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Deepseek 4.1 flash太拉了

笑也 · 2026-09-13 · 赞 9,451 · 收藏 5,711 · 评论 566 · 读取于 2026-10-30

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要点（每条带原文引文）

  • DeepSeek V4.1 Flash不适合担任主AI，而应作为执行层Worker使用。 — ✓ “不是当主 Agent” (0:07)
  • 推荐架构由顶配模型（如Codex）担任主脑，负责理解需求、定方案和拆解任务。 — ✓ “上面放一个顶配模型” (0:04)
  • 利用MCP和Skill Orchestration进行Agent编排，实现不同模型间的互相派活。 — ✓ “MCP + SKILL ORCHESTRATION” (0:41)
  • 核心原则是昂贵的模型负责思考，便宜且快的模型负责大量执行。 — ✓ “最贵的模型负责最贵的思考” (1:02)
  • DeepSeek V4.1 Flash的执行能力远超Luna等模型，性价比更高。 — ✓ “远远不如 DS V4.1 Flash” (0:35)
  • 通过这种组合，可以减少顶配模型的Token消耗，提升整体任务质量。 — ✓ “不会做 MCP 和编排的” (1:16)

要点由 LinkDigest 的模型写出，引文逐字核对过：✓ 在原文里找到了，✗ 没找到。

画面文字（前 10 行）

  • 0:07 DS-MCP / DeepSeek V4.1 Flash / 是你没用对它 / 这是神器 / 不是当主 Agent
  • 0:13 主脑 - 执行者 / 别把它当主脑 / 把它当一群执行者 / 顶配模型 主脑 / 理解需求 / 定方案拆任务 / Worker 01 / Worker 02 / Worker 03 / 一群执行者 / 定方案、拆解任务
  • 0:21 执行层模型 / EXECUTOR LAYER · 执行层 / DeepSeek / V4.1 Flash / 为什么非它不可 / 为什么非它不可？
  • 0:27 Codex / 负责人说 / 主脑 / Codex 管理 / 队伍 / Agent 01 / Agent 02 / 让 Sol 去管理一支高效的 Luna Agent 队伍
  • 0:35 Codex / 负责人说 / 真正的 / Codex 用法 / 执行能力对比 / luna 执行能力 / 远远不如 DS V4.1 Flash / 主脑 / Codex 管理 / 队伍 / Agent 01 / Agent 02 / Agent 03 / 现在是远远不如 DeepSeek V4.1 Flash
  • 0:41 MCP + SKILL ORCHESTRATION / MCP 编排 / MCP + Skill Orchestration
  • 0:49 MCP + SKILL ORCHESTRATION / MCP 编排 / 01 你提需求 / 02 Codex 定方向 关键决策留在这里 / 03 MCP 派给 CC 执行 / 真实任务记录 来源·会话「制作 Codex MCP 流程视频」 / 也就是 Agent 编排 / 我做的这个工具 / 让不同的 agent 互相派活 / 比如 Codex 做大脑
  • 0:55 MCP + SKILL ORCHESTRATION / MCP 编排 / 01 你提需求 / 02 Codex 定方向 关键决策留在这里 / 03 MCP 派给 CC 执行 查·写·测 / 后端模型：DS V4.1 Flash 后端 / 04 另一个 CC 独立检查 / 也就是 Agent 编排 / 我做的这个工具 / 让不同的 agent 互相派活 / 也可以是 Codex 调 DeepSeek Harness
  • 1:03 组合不是重点 / 贵的模型 / 做贵的思考 / 重点是最贵的模型负责最贵的思考
  • 1:09 组合不是重点 / 贵的模型 / 做贵的思考 / 快的模型 / 扛大量执行 / 便宜的模型不简单 / 比 Luna 强多了

逐字稿

DPC的Flash太拉了,没错,但用好它这是神器。 这个模型最适合干什么? 不是当主AI人才,而是当一群worker,上面放一个顶配模型,比如Cloud Astro,他们负责理解需求,定方案,拆解任务,做决策。 任务一旦拆清楚,下面大量执行交给谁? DeepSeekV4的Flash。 为什么非它不可? 因为便宜,因为快快快! 亲爱的GPT Codex的负责人Tibo最近说什么? 让Soul去管理一支高效的Luna agent的队伍,这才是真正的Codex的使用方法。 但是Luna这个能力现在是远远不如DeepSeekV4的Flash。 所以为何我们不更进一步? 这其实就是我一直在用的MCP加S…

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