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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。
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。
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。
DeepSeek 上線 V4.1 Flash 的 10 月 17 日快照版 V4.1 Flash 1017，這是首個基於自研 Causal Encoder-Decoder（CED）架構的稀疏 MoE 模型：552B 總引數，輸入啟用 8B、輸出啟用 16B，影像理解原生內建。
DeepSeek 以開源方式發布 V4.1-Flash-1017，模型權重已同步上線 Hugging Face 與 ModelScope。官方給出的獲取渠道只有這兩個平台，公告中未提及引數量、上下文長度與許可條款等細節。
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。
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。
位元組 Seed 團隊發現，DeepSeek-V4 系列在 128K 長上下文檢索中的準確率會隨目標資訊的位置以 4 個 Token 為週期起伏，同一條資訊換個位置最多相差 40.2 個百分點，V4-Pro-Base 也有 34.8 個百分點。原因指向其為省記憶體採用的分塊 KV Cache 壓縮：資訊在壓縮視窗內所處相位不同，檢索能力就出現系統性差異，團隊稱之為相位敏感性，並用基於 Qwen3-0.6B 自訓的多種分塊壓縮模型復現了同樣的週期。
DeepSeek Harness 發布 v0.2.1-alpha.1，新增實驗性 Claude Code Mods 相容層，讓按 Claude Code Mods 介面編寫的擴充套件有機會接入 DSH 外掛系統執行。官方稱該相容層主要用於驗證 Mods API 能力，大致屬於 DSH 外掛能力的子集，暫不提供完整實用相容性；diff、agents-md、sec-default 和 telemetry 仍標註為不可執行。
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。
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。
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。
DeepSeek 官方推出 DeepSeekHarness 的打包桌面版本，覆蓋 macOS 與 Windows 兩個平台。Linux 使用者可通過 npm 上的 @deepseek-ai/dsh 包獲取。官方在社交帳號上公布了這一訊息，並給出下載地址 deepseek.com/harness。
Kling 4.0 於 10 月 15 日晚正式上線，原生影片生成時長提升至 30 秒。新增的全能參考支援圖片、影片與角色主體組合輸入，一次任務最多 15 項參考素材（圖片 10 張、影片 5 段且總時長不超過 30 秒，最多 7 個主體），也能針對特定元素區域性改片。同時推出主打速度與成本的 Kling 4.0 Flash，單次生成 3—20 秒；
阿里通義千問官方帳號轉發並祝賀 LightSeek 的 TokenSpeed 推理成績：Qwen3.8-Flash-Next 在輝達 GPU 上實現單使用者 685 output tokens/s。官方稱該結果令人印象深刻，並表示期待社群繼續釋放 Qwen 的推理潛力。這一數字指向 Qwen3.8-Flash-Next 在推理側的吞吐表現。
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。
Mistral AI 稱 Mistral Large 4 在 AutomationBench 上完成 657 個業務工作流，成績領先 Kimi K3、MiMo-V2.6-Pro 與 DeepSeek V4 Pro。該基準的任務跑在模擬辦公應用中，涵蓋 Gmail、Google Sheets、Slack 與 Salesforce 四個工具。帖文未披露具體分數、評測日期與配置細節。
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。
llama.cpp 作者 Georgi Gerganov 建議使用 Qwen3.8-27B + MTP 的使用者升級到 DFlash，以獲得額外速度提升。啟用方式是在最新 llama.cpp v0.6.0 上執行 llama serve -hf ggml-org/Qwen3.8-27B-GGUF，並加上 --spec-type draft-dflash 與 --spec-draft-n-max 7 兩個引數。該提示未給出具體提速幅度，只強調必須使用最新版本。
Gemini 3.7 Flash 已棄用，由 gemini-3.8-flash 取代，API 請求會自動路由到新模型，Google AI Studio 中也不再可選；同樣棄用的 gemini-3.5-flash 則被路由至 gemini-3.6-flash，開發者需更新模型字串。
Google DeepMind 發布 Gemini 4 Argon，主打程式設計、企業知識工作與網路防禦，在 19 項基準中 13 項達到 SOTA，並首次實現最高 1M token 輸出（Long Decode Continuation 跨呼叫續寫）。目前僅面向政府使用者與 Fairwind 計劃中的可信網路安全人員開放，開發者、企業與消費者訪問時間未定。標準定價為每百萬輸入/輸出 token 4/20 美元，五折優惠後 2/10 美元，快取輸入再降 95%。
Google 在 9 月發布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon，具備先進推理能力與 100 萬 token 輸出上限，目前通過 Fairwind Program 向受信任的網路安全防禦方分階段開放。
開發者 roofkid 發布 Ninfer 4080，在 RTX 4080 16GB 上以 100k 上下文執行 ISTA-DASLab-Qwen-3.8-27B-GSQ，實測最高 prefill 2720 tok/s、生成 262 tok/s。專案採用 DFlash2 推測解碼與 KV 壓縮，程式碼已在 GitHub 開源並提供 Docker 映象。
OpenAI 發布 GPT-6.1 Sol 的 Ultrafast 模式，官方稱智慧水平與標準版一致、仍逼近旗艦 Astra，但速度是標準版的 8 倍。其 API 定價為每百萬輸入 token 12 美元、輸出 60 美元，是標準版（2 美元 / 10 美元）的 6 倍，API 呼叫不受訂閱等級限制。
Ollama 發布 v0.40.4，把 llama.cpp 升級到 b11521，新增對決策模型與 EmbeddingGemma 2 的支援。啟動流程中，Codex 的 /model 選擇器現在會列出本機已安裝的模型；服務端推理路由則改為複用已驗證的 manifest 與已載入模型。MLX 修復了推測回滾後迴圈狀態未壓縮的問題，MLX 與 MLX-C 同步做了版本號提升。
Google 將停止 Gemini Flash 和 Pro 模型的免費使用，使用者需付費訂閱才能繼續使用。此舉在 r/GeminiAI 社群引發大量討論，使用者對 Flash 被納入付費範圍尤為不滿，認為 Flash-Lite 能力不足。部分使用者表示將轉向 ChatGPT、Claude 或 DeepSeek 等替代方案。
Google 於 10 月 1 日突然發布 Gemini 4 Argon，在 DeepSWE v1.1 上以 77.9% 超過 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra，Vals Index 以 68.90% 登頂，Text Arena 以 1525 分居首。優惠期單題成本約低四成，每百萬輸入 Token 2 美元、輸出 Token 10 美元，支援百萬 Token 輸出。目前僅開放給經篩選的網路安全團隊，通過 Fairwind 計劃使用，其他訂閱使用者需等待。
Google 正式發布 Gemini 4 Argon 模型，稱其在程式設計、網路安全、科學、金融與法律等多項基準上超過 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。Google 表示 Argon 提供前沿推理能力、在複雜工作流中表現更好，同時減少含糊其辭、重複與套話。這是 Google 在數月缺席前沿模型競爭後推出的新模型，官方稱已在內部投入使用，完整報導見 The Verge。
Cloudflare 推出開源權重決策模型 Clef-omni，能在一次 API 呼叫中同時接收音訊（wav/mp3）、影片（mp4/webm）、影像和文字輸入，模型基於 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 的 MoE 架構訓練 LoRA，權重已發布在 HuggingFace。官方稱純文字決策中位延遲約 130 毫秒、影像約 150 毫秒、音訊數百毫秒，含聲音的 21 秒影片約 1.5 秒。
Google 讓 Gemini 4 Argon 在 Antigravity 的 /goal 模式下無人值守跑了 11 小時，對約 20.5 萬行、近 800 個原始檔的 google/adk-python 倉庫做跨檔案效能最佳化，最終把長會話的記憶體 session 準備時間縮短約 40%，冷啟動包匯入加快 21%。該 PR 跨 32 個檔案提出 6 項最佳化，經人工評審後僅 2 項合入，4 項被拒。