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8月14日，一个叫Cocode的项目悄悄出现在GitHub上，简介写得很直白，基于DeepSeek Harness构建的开箱即用发行版。不到两周，它拿到150多个star，并在8月25日发布了v1.0.2。
AI短剧的女主接一条广告，60秒报价25万元。另一边，一条AI天宫短片在海外刷屏，零推广、小成本，数以万计的海外观众追着去搜中国神话。做出这条短片的栖光，是成都一名90后眼镜店老板，没学过影视，也没有团队，AI创作只是他坚持了两年的业余爱好。这条刷屏的天宫短片，正是用Pavo做出来的。
刚刚，豆包正式发布了一款新产品——豆包工作。全新 Logo、独立的桌面客户端，它的定位很明确：一个面向生产力场景的全新 Agent 产品与品牌。
第一次测试这个 Skill 时，我没有让 Flova 生成任何画面。
Claude Opus 4.6的轻量平替，只需要 27B 参数，你信吗？最近发布的Qwen3.8-27B，就顶着这样的评价火遍了开源社区。上线两天，下载量突破100万次，登顶Hugging Face全球大模型趋势榜。
等了四个月，DeepSeek的多模态模型：deepseek-v4-flash-vision-exp，终于发布。我也是第一时间赶到现场，连夜开始实测。相比V4 Flash最大的不同，就是支持原生支持图片输入了，但图片生成当然还是没有的。
8 月 13 日，DeepSeek 开源 Agent Harness dsh，将 “Harness” 这个原本更偏工程语境的概念，推到了整个 AI 行业讨论的中心。
不会写代码，能不能做出一款自己的游戏？
《读佳》获知，字节正在内测一款漫剧创作产品，名字就叫“漫剧创作工具”，Slogan“让创作更纯粹”，搭载豆包多个大模型。
上回说到，Seedance 2.5上线后，我们第一时间做了模型更新的能力测试。结果很惊艳，AI的指令遵循、运动效果、表演张力、人物一致性和全模态参考都有了大进步。
上周一，我发了自己做的AIHOT大模型排行榜。
Kimi K3 发布十天后，AI 原生云服务商 Together AI 公布了一份独立评测报告。
每天1000个注册名额，凌晨6点刷新，用完了就得进Waitlist排队，等短信通知。
在AI应用生成这个赛道上，选手已经排到了两位数。腾讯有吐司，百度有秒哒，字节有Trae，阿里自家就有Qoder，现在又冒出来一个「袋马」。
上一篇我用 Doubao-Seed-Evolving，把复杂 PRD 拆成可执行工程，做成了 AI 教学视频平台。那次重点是“知识驱动出片”：学科知识点 → 教学分镜 → 配音 → 动画 → 1080p 成片。
8 月 3 日，Qwen 官方正式发布 Qwen3.8-Max。
DeepSeek-V4-Flash风评冲爆了，原生支持接入Codex，而且还强化了Agent能力。我第一时间把它接进了Codex，用cc swich非常方便。一个小时，跑了一亿多token。跟大家说说体感。
7月27日，美团正式上线了CatPaw，一个全场景AI Agent平台。准确说，是「内部练了三年，现在放出来给所有人用」。
谷歌的前端功底有多深，不需要任何人来认证。
千问说它可以帮我拼九宫格了，还是不同主题的那种。
WAIC 2026上，百度秒哒带来了3.5版本。据官方数据，秒哒累计服务超过3500万用户，创造了350万个具有商业价值的应用，每天有近20万人在使用这些应用解决真实问题。
开始忘记软件以后，创作才真正开始。
最近有三个女孩火了。
面壁智能上周开源了一个叫 StaffDeck 的东西。
我刚刚 AGI Bar 小程序里建了一个共享钱包，并往里面充了 1 万块，未来 24h可点开领取
发布之前，我在 X 上看到有人说，测 K3 的感觉就像在测 Fable 5。虽然离 Fable 5 还差一点点 🤏，但超过 Opus 4.8 和 GPT 5.5 基本没有问题。在前端能力，K3 的提升非常明显，我已经用它复刻了前段时间爆火的独立工作室 Abeto 推出的一款 3D 网页游戏 《 Messenger》（ps. 音乐手动配的，主角模型是 K3 自己判断、自主去游戏官网找的）
今天凌晨看到 Arena AI 更新 Code Arena 榜单时，我第一反应是有点意外。刚刚发布的 Kimi K3 拿到了 1679 分，排在全球第一，压过了 Claude Fable 5 的 1631 分和 GPT-5.6 Sol 的 1618 分。
大家好，我是袋鼠帝。 前几天，火山的朋友提前跟我同步了一个消息，说豆包Seed模型又更新了。
不知不觉，整个AI影像行业全线迈进了Agent创作与AI视频C端普及的时代。
过去半年，国产大厂扎堆发布一种新东西：桌面Agent。如果你最近在刷相关讨论，会发现 WorkBuddy、豆包专业版、QoderWork 这三个名字出现得特别频繁。如果一个普通办公用户今天就想选一款桌面 Agent，到底该先试谁？