SGLang团队基于GB200 NVL72优化DeepSeek V3/R1推理，采用FP8 Attention、NVFP4 MoE、大规模专家并行及PD分离等技术。2000 token输入下，单卡Prefill达26,156 tokens/s，Decode达13,386 tokens/s，较H100提升3.8倍和4.8倍。BF16/FP8配置下仍达18,471/9,087 tokens/s。FP8与NVFP4低精度内核分别带来1.8倍和1.9倍加速且精度损失可忽略。
DeepSeek-V3.1 已更新至 DeepSeek-V3.1-Terminus 版本，在保持原有能力基础上，缓解了中英文混杂、偶发异常字符等问题，并优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。官方 App、网页端、小程序与 DeepSeek API 均已同步更新，开源版本已发布至 Hugging Face。
推荐理由：V3.1-Terminus 重点改进了语言混杂和 Agent 表现，开源权重与 API 已同步，适合评估多语言应用和工具调用的稳定性提升。
DeepSeek-V3.1 版本更新发布，主要包括修复若干已知问题，Agent 能力进一步提升。这是本次版本更新的核心内容，旨在优化用户体验。
DeepSeek 将 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 均升级为 DeepSeek-V3.1-Terminus，前者对应非思考模式，后者对应思考模式。此次更新在保持原有能力基础上，针对用户反馈改进了语言一致性，缓解中英文混杂及偶发异常字符，并进一步优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。
DeepSeek 为落实《人工智能生成合成内容标识办法》（2025 年 9 月 1 日起施行）等国家标准，已在平台内对 AI 生成合成内容添加标识，并提醒用户不得恶意删除、篡改、伪造或隐匿此类标识。同时发布《模型原理与训练方法说明》，对模型基本原理、训练数据及内容生成机制予以说明，以保障用户知情权和控制权。
DeepSeek已在平台内对AI生成合成内容添加标识，并明确提醒用户相关内容由AI生成。
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V3.1，采用混合推理架构，一个模型同时支持思考与非思考模式，官方 App、网页端及 API 均已同步升级。
推荐理由：混合推理架构统一思考与非思考模式，Agent基准提升具体，API兼容Anthropic格式直接降低Claude Code接入门槛。
DeepSeek-V3.1 以混合推理模型形式开源，用户可一键切换思考模式，同时 Agent 智能体支持性能得到增强。
推荐理由：DeepSeek V3.1 不是小修小补，混合推理和 Agent 支持让它从‘对话模型’转向‘行动模型’，开源这一步让 Agent 开发有了新底座。
DeepSeek-V3.1 正式发布，deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 分别对应其非思考与思考模式。新模型采用混合推理架构，思考效率较 DeepSeek-R1-0528 更高，并通过 Post-Training 优化提升工具使用与智能体任务表现。
推荐理由：DeepSeek 把推理和非思考模式合并到一个模型，解决了之前切模型的体验割裂，Agent 能力提升对做工具调用的开发者是直接利好。
SGLang团队在GB200 NVL72集群部署DeepSeek 671B模型，采用预填充-解码分离（PD）与大规模专家并行（EP）架构，结合Blackwell专用优化组件（DeepGEMM、DeepEP等），实现单GPU解码吞吐7,583 tokens/秒。在2,000 token输入下，性能较H100提升2.7倍，整体加速比达2.5-3.4倍。系统利用NVLink全互联降低通信延迟，依托更大显存支持高批次处理，显著提升MoE模型推理效率。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分6868
推荐理由：DeepSeek-R1 的常规迭代，幻觉降低和 JSON 输出是实用改进，但距离代际跃迁还差得远。开源权重直接可用，做推理链产品的团队值得花半小时跑一下。
DeepSeek 发布 R1 模型小版本升级 DeepSeek-R1-0528，在数学、编程与通用逻辑等基准测评中取得当前国内所有模型中首屈一指的成绩，整体表现接近 o3 与 Gemini-2.5-Pro。
推荐理由：后训练投入增加带来的推理提升幅度，为开源社区提供了可蒸馏的高质量思维链，小模型也能接近大模型表现。
DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强。开启“深度思考”功能即可体验新版 R1 更加强大的思考与推理能力。
DeepSeek 将 deepseek-reasoner 模型升级为 DeepSeek-R1-0528，推理能力显著增强，AIME 2025 得分从 70.0 升至 87.5，GPQA 从 71.5 升至 81.0。新版本优化了 Web 前端开发能力，并极大抑制了老版本 R1 的幻觉问题，同时支持 Json Output 与 Function Calling。
推荐理由：DeepSeek 把 R1 的推理能力又拉高了一大截，AIME 涨 17 分、Aider 涨 14 分，JSON Output 和 Function Calling 的加入让它在 agent 场景里更实用了，做复杂推理产品的人应该第一时间切过去试试。
Goodfire 宣布在 671B 参数的 DeepSeek R1 上训练了首批公开的稀疏自编码器（SAE），包括通用推理和数学各一个，并连同数据集开源，还提供 max activating examples 的 SQL 数据库和交互式 UMAP 特征可视化。
DeepSeek 发布小版本升级 DeepSeek-V3-0324，在数学、代码类评测集上得分超过 GPT-4.5，并增强了前端代码生成、中文写作与联网搜索能力。模型参数约 660B，开源版本上下文长度为 128K，网页端、App 和 API 提供 64K 上下文。权重已开源，采用 MIT License，允许蒸馏训练其他模型。
推荐理由：推理能力提升至超越 GPT-4.5 的同时保持 MIT 开源许可，让低成本部署强推理模型的门槛进一步降低。
DeepSeek-V3 新版已发布，关闭深度思考模式即可体验，模型权重同步开源。
推荐理由：DeepSeek-V3 发布时是开源模型的有力竞争者，但这条一年多前的旧闻如今毫无新意，对关注 AI 动态的你来说，可以直接跳过。
DeepSeek 将 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3-0324，推理能力增强，MMLU-Pro 升至 81.2，AIME 升至 59.4。同时优化了 Web 前端开发、中文写作（对齐 R1 风格）、中文搜索及 Function Calling 准确率，并修复了此前问题。
推荐理由：这是 DeepSeek V3 发布后的一次重要版本更新，推理和代码能力提升显著，AIME 提升近 20 分，前端和中文写作体验优化，API 用户应该尽快切换。
DeepSeek API 推出错峰优惠，夜间空闲时间价格大幅下调，R1 模型价格降至原价的四分之一，即日起可享受流畅优惠体验。
Prime Intellect 发布 SYNTHETIC-1，一个由 DeepSeek-R1 生成、全球算力贡献者协作产生的 200 万条开源推理轨迹数据集，覆盖数学、代码和科学问答五类任务，并用任务专属验证器校验正确性。
DeepSeek@deepseek_ai精选推荐理由：DeepSeek 推出硬件对齐稀疏注意力 NSA，长上下文训练推理双提速，预训练成本显著降低
ARC Prize 团队推出实验性基准 SnakeBench，用 2.8K 场 2v2 之外的 LLM 贪吃蛇对战测试 50 个模型的动态环境决策能力。o3-mini（ELO 1825）和 DeepSeek-R1（1801）居前二，推理模型合计赢下 78% 对局；榜单和代码开源，详见 https://arcprize.org/blog/snakebench。
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ARC Prize 发布对 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的分析，两者在 ARC-AGI-1 上分别得分 14% 和 15.8%，与 o1（低算力 20.5%）相当，而 o3-preview 低算力达 75.7%。
推荐理由：作者基于 ARC-AGI-1 实测数据比较 R1-Zero 与 o1/o3，提出纯 RL 训练可绕过人类标注瓶颈和推理经济学两个分析角度。
Hugging Face 发布 Open-R1 项目，目标是对 DeepSeek-R1 进行完全开源的复现。
DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版。模型遵循 MIT License 开放 API，训练技术同步公开。
推荐理由：虽已是旧闻，但 DeepSeek-R1 作为首个开源对齐 o1 的模型，其训练技术至今仍有参考价值，做推理方向的值得回溯。
DeepSeek 推出新模型 DeepSeek-R1，可通过指定 model=deepseek-reasoner 调用。该模型为推理模型，详细更新与调用指南已分别发布。
推荐理由：R1 的 API 开放让开发者能直接调用推理能力，对需要深度思考的应用是个关键接入点，成本比同类更低。
DeepSeek 推出官方移动端 App，目前已在 iOS 和 Android 各大应用商店上架。该 App 由 DeepSeek-V3 模型驱动，面向所有用户免费开放使用，用户可通过官网或应用市场直接下载。
深度求索正式发布 DeepSeek-V3 模型，性能比肩世界顶尖模型，速度跃升，价格更新。
推荐理由：DeepSeek-V3 是 2024 年底国产模型的一次真正跃迁，首次亮剑就逼近闭源顶尖，开源权重更是直接改变了开发者生态。时隔一年半回头看，它仍是理解 DeepSeek 路径的起点。
DeepSeek 将 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3，接口保持不变，用户可通过指定 model=deepseek-chat 直接调用。此次升级无需修改现有代码即可使用新模型能力。
DeepSeek@deepseek_ai精选推荐理由：DeepSeek 开源 VL2 视觉模型，3B 轻量版可端侧部署，MoE 架构支持动态图像分块
DeepSeek@deepseek_ai精选
推荐理由：DeepSeek 网页版上线联网搜索，开启后可实时获取最新信息