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Yu-Chen ChangY

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  • 說說我對DeepSeek快速降價的看法
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    随便聊聊 deepseek dsharness

    首先,我個人是十分高興看到 DeepSeek 的漲價幅度變小了。我相信這是市場機制正在發揮作用,讓經營團隊更重視定價策略與使用者的接受度。能夠踏出使用 AI Agent 的第一步,不得不說,老特在 YouTube 上的獨特風格對我產生了很大的推動作用,無論是對 AI 硬體還是 AI 模型的看法,都帶有實用主義的色彩。大概率因為我不是直接靠 AI 賺錢,所以我對 DeepSeek 漲價的看法,和老特以及論壇大神們不太一樣。

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    為了客觀探討,我先用數學方法說明。根據我 9/7 的實際數據,總 Token 數為 15,608,405,其中 Cache hit 佔比高達 91.64%,Cache miss 佔 6.30%,輸出僅佔 2.07%。
    在這種極高的快取命中率下,DeepSeek Flash 調價前的單價為:快取命中 0.02 元、快取未命中 1 元、輸出 2 元。調價後,離峰時段單價為 0.05 元、1.5 元、4.5 元;尖峰時段為 0.10 元、3 元、9 元。

    雖然快取命中的單價看似漲了 2.5 到 5 倍,但因為基礎單價極低,反映在實際帳單的加權總價上,尖峰漲幅約為 4.0 倍,離峰約為 2.0 倍。對重度使用者而言,這個漲幅的「痛感」相對有限,因為遷移成本極高,不會輕易放棄已建立的工作流。

    然而,這正是 DeepSeek 經營團隊聰明的地方。這波調價並非依靠效率提升(完成相同任務降低 Token 消耗)來降低成本,而是利用自己早期定價極低所建立的護城河,對已經深度綁定的 Agent 黏著用戶進行精準的利潤收割。如此一來,使用者的帳單金額看似增加有限,但公司的毛利率和淨利率卻能大幅提升,更有利於快速攤提固定成本。這就是 DeepSeek 商業上精準價格控制的第一步。配合這樣的定價策略,也能一併加快推動 DeepSeek 新上架的開源軟體 DeepSeek Harness。因為一旦採用這套工具,使用者的 Cache hit 比率還能進一步提升,這對於已經深度依賴其工作流的 Agent 使用者而言,無疑會更加融入 DeepSeek 的生態體系。

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    再來,我想以我 8 月份的使用圖表來做進一步說明。其實在漲價後,我依然將 DeepSeek 作為 Hermes Agent 的主驅動模型。圖表中 Flash 版在 8 月份累積了 6,300 次 API 請求與超過 7.4 億的 Tokens 消耗,便可印證這一點。

    最初,我發現 V4 Flash 0731 的工作能力已經與 V4 Pro preview 版相當接近,考量到成本,我便選擇了較便宜的 Flash 版本作為主力。直到 0813 版本發布後,我才重新換回 Pro 版。

    然而,我對 0813 版本的 Pro 感到有些失望。我認為它在實際能力上沒有之前的版本來得穩定,甚至有退化的傾向。由於工作需求,我經常需要與不同地區的同事溝通,因此會使用不同的語言(與大陸同事用簡體字,香港同事用港式繁體,新加坡同事用英文,日本同事用日文)。由於大語言模型通常會依據輸入語言來決定回答語言,這在跨語言協作上容易造成混淆。因此,我在使用 Hermes 時設定了一條硬性規則:不論我輸入什麼語言,一律使用台灣繁體回答。

    遺憾的是,0813 版本的 Pro 卻無法穩定執行這個指令,多次出現錯誤。因此,我在 8/21 之後便停止了 DeepSeek Pro 的使用。從圖表中也能清楚看到,Pro 版的 API 請求數(632 次)與 Tokens 消耗量(約 4,542 萬)主要集中在 8 月中旬之後,但隨著我發現其指令遵循能力不如預期,8/21 之後便完全歸零,這也如實反映了我個人的使用軌跡。

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    在 8/21 之後,我改用 Gemini 3.7 Flash。雖然享有折扣,我只需要以 1/4 的價格,但還是比 DeepSeek 貴。

    隨後我換用 GLM 5.3 Flash。根據圖片右側的 V4 Pro 價格換算:空閒時段未命中輸入為 4.5 元人民幣(約 0.66 美元),輸出 13.5 元(約 1.98 美元);高峰時段未命中 9 元(約 1.32 美元),輸出 27 元(約 3.96 美元)。

    反觀 GLM 5.3 Flash,輸入僅 0.075 美元,輸出 0.25 美元。GLM 不僅價格低得多,智能指數(57)也高於 Pro(53)。DeepSeek 的斬殺線,已被競品徹底反殺。

    最後說一下個人的主觀猜想,純粹是感覺。我認為 DeepSeek 在 Pro 模型上,或許和 Google 一樣遇到了某種瓶頸。GLM 5.3 Flash 的速度雖然肉眼可見地慢於 Gemini 3.7 Flash 與 DeepSeek V4 Flash,但以目前的性價比來說,我個人是非常滿意的。它沒有 DeepSeek 那麼高的幻覺,也不像 Gemini 那麼貴。在其他新模型上市之前,我想 GLM 5.3 Flash 會是我在 Hermes 上的主模型。


  • 窮人也可以生產視頻!Google AI Pro 會員在 Colab 上零成本架設 ComfyUI 與 MiniMax H3 本地化模型
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    AI音视频画图 comfyui minimax 视频生成

    我訂閲的是Google AI Pro套餐,原來是爲了使用NotebookLM和Workspace,最近發現這個套餐有每個月200的Compute uint的額度.
    可以在Colab上使用Google的GPU伺服器.立刻就利用這個伺服器創建了我的Comfy UI學習環境.

    image.jpeg

    177G RAM + Blackwell 98GB VRAM玩起來還是很過癮的。

    使用Colab唯一的問題就是Comfy UI放在Google drive裏,加載比較花時間

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  • Hermes Agent 集群配置,多电脑多Profile,分工协作减少单个Agent记忆长度太长导致智力下降,API开销大的问题!云端+本地综合方案!
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    AI Agent hermes

    我是看了老特的YT視屏才開始學習使用Hermes agent,在騰訊雲服務器上建立了自己的Hermes agent,一樣使用Telegram來和Hermes對話。原來的用途很單純,所以也只使用一個Profile,來自動幫我抓取產業新聞,整理週報,月報之類的瑣事,使用的模型就是Deepseek V4 flash這個當時屬於白菜價的模型。不過當我歷經了多次Deepseek多次把自己整掛了以後,我還得登上服務器去自行處理後。我開始思考如何讓模型工作更穩定。
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    首先使用的就是多Profiles來分工,首先我把Agent角色分成Orchestrator,Specialist,Auditor三種,再來就讓Deepseek自行設計Agent的溝通方式(Agent bus),要求只有最容易維護。AI的設計如下:
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    所有的通訊都透過Orchestrator,這個Agent會知道所有Agent的任務和執行結果,但是不需要去管執行細節。我的實際實作如下:
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    這套流程跑下來,可以解決Hermes agent變笨和記憶體的問題。 先簡單的野人獻曝,如果有需要更細項的說明,歡迎一起討論。


  • Hermes agent 會每隔幾輪就會跑self improvement耗很多時間跟tokens
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    AI Agent hermes

    預設值是打開的,目前沒有感到任何不便。使用Hermes作為24小時工作助手,還是蠻方便的,尤其是多Profile實在太方便了。 我設計了一套multi agent架構,說實在的,不覺得比以前多花多少錢,而且也更好的讓我利用Deepseek的離峰價格,避免被過度漲價。
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  • 說說我對DeepSeek快速降價的看法
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    随便聊聊 deepseek dsharness

    @Jun 我也遇DeepSeek V4.1 flash掛了,沒想到剛好測試我的Multi Agents的工作有效。下圖是系統巡查Agent 發現了問題。
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    早上起床問了一下主Agent狀態,發現AI已經依據規定,自行解決了。
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  • 說說我對DeepSeek快速降價的看法
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    随便聊聊 deepseek dsharness

    @kos-or 我認為 LLM 的參數規模已經來到一個門檻,繼續往上堆參數,一般使用者很難感受到明顯差異。隨著 Agent 時代到來,接下來這兩年的競爭重心,會轉向針對特定專業領域做優化的模型,直到有全新的模型架構問世為止。


  • 說說我對DeepSeek快速降價的看法
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    随便聊聊 deepseek dsharness

    @johnnybegood 我打算再觀察一陣子。DeepSeek V4 Flash 感覺智能度是夠的,但常有摸魚的狀況。若是沒有直接要求給出可驗證的結果,它常常憑感覺就說任務完成,這也是我現在對 DeepSeek V4.1 Flash 不太有信心的主因。


  • 窮人也可以生產視頻!Google AI Pro 會員在 Colab 上零成本架設 ComfyUI 與 MiniMax H3 本地化模型
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    AI音视频画图 comfyui minimax 视频生成

    @benson-Playben 我讓Gemini幫我寫的,就一行呀!
    !python /content/drive/MyDrive/ComfyUI/start_comfyui.py

    首先,登入後,在這個網站https://colab.research.google.com/,啟動新筆記本,再來就全部交給AI了。

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  • Hermes Agent 架構實踐:極速直出、物理驗收防幻覺與徹底消滅逾時的深度重構(9/20更新)
    Yu-Chen ChangY Yu-Chen Chang
    AI Agent hermes

    很好的分享,不過文章有點長,我直接讓ChatGPT比對我目前使用的架構。畢竟我使用的是能力比在地模型強的多的模型。但是觀念借鑒總是可以激發更好的靈感
    我使用的是多agents來管理,核心只有一個agent bus,決定agent如何溝通。
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    比較表如下:

    層次 你的架構 Hybrid Core
    Agent 組織 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐
    專業分工 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐
    Orchestration Sean Jr Planner / State Machine
    任務執行 各 Specialist Executor
    結果驗證 Rhadamanthus Objective Verifier
    安全控制 Agent 權限 Code-level Hard Gate
    Timeout / Retry 目前較弱 Runtime Control
    Evidence 有來源要求 Evidence Ledger
    Skill 演化 Sean Jr / SkillClaw Skill Learner
    Token / Context 控制 有模型選擇策略 Kernel 級控制
    Telemetry 尚未成為核心 完整 Runtime Telemetry
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