Rohan Paul@rohanpaul_ai精选AI 评分7676推荐理由：原文给出融资目标上调、估值和投资方等细节，可帮助读者了解这轮融资的结构与节奏。
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DeepSeek 最新动态
DeepSeek（深度求索）的模型发布、开源权重、技术报告与 API 价格变化。
89 条精选近 30 天 12 条共收录 590 条
更新
大事记
2023 年至今DeepSeek的精选
- Rohan Paul@rohanpaul_ai精选AI 评分7676
公众号：DeepSeek精选AI 评分7575 DeepSeek 全面开源内部推理框架 DeepInfer
DeepSeek 宣布将内部推理框架 DeepInfer 全面开源，并同步开源生产级 Token 编解码组件 deepseek-recipe。
推荐理由：DeepSeek 将内部推理框架全面开源，给出仓库地址和兼容平台，开发者可据此优化大规模推理的成本。
Hacker News：AI 热帖精选AI 评分8585 美国国土安全部下令所有联邦文职机构移除 DeepSeek 及基于其开发的产品
美国国土安全部依据 2018 年供应链法发布 2026-01 号命令，要求所有联邦文职机构立即停止采购 DeepSeek 及其关联公司产品，并从 IT 系统中移除相关产品，包括使用 DeepSeek 实现开发的第三方产品与服务。
推荐理由：禁令延伸到第三方 DeepSeek 魔改产品，给所有向美国联邦供货的 AI 厂商提出了溯源自家模型组件的新要求。
Arena.ai@arena精选AI 评分7474引用Arena.ai@arena激动人心的消息：@deepseek_ai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 现已成为 Code Arena: WebDev 中排名第一的开源模型，以低 10 倍的成本超越 Kimi K3 (Max)！ 亮点： - 排名第一的开源模型，领先于 Kimi K3 (Max) - 以 1670 分位列总榜第 12，领先于 Claude Opus 5 (High)，与 GPT-6 Sol (Max) 相差约 10 分以内 - 以每百万输入/输出 token $0.3/$1.2 的价格推动帕累托前沿移动 - 相比上一版 DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 提升 52 分 祝贺 @deepseek_ai 团队为开源生态又做出了一项强有力的贡献！
推荐理由：Arena 用 7.5K 真实会话的数据说明该模型以约 27% 的成本拿下开源第一，读者可据此权衡 Agent 场景的性价比。
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选AI 评分6666推荐理由：第三方评测机构给出该模型在多项基准的具体分数和成本对比，读者可据此评估其在开源模型中的性价比位置。
- Arena.ai@arena精选AI 评分6969引用DeepSeek@deepseek_ai
🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 来了！ 与上一版本相比，基准测试表现更强、任务完成更快、输出更短——在性能与成本上实现了帕累托改进。现已在我们的网站、应用和 API 上线。 🛠️ 针对 @DeepSeekHarness、Tencent CodeBuddy、WorkBuddy 等进行了优化。升级到 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更高版本，以获得新模型的最佳体验。 1/4
推荐理由：Arena 榜单给出了具体排名、分数和价格点，读者可以据此评估 DeepSeek 新版模型在 WebDev 编码上的性价比位置。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分6262 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布，多基准成绩提升且 API 价格不变
DeepSeek 将 V4.1 Flash 升级至 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，网页端与 APP 同步更新，API 调用方式与价格不变，仍用 deepseek-flash 访问。
推荐理由：原文列出各基准分数并说明 API 调用与价格不变，读者可直接评估新版模型是否值得切换。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分6767 DeepSeek 开放自研搜索 API
DeepSeek 开放自研搜索 API，底层由 AI 原生的 DeepSeek 搜索引擎提供，每天稳定处理数亿次搜索请求。该引擎索引全球千亿级网页、支持多语言，并通过识别机制过滤 SEO 作弊、GEO 操纵和低质 AIGC，使用方式见网页搜索与抓取指南。
推荐理由：原文给出开放入口、索引规模与过滤机制，接入 RAG 或智能体的开发者可据此评估是否纳入现有工作流。
vLLM 官方博客精选AI 评分6363 vLLM 详解 DeepSeek-V4.1-Flash 优化：Agent 场景吞吐提升 5 倍
Inferact 与 vLLM 社区在 DeepSeek-V4.1-Flash 发布三周内完成优化，低并发速度提升 1.9 倍，150 TPS 约束下吞吐提升 5.3 倍。
推荐理由：vLLM 团队拆解了 SWA bounded replay 和一系列内核优化，说明五倍吞吐提升具体来自哪里，方法可复用于其他 Agent 服务场景。
X.PIN@thexpin精选AI 评分8282推荐理由：融资规模较原目标明显上调，还提到腾讯、宁德时代参与和 IPO 时间点，读者可借此了解 DeepSeek 的资本动向。
ARC Prize@arcprize精选AI 评分6767推荐理由：ARC Prize 官方实测数据同时给出分数和每任务成本，读者可以据此比较 DeepSeek V4.1 Flash 与上一代的性价比取舍。
公众号：DeepSeek精选AI 评分7272 DeepSeek 开源面向华为昇腾平台的基础设施组件
DeepSeek 开源面向华为昇腾算力平台的基础设施组件，包括 TileLang 编译工具、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect，与此前英伟达平台开源组件一一对应。
推荐理由：原文给出各组件功能与开源链接，读者可以据此评估昇腾平台软件生态的可用范围。
Fireworks AI精选AI 评分7272 Fireworks 上线 DeepSeek-V4.1-Flash，DeepSWE 达 GPT-6 Astra 水准、成本仅 1/15
Fireworks 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，在 DeepSWE 上取得 74.34% pass@1、每任务 $0.43，与 GPT-6 Astra 同一精度区间但成本仅 1/15。
推荐理由：官方以多基准实测给出 DeepSeek-V4.1-Flash 与闭源模型的成本质量对比和架构细节，可帮助开发者做选型与成本权衡。
- Arena.ai@arena精选AI 评分6767引用DeepSeek@deepseek_ai
🚀 推出 DeepSeek-V4.1-Flash：更智能、更快速、更高效。 🔹 推出我们新架构家族中最小的模型，具备原生视觉理解能力。 🔹 旨在实现更强大的能力、更快的推理、更高的吞吐量，并可扩展至更大的模型。 1/6
推荐理由：原文给出开源模型成本与成绩的完整对比，读者可以据此评估 DeepSeek-V4.1-Flash 在性价比上的位置。
Fireworks AI精选AI 评分7272 Fireworks 实测 DeepSeek-V4.1-Flash：DeepSWE 达 GPT-6 Astra 水平、单任务成本仅 1/15
Fireworks 对上周发布的 DeepSeek-V4.1-Flash 进行全套基准评测，在 DeepSWE 上以 74.34% pass@1 达到 GPT-6 Astra 级编码准确率，每任务 $0.43、约为 Astra 的 1/15。
推荐理由：原文给出 DeepSeek-V4.1-Flash 与多款前沿模型的实测成本与准确率数据，可帮助读者按任务匹配合适模型。
Baseten 工程博客精选AI 评分7676 DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek-V4.1-Flash，优化编码智能体 prefill 效率
DeepSeek 本周在 HuggingFace 开源 DeepSeek-V4.1-Flash 权重，模型总参数 552B，prefill 激活 8B、decode 激活 16B，支持 1M token 上下文和文本加图像输入，已上线 Baseten Model APIs。
推荐理由：文章解释了 CED 架构如何把 prefill 降到 8B 激活参数并压缩 KV cache，读者能理解它为何更适配编码智能体的高 prefill 负载。
公众号：卡尔的AI沃茨精选AI 评分7676 实测 DeepSeek V4.1 Flash：价格大降、原生带视觉，作者用游戏与城市生成任务验证表现
作者实测 DeepSeek V4.1 Flash，缓存命中输入降价 7 倍多、输出砍三分之二，9 月 14 日中午 12 点起所有发往 v4-pro 的请求将被强制路由到 4.1 Flash 并按其低价计费。
推荐理由：作者实测 DeepSeek V4.1 Flash 的价格、架构参数和多个生成任务，并给出与 GLM 5.3 Flash 的对比结果和暴露的缺陷。
WorkBuddy@WorkBuddy_AI精选AI 评分7070引用DeepSeek@deepseek_ai⚡ V4.1-Flash 现已在 DeepSeek API 上线，原生支持多模态。 将你的模型设置为 deepseek-flash。 🔹 V4-Flash 和 V4-Flash-Vision-Exp 已退役。为保持兼容，deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-flash-vision-exp 暂时路由至 V4.1-Flash。 🔹 多方测试表明，V4.1-Flash 在性能、成本、速度和总运行时间上均领先于 V4-Pro。我们正在逐步淘汰 V4-Pro。 🔹 自 2026 年 9 月 14 日 04:00 UTC 起，所有 deepseek-v4-pro 请求将按 V4.1-Flash 的费率路由至 V4.1-Flash。此安排将持续至 V4.1-Pro 发布。 🤝 官方合作伙伴 @WorkBuddy_AI（包括 Codebuddy）和 @opencode 现已全面支持 V4.1-Flash。今天就试试吧！ 4/6
推荐理由：WorkBuddy 官宣上线 DeepSeek V4.1-Flash 并给出两周免费入口，引用内容还说明了 V4-Pro 的退役与迁移安排。
MarkTechPost精选AI 评分8787 DeepSeek AI 发布 DeepSeek-V4.1-Flash：1M 上下文、FP4 KV 缓存与跨层注意力复用
DeepSeek AI 发布多模态 MoE 模型 DeepSeek-V4.1-Flash，552B 主干加 196B Engram 参数，上下文窗口 1M，prefill 激活 8B 参数、decode 激活 16B，全局 KV 缓存降至每 token 890 字节，约为 DeepSeek-V4-Flash 的 1/4、DeepSeek-V1 的 1/437。
推荐理由：文章拆解了 KV 缓存压缩和预精简架构的具体做法，读者可以对照其工程路径评估长上下文部署成本。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分8080 DeepSeek 发布 V4.1-Flash，API 价格同步下调
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，是全新模型结构系列中最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力，评测包括 GPQA Diamond 90.9、HLE 36.8、Codeforces Rating 3471、Terminal-Bench 2.1 90.6 等。
推荐理由：官方发布附带完整评测数字和 API 切换细节，读者可据此判断新模型能力水平及旧模型下线对现有调用和计费的影响。