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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；
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。
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。
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。
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 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 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 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-V4.1-Flash-1017 已在 Ollama 上線，可通過 Ollama Cloud 呼叫，託管位於美國且承諾零資料留存。該模型在 agentic 任務上表現較強，同時單任務成本更低。
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。
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%。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
去拒答（abliterated）版 DeepSeek 現有 5 家獨立推理服務商可用，均支援 1M 上下文。各家價格差距很大：Experiential Labs 與 Hopper 最便宜，輸入每百萬 token $0.30、輸出 $0.03；audn 最貴，為輸入 $4.50、輸出 $0.40。速度上 Refuseless 達 515 tok/s，audn 只有 24 tok/s；Hopper 延遲最低，為 351ms。
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 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。
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。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 已在 LM Studio Bionic 上線，支援 100 萬 token 上下文與影像輸入，官方稱其價效比很高。該模型由美國境內託管，並提供完整的零資料保留（ZDR）。LM Studio 建議將它用於 coding 任務。
美國國土安全部已下令聯邦文職機構停止採購 DeepSeek 的產品與服務，並將其從政府 IT 系統中移除。該命令不只針對 DeepSeek 自家產品，也涵蓋使用 DeepSeek 技術建置的第三方產品與服務，相關機構可以申請例外。官方理由是使用者資料處理問題，擔心美國政府使用者的敏感資訊可能依中國法律被中國方面獲取。此前 2025 年 12 月通過的法律已限制 DeepSeek 在情報領域國家安全系統中的使用，中方則表示反對泛化國家安全、把科技與貿易問題政治化。
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 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。
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。
LM Studio 在 Bionic 中為 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 增加了新的美國本土算力，官方稱速率限制問題會明顯緩解。團隊表示仍在繼續擴容，之後會加入更多容量。