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DeepSeek-V4-Pro 被曝一个 API 三个模型？社区测试揭示背后或是 Agent 环境差异

比推消息，近日 AI 社区热议 DeepSeek-V4-Pro 疑似存在多个版本。有用户发现，同样调用 deepseek-v4-pro 接口，在更换 IP 或重新创建会话后，模型会出现三种不同的推理风格：一类频繁以Let me开头，接近此前 V4 Pro Preview；一类常出现The user wants me，类似 V4 Flash；另一类大量使用we，被部分用户称为能力更强的神版 V4 Pro。由于同一会话一旦进入某种模式后，后续表现通常保持稳定，社区一度猜测 DeepSeek 是否在 API 背后隐藏了多个模型，并通过路由机制分发。不过，进一步分析 DeepSeek Harness 源码后，出现了另一种解释：差异可能并非来自不同模型权重，而是来自 Agent 运行环境。社区发现，8 月 10 日，DeepSeek Harness 官方仓库更新了一条关键 commit：fix(preset): align minimal agent with RL composition该更新旨在让 Minimal Agent 与强化学习（RL）训练时使用的 Agent 环境保持一致。官方文档显示，Minimal preset 包含极简 system prompt、persistent Bash 环境、指定编辑工具、RL 训练使用的 compaction policy，并移除了额外身份提示、Web 提示及工具说明。这意味着，DSH Minimal 可能并不是 Standard 版本的阉割版，而是在模拟模型训练阶段真实接触的 Agent 环境。社区测试也支持这一观点。同一个 DeepSeek V4 Pro 在不同 Harness 环境下表现：DSH Standard：91 分；DSH PTC：92 分；DSH Minimal：99/96 分。随后，测试者开发Anchored Standard插件：首次请求模拟 Minimal 环境，只开放 shell 和 read 工具，完成首次工具调用后再恢复 Standard 完整工具集，结果连续获得 98/99 分。测试者认为，决定 V4 Pro Agent 能力发挥的关键，可能并非最终拥有多少工具，而是模型首次看到的：System Prompt + Tool Schema + Agent Scaffold。因此，所谓三个 DeepSeek 模型可能实际上是两层因素叠加：一方面是 API 服务环境、部署配置或灰度实例差异；另一方面是模型是否进入接近 RL 训练分布的 Agent 环境。不过，目前该说法尚未得到 DeepSeek 官方确认。官方 API 文档显示，deepseek-v4-pro 对应 DeepSeek-V4-Pro-0813 正式版本，并未公布多模型自动路由机制。目前来看，DeepSeek-V4-Pro 不同表现更可能是模型权重、推理环境和 Agent 框架共同作用的结果，而非简单存在三个隐藏模型。

7天前

Kimi K3币圈诊断：两周扫遍501个项目、1280个高危隐患

作者：克洛德，深潮 TechFlow原标题：Kimi K3 币圈诊断：两周扫遍 501 个比特币项目、1280 个高危隐患深潮导读：一支志愿者组成的「比特币红队」用月之暗面的 Kimi K3 在两周内扫了 501 个比特币开源项目，记录 7958 条发现，其中 1280 条被评为高危或严重。干这件事的之所以是中国模型，是因为 OpenAI 和 Anthropic 以安全为由拒绝了这些防守方。如果你的币放在某个多年没更新的钱包或节点软件里，这篇值得读完。8 月 13 日，比特币红队成员、Cashu 协议创始人 Calle 在 X 上总结了这场行动的阶段性结论，推文获得近 26 万次查看。他的原话很直白：「几十年的开源代码，和两周的 Kimi K3 撞在一起，结果就是所有东西都是破的，比特币在燃烧。」一切始于一个卷走 1 亿美元的钱包漏洞7 月 30 日，硬件钱包 Coldcard 被爆出固件缺陷：设备生成助记词时退回到一个可预测的软件流程，安全芯片只提供了 32 位熵，有效密钥空间只剩约 43 亿种可能。攻击者按图索骥，分多波抽干用户钱包，确认损失超过 1 亿美元，疑似总损失接近 1.3 亿美元。Bitcoin Magazine 罕见地发布了「立即转移资金」的紧急通告。这场灾难直接催生了比特币红队。Calle 和托管保险公司 AnchorWatch 的首席执行官 Rob Hamilton 牵头，数十名贡献者参与，非营利机构 OpenSats 报销了大部分算力开销，对几乎整个比特币开源生态做了一遍 AI 审计。两周扫完 501 个项目，但发现不等于漏洞到 8 月 8 日，这支队伍用上百小时扫完 501 个项目，记录 7958 条发现，1280 条被评为高危或严重。这些数字需要拆开看： 在第 108 小时的节点上，只有 24.7% 的发现被动态复现，29.4% 上报给了项目方，AI 审计会有误报和重复，人工核验仍在进行。但「水分论」挡不住最硬的那个案例。 支付软件 BTCPay Server 的官方发布记录显示，红队成员 Bruno Garcia 和 Ben Carman 报告的一个严重漏洞（双因素认证绕过）在被修复前已经遭真实利用，攻击者借此拿到节点的管理凭证，进而控制了关联的闪电网络钱包。BTCPay 连发两个安全版本，社区为受害者设立了追回悬赏，基金会另拨 0.21 枚比特币注入红队基金。维护者们用行动给这批发现投了信任票。美国模型在道歉，中国模型在找漏洞为什么主力是 Kimi K3 而不是 GPT 或 Claude？因为美国模型不接这活。 Rob Hamilton 自述，他完成全部身份验证后，用 OpenAI 的模型分析一个已公开披露的代码库，不到 20 分钟就被拒。 比特币核心贡献者 PortlandHODL 的对比在社区疯传：同一份代码，美国前沿模型的回答是「你说得对！」，中国开源模型直接找出 78 个严重漏洞。Hamilton 的吐槽更扎心：「我现在基本上是在求 Xi 别让我的软件被黑。」8 月 10 日，超过 70 家托管商、交易所、矿企和开发组织联名签署比特币政策研究所的公开信，要求前沿 AI 实验室为可信的防守方开放访问权限。Galaxy 研究主管 Alex Thorn 的联署留言写道：「美国人不该被迫依赖中国 AI 来保护自己。红队需要这些模型。」 不过也要给狂欢泼点冷水：英国 AI 安全研究所与美国 CAISI 的联合评测显示，Kimi K3 在漏洞开发测试上强于 GLM-5.2，但仍落后于美国最强闭源模型。防守方不是选最强的，...

8天前burnking#AI #Anthropic #OpenAI #比特币 #钱包

Anchored Finance 推出三支代币化基金，首次将传统对冲基金组合引入链上

比推消息，据官方消息，金融科技及资产代币化公司 Anchored Finance 宣布推出三支代币化基金，底层策略涉及 Point72、Millennium、D. E. Shaw 及 BlackRock 等资管机构旗下基金。 首批产品包括 Anchored 多元化对冲基金（aDHF）、Anchored 流动策略基金（aLSF）及 Anchored AI 策略基金（aAIF），面向合格投资者提供链上另类资产配置渠道。 Anchored Finance 称，这是此类传统对冲基金组合首次以代币化基金形式引入链上。

11天前

Bitcoin Red Team 已扫描约 150 个比特币代码库，发现十余个漏洞

比推消息，Bitcoin Red Team 志愿安全倡议已扫描约 150 个比特币代码库，并披露十余个漏洞。团队正开发开源 AI 平台，用于审计比特币软件，覆盖钱包、加密库、基础设施及其他项目。AnchorWatch CEO Rob Hamilton 表示，团队目前已在不同 AI 服务上支出约 2 万美元，并使用 Kimi K3、OpenAI 的 GPT Sol、Anthropic 的 Claude Fable 和 Opus，以及 Z.ai 的 GLM 5.2 识别漏洞并生成相关文档。化名比特币开发者 Calle 表示，团队过去 12 小时已向多个项目报告严重漏洞，平均每人每小时发现约一个严重漏洞，每日支出约 1 万美元。团队未披露受影响项目及漏洞细节。

14天前

Bitcoin Red Team 在 29.8 小时内审计 390 个项目，发现近 5000 个潜在问题

比推消息，由 16 名志愿者组成的比特币安全组织 Bitcoin Red Team 表示，其在对比特币生态项目进行快速 AI 辅助审查期间，发现近 5000 个潜在问题。该组织成员包括 AnchorWatch CEO Rob Hamilton 和比特币开发者 Calle 等。Calle 表示，Bitcoin Red Team 使用 AI 工具与人工复核，扫描与比特币相关的开源代码库漏洞，平均每人每小时发现约 1 个关键漏洞。Calle 披露，在启动后 29.8 小时内，团队已在 390 个项目中发现 4962 个潜在问题，其中多达 720 个被视为高危或关键级问题，目前 21.4% 的发现已可复现。该安全审查行动启动于 Coldcard 硬件钱包漏洞事件后数日，该事件中被盗比特币价值超过 1 亿美元。

16天前

Coldcard 警告 Mk3 硬件钱包存在潜在种子风险，安全专家调查价值 3830 万美元 BTC 异常转移事件

比推消息，加拿大硬件钱包厂商 Coinkite 发布安全警告，建议使用 Coldcard Mk3 且在固件 4.0.1 至 5.0.3 版本生成助记词的用户尽快迁移资产。公司表示，初步分析显示，使用 BIP-39 密码短语（Passphrase）的钱包风险较低，Mk4、Q 及 Mk5 设备不受影响，目前调查仍在进行中。与此同时，安全研究人员正调查一起涉及 594.48 枚 BTC（约 3830 万美元）的异常转移事件。AnchorWatch CEO Rob Hamilton 表示，攻击者在 3 个区块内通过 500 笔交易转移了 1324 个 UTXO，并推测问题可能源于钱包生成过程中随机数熵不足。Wizardsardine CEO Kevin Loaec 则认为，漏洞可能与某一软件库、安全芯片或特定设备批次、固件版本的低熵随机数生成器有关，攻击者或利用 AI 生成脚本暴力破解受影响钱包。目前尚无确凿证据证明此次资金转移与 Coldcard Mk3 漏洞存在直接关联。

22天前

Hodlnaut 前 CEO 因 Terra 崩盘面临 20 年监禁，被控 6 项欺诈罪名

比推消息，据 Cryptopolitan 报道，新加坡加密借贷平台 Hodlnaut 前 CEO 朱俊涛因涉嫌误导用户关于 TerraUSD 敞口，被指控六项虚假陈述欺诈罪。Hodlnaut 在未披露的情况下将用户账户中的 3.17 亿美元投资于 Terra 的 Anchor Protocol，UST 崩盘后损失 1.897 亿美元。该平台于 2022 年 8 月关闭时，欠用户约 2.81 亿美元，资产仅 8800 万美元，缺口约 1.93 亿美元。检方指控朱俊涛在 UST 崩盘期间及之后指示员工在官方 Telegram 群组和电子邮件中作出虚假承诺，包括称公司未投资 LUNA 或 UST、未遭受损失等。朱俊涛当庭表示不认罪，审前会议定于 2026 年 6 月举行。若罪名成立，每项指控最高可判处 20 年监禁。

87天前

速汇金成 Tempo 跨境汇款核心验证节点，共建稳定币跨境支付网络

比推消息，全球支付巨头速汇金（MoneyGram）宣布与 Layer 1 区块链 Tempo 达成战略合作，成为其跨境汇款核心验证节点（Anchor Remittance Validator），参与网络交易验证。三方将共建基于稳定币的全球互操作支付网络，推动链上结算在真实资金流中落地，同时 Stripe 将在 Tempo 基础设施上为 MoneyGram 提供链上稳定币结算服务。

94天前

加密与 AI 行业过去一年筹资 2.5 亿美元用于美国中期选举

比推消息，据英国《金融时报》报道，通过对竞选财务记录的分析，加密货币与 AI 行业在过去一年内合计筹集约 2.5 亿美元，用于支持今年 11 月美国中期选举的国会候选人。 A16z 联合创始人 Marc Andreessen 与 Ben Horowitz 于今年 2 月合计向支持 AI 友好候选人的超级政治行动委员会（Super PAC）Leading The Future捐款 2500 万美元。该机构从包括上述两人及 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 在内的亿万富翁处共筹得约 7500 万美元；若计入无需披露捐款方的暗钱非营利组织，该数字升至 1.4 亿美元。加密行业最大 Super PAC Fairshake 则已单独募集超过 1.34 亿美元。 今年 1 月，曾由现任美国商务部长霍华德·卢特尼克执掌、目前由其子 Brandon 管理并与 Tether 存在合作关系的华尔街公司 Cantor Fitzgerald，向亲加密 Super PAC Fellowship 捐款 1000 万美元；主要加密平台母公司 Anchor Labs 亦向 Fellowship PAC 追加捐款 100 万美元。 马斯克今年 3 月向其 America PAC 捐款 160 万美元，参与力度较 2024 年大幅缩减——2024 年他在各 PAC 上共计投入逾 2.5 亿美元。Anthropic 承诺向非营利组织 Public First Action 出资 2000 万美元，后者已将部分资金转拨至 Super PAC 以影响 2026 年选举。该公司在行业内立场较为特殊，明确呼吁建立严格的联邦 AI 安全规则，与 AI 行业多数参与者形成分歧。 本文由GENG赞助，Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)

128天前burnking

LazAI 团队论文入选 IEEE ICME2026，录取率仅 28.89%

比推消息，LazAI 团队论文《QoS-Aware Token Scheduling and Private Data Valuation for Multi-Modal Agentic Networks》（面向多模态智能体网络的 QoS 感知 Token 调度与隐私数据估值）已被 IEEE ICME 2026 正式录用。IEEE ICME（国际多媒体博览会）是多媒体与智能计算领域的顶级学术会议之一。本届会议共收到 3,810 篇有效投稿，最终录取 1,101 篇，录取率为 28.89%。该论文聚焦于 AI Agent 网络中的两个核心问题：Token 调度优化：在多模态智能体协作场景下，如何实现高效的资源分配与服务质量保障；隐私数据估值：如何在保护数据隐私的前提下，对 AI 训练与推理中的数据贡献进行准确的价值评估；这两个研究方向与 LazAI 正在构建的去中心化 AI 基础设施高度吻合——DAT（Data Anchoring Token）解决数据资产化与收益分配问题，验证计算框架确保 Agent 行为的可信执行。本次论文录用标志着 LazAI 的技术路线正在获得主流学术界的认可。论文将在 ICME 2026 会议期间正式发表并进行现场展示。

157天前