且目前明顯偏向單機、裝置端流程。

部署方式：整個流程在裝置上完成，建議橫向畫面使用，錄好的片段會存入相簿，再帶去後續生成工具。場景編排包括棋盤地板、格線、座標軸，亦可加入 human stand-ins 來模擬人物站位；去到 Camera mode，手機的移動、轉向與傾斜會直接變成鏡頭運動，配合 35mm、50mm、75mm、200mm 焦段預覽，對做分鏡、音樂錄像、短片測鏡頭的人尤其有幫助。

  • 把 blocking、走位同運鏡參考集中在同一個 iPhone 流程處理
  • 重點唔在生成畫面，而在為 Seedance 2.0 等模型提供更穩定的鏡頭參考
  • 以 ARKit 驅動 Camera mode，保留真人手持鏡頭的節奏感
  • 有基本 lens simulation 同 stand-ins，足夠做前期預演，但未見到進階場景製作能力

效能數據同正式 benchmark 目前未有公開，因此較難量化追蹤精度或錄製穩定性；現有資訊較能確認的是工作流設計，而唔係模型級指標。Film space 最適合用來做前期測試、概念驗證同低成本鏡頭預演，尤其當你想保留真人運鏡感，但又準備把最終畫面交畀 AI 重新風格化，這個項目的價值就會幾明顯。

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KeyFrame-Compass：關鍵幀尺度評測

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KeyFrame-Compass benchmark domains and examples

KeyFrame-Compass 是一個用來評測 keyframe-conditioned video generation 的基準項目，重點在於檢查模型能否同時跟住文字提示同一組按順序排列的 keyframes 生成影片。對做影片生成的人來說，這類測試最有價值的地方，是它不只看成片好不好看，還會追問畫面有沒有真係按要求出現、順序有沒有走樣。

這個項目把評測拆成兩層：一層看 keyframe execution，包括關鍵畫面存在、視覺還原、時間順序、定位、持續性同回應唯一性；另一層看 overall video quality，會用 evidence-grounded MLLM（Multimodal Large Language Model, MLLM）判斷，加上專門的感知模型去量度視覺質素、時間連貫性、指令遵從同音訊表現。這種分法比單純比對整體分數更清楚，因為它能分辨出模型係「畫得靚」定「跟得準」。

官方提供 386 個案例，涵蓋三個應用領域，亦分有 multi-shot 同 one-take 片段，配合四種 keyframe 密度。安裝上需要 Linux、Conda 或 Mamba、NVIDIA GPU，同埋可用的 VLM API；倉庫亦提供 envs、assets 同 all 三種設定模式，方便只建環境、只拉資產，或者一次過做完整驗證。

  • 把影片生成的「跟畫面」同「成片質感」分開量度，結果較容易解讀
  • 支援不同 keyframe 密度，較適合比較模型對控制力的穩定度
  • 適合做影片生成模型、研究原型或產品 demo 的質量驗證
  • 需要 GPU 同外部 VLM API，部署門檻唔算低
  • 相關模型類別可歸到 Video、視覺模型、多模態模型、模型、工具

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KnowAct-GUIClaw 跨平台 GUI 代理

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GUIClaw

要代理跨桌面、Android、iOS 同 HarmonyOS 幫你做事，最易失手的位通常唔係單一步驟，而係多個 App 之間點樣接續執行。KnowAct-GUIClaw屬於 Agentic 自動化框架／工具，核心處理的是長流程 GUI automation：由理解意圖、揀路徑、執行操作，到把經驗寫回記憶與技能庫，令之後的任務唔使每次由零開始。

同類 GUI agent 常見做法，是把畫面理解同動作決策綁成單次 observe-reason-act 迴圈；作者認為這種固定範式一遇上跨 App、跨系統流程，就容易缺少任務分解、歷史經驗同可重用技能。KnowAct-GUIClaw改用 Know–Route–Act–Reflect，前面先整理證據與路由，後面再把軌跡蒸餾成 memory 同 skills，取向明顯偏向「愈用愈熟手」而唔係單次回答最聰明。

部署上有兩條路：一條是完整 host，配合 nanobot webui、gateway 同 agent 去跑；另一條是獨立 guiclaw 工具，讓其他 host、腳本或終端直接調用。GUI automation 會改變裝置狀態，驗證任務應先用 dry-run，同時用測試裝置或測試帳號，這點對企業內部流程、自動測試、數碼助理場景尤其重要。

  • 支援 desktop、Android、iOS、HarmonyOS，重點係跨平台一致流程
  • 以 memory store 同 skill store 補強長流程任務，而唔只靠即場推理
  • 在 MobileWorld benchmark 取得 64.1%，頁面稱超過多個 open agent frameworks 及部分 closed agents
  • 對不同底模有泛化效果：Kimi-2.6 提升 8.5%，Qwen3.5-35B-A3B 提升 16.2%

受惠最大的，會是要處理重複 GUI 流程的團隊，例如行動裝置測試、跨 App 任務編排、個人助理型代理開發。不過它的價值未必只在榜單，而係把 GUI agent 從「會操作畫面」推向「會累積經驗再操作畫面」。

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audio.cpp-webui：本地音訊 AI 一站式介面

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Parity test flow

要同一部電腦處理 TTS、voice cloning、ASR 同音訊增強，最大阻力往往唔係模型本身，而係部署鏈太散。audio.cpp-webui 把這件事收斂成一個偏向本地部署的音訊推理框架＋WebUI 工具：核心沿用上游 0xShug0/audio.cpp，以 C++ 配合 ggml 執行，這個分支再補上完整任務介面同較友善的 Windows 啟動方式。

它的定位幾清楚：唔係只做單一模型展示，而係想用同一套 runtime 接住多類音訊工作流。你會見到它涵蓋 TTS、voice conversion、ASR、diarization、VAD、source separation，連 denoise、resampling、STFT/ISTFT 都內建，較接近「把多個音訊 AI 能力放入同一個本地工作台」，而唔係逐個 Python 項目分開跑。

本地语音 AI 终于统一了！ 实时对话、声音克隆、AI 翻唱8G 显存全跑通｜audio.cpp｜整合包

跟常見 Python 參考路徑相比，這個項目的取向是用原生執行環境換取更穩定的部署體驗同速度，代價是功能節奏仍然受上游整合進度影響，而且部分高階流程像 JSON pipeline 仍屬 experimental。效能數字是它最值得留意的一環：多條 TTS 路徑在 CUDA 上可比 Python reference paths 快 1.8x 至 5.0x，端到端延遲可降低 45% 至 80%；README 亦列出 VibeVoice 1.5B 能在 18.2 分鐘生成 93.9 分鐘 podcast。

  • 可用 webui.bat 啟動 Gradio WebUI，本地網址是 http://127.0.0.1:7860
  • 支援按需載入模型、模型切換、下載模型、上傳或錄製 reference voice
  • 內建進階參數控制，同頁可見執行狀態與錯誤訊息
  • 較適合想在 Windows 或本地 CUDA 環境整合多種音訊任務的人員與小團隊

相關模型與路線目前集中在多種本地音訊模型家族，文中點名 VibeVoice 1.5B，整體則圍繞現代 audio models 的統一推理。對內容製作、語音原型、內部工具驗證，甚至要把多步驟流程包成固定操作的人來說，它補上的並非新奇功能，而是把本來零散的模型執行方式整理成較可重用、較易維護的本地項目基礎。

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Qwen-Image-Bench：難分高下的是細節

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Qwen-Image-Bench dimension framework and representative model outputs

只看一張圖夠唔夠靚，已經不足以判斷 text-to-image (T2I) 模型值唔值得放入創作流程。Qwen-Image-Bench 把焦點放到更貼近創作工作的檢查方式：它屬於評測工具包，同時連同 benchmark dataset 同 judge model，一併處理生成圖像模型難以客觀比較的問題。

這個項目的可取之處，在於它唔係只計語意對齊或整體畫質，而是用 fine-tuned 的 Q-Judger（Qwen3.6-27B）按 5 個階層維度評分，包括 Quality、Aesthetics、Alignment、Real-world Fidelity、Creative Generation，並細分到 56 個 facets。對做品牌視覺、遊戲美術、漫畫分鏡或者要處理文字渲染的人來說，呢種拆法比單一總分更有參考價值，因為你會直接見到模型係構圖、真實感、創意約束，定係文字生成出問題。

部署理解上，它唔係即開即用的網頁服務，而是偏研究與團隊驗證流程的 Python 工具。你要準備好虛擬環境、PyTorch，同埋包含 prompt、image_path、ID 的 CSV／JSON／JSONL 輸入，再透過 judge.py 跑 Qwen/Qwen-Image-Bench；另一條路線是直接用已公開的 benchmark responses 重現排行榜分數。底層推理沿用 ms-swift，跟釋出 benchmark 結果時的設定一致，這點有助減少評測流程前後不一。

  • 支援替任何 T2I 模型打分，較適合做橫向比較
  • 分數結構比一般 benchmark 細，方便定位失誤位置
  • 可重現公開資料集結果，適合研究或團隊內部驗證
  • 使用門檻偏技術向，需要本地推理環境與整理輸入格式

它的取向也很清楚：重點不是提供生成能力，而是提供一把較細緻的尺。代價是評測仍依賴 judge model，本身並不是人手審稿，也未必完全等同最終用戶審美；但對需要批量比較模型、整理回歸測試、追蹤版本變化的團隊，這種一致而可重跑的框架反而更實用。相關模型與資源包括 Q-Judger（Qwen3.6-27B）、Hugging Face 上的 Qwen/Qwen-Image-Bench，以及配套 benchmark dataset。

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OmniRoute：免費 AI 路由閘道值唔值得用

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OmniRoute Dashboard

寫程式最怕做到一半先撞到配額上限，或者工具只綁死某一個模型。OmniRoute 把自己放在 AI gateway 呢個位置，直接處理多個 AI coding 工具同多個模型供應商之間的路由問題，重點唔係再造一個聊天介面，而係幫你維持請求可用、控制成本，並用 auto-fallback 減少中斷。

同類做法通常會主打單一 API 聚合，OmniRoute 的取向明顯更偏向「免費額度整合 + 路由策略 + 壓縮節流」。它聲稱可接到 237 個 providers，當中 90+ 提供 free tiers，並以 RTK + Caveman compression 把 token 消耗壓低 15% 至 95%。呢個方向的好處係對長提示、程式碼上下文同重複輸出較有幫助，但壓縮始終係取捨，所以它加咗 inflation guard，遇到壓縮後反而變長，就會送回原文。

OmniRoute + OpenCode: 100% Free AI Coding Setup, Free AI Gateway
New FREE Unlimited AI Coder | OmniRoute

你可以把它理解成放在 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot、Antigravity 後面的中介層。部署後，工具經同一個 endpoint 出請求，再由 OmniRoute 分配到 Claude、GPT、Gemini 及其他供應商；README 也提到每個模型會列出本月已用與剩餘額度，並標示 provider terms，這點對團隊控管比較有用。

幾個值得留意的重點：
– 定位屬於工具 / 閘道型軟件，解決的是多模型切換、免費額度整合同配額中斷
– 支援 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot、Antigravity，適合多工具並行的開發流程
– 以 documented free tokens/month 作招徠，現有資料提到穩定約 1.6B，首月可到 2.1B
– 內建 17 routing strategies，並加入 auto-fallback，減少單一 provider 失效帶來的停頓
– 壓縮模組已針對 German、French、Japanese、Chinese，以及 Gradle、.NET 輸出做過強化

受益最大的一般會係重度依賴 AI 編碼助手的個人開發者、細團隊，同想把成本壓到最低的實驗性項目。要留意的是，免費池本身受各 provider 條款影響，OmniRoute 雖然強調統計方式較透明，但效能與穩定性仍然建基於外部服務；它較像一個把資源調度做得更聰明的控制層，而唔係保證品質一致的模型平台。

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TasteGap：量度人類與 LLM 的 Research Taste

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Repository image for ziyuuc/TasteGap

TasteGap 是一個研究評測工具與研究原型，核心工作是比較人類研究者與 Large Language Models（LLMs）生成研究構思之間的差距。它並非處理單篇提案好唔好，而是同一批文獻背景下，人類與模型會傾向提出邊類動機、邊類方法，從而量度所謂 research taste。

現有做法多數用 novelty、feasibility 或專家偏好去評分單個 idea，作者認為呢種固定範式只能判斷「像不像好主意」，但未必見到分佈偏差。TasteGap 改用 shared literature context：先從高質論文反推一組可能啟發該論文的 related works，再要求 LLM 從相同材料生成新 idea，之後用 two-axis research-taste taxonomy，分別標註 motivation 同 method，對比 human ideas 與 LLM ideas 的整體分佈。

GitHub 儲存庫目前提供 evaluation code，而唔係完整訓練框架。安裝理解上相當直接：準備 Python 依賴、設定 config.json 內的 generation 與 labeling 模型、填入 OpenAI 或兼容 API 端點，再用 JSONL 輸入跑 generate_ideas.py 同 label_research_taste.py；要重現完整資料，則需另外下載 Hugging Face 上的 IdeaSeed。輸入記錄包含 paper title、URL、domain、related works，以及人類參考 proposal 的 motivation 同 method，代表這個項目設計重點是可重跑比較，而唔係單次展示結果。

作者提出的主要判斷幾清楚：不同 LLM 生成的 idea sets 都出現一致 distributional gap。LLM ideas 較集中在 bridge-like opportunities 同 synthesis methods，人類論文參考分佈就覆蓋更廣，表示模型可以提出合理點子，但研究取向仍然較窄，亦有系統性偏移。

  • 不是一般 brainstorming 工具，而是用來量度 ideation 分佈差異的評測項目
  • 保留 human ideation 與 LLM ideation 在相同文獻脈絡下的可比較性
  • 研究口味以 motivation 與 method 兩條軸線標註，分析角度比單純打分更細
  • GitHub 內容偏向生成與標註流程，完整資料需配合 IdeaSeed dataset
  • 適合做 AI for science、LLM ideation、科研流程研究的團隊作內部基準

TasteGap 沒有綁定相關模型，只要求在 generation 與 labeling 填入可用模型，並支援 OpenAI-compatible endpoint。這種設計方便團隊橫向比較不同 LLM，但現階段儲存庫未提供完整效能表或基準腳本整理頁，因此不算是交付即用型產品。

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