DeepSeek 推进 700 亿元融资，梁文锋承诺坚持开发开源 AI 模型而非追求短期商业化目标
DeepSeek正推进700亿元人民币的巨额融资，估值约450亿美元。创始人梁文锋承诺将继续开源开发AI模型，不追求短期商业化，目标是技术升级与通用人工智能。腾讯、IDG资本等接近参投，梁文锋个人可能注资200亿元。若成功将创下中国科技初创公司首轮融资纪录。
推荐理由：700 亿元首轮融资创下纪录，梁文锋明确表态不追求短期商业化、继续死磕开源，国家队和腾讯都在这轮里，对国内开源生态是个强心针。
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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。
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IT之家·人工智能精选AI 评分7878
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分6565 Together AI 开源视频翻译工具 Violin，集成 Whisper、DeepSeek V4 Pro 与 Sonic 3
Together AI 发布全开源视频翻译工具 Violin，代码以 MIT 许可证开放在 github.com/shang-zhu/violin。流程分三步，用 Together 的 Whisper V3 做多语言转写，DeepSeek V4 Pro 做翻译，Together 托管的 Cartesia Sonic 3 合成多种母语语音，且不支持声音克隆。
推荐理由：原文完整给出了 ASR、LLM 翻译、TTS 三段流水线所用模型和 MIT 开源仓库入口，读者可以照着部署或改造成自己的翻译流程。
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分6868 Together AI 解析 DeepSeek-V4：百万 token 上下文为何是推理系统工程问题
Together AI 发布文章解析 DeepSeek-V4 服务方案，认为其关键变化是架构层面将 1M token 上下文压缩问题转化为推理系统工程问题。
推荐理由：Together 基于自家 B200 布署经验，把 DeepSeek-V4 百万 token 上下文拆解为缓存管理与调度策略问题，给出了可迁移的评测与调优思路。
IT之家·人工智能精选AI 评分7272 DeepSeek 公布多模态模型技术报告
DeepSeek发布了多模态大模型及技术报告，提出创新的“基于视觉原语的思考”框架。该框架将点、边界框等视觉元素作为推理的基本单元，旨在解决多模态模型在空间参照任务中存在的“参照鸿沟”核心问题，使模型能将抽象认知锚定到图像的具体坐标上。尽管模型规模紧凑且图像标记预算较低，其在多项挑战性计数和空间推理基准测试上的性能，可与GPT-5.4等前沿模型相媲美。
推荐理由：DeepSeek 把视觉概念直接变成推理单元，绕开了语言描述空间的先天模糊，在空间推理上把自家紧凑模型拉到和 GPT-5.4 一个水平，做多模态应用的人值得细读。
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分7373 Together AI 上线 DeepSeek-V4 Pro，支持 512K 上下文
Together AI 上线 DeepSeek-V4 Pro，Serverless 推理提供 512K token 上下文窗口，模型级支持 1M 上下文，可迁移至专用基础设施获得完整 1M 上下文与预留容量。
推荐理由：原文给出架构、上下文窗口、推理模式和逐项定价，读者可据此评估该模型是否适合长上下文工作负载。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分6262推荐理由：输入缓存命中价格直接打一折，对高频调用 API 的开发者来说是实打实的成本减负，配合 V4-Pro 的七五折促销，DeepSeek 在用价格战抢开发者心智。
- DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分6060
推荐理由：DeepSeek-V4-Pro 限时 75% off，配合 Claude Code 1M 上下文接入，对正在跑 coding agent 的开发者来说是真金白银的省钱窗口，错过这波下次不知道什么时候。
公众号：DeepSeek精选AI 评分8585 DeepSeek-V4 预览版上线，百万上下文成标配
DeepSeek-V4 预览版正式上线并开源，拥有 1M 超长上下文，Agent 能力、世界知识和推理性能均达国内与开源领先水平。模型分 V4-Pro 与 V4-Flash 两版，API 已同步更新，支持 OpenAI 与 Anthropic 接口，最大上下文均为 1M，并支持思考模式与 reasoning_effort 参数。
推荐理由：百万上下文成为标配，长文档处理与多步 Agent 任务从实验走向生产，原先受限于输入长度的应用有了新的落地空间。
Hugging Face 社区博客精选AI 评分7878 DeepSeek-V4：智能体可实际使用的百万token上下文
DeepSeek发布新一代模型DeepSeek-V4，其核心突破在于实现了长达百万token的上下文窗口，并确保智能体能够有效利用这一扩展的上下文能力。该模型延续了通过开源与开放科学推动人工智能发展与普及的使命，标志着大模型在长上下文理解和实际应用方面迈出重要一步。
推荐理由：DeepSeek 把上下文窗口推到百万 token 不稀奇，关键是「agent 能实际用」这六个字。如果实测成立，RAG 的很多工程妥协可以扔掉了，做长文档和复杂 agent 的人该第一时间跑一遍。
Hugging Face 社区博客精选AI 评分8080 全球开源AI生态系统的未来：从 DeepSeek 到 AI+
Hugging Face 在其官方博客发布文章，展望了全球开源人工智能生态系统的发展路径与未来趋势。文章以 DeepSeek 等代表性开源模型为例，探讨了开源社区如何推动技术民主化与创新加速。核心观点指向一个更加开放、协作的“AI+”未来生态，其中开源框架、模型和工具将深度融入各行各业，降低开发门槛并促进多样化应用场景的涌现。
推荐理由：开源AI核心平台对生态走向的判断，直接影响开发者技术选型和投资方向
Hugging Face 社区博客精选AI 评分8383 中国开源AI生态中的架构选择：构建超越DeepSeek的未来
Hugging Face发布博客文章，探讨中国开源人工智能生态系统的核心架构选择与发展路径。文章聚焦于如何构建一个超越现有模型（如DeepSeek）的可持续技术体系，分析了中国开发者在模型架构、训练框架、部署工具和社区协作等方面的关键决策。文中指出，中国开源社区正致力于打造独立且互操作的技术栈，以应对大规模模型训练与推理的独特挑战，并推动全球AI生态的多元化发展。
推荐理由：揭示中国开源AI架构演进，帮助开发者把握生态趋势与选型方向。
公众号：DeepSeek精选AI 评分8484 DeepSeek V3.2 正式版发布：强化 Agent 能力，融入思考推理
DeepSeek 发布正式版 DeepSeek-V3.2 和长思考增强版 V3.2-Speciale，网页端、App 和 API 均已更新。
推荐理由：V3.2将思考融入工具调用，在Agent评测中达到开源最高水平，泛化性提升可能改变复杂工具调用应用的模型选型。
公众号：DeepSeek精选AI 评分6666 DeepSeek V3.2 正式版：强化 Agent 能力，融入思考推理
DeepSeek 发布正式版 V3.2 与长思考增强版 V3.2-Speciale。V3.2 在推理 Benchmark 中达到 GPT-5 水平，并成为首个支持思考与非思考模式工具调用的模型。
推荐理由：半年前的这版更新，把 Agent 和思考推理揉进了开源模型，回头看算是 DeepSeek 在智能体能力上的关键一刀，做 Agent 开发的至今绕不开它。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分8585 DeepSeek-V3.2 及 DeepSeek-V3.2-Speciale 发布
DeepSeek 将 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 均升级为 DeepSeek-V3.2，分别对应非思考模式与思考模式。同时非正式部署 DeepSeek-V3.2-Speciale 的 API 服务，价格不变，仅支持思考模式对话，不支持工具调用，最大输出长度默认 128K，服务截止至北京时间 2025-12-15 23:59。
推荐理由：我觉得DeepSeek V3.2的亮点不是参数，而是思考模式正式接入主力API，意味着推理能力常态化，Speciale那个128K输出更像压力测试，做长文档的可以抓住窗口期探上限。
LlamaIndex：产品、工程与评测精选AI 评分7070 LlamaIndex 解读 DeepSeek-OCR：视觉压缩如何在文档 AI 中超越传统 OCR
LlamaIndex 发文解读 DeepSeek-OCR，指出其核心不是 OCR，而是把视觉作为文本信息的压缩算法：可将 1,000 个文本 token 压缩到 100 个视觉 token 并以 97% 准确率解码，10× 压缩下准确率仍高于 90%。
推荐理由：原文从文档解析实践角度拆解 DeepSeek-OCR 的压缩机制与局限，并给出压缩与解析两条演化路径的比较。
公众号：DeepSeek精选AI 评分7979 DeepSeek-V3.2-Exp 发布，引入稀疏注意力提升长文本效率，API 降价超 50%
DeepSeek 发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，在 V3.1-Terminus 基础上引入 DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力机制，在几乎不影响输出效果的前提下大幅提升长文本训练和推理效率，公开评测表现与 V3.1-Terminus 基本持平。
推荐理由：稀疏注意力在几乎不影响效果的前提下大幅降低长文本成本，API 降价 50% 让依赖长上下文的应用获得了更现实的部署条件。
公众号：DeepSeek精选AI 评分6060 DeepSeek-V3.1 更新至 Terminus 版本，优化语言一致性与 Agent 能力
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。
公众号：DeepSeek精选AI 评分8080 DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步
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。
公众号：DeepSeek精选AI 评分6363 DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步
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：API 更新日志精选AI 评分7171 DeepSeek-V3.1 发布，升级 chat 与 reasoner 双模式
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。