8 月 25 日字节正式发布「豆包工作」，将 TRAE、扣子团队整体并入豆包体系，产品与运营统一向豆包负责人汇报。本文梳理了这次整合的真相、豆包工作的核心能力与飞书打通关系，并对比阿里千问办公、腾讯 WorkBuddy 的收兵动作与模型开放性分野，最后给出选型建议：先试免费版、把模型开放性当硬指标、别急着冲年费。

本文介绍阿里千问 8 月 20 日发布的 GUI 智能体基座模型 Qwen-UI-Agent。它让 AI 学会"看懂屏幕、点击按钮、填写表单"，从而真正替人操作手机和电脑。文章用数据对比展示其在真机测试中的领先表现，并通过跨 App 办事、无 API 操作、跨设备协同等案例说明能力边界，同时解答"现在能否使用"和"安全性如何"两大核心疑问。

本文基于官方 Benchmark 数据，对 Ornith-1.5 的 9B、35B 与 397B 三个版本进行纯编程能力横评，并与 Ornith-1.0、Qwen、Gemma、DeepSeek 及 Claude Opus 4.8 逐项对比。结果显示：9B 在编码任务上大面积超越 30B+ 模型，35B MoE 全面压制同尺寸竞品，397B 首次进入 Claude Opus 4.8 的对话圈；而全文

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DeepSeek 涨价首日（8·17），全网都在骂。但有一个数据被骂声盖住了：它的调用量，没掉。更反常识的是——真正被这轮涨价"精准收割"的，不是那些喊着要离开的人，而是把缓存命中率优化到 98%、把 Pro 当默认选项的重度用户，比如我。这篇文章不替谁喊冤，只做两件事：把"暴跌"的谣言拆干净，把"怎么不再被坑"的账算明白。

本文对Qwen3.8-27B大模型在8GB和16GB消费级显卡上的实际部署表现进行了深度测试。结果显示：8GB显卡仅能通过低精度量化（IQ2系列）勉强运行，速度仅1.7-1.9token/s且质量损失严重；16GB显卡可选用Q3_K_M全GPU（20-25token/s）或Q4_K_M+CPU卸载（18-22token/s），成为性价比之选。最终建议：8GB属验证级、16GB为入门级、24GB（如

摘要 DeepSeek近期大幅上调API价格引发争议，但分析显示这是结构性算力短缺和市场博弈的必然结果。国内算力市场两极分化：阿里、腾讯等巨头凭借早期囤积的芯片储备能维持低价，而DeepSeek等初创企业依赖租赁算力，在海外断供和国产替代未成熟的夹击下被迫跟涨。数据显示，国内AI需求爆发式增长（单日峰值达8万亿token），但供给端国产芯片年产能仅165万张且多为推理芯片，训练侧高端集群2026年

8 月 13 日，所有人的目光都被 V4-Pro「上线即撤回」抢走了。但同一晚，DeepSeek 还 quietly 扔出了一个更值得长期关注的东西——DeepSeek Harness（dsh）开源。这篇是总纲：把「它是什么、怎么快速上手、简单评测」一次说清，当作整个系列的地图。后续我会拆成多期细讲（上手详解、配置原理、插件开发、Docker/NAS 部署），也会自己深度用一阵，出一份真正跑透了的

8 月 13 日，所有人的目光都被 V4-Pro「上线即撤回」抢走了。但同一晚，DeepSeek 还 quietly 扔出了一个更值得长期关注的东西——DeepSeek Harness（dsh）开源。这篇是总纲：把「它是什么、怎么快速上手、简单评测」一次说清，当作整个系列的地图。后续我会拆成多期细讲（上手详解、配置原理、插件开发、Docker/NAS 部署），也会自己深度用一阵，出一份真正跑透了的