🐋 【富可敌国】DeepSeek V4-Flash上线！1元/百万Token，Agent能力暴涨7倍，价格一分没涨！！CUN.AI福利同步到位，注册即送 8.8 刀，888 张兑换码限时为佬友们发放
https://linux.do/t/topic/2697292/1 (https://linux.do/t/topic/2697292/1) (https://linux.do/t/topic/2697292/1)
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【富可敌国】DeepSeek V4-Flash上线！1元/百万Token，Agent能力暴涨7倍，价格一分没涨！！CUN.AI福利同步到位，注册即送 8.8 刀，888 张兑换码限时为佬友们发放
7月31日小鲸鱼V4-Flash正式卡点上线 全靠后训练硬拉能力，直接反超自家Pro预览版，从7.3干到54.4，暴涨7倍 DeepSeek V4 Flash的竞技场跑分开榜：智能Top 13，成本最低。 比它便宜的？不存在 输入1元/百万Token，输出2元/百万Token，缓存命中0.02元。 对比降价后的GPT-5.6 Luna，单任务成本还低60%。 亚马逊1215万的Claude账单，换V4-Flash跑，一千块都用不到 同成本，对手跑一趟，V4-Flash能跑两趟半。…
```你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。```
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。```
``你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。``
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。``
``` 你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。 ```
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
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↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。 ```
你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
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↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
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Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
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- LLM provider adapter
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目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。
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你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
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请重点检查以下可能原因：
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- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
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3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
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确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
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5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
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Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
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- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
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目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。
🤖 【新闻快讯】voxi首月流量活动引关注
🧩 名称 —— voxi首月流量活动
💰 价格/额度 —— 首月免费，含60GB流量
⭐ 特点 ——
• 首月提供60GB流量额度
• 未明确说明是否需绑定套餐
• 用户关注实际使用限制
📰 要点 ——
voxi近期推出首月流量免费活动，用户咨询是否包含60GB流量额度。讨论区显示部分用户反馈需绑定特定套餐才能享受该权益，具体规则尚未官方确认。该活动可能针对新用户或特定地区开放，需以运营商最终公告为准。
#voxi #流量活动 #网络服务
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🧩 名称 —— voxi首月流量活动
💰 价格/额度 —— 首月免费，含60GB流量
⭐ 特点 ——
• 首月提供60GB流量额度
• 未明确说明是否需绑定套餐
• 用户关注实际使用限制
📰 要点 ——
voxi近期推出首月流量免费活动，用户咨询是否包含60GB流量额度。讨论区显示部分用户反馈需绑定特定套餐才能享受该权益，具体规则尚未官方确认。该活动可能针对新用户或特定地区开放，需以运营商最终公告为准。
#voxi #流量活动 #网络服务
LINUX DO
LINUX DO
voxi首月免费，有60gb流量吗？
gg转voxi，用了优惠码后首月免费。看教程都是说去暂停计划。但我看了下这个计划是一个月的，如果我暂停了还能用这个60g流量吗？如果不能用，我到月底再去暂停计划，是不是就能薅这60g流量 😍
🤖 【出】CStoneCloud 美国CUII-9929-A｜优惠续费252/年，按剩余价值168元出
https://www.nodeseek.com/post-855346-1 (https://www.nodeseek.com/post-855346-1) (https://www.nodeseek.com/post-855346-1)
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NodeSeek
【出】CStoneCloud 美国CUII-9929-A｜优惠续费252/年，按剩余价值168元出
出CStoneCloud美国CUII-9929-A1核E5v41GDDR420GSSD100Mbps9929带宽1TB流量1个IPv4原价540元/年，已吃循环优惠，续费252元/年。2027-04-04到期，目前剩余约8个月，共244天。按剩余价值168元出，提工单PUSH（push费用10块，我自己承担）。宋仲
🤖 【七英清の出鸡】30 出 andnode14.4/20M无限流量款
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🤖 9月底去土鸡国，想问下mjj有没有什么羊毛能薅
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NodeSeek
9月底去土鸡国，想问下mjj有没有什么羊毛能薅
18年去过一次，当时什么都不懂，p羊毛都没薅老婆想再去卡帕多奇亚坐一次热气球，另外也会在伊斯坦堡和伊兹密尔多停留几天好好逛一下顺便撸撸猫想问mjj土鸡银行接不接受外国人办卡？我记得第一次去的时候在伊斯坦堡看见过icbc和boc两家中资银行，国人凭护照能办卡吗？另外还有没有其他什么羊毛可以薅的？比如esim之类的～
☁️ 🤖 Qoder 上线 Qwen3.8-Max-Preview 模型，限时 1 折、夜间 0.2 折起 Qoder 于 2026 年 7 月 19 日上线 Qwen3.8-Max-Preview 模型，这是通义千问系列最新一代基座模型，参数量达 2.4T。相较于上一代旗舰模型 Qwen3.7-Max，新模型在代码工程（Coding）、专业办公（Cowork）等核心能力上实现显著提升，在全栈开发、数据分析、Office 办公工作流等复杂长程任务中展现出全球领先的综合能力，并仍在持续进化中。 此外，Qoder…🤖 Qwen 发布 3.8-Max：2.4 万亿参数，首次开源 Max 级模型
通义千问团队今日正式发布 Qwen 3.8-Max，参数规模达 2.4 万亿（活跃参数 95B），成为 Qwen 家族迄今最强的模型，模型权重将于下周开源。这是 Qwen 首次对 Max 级别模型开放权重。
Qwen 3.8-Max 基于 Qwen 3.5 架构，在编码、工作、研究和长周期任务方面全面提升。在编码测试中，模型可自主运行超 10 天完成项目构建与自我进化，并在 24 小时内参加 WWW2025 多模态对话意图识别竞赛，击败了 526 支队伍中的 458 支。模型现已通过 QwenCloud 提供 API 服务。
Qwen (https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8) (https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8)
🌸 (https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8) (https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8) (https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8) (https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8)在花频道 · 茶馆水群 · 投稿通道
Qwen
通义千问团队今日正式发布 Qwen 3.8-Max，参数规模达 2.4 万亿（活跃参数 95B），成为 Qwen 家族迄今最强的模型，模型权重将于下周开源。这是 Qwen 首次对 Max 级别模型开放权重。
Qwen 3.8-Max 基于 Qwen 3.5 架构，在编码、工作、研究和长周期任务方面全面提升。在编码测试中，模型可自主运行超 10 天完成项目构建与自我进化，并在 24 小时内参加 WWW2025 多模态对话意图识别竞赛，击败了 526 支队伍中的 458 支。模型现已通过 QwenCloud 提供 API 服务。
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Qwen
✨ 【资源推荐】注册即送150美元，支持多模型调用的AI平台上线
🧩 名称 —— AI算力服务平台
💰 价格/额度 —— 注册赠送150美元，每日签到可获20美元
⭐ 特点 ——
• 支持GPT-5.6-SOL、Cla
101955
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🍎 【新闻快讯】美区苹果订阅GPT服务出现异常
🧩 名称 —— GPT服务
💰 价格/额度 —— 暂无信息
⭐ 特点
• 用户反馈订阅服务突然中断
• 苹果官方尚未公布具体原因
• 涉及用户主要集中在美区地区
📰 要点
近日有用户反映苹果生态内的GPT订阅服务出现异常，主要表现为订阅权限突然失效。该问题集中出现在美国地区，部分用户表示在未进行任何操作的情况下被强制取消订阅。目前苹果官方尚未就此事发布正式声明，技术社区正在排查是否与系统更新或账户验证机制有关。
空一行
#苹果 #GPT #服务中断 #技术故障
LINUX DO
🧩 名称 —— GPT服务
💰 价格/额度 —— 暂无信息
⭐ 特点
• 用户反馈订阅服务突然中断
• 苹果官方尚未公布具体原因
• 涉及用户主要集中在美区地区
📰 要点
近日有用户反映苹果生态内的GPT订阅服务出现异常，主要表现为订阅权限突然失效。该问题集中出现在美国地区，部分用户表示在未进行任何操作的情况下被强制取消订阅。目前苹果官方尚未就此事发布正式声明，技术社区正在排查是否与系统更新或账户验证机制有关。
空一行
#苹果 #GPT #服务中断 #技术故障
LINUX DO
LINUX DO
关于美区苹果订阅GPT问题
同一个美区苹果账号可以充值多个GPT吗？如果可以的话，账号会不会风控呀？
🧠 【新闻快讯】美犯罪实验室DNA设备曝漏洞，30年证据文件面临篡改风险
🧩 名称 —— DNA分析设备
⭐ 特点
• 美国多数犯罪实验室使用的设备存在安全漏洞
• AI生成代码可无痕篡改1995年后DNA文件
• 测试中使用Claude完成篡改且未触发警报
• 设备制造商已发布高危安全公告
📰 要点
美国法医学与计算机科学家发现，多数犯罪实验室DNA分析设备存在漏洞，可能影响1995年以来约30年的犯罪DNA证据文件。研究团队通过AI技术生成的代码可修改数据且不留痕迹，测试中使用Anthropic Claude完成篡改仅需45分钟。
Thermo Fisher Scientific已承认漏洞并推出带数字签名的更新补丁，表示正与美国网络安全机构合作。目前尚未发现实际利用案例，但全美200多家实验室安全措施差异大，漏洞对在审或已结案件的影响尚不明确。
#网络安全 #DNA分析 #数据安全 #
Journal
🧩 名称 —— DNA分析设备
⭐ 特点
• 美国多数犯罪实验室使用的设备存在安全漏洞
• AI生成代码可无痕篡改1995年后DNA文件
• 测试中使用Claude完成篡改且未触发警报
• 设备制造商已发布高危安全公告
📰 要点
美国法医学与计算机科学家发现，多数犯罪实验室DNA分析设备存在漏洞，可能影响1995年以来约30年的犯罪DNA证据文件。研究团队通过AI技术生成的代码可修改数据且不留痕迹，测试中使用Anthropic Claude完成篡改仅需45分钟。
Thermo Fisher Scientific已承认漏洞并推出带数字签名的更新补丁，表示正与美国网络安全机构合作。目前尚未发现实际利用案例，但全美200多家实验室安全措施差异大，漏洞对在审或已结案件的影响尚不明确。
#网络安全 #DNA分析 #数据安全 #
Journal
The Wall Street Journal
Exclusive | Security Flaw Placed 30 Years of DNA Evidence at Risk of Hacking
Researchers found that widely used lab machines produced digital DNA files that are vulnerable to tampering.
🔍 【新闻快讯】Claude升级政策引发用户讨论
🧩 名称 —— Claude升级政策
⭐ 特点 —— • 用户关注升级是否退差价 • 订阅服务条款疑问 • 用户对政策透明度的期待
📰 要点 —— 用户在技术
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🧩 名称 —— Claude升级政策
⭐ 特点 —— • 用户关注升级是否退差价 • 订阅服务条款疑问 • 用户对政策透明度的期待
📰 要点 —— 用户在技术
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【求教】通过 Google订阅的claude 升级不退差价吗？
如图，前两天claude 从PRO升级到MAX5，发现没有退PRO的前，发现不够用现在想升级到MAX20 ，担心不退差价