封面提示词：Minimalist illustration, combination of reality and abstraction, blurred grainy texture, solid pure white background, blurred + grainy + textured + hazy feel, fresh and elegant, healing color palette, strong contrast between warm and cold tones, emphasizing a dreamy and warm atmosphere, shimmer, faint shapes of many colorful planets, surrounded by small stars, non-traditional composition, motion blur, self-order, artistic, cute, seamless pattern. --ar 16:9 --v 8.1
聊一下上周做了什么：
- GPT-Image-2 发布以后，我发了不少相关玩法。其中关于“生成游戏内容”和 Seedance 2.0 结合去做交互式游戏的玩法爆了，在推特上有两条百万曝光的推文。
- 去参加继刚的分享会时做了一个 PPT，大家都觉得做得不错，于是我就顺势做了一个 PPT Skills。目前相关的推特文章也快百万阅读了，看到很多朋友在用，后面也会继续迭代这个 PPT 相关的产品。
- 我的 CodePilot 开始重构了。主要想看看这次能不能让整体性更强一点，让所有的 Harness 都在一个体系下工作，而不是像之前那样东一榔头西一棒子地去搞。
上周精选✦
Open AI 发布 GPT-5.5 和 GPT-Image-2.0
上周 OpenAI 非常猛，不仅发布了 GPT-Image 2.0，还发布了 GPT 5.5 模型。同时，它的 Codex 客户端也更新了非常多有意思的功能。
这三者加起来，让我觉得现在 Codex 已经完全可以替换掉 Claude Code 和 Claude 那套体系了。尤其是在 Vibe Coding 的过程中，素材生成和交互界面的测试走查方面非常强。
先来看看 GPT-5.5：
这次 OpenAI GPT 5.5 的发布，除了更聪明以外，在解题方式上也更加高效，能用更少的 Token 完成更高质量的输出。
OpenAI 表示 GPT 5.5 是他们最具有 Agent 能力的编程模型。它可以在一些编程测试上，用更少 Token 的同时得到优于 GPT 5.4 的结果，能够在 Codex 中承担从重构到调试、测试、验证等所有流程的工作。
从我自己的感知来看：
- GPT 5.5 几乎已经能够平替 Opus 4.7 了，而且在文本写作和对话语气方面比 Opus 4.7 要好很多。
- 它的 Token 生成速度提高了 20% 以上。
- 比较明显的缺点是在超长程任务的稳定性上稍差，且在对话过程中比较啰嗦。
此外，由于它的编码能力和漏洞发现能力变强了，在涉及到网络安全相关的任务时，系统会要求进行认证，否则不会开启这类任务。定价方面，GPT 5.5 比 GPT 5.4 稍微高一点。
然后是 GPT-Image 2.0 模型：
这个模型在图像模型的整体能力上，相较于 Nano Banana 2 又往前进了一步。主要表现在一些需要智能的、非常常见的设计任务上，能力有着非常大的提升。
而且它不需要你有复杂的提示词，就能够自己进行设计，给出一个非常好的、中等偏上的结果。从 OpenAI 自己的发布内容来看，它能够承担复杂的视觉任务，并生成即时可用的、精确的视觉效果，在中文文本渲染上非常强。
此外，Image 2.0 还有以下特点：
- 首款具备思考能力的图像模型：可以联网实时检索并获取信息。
- 多样化生成：能够根据一条提示词创建多种特色的图像。
- 自我检查机制：它会对输出结果进行检查，因此在准确性、实践性、时效性、连贯性以及视觉一致性上的效果都非常好。
用 OpenAI 的话来说，它实现了图像生成从单纯渲染到战略设计、从单一工具到视觉系统的跨越。
就我目前观察来看，它在任何常见设计任务上的表现都不错。但是在涉及到绘画、漫画、CG 渲染等非真实场景的绘画与艺术任务上，它的涂抹感非常严重，效果非常像即梦的 SeeDream 模型。这个我感觉后面他们估计得优化一下。
Deepseek 发布 Deepseek V4 模型
从年前就各种消息满天飞，说 DeepSeek V4 要发布了，结果硬是熬到了 5 月劳动节前夕，上周才发布。
DeepSeek-V4 总共包括两个模型：Pro 和 Flash。Pro 模型：总参数：1.6T、激活参数：49B。Flash 模型：总参数：284B、激活参数：13B。二者的预训练数据都是 32T。
从他们的测试成绩来看，DeepSeek-V4 在各项能力上都跟现在的顶尖模型 GPT-5.4 和 Opus 4.6 相差不多。据官方所说，其 Agent 能力大幅提高，已经成为他们公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型。此外，由于 V4 Pro 的参数高达 1.6T，在世界知识上也大幅领先其他开源模型。
关于 V4 Pro 和 Flash 的对比及技术亮点，主要有以下几点：
-
模型性能对比：
(a) 在世界知识储备上，V4 Flash 稍微逊色于 Pro 版本。
(b) 在 Agent 能力测评上，Flash 与 Pro 的表现基本相当。
-
超高上下文效率：
他们开发了一种全新的注意力机制，在 Token 维度进行压缩并结合 DSA 吸收注意力，实现了极长的上下文处理能力。现在 100 万上下文已成为官方 API 服务的标配，DeepSeek-V4 Pro 和 Flash 默认都会启用 100 万上下文长度。
-
产品适配：
官方针对 Claude Code、Claude Ops、OpenCloud、OpenCode 等主流 AI 插件产品进行了适配和优化。不过根据我自己在发布当天的测试，Pro 模型在 Claude Code 下的使用还存在一些问题，不知道是不是设置原因，这几天我还没来得及重新测试。
-
价格与优惠活动：
目前的定价策略非常有竞争力。Pro 模型的标准价格为：输入 12 元/百万 Token（缓存命中时为 1 元），输出 24 元/百万 Token。
重点在于他们在 5 月 6 号前开启了 2.5 折优惠活动：
(a) Flash 和 Pro 全线产品仅需原价的 1/4。
(b) Pro 模型的输出价格降至 6 元/百万 Token。
(c) 在缓存命中的情况下还会打 1 折，Pro 模型的输入成本仅需一毛钱。
这种价格水平非常恐怖。如果是原价，竞争力可能还没那么突出，但以目前的折扣价来说，这东西可太猛了。
