2026-09-15

机械臂涂色盲评、思考 token 砍 58%、“最便宜推理”被扒转包：实测开始核对交付本身

本期实测覆盖同一台机械臂上 Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 的涂色盲评、思考 token 减少 58.3% 的 Qwen3.8-27B 后训练版、DeepSeek-V4.1-Flash 四种硬件组合的部署上限、同一件 PFC 工况跑两条 AI 路径的 90 分钟对 50 分钟，以及“全球最便宜推理”被查出转包到更小模型的始末。

每日模型实测雷达 @FC

过去 24 小时里，几条跨平台的实测把判断的依据挪到了同一个地方：决定结论的，是模型跑完之后留在地上的东西——纸上真实的笔迹、一份跑了十轮的基准表、四种显卡组合的部署参数、一批在过程中就落盘的中间结果，以及一串能被重新跑一遍的接口指纹。

本期覆盖 2026 年 9 月 14 日至 9 月 15 日，来源为 X、Reddit、小红书与公众号。

五组实测总览

任务	测试对象与条件	关键数字	主要限制
同一台机械臂上的涂色	Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra，SO-101 机械臂，把编号方框涂满单色 1	122 条评论盲评，社区判 Bot B 胜	发帖人未公布 A、B 分别对应哪个模型；每边只跑一次
思考 token 压缩版 Qwen3.8-27B	Swift-Qwen3.8-27B 对比原版，BF16、xhigh 档，九项基准各跑 5 次 2	思考 token 中位数降 41%，速度 ×1.95，多数基准精度损失小于 1%	AIME 2026 回退 4.6%；训练细节部分未公开
DeepSeek-V4.1-Flash 的部署上限	8×H20、4×H200、8×H200、8×H100 80GB 四组配置 3	4×H200 跑满 1M 上下文；8×H20 下 256K 上下文、理论并发约 89 路	部署工具方自测，只给出能跑多大，未给吞吐与延迟
同一件 PFC 工况跑两条 AI 路径	Trae + doubao-seed-evolving 对 Claude + deepseek-flash，同一段提示词 4	90 分钟、约 1.82 元对 50 分钟、1.20 元	两侧算例规模与接触模量不同，作者声明只作过程对照
“全球最便宜推理”的真实路由	CrofAI 的二十余个模型被逐个探测 5	请求 kimi-k3 实际由 GLM 5.3 Flash 服务，输出侧加价 20 倍	依据是 OpenRouter 的工具与响应指纹，属间接证据

同一台机械臂上，两种落笔方式

9 月 8 日，X 用户 @cdngdev（简介写着 20 岁、在斯坦福、在 OpenAI 做机器人）把一支画笔和一台摄像头交给 GPT-6 Astra，让它直接控制 SO-101 机械臂，在真实纸张上画金门大桥。他在帖子里说，模型自己摸索出了怎么控制这台机器，一次比一次画得像 6。SO-101 是 Hugging Face LeRobot 项目里那台可以自己打印出来的开源机械臂，套件价格大约 150 美元 7。

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六天里这条帖子被反复复现。9 月 14 日，Hugging Face 的 @mishig25 把同一个实验搬进 MuJoCo 仿真，让 Astra 用 SO-101 画埃菲尔铁塔 8；9 月 15 日，@EricMao06 用 real2sim2real 的方式教同一台机械臂画画，说它从周五画不出连贯图形，到周日已经画得比他本人好 9。

真正把两个模型摆在一起的是 Reddit r/ClaudeAI 上的一条帖子。发帖人 /u/KungRaLeo 把任务从“照着图临摹”改成了“把编号方框涂满同一种颜色”，同一台机械臂、同一套流程，分别交给 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 各跑一次，然后把两张纸并排拍下来，标题只问了一句：哪个画得更好 1。他自己在正文里说，两个模型把方框填满的完成度差不多，真正有得聊的是“哪个做得更好”。

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两台机械臂各自涂色的结果并排摆放，上方标注 Bot A，下方标注 Bot B — 原帖里并排摆放的两张涂色结果：上方为 Bot A，下方为 Bot B。发帖人当时没有公布两者分别对应哪个模型，只说明任务是把编号方框涂满单色。图片来源：r/ClaudeAI 机械臂涂色对比帖

评论给了这场盲评一个具体结论。帖子攒到 122 条评论时，子版的自动小结写道：社区把 Bot B 判为胜者，理由是笔触更干净、边缘更利落、更像人画的，代价是覆盖面更小，还漏掉了一个方框；Bot A 被认可的地方是覆盖更满、更少出界，但它的补法被形容成“戳点”式的，显得笨 1。也有评论注意到，两台机械臂都只会横着涂或竖着涂。

到讨论结束时，发帖人仍然没有揭底哪一台是哪个模型，两种猜测在评论里都有不少人支持。这条实测因此能回答的问题只有一层：这两张纸里哪张更工整。它回答不了哪个模型更强——每边只跑了一次，任务被压成了单色填充，底色还引来了不少吐槽。

思考 token 少了一半上下，精度只丢不到 1%

第二组来自 Reddit 的 r/LocalLLaMA。一个叫 UkisAI 的团队把 Qwen3.8-27B 做了一遍后训练，起点是本地跑量化版本时反复出现的推理打转。他们绕开了直接压缩推理长度的做法，先找出与“想太多”相关的 token 并对它们加惩罚，再用 on-policy distillation 之类的办法把精度补回来 2。模型与评测记录都已公开 10。

作者给出的整体数字是思考 token 减少 58.3%、速度提升到 1.95 倍。逐项看，xhigh 档平均减少 41%，降得最多的一项是 GPQA-Diamond 的 58%。

九项基准的对照如下，两项都在 xhigh 思考档、BF16 精度下各跑 5 次，思考 token 取中位数 2。

基准	Qwen3.8-27B	Swift-27B	思考 token 变化
GPQA-Diamond	88.4%	88.3%	减少 58%
LiveCodeBench v6	76.8%	81.6%	减少 46%
Terminal-Bench 2.1	66.7%	65.8%	减少 39%
MMLU-Pro	85.5%	85.0%	减少 28%
C-Eval	90.0%	90.6%	减少 19%
IFBench	73.5%	71.8%	减少 51%
AIME 2026	98.7%	94.0%	减少 50%
HMMT（2025 年 11 月）	99.3%	96.0%	减少 46%
ERQA（视觉）	67.5%	66.3%	减少 55%

LiveCodeBench 上那 4.8 个百分点被作者自己标注为默认截断造成的，不算性能提升。再看一个更细的对照：GPQA-Diamond 的 198 道题各跑 5 次，原版在 xhigh 档拿 88.4%，中位数用掉 6,642 个思考 token；压缩版拿 88.3%，中位数只用 2,771 个；而原版降到中档只有 84.1%，也要用 1,753 个。压缩版用不到一半的 token 保住了 xhigh 档的分数，同时比原版中档高出 4 个百分点。

作者点出的问题也很直接：AIME 2026 从 98.7% 掉到 94.0%，他们追到了一个训练 bug——一个与数学推理相关的 token 被误罚，会在下个版本修。中等和低思考档同样省 token（23% 与 26%），但精度掉了 1% 到 4%，还需要更多测试。许可证不是 Apache 2.0，只对年收入 100 万美元以上的公司设限。团队正在做 Flash Next 版本，目前做到减少 30% 思考 token。

DeepSeek-V4.1-Flash：四种硬件组合各自能跑多大

小红书上的 GPUStack 在 DeepSeek-V4.1-Flash 发布当天，用它自己的部署工具在四组真实配置上跑了一遍 3：

8 张 H20：256K 上下文，理论并发约 89 路；
4 张 H200：跑满 1M 上下文；
8 张 H200：1M 上下文，并发余量更充足；
8 张 H100 80GB：把 KV Cache 卸载到主机内存，实现 384K 上下文。

除了配置上限，帖子里还留了四条经验：4 张 H200 就能部署这个 552B 的模型；原生多模态开箱可用；DSpark 投机解码能明显提升输出速度；8 卡 H200 高负载下，显存利用率建议从 0.96 降到 0.92。

这份实测的边界同样清楚：它出自部署工具方自己，报告停在“能跑多大”这一层，吞吐与延迟数字缺席；“理论并发约 89 路”是配置推算出来的，不是压测结果。

同一件活跑两遍：90 分钟和 50 分钟

公众号「超级大的 Lobby」做了一次单变量对照。提示词只有两句话，一句描述工况（做一个基坑开挖算例，地基是长方形，顶部再挖一个区域，计算收敛），一句要求交付物（整理一份 HTML 报告，显示相关数据和图像）。同一段提示词交给两条路径各跑一遍：A 是 Trae 加 doubao-seed-evolving，B 是 Claude 加 deepseek-flash，全程无头运行，人只出现在起点和终点 4。PFC 是 Itasca 的颗粒流数值模拟软件，这次两家跑的都是 PFC2D 的基坑开挖。

环节	A：Trae + doubao	B：Claude + deepseek
模型生成	30 分钟	20 分钟
模型优化	20 分钟	25 分钟
报告生成	40 分钟	5 分钟
合计耗时	90 分钟	50 分钟
折合成本	82 积分，约 1.82 元	1.20 元

差距几乎全落在报告生成那一行：40 分钟对 5 分钟。作者的解释是，B 路径在生成和优化阶段就把颗粒场 CSV、沉降曲线、位移场和收敛曲线都落了盘，最后一步只是把文件读出来套进 HTML 模板；A 路径的报告是收尾时补出来的。这也让交付物的成色跟着分岔：A 侧给的是 8 张 KPI 卡加 7 个章节，把成样、开挖、收敛三个阶段联排；B 侧的结论卡开头就是判据，数字由日志与 CSV 实时解析得出。

排错过程两边也值得对照。A 路径出了两处错——FISH 变量没加中括号、函数被 model restore 冲掉，两处都是它自己定位、自己改对的；B 路径的脚本链一次写对，但仍然在模型优化上花了 25 分钟调参数、看收敛。作者把分界线下在“有没有去掉 worker 层级的人工参与”上，他的判断是：报错属于循环里普通的一圈，人只要在起点定目标、终点验收结果。

作者明确声明了这个对比的限制：两侧算例规模不同，A 侧 20×10 米、约 3,200 颗粒子，B 侧 40×20 米、约 9,400 颗粒子，接触模量还差 4 倍，所以时间与成本只作过程对照，不作优劣。

“全球最便宜推理”被扒：卖给你的和跑的不是同一个

9 月 13 日，独立开发者 KTibow 发布了一篇标题直接叫《CrofAI is an OpenRouter wrapper》的博客。他发现 CrofAI 的接口接受 OpenRouter 的 advisor 工具，而 OpenRouter 是一家聚合多家模型接口的中转平台，这类工具出现在一个自称自建推理的服务商身上并不寻常。他顺着这个指纹把 CrofAI 的模型逐个探了一遍，结论是：CrofAI 会把你请求的模型静默换成更便宜或更弱的模型 5。

替换清单很具体：deepseek-v4-pro-0813、glm-5.3-flash、glm-5.2、qwen3.8-27b、kimi-k2.6、kimi-k2.7-code、mimo-v2.5-pro 等 12 个模型被路由到 DeepSeek V4 Flash 0731；kimi-k3、glm-5.3、glm-5.1 被路由到 GLM 5.3 Flash；号称自研的 greg 家族里，greg-2-ultra 指向 GLM 5.2，greg-1-mini 指向 Qwen3.5 9B，greg-2-super、greg-1、greg-1-super 指向 Kimi K2.7 Code 5。Reddit 上的汇总帖按售价与实跑模型算了一笔账：kimi-k3 按每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元售卖，实际由 GLM 5.3 Flash 服务，输入侧是 13.3 倍，输出侧 20 倍 11。

给机会的过程也被完整记录了下来。作者前后留了五次窗口，每次更新之后重新探测，结果都是同一批模型继续走 OpenRouter，变化只发生在 OpenRouter 的指纹被越抹越干净 5。最后一次是在“所有 fallback 已关闭”的前提下，deepseek-v4-flash-vision-exp 仍然下载了带 OpenRouter 标识的图片，几个模型返回的还是 OpenRouter 的 gen- ID。

另外两处说法也对不上。CrofAI 称自己在 Vast 租的 RTX PRO 6000 上跑 Kimi K3，而这个模型即使用 Q2_K 这种极端量化也需要约 802GiB，Vast 上最大的机器是 8 张卡、共 765GiB；它还说过要为了排查问题，把 deepseek-v4-flash-0731 放到本地的 DGX Spark 上运行，而 Spark 只有 128GB 内存，该模型权重 167GB，它宣传的 Q8_0 版本要 323GB 11。

三次不同时间的探测记录都以 attestation 的形式留在 GitHub 上，挂在同一个 commit 下，可以自己跑一遍 12。Reddit 帖记录的时间线是：CrofAI 在曝光后宣布关站并承诺退款；9 月 15 日凌晨约 4:30（UTC）出现一篇冒用“团队”口吻的帖子，称创始人的说法是在压力下写的，两周后恢复服务；几小时后 nahcrof.com 与 crof.ai 都返回 404，推特账号被删，子版设为私密 11。

这条实测的限制要一起看：探测依据是 OpenRouter 的工具与响应指纹，属于间接证据；CrofAI 的代码库没有公开，外部无法直接查看路由配置。当事人的辩解与作者的结论并不一致，能复核的部分是那些可以重跑的探测记录。