Post-training 的決定性影響
模型底層架構與規模維持不變，僅透過優化「訓練後處理」步驟，就讓性能產生質的飛躍。
這部在講什麼知識講解
介紹 DeepSeek 最新 Flash 模型的驚人更新，解釋僅透過「訓練後處理」優化，便讓小模型在性能上超越大型專業模型的技術突破。
適合誰關注 AI 發展與開源模型的技術愛好者。
關鍵概念了解訓練後處理的核心價值、DeepSeek 模型性能數據、開源 AI 的未來趨勢。
最值得看1:23 解釋 Post-training 讓模型從「亂用知識」到「掌握策略」的轉變。
概念地圖
概念與關係意義優先，時間戳用來導航
性能翻倍且超越大模型
新版 Flash 在多項基準測試中性能翻倍，甚至在部分指標上擊敗體積比它大 5 倍的 Pro 版本。
如同策略大腦的進化
將模型比作木匠，Post-training 教會它如何規劃、檢查並從錯誤中恢復，而非只是增加原始知識量。
開源模型打破巨頭壟斷
用戶可永久擁有模型權重，無使用限制且 API 成本極低，實現了真正的「AI 去中心化」。
頂尖 AI 本地運行的可能
預測一年內，接近頂尖水準的開源模型將能直接在高效能筆電上流暢運行，不再依賴雲端巨頭。
讓下一支影片也替你省時間
把你常看的 YouTube 影片，也變成這樣的重點摘要
安裝摘要王後，打開任何 YouTube 影片就能一鍵整理重點，先看值得看的段落，不必再複製網址。
用摘要王先看重點，把時間留給想看的段落。免費註冊，我們會把 YouTube 電腦版安裝連結和教學寄到你的信箱。
免費註冊，再送 5 小時影片摘要額度・30 天有效
使用 Google 免費開始・每個新帳號限領一次
一個選填問題
剛才這份摘要有幫你節省時間嗎？
如果願意，點一下最接近你的感受就好。
謝謝，你的回答會幫我們把摘要做得更有用。
看完可以做什麼
前往 DeepSeek 官網或透過 API 調用新版 Flash 模型，實際測試其在複雜邏輯與自我糾錯任務中的表現。
生成於 2026-08-04
檢舉
觀眾怎麼看
整理 40 則有效留言信心 高觀眾高度讚賞 DeepSeek 以低成本實現高效能的技術突破，並視其為推動 AI 平民化的關鍵力量。
觀眾普遍認為 DeepSeek 透過低成本與開放資源，真正落實了 AI 技術的民主化，打破大型科技公司的壟斷。
部分使用者分享了在程式開發中的實測心得，並呼籲透過付費使用 API 來支持開發團隊的貢獻。
觀眾對於在個人電腦上本地部署模型所需的硬體規格（如 VRAM 大小）感到好奇，並關注其在複雜任務中的表現。
有觀眾詢問目前的測試結果是否過於理想化，並希望確認該模型在實際多步驟代理任務中的真實效能。
留言樣本僅代表部分觀眾觀點，且部分內容涉及政治敏感議題，不代表技術層面的客觀事實。