X @deepseek_ai● 精選10/2 08:00AI 評分75
DeepSeek 發布 Harness 桌面版，支援 macOS 與 Windows
DeepSeek 推出 DeepSeek Harness 的打包桌面版，覆蓋 macOS 與 Windows，Linux 使用者可通過 npm 上的 @deepseek-ai/dsh 包獲取。官方在社交平台公布了這一訊息，並給出下載地址 deepseek.com/harness。
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X @deepseek_ai● 精選9/10 07:10AI 評分75
DeepSeek V4.1-Flash 上線 API，原生多模態
DeepSeek 在 API 上線 V4.1-Flash，原生支援多模態，模型名設為 deepseek-flash。V4-Flash 與 V4-Flash-Vision-Exp 已退役，舊名暫時路由到新模型；多方測試稱 V4.1-Flash 在效能、成本、速度和總執行時間上均超過 V4-Pro，V4-Pro 正被淘汰。
X @deepseek_ai9/10 07:10AI 評分59
DeepSeek V4.1-Flash 發布，API 價格下調
DeepSeek 發布 V4.1-Flash，採用更高效架構，API 價格下調，新價格於 2026 年 9 月 10 日 04:00 UTC 生效。繼續實行峰谷定價，低谷費率為高峰的 50%，彈性工作負載可安排在低谷時段以節省成本。
X @deepseek_ai● 精選9/10 07:10AI 評分61
DeepSeek V4.1-Flash 將 KV cache 壓至前代四分之一
DeepSeek 發布 V4.1-Flash，其 KV cache 相比上一代只需 1/4 的 HBM 和 1/8 的 SSD 儲存。官方指出快取命中費用常佔 agent 成本很大比例，壓縮快取可顯著降低這部分開銷。
X @deepseek_ai● 精選9/10 07:10AI 評分63
DeepSeek 宣布與開源社群合作支援 V4.1-Flash 推理
DeepSeek 表示將與開源社群緊密合作，為 V4.1-Flash 提供推理支援，並探索更多部署選項。官方同時放出模型與論文連結，並稱可承接 2000 塊 GPU 加儲存叢集的大規模部署需求。
DeepSeek news● 精選10/2 22:11AI 評分87
DeepSeek 發布 V4.1-Flash：552B MoE，KV 快取降至上代 1/4
DeepSeek 發布 V4.1-Flash：552B MoE、原生多模態，已上線 DeepSeek API（模型名 deepseek-flash），舊版 V4-Flash 與 V4-Flash-Vision-Exp 退役。新因果編碼器–解碼器架構只有 8B 輸入、16B 輸出啟用引數，KV 快取降至上一代的 1/4 HBM 與 1/8 SSD，官方稱多方測試顯示其在效能、成本、速度和總執行時間上超過 V4-Pro，V4-Pro 將逐步淘汰。
MLX LM releases● 精選2/12 18:40AI 評分84
v0.30.7 發布：修復 Kimi Linear、DeepSeek V3.2，新增 GLM5 與 Qwen3.5
2026 年 2 月 12 日發布的 v0.30.7 修復了 Kimi Linear 與 DeepSeek V3.2 的 indexer 和權重載入問題，並加快 DSV32 生成速度。這一版新增 GLM5、不含視覺能力的 Qwen3.5 系列與 LongCat MLA 支援，LFM2 模型可用 Pythonic 方式呼叫工具，另加入 Mistral 工具解析器。訓練流程中的驗證集改為可選，還有一項為下一版本提號的版本號變更。
NVIDIA blog10/1 14:00AI 評分22
NVIDIA 提出 AI 工廠回報三要素，稱 Vera Rubin 每兆瓦吞吐超 GB300 30 倍
NVIDIA 提出衡量 AI 工廠投資回報的三個變數：產能（每兆瓦吞吐與每 token 成本）、使用壽命和需求。它援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍；每兆瓦 AI 工廠造價約 6000 萬美元。