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现在 qwen3.8 flash （opencode-go部署的）才是我理想中的 v41f 小模型，速度快，多模态，基本功也算扎实，指哪打哪 你们没经历过周额度 1% 的 qwen3.8 flash 写出来的代码比五块钱的 v4p+v41f 还好用。
现在 dsh+v41f 的使用体验真不行，感觉 dsh 的提示词有问题，跑长程任务容易跑偏；而且自己的目标管理也有问题，经常一断网就不再显示断网前的分步目标了；另外 dsh 有一阵子太容易断网，很影响使用体验。
v41f 的指令跟随能力也有问题，每次我在 omp 里和它对话，一定要在说完我想表达的内容后，写上更多的约束条件。如果向它提问，一定要在提问完补上一句“我们先讨论问题，你不要做任何代码的执行和修改。”如果让它执行，一定要说明它一定不要去做什么，一定要不管哪些问题。
还有，v41f 容易记住自己最初 400k 上下文中出现的问题（负面场景），这些问题经过几轮上下文压缩都忘不掉，吃掉你几 B token 后还会像幽灵一样向你提起；但是对于它在任务中间发现的结论（积极场景），它经过几轮长上下文就忘了，需要我不停提醒它。
v41f 的指令跟随能力也有问题，每次我在 omp 里和它对话，一定要在说完我想表达的内容后，写上更多的约束条件。如果向它提问，一定要在提问完补上一句“我们先讨论问题，你不要做任何代码的执行和修改。”如果让它执行，一定要说明它一定不要去做什么，一定要不管哪些问题。
还有，v41f 容易记住自己最初 400k 上下文中出现的问题（负面场景），这些问题经过几轮上下文压缩都忘不掉，吃掉你几 B token 后还会像幽灵一样向你提起；但是对于它在任务中间发现的结论（积极场景），它经过几轮长上下文就忘了，需要我不停提醒它。
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【崩铁】花3000块让最强AI打深渊！能满星吗？星启模式贪饕和博识尊的战斗！立界开篇/水温/平民/低金/全程自动/虫王/呼雷/知更鸟/虚构叙事/智识/欢愉
虽然订阅的套餐，实际支出没有400+刀，但也花了很多 T T@浪浪团长:
大出血了！你的每一个投币都能帮浪浪回血，爱你！
喜欢还望点个【关注】，谢谢啦！这对我很有帮助！
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播放量:4.64万 弹幕:286 评论:415
点赞:2409 投币:805 收藏:523 转发:867
发布日期:2026-09-19 05:54:36
🔝> :
大出血了！[惊喜]
你的每一个投币都能帮浪浪回血，爱你！[给心心][给心心][给心心]
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【崩铁】花3000块让最强AI打深渊！能满星吗？星启模式贪饕和博识尊的战斗！立界开篇/水温/平民/低金/全程自动/虫王/呼雷/知更鸟/虚构叙事/智识/欢愉 虽然订阅的套餐，实际支出没有400+刀，但也花了很多 T T 大出血了！你的每一个投币都能帮浪浪回血，爱你！ 喜欢还望点个【关注】，谢谢啦！这对我很有帮助！ @浪浪团长: 发布视频 播放量:4.64万 弹幕:286 评论:415 点赞:2409 投币:805 收藏:523 转发:867 发布日期:2026-09-19 05:54:36 🔝> : 大出血了！[惊喜]…
今年下半年，300B 尺寸的国模及其工具链，批发多模态批发 CUA。到时候二游 skill 到处批发，连看号、养成建议、代肝代练的生意都要完蛋。
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今年下半年，300B 尺寸的国模及其工具链，批发多模态批发 CUA。到时候二游 skill 到处批发，连看号、养成建议、代肝代练的生意都要完蛋。
二游将很快实现，一个有足够比例的消费者成为有限理性人的市场，因为不理性的在人人有 AI 用的环境下迟早会透支付费意愿，从而退出市场。
你数值策划再挖空心思，游戏发版端上来，Astra 跑几轮就把各项数值收益、装备、配队都算出来了。能让长期付费用户小头战胜大头的成本只有钱（这句话怎么听怎么像是正确的废话），但是真的有钱的用户每月买 token plan 顺便算一算抽卡建议、养成方案，也花不了多少边际成本。
#脑洞
你数值策划再挖空心思，游戏发版端上来，Astra 跑几轮就把各项数值收益、装备、配队都算出来了。能让长期付费用户小头战胜大头的成本只有钱（这句话怎么听怎么像是正确的废话），但是真的有钱的用户每月买 token plan 顺便算一算抽卡建议、养成方案，也花不了多少边际成本。
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现在 qwen3.8 flash （opencode-go部署的）才是我理想中的 v41f 小模型，速度快，多模态，基本功也算扎实，指哪打哪 你们没经历过周额度 1% 的 qwen3.8 flash 写出来的代码比五块钱的 v4p+v41f 还好用。
隔壁频道（https://t.me/hatschannel ）频道主推荐的逆向工具 Ghidra 挺有用的，节省了很多前期准备工作。
就是小肥鱼天天吃 token 拖后腿，时不时吐点 GPT 味的支离破碎的思考和发言。我得不停拿以前逆向得到的结论去纠正小肥鱼的错误。
就是小肥鱼天天吃 token 拖后腿，时不时吐点 GPT 味的支离破碎的思考和发言。我得不停拿以前逆向得到的结论去纠正小肥鱼的错误。
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救命！大肥鱼在长任务里越来越笨 DeepSeek v4.1+DeepSeek harness
我让 DeepSeek v4.1 做长任务，刚开始很好用，战线一拉长，它就开始忘掉前面定下的约束，重提几个小时前已经否掉的方案，反复犯已经纠正过的错误。@兴趣使然的哲学爱好者:
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点赞:9 投币:1 收藏:4 转发:2
发布日期:2026-09-20 12:00:00
上传日期:2026-09-19 19:21:00
🔝> :
每天都在与大肥鱼斗智斗勇
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救命！大肥鱼在长任务里越来越笨 DeepSeek v4.1+DeepSeek harness 我让 DeepSeek v4.1 做长任务，刚开始很好用，战线一拉长，它就开始忘掉前面定下的约束，重提几个小时前已经否掉的方案，反复犯已经纠正过的错误。 @兴趣使然的哲学爱好者: 发布视频 播放量:330 弹幕:1 评论:7 点赞:9 投币:1 收藏:4 转发:2 发布日期:2026-09-20 12:00:00 上传日期:2026-09-19 19:21:00 🔝> : 每天都在与大肥鱼斗智斗勇
省流：v41f 目前在 dsh 里的上下文压缩机制有问题：
1. 技术上需要压缩上文的 ctx 长度（792k）小于标称长度（839k，1048k 的 80%）；如果超过 792k 再压缩上下文，那么下一次输出有可能直接溢出 1M 的上下文窗口，导致上下文丢失。
2. 低估了中文 token 的消耗，界面显示 1 的 token 消耗，实际上平均消耗了 1.34 的 token，极端情况下消耗了 1.57 的 token。
上述两个机制导致 v41f + dsh 容易遗忘已知结论，上下文压缩时没有记录前一轮的结论和要素。
作者的对策是：超过 300k ctx 就开始准备交接文档，一旦出现模型围绕旧问题打转就开新会话。
该作者的结论和我的实际使用体验基本一致。
1. 技术上需要压缩上文的 ctx 长度（792k）小于标称长度（839k，1048k 的 80%）；如果超过 792k 再压缩上下文，那么下一次输出有可能直接溢出 1M 的上下文窗口，导致上下文丢失。
2. 低估了中文 token 的消耗，界面显示 1 的 token 消耗，实际上平均消耗了 1.34 的 token，极端情况下消耗了 1.57 的 token。
上述两个机制导致 v41f + dsh 容易遗忘已知结论，上下文压缩时没有记录前一轮的结论和要素。
作者的对策是：超过 300k ctx 就开始准备交接文档，一旦出现模型围绕旧问题打转就开新会话。
该作者的结论和我的实际使用体验基本一致。