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Latent Space● 精選AI 評分87
DeepSeek 開源了生產推理棧 DeepInfer,它基於 vLLM 定製、採用 Apache 2.0 許可,支援最長 72 小時 prompt 快取、投機解碼與結構化輸出,相容 NVIDIA 與華為昇騰。官方稱單叢集日處理 155 萬億 token、輸入快取命中率 96%、首 token 延遲 400ms、生成速度 230 token/s,按非高峰電價折算單卡每小時收入 38 美元,毛利率超過 80%、回本週期 81 天。不過 KV 快取管理與負載均衡仍未開源;
X @deepseek_ai● 精選AI 評分82
DeepSeek 已將自研推理框架 DeepInfer 完整開源。該框架在其生產環境中支撐 DeepSeek-V4.1-Flash 的大規模推理服務,主打高吞吐與低延遲。官方表示,公開這套生產環境所用的推理元件是為了幫社群降低算力成本、減少能耗,讓 AI 更可負擔。推文未給出具體效能數字,硬體支援與部署方式需檢視開源倉庫。
Hacker News front page● 精選AI 評分81
DeepSeek 以 Apache 2.0 協議開源了支撐其大規模生產服務的推理框架 DeepInfer,目前僅支援 DeepSeek-V4.1-Flash 一個模型。該框架包含 FlashMLA、DeepGEMM、DeepEP 等最佳化核心,Attention DP 與 MoE EP+EPLB 並行,DSpark 投機解碼(草稿長度預設 5),以及預設開啟的非同步排程、批不變推理、確定性取樣,並支援正則、JSON schema、EBNF 結構化輸出。
Hacker News front page● 精選AI 評分80
DeepSeek 上線 Search 與 Fetch 兩個工具 API,按每 1000 次成功請求 0.75 美元計費。Search 由其自研搜尋引擎驅動,返回標題、連結、長摘要與網頁正文,支援 site:、lang:、after: 等查詢運算子,單次最多 50 條結果,每條帶 0–3 的重排分與 0–4 的權威度分級;Fetch 把指定 URL 的網頁抓取為 Markdown。
DeepSeek news● 精選AI 評分62
DeepSeek 上線 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,官方稱其基準測試更強、任務完成更快、輸出更短,在效能與成本上實現帕累托改進,已在官網、App 和 API 提供,並在 Hugging Face 與 ModelScope 開源。該模型針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy、WorkBuddy 等最佳化,需升級到 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 及以上獲得最佳體驗。
量子位● 精選AI 評分65
DeepSeek 計劃領投具身智慧初創公司 Winverse AI 的數千萬美元種子輪融資,投後估值約 4 億美元(約 28 億元人民幣),美團旗下龍珠資本也作出投資承諾。Winverse AI 今年剛成立,創始人胡瀚是 Swin Transformer 論文共同作者、原騰訊混元傑出科學家,曾負責視覺語言與具身智慧基礎模型團隊。這是 DeepSeek 兩個月內第二次投向機器人領域,此前 8 月以約 1.41 億元入股宇樹科技,並簽署具身智慧與大模型聯合研發的戰略合作備忘錄。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分60
DeepSeek 介紹 DeepInfer 推理引擎,包含高效能核心與最佳化推理引擎、分散式推理與投機解碼、SWA Bounded Replay 和結構化輸出。官方稱未來 DeepSeek 模型的推理程式碼及後續最佳化也將在此發布。帖文未給出效能資料、支援模型或上線時間。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分80
DeepSeek 的 Search 與 Fetch API 現已向所有人開放,由自研搜尋引擎驅動,全球日均處理數億次請求,每個端點定價為每 1000 次呼叫 0.75 美元。通過 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 中的服務端工具發起的 Search 與 Fetch 呼叫,目前對 DeepSeek API 使用者免費,計費自 2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC 開始。
Latent Space● 精選AI 評分86
DeepSeek 上線 V4.1 Flash 1017,552B 總引數 / 16B 啟用 MoE,支援 1M token 上下文,MIT 許可,API 價格維持每百萬輸入 0.30 美元、輸出 1.20 美元,閒時半價。Artificial Analysis 智慧指數升至 45(+6),在開源權重模型中與 GLM-5.3 並列第二,僅次於 MiMo-V2.6-Pro;Code Arena WebDev 與 Agent Arena 均為開源第一。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分71
DeepSeek 發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,該模型通過帶自我反饋的強化學習提升端到端專案開發能力,覆蓋從遊戲製作到 3D 建模的完整流程。官方以演示形式展示實際效果,未在帖文中給出引數規模、上下文長度或 API 價格等資訊。
Hacker News front page● 精選AI 評分88
DeepSeek 發布開源權重模型 V4.1 Flash 1017 (Max),採用 MIT 許可,權重已上傳 Hugging Face,支援文字與影像輸入。在 Artificial Analysis 智慧指數上它得分 45,遠高於同類開源模型中位數 19;總引數 552B、每 token 啟用 16B,上下文視窗 1M token,輸出速度約 230 token/秒。
量子位● 精選AI 評分76
DeepSeek 彈性計算團隊大量招聘,尤其需要資深工程師,併發布技術報告《DeepSeek 彈性計算(DSec):面向大規模 Agent 訓練的沙盒基礎設施》。DSec 支撐 DeepSeek-V4 全部訓練、評測和資料預處理,單個分片約 160 臺伺服器、3 萬 CPU 核心、250TB 記憶體,每天服務約 300 萬個沙盒,高峰線上超 38 萬個,每秒建立 5000 多個。團隊接下來要把 Agent 執行環境的數量和種類擴充成百上千倍。
Hacker News front page● 精選AI 評分89
DeepSeek 發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新,權重以 MIT 許可開放。官方稱其在推理、程式設計、Agent 與視覺基準上均有提升,同時縮短任務執行時間與輸出長度:Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升至 42.3,Apex Bench v1.1 從 64.6 升至 72.1,HLE(無工具)從 36.8 升至 42.6。
X @deepseek_aiAI 評分33
DeepSeek 強調開放模型、核心與推理,並邀請社群檢視程式碼、參與貢獻和共同建置。推文稱,從私有部署到公有云,團隊都會繼續與社群合作,讓大規模推理更高效。該條為系列第 4/4 條,未給出具體模型、程式碼庫、許可證或時間表。
量子位● 精選AI 評分92
DeepSeek 發布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,網頁端、App 與 API 已同步切換。相比上一版 V4.1 Flash,程式碼與 Agent 任務等基準測試全面上漲,同時任務執行時間和輸出長度下降,官方稱其為效能—費用的帕累托改進;完整使用需把 DeepSeek Harness 升級至 0.2.1-rc.1 及以上,新使用者首次登入 Harness 可領 6 元贈金,7 天內有效、限量發放。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分85
DeepSeek 發布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,已在官網、App 和 API 上線。官方稱其基準測試表現更強、任務完成更快、輸出更短,在效能與成本上屬於帕累托改進。該模型針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了最佳化,DeepSeek Harness 需升級到 v0.2.1-rc.1 或更高版本以獲得最佳體驗。
機器之心● 精選AI 評分86
DeepSeek 以 Apache 2.0 開源內部推理框架 DeepInfer 及配套編解碼元件 deepseek-recipe,當前支援 DeepSeek-V4.1-Flash。官方披露單叢集每天吞吐 155 萬億 token,按 API 谷價摺合每卡每小時 38 美元收入,有人以每張 B300 每小時 7 美元租金估算毛利率約 82%。
Latent Space● 精選AI 評分76
OpenAI 內部模型 5 月給出 1946 年提出的 Erdős 單位距離猜想的反例,6 月證明 Cycle Double Cover,7 月再解十個開放問題,9 月給出 Navier-Stokes 證明;Anthropic 則形式化了費馬大定理並改進黎曼猜想的界。文章分析稱,LLM 以深度優先方式並行推進多條思路,再用只能校驗完整證明的自動驗證器剪枝,單條思路的試錯成本降到幾分鐘,因此普通甚至看似不可能的提示也值得投入大量算力。
TechCrunch AIAI 評分66
彭博社報導,DeepSeek 完成約 150 億美元(約 1000 億元人民幣)融資,為中國規模最大的融資輪之一,距美國要求聯邦民事機構移除其技術僅兩天。潛在投資方包括寧德時代和騰訊。該公司 6 月才以 500 億美元估值融資逾 70 億美元,7 月據報又以約 710 億美元估值尋求 15 億美元,並計劃最早明年在中國 IPO;本輪資金將投向 AI 基礎設施與開源模型。
機器之心● 精選AI 評分78
小紅書 Dots 團隊開源稀疏注意力加速方案 DoSA,在保持原始 Top-K 選擇結果完全等價的前提下加速索引器,約 1M token 上下文下 Dots3-Note-preview、GLM-5.2、DeepSeek-V3.2 的首 token 延遲較各自 SGLang 基線分別降低約 37%、46% 和 48%。其做法是用分數上界與入選門檻下界,提前排除約 97% 不可能入選的候選,只對剩餘候選做全部索引頭的精確打分。
機器之心● 精選AI 評分90
DeepSeek 於 10 月 17 日把 V4.1 Flash 升級為 V4.1-Flash-1017,網頁端、App 與 API 同步切換,API 呼叫方式不變。新模型引數量 763B,高於 V4.1F 的 552B;Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升至 42.3,max 檔每任務平均費用從約 3.3 元降至約 1.3 元,API 單價保持不變,權重以 MIT 許可在 Hugging Face 與 ModelScope 開放下載。
量子位AI 評分60
北京時間 10 月 15 日上午 8 點 11 分起,DeepSeek 網頁對話、V4 Pro API 與 V4.1 Flash API 出現部分中斷,官方狀態頁顯示原因已定位並進入修復,故障持續約一小時,第三方監測平台 StatusGator 24 小時內收到 86 條報障。同一時間,名為 DeepSeekHarness 的帳號在 B 站開通主頁,尚未發布內容,官方未說明其與本次故障有關。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分61
DeepSeek 將其生產環境使用的 token 編碼與解碼元件 deepseek-recipe 開源。該元件的處理邏輯與官方 DeepSeek API 對齊,目的是讓社群自行部署的服務復現相同的 API 行為。這條訊息是該發布執行緒中的第 3 條,官方只給出倉庫連結,未說明許可證與適用範圍。
Hacker News front page● 精選AI 評分87
美國國土安全部(DHS)發布命令,禁止美國聯邦文職機構使用 DeepSeek。相關檔案已進入《聯邦公報》公示流程,標題即明確寫明這一禁令;具體生效時間與執行細則需查閱原文,公開討論中尚未見到更多條款細節。該訊息在 Hacker News 上獲得 156 分、140 條評論,討論集中在禁令的適用範圍與合規影響。
機器之心● 精選AI 評分80
DeepSeek 網頁與 API 今日上午大面積中斷近 5 小時,官方隨後按過去 7 天 API 使用量向使用者發放贈送餘額補償。中斷從早上 8 點左右開始,對話服務、V4 Pro API、V4.1 Flash API 均受影響,9 時左右定位原因,12 點 50 分左右完成修復。社交網路上曬出的補償金額從幾元到 300 多元不等,幾乎人人有份。
X @GoogleDeepMindAI 評分7
Hacker News front pageAI 評分65
有文章提出疑問:DeepSeek 4.1 Flash 為何沒有讓業界感到震動。該文在 Hacker News 上獲得 158 分、127 條評論,討論熱度並不低。原文未披露該模型的引數、定價、基準測試等具體資訊。
量子位AI 評分60
開發者 FeiZ 發布基於 DeepSeek Harness 的民間外掛 ds-bot,可把多個 Bot 組成團隊,每個 Bot 擁有獨立名稱、職責、指令、形象與可切換的模型,並具備持久化長期記憶。它支援設定 Main Bot 主管,訊息預設由主管回覆並排程其他 Bot,以降低群聊的 token 消耗;記憶以 Markdown 檔案儲存,每輪對話後自動審查增刪改,資料儲存在本機 DSH 目錄的 bot/ 與 sessions/ 中。
機器之心● 精選AI 評分74
Google DeepMind 10 月 15 日發布技術演示,展示用 AI 開發平台 Google Antigravity 的智慧體尋找抗菌肽:從 UniProt 數百萬條序列出發,經 ProtNLM 功能預測與序列、AlphaFold 結構、基因組鄰域三類證據篩選,找到一種 97 個胺基酸的乳酸菌素 972 家族細菌素候選(UniProt A0A0U0D591),已進入溼實驗驗證。
X @GoogleDeepMindAI 評分57
Google DeepMind 發布了一套可快速驗證生物設計是否內建安全防護的工具,並以開放形式供研究使用。該工具面向科研人員,目的是在 AI 加速科學發現的同時不拖慢關鍵研究進度。官方未披露具體工具名稱、技術細節與適用限制。