（来源：上观新闻）
V4-F🥃lash的推🛁📠理能力与Pro接🕐近，世界知识稍💞sem投放逊，而📮🛥在Th🔦ink Max模💔🎟式下，🌦🦛性能可以大幅🥉👨👩👦👦追近Pro：⬜🦕Liv👱🌁eCode🥺🏃Ben🇳🇨ch Fla🇩🇪sh 🇱🇨Max达到9😚👚1.6，C🇲🇬odef🐝😙orces😕 Fla🧙♀️🇦🇼sh M🤤📸ax Rat🔣ing达到🏴👩👩👧3052🍽📥，与Pro 📬📳Max的🛑🔅差距已🐈相当有限💦🦠。
吴维斌拍🧗♀️💭戏间隙自拍🐑 这条游走于灰🇭🇹👖色地带的🖊“人脸买卖”📉产业链，根植🇳🇵于AI短剧🌱盗脸的土壤🔬。不少企🗨业甚至🦚🇦🇪选择自行断尾，🇲🇵目的是“更🦶🧟♀️sem投放高效、更聚🍛😶焦”🇭🇲🙋。两款模型均支持🌕💭 100🇦🇶🍵 万 Tok🇲🇵en 上下🐊🇹🇱文窗口与最高💬👷 38.4 万😚🇿🇦 To🎉ken 输出长度👷♀️，覆盖🌎长文本编🤾♀️🇲🇼码、文档分🇷🇸💀析等核🍢心应用，并采用 👨👧😋MIT🇰🇮🌳 开源协议🇸🇦。
直到这⛹️♀️次的 Deep🤢Seek🙎🏊♀️sem投放 V4 更进一步👎🦅，直接拒绝了💴英伟达🙇♀️和AMD的🧒提前适配👩❤️💋👩，而是🎗选择华为昇腾🇯🇪🇳🇬sem投放和国产 C📏ANN🌩🚫 软件生❌态🔥。
