DeepSeek 这次没卷跑分，卷的是百万长上下文和 Agent。中文综合榜上的位次，有人会觉得意外，有人会觉得理所当然——但细分维度里藏着一次明确的路线切换。代价是什么？什么变强了，什么让位了？看完你来判断。

已上架非线智能 NoneLinear 平台：https://nonelinear.com/static/models.html。Qwen3.6-35B-A3B（阿里）

官方将其定位为"体量轻巧、推理高效的稀疏混合专家（MoE）模型"，核心升级方向集中在智能体编程能力和原生多模态任务上——Qwen3.6-35B-A3B总参数350亿，每次推理仅激活30亿参数，兼容OpenCLaw、Claude Code、Qwen Code等主流编程助手。此外，本次评测侧重中文场景下的综合能力考察，Qwen3.6-35B-A3B此次迭代的核心发力点——低激活参数下的原生多模态、空间

DeepSeek-V4系列发布：Pro版代码能力超越Sonnet 4.5，数学/竞赛开源最强；Flash版更经济。均配备1M上下文，已上线NoneLinear平台。

多模态大模型新测表格识别：面对“复杂结构+水印干扰”，GPT-5.5、Qwen、Kimi等明星模型集体翻车。水印成“视力杀手”，标题与结构识别成短板，旗舰模型鲁棒性仍需提升。

MoMA的发布是一个值得关注的信号，它说明运营商级别的资源整合者开始认真对待API中转这条赛道了。这对整个市场是好事：会倒逼所有玩家把自己的差异化能力说清楚，而不是靠信息不对称混日子。但运营商的基因决定了它的优先级排序：安全合规 > 规模覆盖 > 工程灵活性 > 模型更新速度。这个排序对政务客户是对的，对追求技术前沿的产品团队来说，则不一定匹配。用你实际生产环境的workload去跑benchma

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本文是国内 AI API 中转站的选型指南，重点评估模型覆盖范围和功能能力。指南详细比较了不同中转站支持的机器学习模型类型、深度学习框架集成情况以及 API 的定制化选项，基于客观测试数据涵盖自然语言处理、计算机视觉等任务的能力差异。内容分析了模型数量、更新频率和功能丰富度，帮助用户识别在复杂处理场景下表现突出的平台，为基于能力需求的选型提供横向参考。

从追求极致性能的旗舰级 Doubao-Seed-2.0-pro（76.5%，22.5元），到主打高成本效率比的 Doubao-Seed-2.0-lite（73.9%，5.4元），再到更轻量级的 Doubao-Seed-2.0-mini（71.8%，7.0元），覆盖了不同算力预算与任务复杂度的用户群体。：在新一期的评测中，Doubao-Seed-2.0-lite 版本的总分相比doubao-seed